会员
TensorFlow机器学习（原书第2版）
更新时间：2022-07-28 18:28:49 最新章节：A.4 将呼叫中心示例转换为TensorFlow2
书籍简介
这是一本TensorFlow机器学习入门教程，书中通过大量实例，以浅显易懂、循序渐进的方式详细阐释使用Python和TensorFlow构建机器学习模型的核心技术与方法。本书既涵盖机器学习基础理论，又介绍了如何将机器学习核心概念应用于现实世界的挑战（例如，情感分析、文本分类和图像识别）中，并通过实例展示了用于深度语音处理、面部识别以及使用CIFAR-10的自编码器的神经网络技术。全书共分为三部分。第一部分（第1～2章）讨论机器学习的基本原理及其当前被大规模应用的原因；第二部分（第3～10章）通过大量实例详细介绍回归算法和分类算法，涵盖回归、分类、无监督聚类和隐马尔可夫模型（HMM）等技术及应用；第三部分（第11～19章）主要介绍神经网络及其应用，涵盖使用隐藏层的自编码器压缩和表示输入、用于自动分类图像和面部识别的卷积神经网络（CNN）、用于时间序列数据或语音转文本的循环神经网络（RNN），以及seq2seqRNN架构等内容。通过阅读本书，你将能够：使用TensorFlow进行机器学习选择最佳的机器学习方法使用TensorBoard可视化算法与合作伙伴共享结果在Docker中运行模型
品牌：机械工业出版社
译者：赵国光
上架时间：2022-05-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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- 会员本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快计算机9.9万字
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