面向机器智能的TensorFlow实践

智能系统与技术丛书 面向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow for Machine Intelligence （美）山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams） 等著 段菲 陈澎 译 ISBN：978-7-111-56389-1 本书纸版由机械工业出版社于2017年出版，电子版由华章分社（北京华 章图文信息有限公司，北京奥维博世图书发行有限公司）全球范围内制 作与发行。 版权所有，侵权必究 客服热线：+ 86-10-68995265 客服信箱：service@bbbvip.com 官方网址：www.hzmedia.com.cn 新浪微博 @华章数媒 微信公众号 华章电子书（微信号：hzebook） 目录 译者序 前言 第一部分 开启TensorFlow之旅 第1章 引言 1.1 无处不在的数据 1.2 深度学习 1.3 TensorFlow：一个现代的机器学习库 1.4 TensorFlow：技术概要 1.5 何为TensorFlow 1.6 何时使用TensorFlow 1.7 TensorFlow的优势 1.8 使用TensorFlow所面临的挑战 1.9 高歌猛进 第2章 安装TensorFlow 2.1 选择安装环境 2.2 Jupyter Notebook与matplotlib 2.3 创建Virtualenv环境 2.4 TensorFlow的简易安装 2.5 源码构建及安装实例：在64位Ubuntu Linux上安装GPU版 TensorFlow 2.6 安装Jupyter Notebook 2.7 安装matplotlib 2.8 测试TensorFlow、Jupyter Notebook及matplotlib 2.9 本章小结 第二部分 TensorFlow与机器学习基础 第3章 TensorFlow基础 3.1 数据流图简介 3.2 在TensorFlow中定义数据流图 3.3 通过名称作用域组织数据流图 3.4 练习：综合运用各种组件 3.5 本章小结 第4章 机器学习基础 4.1 有监督学习简介 4.2 保存训练检查点 4.3 线性回归 4.4 对数几率回归 4.5 softmax分类 4.6 多层神经网络 4.7 梯度下降法与误差反向传播算法 第三部分 用TensorFlow实现更高级的深度模型 第5章 目标识别与分类 5.1 卷积神经网络 5.2 卷积 5.3 常见层 5.4 图像与TensorFlow 5.5 CNN的实现 5.6 本章小结 第6章 循环神经网络与自然语言处理 6.1 循环神经网络简介 ......