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別再mnist了:跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣

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別再mnist了:跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣 別再mnist了:跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣

作者:李金洪 
出版社:深智數位股份有限公司
出版日期:2021-04-19
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:別再mnist了:跨平台高平行TensorFlow 2精彩上陣

► 一本完整高階的TensorFlow 2.x應用
► 一定要選一個AI框架,TensorFlow是唯一選擇,加入動態圖、整合了Keras
► 學一個TensorFlow,會兩種AI Framework,怎麼看都划算

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構,能滿足廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.X 版本,具有更強的便利性。TensorFlow在2.0版之後做了大幅更動,如果你從舊版1.0學的跌跌撞撞,不如從新版開始。

很多人以為TensorFlow只適用於深度學習,但TensorFlow的廣度和深度是成正比的。本書實作了幾個著名的範例,不再只會MNIST而已了。從NLP、影像辨識、GAN,一直到真槍實彈的機器學習技能,TensorFlow一手包辦。

你真的想找一本完整高階的TensorFlow 2.x應用,這會是最佳的案頭書。
全書內容分為4篇,結構清晰、案例豐富、通俗容易、實用性強。

◎第1篇 準備篇 包含TensorFlow的安裝、使用方法。這部分內容可以讓讀者快速上手TensorFlow工具。
◎第2篇 基礎篇 包含資料集製作、特徵工程等資料前置處理工作,以及與數值分析相關的模型(其中包含wide_deep模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET單元的RNN等模型)。
◎第3篇 進階篇 從自然語言處理、電腦視覺兩個應用方向介紹了基礎的演算法原理和主流的模型。實際包含:TextCNN模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN模型、BERTology系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free模型、YOLO V3模型等。
◎第4篇 高階篇 介紹產生式模型和零次學習兩種技術,系統地介紹資訊熵、歸一化、f-GAN、最佳傳輸、Sinkhorn演算法,以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC等模型。
適合讀者群:適合對人工智慧、TensorFlow有興趣者,或作為大專相關科系學生、教育訓練機構教材。

作者簡介:

李金洪
精通c、c++、彙編、python、java、go等語言。擅長神經網路、演算法、協議分析、逆向、移動互聯網安全架構等技術。先後擔任過CAD演算法工程師、手機遊戲主程、架構師、專案經理、CTO、部門經理、資深產品總監等職位。

作者序
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構,能滿足廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.X 版本,具有更強的便利性。

☘ 本書特色
1. 以2.X 版本為基礎,提供了大量的程式設計經驗
本書中的實例全部基於TensorFlow 2.1 版本,同時也包含了許多該版本的使用技巧和經驗。
2. 覆蓋了TensorFlow 的大量介面
TensorFlow 是一個非常龐大的架構,內部有很多介面可以滿足不同使用者的需求。合理使用現有介面可以在開發過程中獲得事半功倍的效果。然而,由於TensorFlow 的程式更新速度太快,有些介面的搭配文件並不是很全。作者花...
顯示全部內容
目錄
前言

第一篇 準備篇
01 學習準備
1.1 什麼是TensorFlow 架構
1.2 如何學習本書3
02 快速上手TensorFlow
2.1 設定TensorFlow 環境
2.2 訓練模型的兩種方式
2.3 實例1:用靜態圖訓練模型,使其能夠從一組資料中找到
y ≈ 2x 規律
2.4 實例2:用動態圖訓練一個具有儲存檢查點功能的回歸模型
03 TensorFlow 2.X 程式設計基礎
3.1 動態圖的程式設計方式
3.2 掌握估算器架構介面的應用
3.3 實例7:將估算器模型轉化成靜態圖模型
3.4 實例8:用估算器架構實現分散式部署訓練
3.5 掌握tf.keras 介面的應用
3.6 分配運算資...
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