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Tensorflow:实战Google深度学习框架电子书 目录 · · · · · · 第1章 深度学习简介 1 1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2 1.2 深度学习的发展历程 7 1.3 深度学习的应用 10 1.3.1 计算机视觉 10 1.3.2 语音识别 14 1.3.3 自然语言处理 15 1.3.4 人机博弈 18 1.4 深度学习工具介绍和对比 19 小结 23 第2章 TensorFlow环境搭建 25 2.1 TensorFlow的主要依赖包 25 2.1.1 Protocol Buffer 25 2.1.2 Bazel 27 2.2 TensorFlow安装 29 2.2.1 使用Docker安装 30 2.2.2 使用pip安装 32 2.2.3 从源代码编译安装 33 2.3 TensorFlow测试样例 37 小结 38 第3章 TensorFlow入门 40 3.1 TensorFlow计算模型——计算图 40 3.1.1 计算图的概念 40 3.1.2 计算图的使用 41 3.2 TensorFlow数据模型——张量 43 3.2.1 张量的概念 43 3.2.2 张量的使用 45 3.3 TensorFlow运行模型——会话 46 3.4 TensorFlow实现神经网络 48 3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介 48 3.4.2 前向传播算法简介 51 3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量 54 3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型 58 3.4.5 完整神经网络样例程序 62 小结 65 第4章 深层神经网络 66 4.1 深度学习与深层神经网络 66 4.1.1 线性模型的局限性 67 4.1.2 激活函数实现去线性化 70 4.1.3 多层网络解决异或运算 73 4.2 损失函数定义 74 4.2.1 经典损失函数 75 4.2.2 自定义损失函数 79 4.3 神经网络优化算法 81 4.4 神经网络进一步优化 84 4.4.1 学习率的设置 85 4.4.2 过拟合问题 87 4.4.3 滑动平均模型 90 小结 92 ..................................