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2. 深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战

深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战电子书封面 读者评估 主观地说内容算是出tensorflow的书外头最多最具体的，不过品质不怎么地。打印谬误一堆搞得像盗版，我看到第九章那书胶曾经从两头裂了两次，我还画了四百多日元买胶水固定。十分实用的一本书，书上说的案例也是很好懂，这么多年难得遇到的一本好书，太感激作者了，赶快出其余的书 买了所有题目带tensorflow的中文书，对入门而言这本是最好的，没有之一。入门常识，重点明确，足够简洁。算法公式的解说清晰明了，对罕用API的阐明也十分到位。看完本书持续深刻，可间接看官网阐明和源码 内容介绍 本书通过96个案例，全面解说了深度学习神经网络原理和TensorFlow的应用办法。全书共分为3篇，第1篇深度学习与TensorFlow根底，包含疾速理解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow根本开发步骤、TensorFlow编程根底、辨认图中含糊的手写数字等内容；第2篇深度学习根底神经网络，介绍了神经网络的根底模型，包含单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对根底网络模型的灵活运用与自由组合，是对后面常识的综合及拔高，包含深度神经网络和反抗神经网络两章内容。本书特地适宜TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者浏览，也适宜社会培训班和各大院校对深度学习有趣味的学生浏览。目录 配套学习资源 前言 第1篇 深度学习与TensorFlow根底 第1章 疾速理解人工智能与TensorFlow 2 第2章 搭建开发环境 8 第3章 TensorFlow根本开发步骤以逻辑回归拟合二维数据为例 19 第4章 TensorFlow编程根底 32 第5章 辨认图中含糊的手写数字（实例21） 83 第2篇 深度学习根底神经网络 第6章 单个神经元 96 第7章 多层神经网络解决非线性问题 119 第8章 卷积神经网络解决参数太多问题 151 第9章 循环神经网络具备记忆性能的网络 210 第10章 自编码网络可能自学习样本特色的网络 346 第3篇 深度学习进阶 第11章 深度神经网络 392 第12章 反抗神经网络（GAN） 430

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