最新公告
  • 欢迎您光临IO源码网,本站秉承服务宗旨 履行“站长”责任,销售只是起点 服务永无止境!立即加入我们
  • 深度学习私房菜:跟着案例学TensorFlow PDF 下载

    深度学习私房菜:跟着案例学TensorFlow PDF 下载

    本站整理下载:
    版权归出版社和原作者所有,链接已删除,请购买正版
     
     
    用户下载说明:
    电子版仅供预览,下载后24小时内务必删除,支持正版,喜欢的请购买正版书籍:
    https://item.jd.com/53892462657.html
      
    相关截图:

    资料简介:
    本书通过案例讲解如何使用TensorFlow 解决深度学习的实际任务, 每章都包含TensorFlow 1.x 和2.0 的代码实现。全书共分10 章,主要讲解卷积神经网络、LSTM、Seq2Seq、Transformer、BERT、文本卷积、GBDT、FM、FFM、Dlib、MTCNN、VGG、AlphaGo / AlphaZero、BiLSTM、DQN、Gym、GAN 等技术,包含的项目有CIFAR-100 图像分类、彩票预测、古诗生成、推荐系统、广告点击率预测、人脸识别、中国象棋、汉字OCR、FlappyBird 和超级马里奥、人脸生成

    资料目录:
    1 卷积神经网络与环境搭建1 
    1.1 概述 1 
    1.2 卷积神经网络 2 
    1.2.1 卷积层 3 
    1.2.2 修正线性单元 6 
    1.2.3 池化层 8 
    1.2.4 全连接层 8 
    1.2.5 softmax 层 9 
    1.2.6 LeNet-5 网络 9 
    1.3 准备开发环境 10 
    1.3.1 Anaconda 环境搭建 10 
    1.3.2 安装TensorFlow 1.x 11 
    1.3.3 FloydHub 使用介绍 13 
    1.3.4 AWS 使用介绍 18 
    1.4 本章小结 26 
    2 卷积神经网络实践:图像分类27 
    2.1 概述 27 
    2.2 卷积神经网络项目实践:基于TensorFlow 1.x 27 
    2.2.1 数据预处理. 28 
    2.2.2 网络模型 33 
    2.2.3 训练网络 39 
    2.3 卷积神经网络项目实践:基于TensorFlow 2.0 41 
    2.3.1 TensorFlow 2.0 介绍 41 
    2.3.2 CIFAR-100 分类网络的TensorFlow 2.0 实现 44 
    2.4 本章小结 60 
    3 彩票预测和生成古诗 61 
    3.1 概述 61 
    3.2 RNN 61 
    3.3 LSTM 63 
    3.4 嵌入矩阵 66 
    3.5 实现彩票预测 69 
    3.5.1 数据预处理. 70 
    3.5.2 构建神经网络 71 
    3.5.3 训练神经网络 75 
    3.5.4 分析网络训练情况 83 
    3.5.5 生成预测号码 88 
    3.6 文本生成 93 
    3.7 生成古诗:基于TensorFlow 2.0 96 
    3.7.1 数据预处理 96 
    3.7.2 构建网络 99 
    3.7.3 开始训练. 102 
    3.7.4 生成古诗 102 
    3.8 自然语言处理 106 
    3.8.1 序列到序列 106 
    3.8.2 Transformer 108 
    3.8.3 BERT 112 
    3.9 本章小结 118 
    4 个性化推荐系统 119 
    4.1 概述 119 
    4.2 MovieLens 1M 数据集分析 120 
    4.2.1 下载数据集 120 
    4.2.2 用户数据 120 
    4.2.3 电影数据 122 
    4.2.4 评分数据 123 
    4.3 数据预处理 123 
    4.3.1 代码实现 124 
    4.3.2 加载数据并保存到本地 127 
    4.3.3 从本地读取数据 128
    4.4 神经网络模型设计 128 
    4.5 文本卷积神经网络 130 
    4.6 实现电影推荐:基于TensorFlow 1.x 131 
    4.6.1 构建计算图 131 
    4.6.2 训练网络 139 
    4.6.3 实现个性化推荐 144 
    4.7 实现电影推荐:基于TensorFlow 2.0 154 
    4.7.1 构建模型 154 
    4.7.2 训练网络 166 
    4.7.3 实现个性化推荐 166 
    4.8 本章小结 169 
    5 广告点击率预估:Kaggle 实战170 
    5.1 概述 170 
    5.2 下载数据集 170 
    5.3 数据字段的含义 171 
    5.4 点击率预估的实现思路 172 
    5.4.1 梯度提升决策树. 172 
    5.4.2 因子分解机 172 
    5.4.3 场感知分解机 174 
    5.4.4 网络模型 175 
    5.5 数据预处理. 176 
    5.5.1 GBDT 的输入数据处理 177 
    5.5.2 FFM 的输入数据处理 177 
    5.5.3 DNN 的输入数据处理 179 
    5.5.4 数据预处理的实现 180 
    5.6 训练FFM 188 
    5.7 训练GBDT 197 
    5.8 用LightGBM 的输出生成FM 数据 203 
    5.9 训练FM 207 
    5.10 实现点击率预估:基于TensorFlow 1.x 218 
    5.10.1 构建神经网络 219 
    5.10.2 训练网络 225 
    5.10.3 点击率预估 231 
    5.11 实现点击率预估:基于TensorFlow 2.0 237 
    5.12 本章小结 245 
    6 人脸识别246 
    6.1 概述 246 
    6.2 人脸检测 247 
    6.2.1 OpenCV 人脸检测 247 
    6.2.2 dlib 人脸检测 251 
    6.2.3 MTCNN 人脸检测 254 
    6.3 提取人脸特征. 264 
    6.3.1 使用FaceNet 提取人脸特征 264 
    6.3.2 使用VGG 网络提取人脸特征 265 
    6.3.3 使用dlib 提取人脸特征. 272 
    6.4 人脸特征的比较 276 
    6.5 从视频中找人的实现 282 
    6.6 视频找人的案例实践 284 
    6.7 人脸识别:基于TensorFlow 2.0 302 
    6.8 本章小结 303 
    7 AlphaZero / AlphaGo 实践:中国象棋 304 
    7.1 概述 304 
    7.2 论文解析 305 
    7.2.1 蒙特卡罗树搜索算法 307 
    7.2.2 神经网络 312 
    7.2.3 AlphaZero 论文解析 314 
    7.3 实现中国象棋:基于TensorFlow 1.x 317 
    7.3.1 中国象棋着法表示和FEN 格式 317 
    7.3.2 输入特征的设计 321 
    7.3.3 实现神经网络 323 
    7.3.4 神经网络训练和预测 327 
    7.3.5 通过自我对弈训练神经网络 330 
    7.3.6 自我对弈 334 
    7.3.7 实现蒙特卡罗树搜索:异步方式 340 
    7.3.8 训练和运行 353 
    7.4 实现中国象棋:基于TensorFlow 2.0,多GPU 版 354 
    7.5 本章小结 364 
    8 汉字OCR 365 
    8.1 概述 365 
    8.2 分类网络实现汉字OCR 365 
    8.2.1 图片矫正 366 
    8.2.2 文本切割 368 
    8.2.3 汉字分类网络 369 
    8.3 端到端的汉字OCR:基于TensorFlow 1.x 371 
    8.3.1 CNN 设计 372 
    8.3.2 双向LSTM 设计 374 
    8.3.3 CTC 损失 385 
    8.3.4 端到端汉字OCR 的网络训练 388 
    8.4 汉字OCR:基于TensorFlow 2.0 395 
    8.4.1 CNN 的实现 395 
    8.4.2 双向LSTM 的实现 396 
    8.4.3 OCR 网络的训练 403 
    8.5 本章小结 406 
    9 强化学习:玩转Flappy Bird 和超级马里奥 407 
    9.1 概述. 407 
    9.2 DQN 算法. 407 
    9.3 实现DQN 玩Flappy Bird:基于TensorFlow 1.x 412 
    9.4 实现DQN 玩Flappy Bird:基于TensorFlow 2.0 417 
    9.5 使用OpenAI Baselines 玩超级马里奥 424 
    9.5.1 Gym 424 
    9.5.2 自定义Gym 环境 426 
    9.5.3 使用Baselines 训练 431 
    9.5.4 使用训练好的智能体玩游戏 437 
    9.5.5 开始训练马里奥游戏智能体 438 
    9.6 具有好奇心的强化学习算法 443 
    9.7 本章小结 444 
    10 生成对抗网络实践:人脸生成 445 
    10.1 概述 445 
    10.2 GAN 446 
    10.3 DCGAN  447 
    10.3.1 生成器 448 
    10.3.2 判别器 449 
    10.4 WGAN   449 
    10.5 WGAN-GP  451 
    10.5.1 WGAN-GP 算法  451 
    10.5.2 训练WGAN-GP 生成人脸:基于TensorFlow 1.x  452 
    10.5.3 训练WGAN-GP 生成人脸:基于TensorFlow 2.0 462 
    10.6 PG-GAN 和TL-GAN 469 
    10.7 本章小结 473

