TensorFlow深度学习(原书第2版)--聚文网

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编辑推荐

1.介绍了深度学习的核心概念，并采用了*新版本的TensorFlow。2.深入讲解了如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用，从实践的角度讲解了深度学习知识。3.学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。4.既讨论了许多实际技术问题，也简要介绍了一些问题的理论基础。

内容简介

深度学习是基于多层次抽象学习的机器学习算法的一个分支。神经网络是深度学习的核心，广泛应用于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测，以及其他复杂任务。通过本书，将学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。通过本书学习，将掌握机器学习技术的相关知识，以及应用于实际项目的能力。本书主要内容：在近期新版本的TensorFlow中实现深度机器智能和GPU计算；获取公共数据集，并在TensorFlow下加载、处理和转换数据；了解如何使用高级TensorFlowAPl构建功能强大的应用程序；利用深度学习进行可扩展目标检测和移动计算；通过探讨强化学习技术，训练机器从数据中快速学习；深入探讨深度学习研究和应用的关键领域。本书适合于希望利用TensorFlow的强大功能，结合其他开源Python库，构建功能强大、稳健且准确的预测模型的开发人员、数据分析师、机器学习从业者和深度学习爱好者。

作者简介

Giancarlo Zaccone在管理科学和工业领域已有十多年的研究经验。Giancarlo曾在意大利国家研究委员会的CNR担任研究员。作为数据科学和软件工程项目的一部分，他在数值计算、并行计算和科学可视化方面积累了丰富经验。目前，Giancarlo是一家总部位于荷兰的公司的一名软件和系统高级工程师，主要负责测试和开发太空和国防应用软件系统。Giancarlo拥有那不勒斯Federico II大学的物理学硕士学位和罗马La Sapienza大学的科学计算二级研究生硕士学位。Md. Rezaul Karim是德国Fraunhofer FIT的一名研究科学家。目前在德国亚琛工业大学攻读博士学位。Rezaul曾在爱尔兰的数据分析中心担任研究员。在此之前，还曾在三星电子担任首席工程师。另外，还在韩国京熙大学的数据库实验室担任研究助理，并在韩国的BMTech21公司担任研发工程师。Rezaul拥有9年多的研发经验，对C、C++、Java、Scala、R和Python中的算法理解和数据结构有着坚实的基础。Rezaul已发表多篇有关生物信息学、语义网络、大数据、机器学习和利用Spark、Kafka、Docker、Zeppelin、Hadoop和MapReduce实现深度学习的研究论文和技术报告。Rezaul还精通（深度）机器学习库，如Spark ML、Keras、scikit-learn、TensorFlow、DeepLearning4j、MXNet和H2O。

译者序
原书前言
作者简介
评阅人简介
第1章深度学习入门
1.1机器学习简介
1.1.1监督学习
1.1.2不平衡数据
1.1.3无监督学习
1.1.4强化学习
1.1.5什么是深度学习
1.2人工神经网络
1.2.1生物神经元
1.2.2人工神经元
1.3人工神经网络是如何学习的
1.3.1人工神经网络与反向传播算法
1.3.2权重优化
1.3.3随机梯度下降
1.4人工神经网络架构
1.4.1深度神经网络
1.4.2卷积神经网络
1.4.3自编码器
1.4.4循环神经网络
1.4.5新兴架构
1.5深度学习框架
1.6小结
第2章TensorFlow初探
2.1TensorFlow概述
2.2TensorFlowv1.6的新特性
2.2.1支持优化的NVIDIAGPU
2.2.2TensorFlowLite简介
2.2.3动态图机制
2.2.4优化加速线性代数
2.3TensorFlow安装与配置
2.4TensorFlow计算图
2.5TensorFlow代码结构
2.5.1TensorFlow下的动态图机制
2.6TensorFlow数据模型
2.6.1张量
2.6.2秩与维度
2.6.3数据类型
2.6.4变量
2.6.5Fetches
2.6.6Feeds和占位符
2.7基于TensorBoard的可视化计算
……
第3章基于TensorFlow的前馈神经网络
第4章卷积神经网络（CNN）
第5章优化TensorFlow自编码器
第6章循环神经网络（RNN）
第7章异构和分布式计算
第8章TensorFlow高级编程
第9章基于因子分解机的推荐系统
第10章强化学习

TensorFlow深度学习(原书第2版)

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