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TensorFlow深度学习应用实践
更新时间:2019-12-12 17:15:45
最新章节:22.3 本章小结开会员,本书免费读 >
本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求深入浅出,通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。本书共22章,内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本书强调理论联系实际,重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用,提供了大量数据集,并以代码的形式实现了深度学习模型,以供读者参考。本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员培训和自学用书,也可作为高等院校和培训机构相关专业的教材。
品牌:清华大学
上架时间:2018-01-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
TensorFlow深度学习应用实践最新章节
查看全部- 22.3 本章小结
- 22.2 从0到1—实战:使用GAN生成手写体数字
- 22.1 对抗生成网络详解
- 第22章 不服就是GAN——对抗生成网络
- 21.3 本章小结
- 21.2 全卷积神经网络进行图像分割的分步流程与编程基础
- 21.1 全卷积神经网络进行图像分割的理论基础
- 第21章 全卷积神经网络图像分割入门
- 20.3 本章小结
- 20.2 使用Slim预训练模型进行Finetuning
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