     

    *** 次数:10600 已用完,请联系开发者***

    1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,因此不包含技术服务请大家谅解!如有侵权请邮件联系客服!384324621@qq.com
    2. 本站不保证所提供下载的资源的准确性、安全性和完整性,资源仅供下载学习之用!如有链接无法下载、失效或广告,请联系客服处理,有奖励!
    3. 您必须在下载后的24个小时之内,从您的电脑中彻底删除上述内容资源!如用于商业或者非法用途,与本站无关,一切后果请用户自负!
    4. 如果您也有好的资源或教程,您可以投稿发布,成功分享后有★币奖励和额外收入!

    IO 源码网 » 深度学习私房菜:跟着案例学TensorFlow PDF 下载

    常见问题FAQ

    免费下载或者VIP会员专享资源能否直接商用?
    本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。
    提示下载完但解压或打开不了?
    最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量,若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug,建议用百度网盘软件或迅雷下载。若排除这种情况,可在对应资源底部留言,或 联络我们.。
    找不到素材资源介绍文章里的示例图片?
    对于PPT,KEY,Mockups,APP,网页模版等类型的素材,文章内用于介绍的图片通常并不包含在对应可供下载素材包内。这些相关商业图片需另外购买,且本站不负责(也没有办法)找到出处。 同样地一些字体文件也是这种情况,但部分素材会在素材包内有一份字体下载链接清单。
    IO源码吧
    一个高级程序员模板开发平台

    发表评论

    • 177会员总数(位)
    • 12338资源总数(个)
    • 55本周发布(个)
    • 8 今日发布(个)
    • 563稳定运行(天)

    提供最优质的资源集合

    立即查看 了解详情