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TensorFlow 深度学习中文第二版（初稿）

  • TensorFlow 深度学习中文第二版

  • 第 1 章深度学习入门

    • 人工神经网络
    • ANN 如何学习？
    • 神经网络架构
    • 深度学习框架
    • 总结

  • 第 2 章 TensorFlow 的首次观察

    • TensorFlow v1.6 的新功能是什么？
    • 安装和配置 TensorFlow
    • TensorFlow 计算图
    • TensorFlow 代码结构
    • TensorFlow 中的数据模型
    • 通过 TensorBoard 可视化计算
    • 线性回归及更多
    • 总结

  • 第 3 章使用 TensorFlow 的前馈神经网络

    • 实现前馈神经网络
    • 实现多层感知器（MLP）
    • 调整超参数和高级 FFNN
    • 总结

  • 第 4 章卷积神经网络

    • CNN 实战
    • LeNet5
    • 逐步实现 LeNet-5
    • 数据集准备
    • 微调实现
    • Inception-v3
    • 使用 CNN 进行情感识别
    • 总结

  • 第 5 章优化 TensorFlow 自编码器

    • 使用 TensorFlow 实现自编码器
    • 提高自编码器的鲁棒性
    • 使用自编码器进行欺诈分析
    • 总结

  • 第 6 章循环神经网络

    • RNN 和梯度消失 - 爆炸问题
    • 实现 RNN 进行垃圾邮件预测
    • 开发时间序列数据的预测模型
    • 用于情感分析的 LSTM 预测模型
    • 使用 LSTM 模型识别人类活动
    • 总结

  • 第 7 章异构和分布式计算

    • TensorFlow GPU 设置
    • 分布式计算
    • 分布式 TensorFlow 设置
    • 总结

  • 第 8 章高级 TensorFlow 编程

    • TFLearn
    • PrettyTensor
    • Keras
    • 总结

  • 第 9 章使用分解机的推荐系统

    • 使用协同过滤的电影推荐
    • 推荐系统的分解机
    • 改进的分解机
    • 总结

  • 第 10 章强化学习

    • OpenAI Gym
    • Q-Learning 算法
    • 深度 Q 学习
    • 总结

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