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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

  • 分類 : 電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習
  • 作者 : 李金洪
  • 出版社 : 深智數位  
內容簡介

  ► 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。

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