TensorFlow实战

TensorFlow实战

作者: 黄文坚

ISBN: 9787121309120 出版时间: 2017-02-01

出版社: 电子工业出版社

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√代码基于TensorFlow1.0版API(读者可登录博文视点官网下载书中大段源代码)
√深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络:
《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是GoogleTensorFlow研发团队内部力荐的教程,两位作者均是TensorFlow开发者,其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例,深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。
-AutoEncoder
-MLP
-CNN(AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet)
-Word2Vec
-RNN(LSTM,Bi-RNN)
-DeepReinforcementLearning(PolicyNetwork、ValueNetwork)
√详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法
√TF.Learn从入门到精通,TF.Contrib详解“AIandMachineLearningaregoingtobeakeypartofourfuture.WemadeTensorFlowopensourcetobringthesetechnologiestoeveryoneandhelpmovetheworldforward.ThisbookisagreatexampleoftheTensorFlowcommunitygivingbacktomultiplyeveryone’sefforts.”
EngineeringDirectorofTensorFlow,RajatMonga
TensorFlow的开源对整个学术界及工业界都产生了巨大的影响,可以比做机器学习的Hadoop。本书涵盖了从多层感知机、CNN、RNN到强化学习等一系列模型的TensorFlow实现。在详尽地介绍算法和模型的细节的同时穿插实际的代码,对帮助读者快速建立算法和代码的联系大有助益。对入门TensorFlow和深度学习的研究者来说是一份非常好的学习材料。
360首席科学家,颜水成
TensorFlow是基于ComputationGraph的机器学习框架,支持GPU和分布式,是目前最有影响力的开源深度学习系统。TensorFlow的工程实现非常优秀,拓展也非常灵活,对机器学习尤其是深度学习的推广大有裨益。本书结合了大量的实际例子,清晰地讲解了如何使用TensorFlow构筑常见的深度学习模型,可通读也可作为工具书查阅。在本书上市前,国内还没有介绍TensorFlow的技术书籍,力荐对TensorFlow或深度学习感兴趣的人士阅读此书。
北京大学计算机系教授网络与信息系统研究所所长,崔斌
深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用,其应用包括自动报告生成、金融智能搜索、量化交易和智能投顾。而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能。本书介绍了通过TensorFlow实现各类神经网络的案例,非常适合初学者快速入门。
PPmoneyCTO,康德胜
TensorFlow是Google开源的一套深度学习框架,已发展成为最主流的深度学习框架,目前在市面上没有看到关于TensorFlow的中文书籍出版。本书一方面一步步地介绍了TensorFlow的使用方法,使得没有使用过的人可以很快上手使用;另一方面,讲解了诸如卷积神经网络、循环神经网络、强化学习、自编码器等深度学习知识,使得不懂深度学习的人也可以入门。本书在介绍基本知识和原理的同时,用实例进行讲解,比较适合初学者学习使用TensorFlow及深度学习知识。
格灵深瞳CTO,邓亚峰
《TensorFlow实战》由浅入深,透过大量的代码实例,为读者揭开深度学习的层层面纱,加深理论理解的同时,也更好地联系了实际应用。
小米图像算法资深工程师,万韶华