新書推薦：
《
书写：一部创造印记的历史
》
售價：NT$
510.0
《
阿娇
》
售價：NT$
207.0
《
铭石为景：早期至中古中国的摩崖文字
》
售價：NT$
1030.0
《
考古与文明：遗迹里的世界史
》
售價：NT$
770.0
《
孟山都的转基因之战：孟山都与巴西、印度的三场转基因种子诉讼
》
售價：NT$
359.0
《
鲜花人类学（自然文库）
》
售價：NT$
718.0
《
作家榜名著：夏日走过山间
》
售價：NT$
723.0
《
时代的精神状况（尤里卡文库 存在主义哲学大师雅斯贝尔斯对时代精神状况的诊断书）
》
售價：NT$
322.0
|
| 內容簡介： |
|
本书以能够搭建自定义神经网络为直接目的，以Python为软件平台，全面介绍了大众化的深度学习框架——TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神经网络搭建中的具体应用。全书内容简洁、通俗易懂、紧密联系工程实际，具有良好的可操作性。本书既可作为职业技术学校人工智能相关专业的教材，也可供其他学习Python的初学者使用。
|
| 關於作者： |
|
李占仓，毕业于天津大学软件学院，软件工程专业工程硕士，目前为天津职业大学电子信息工程学院计算机大类专业主任，主要从事人工智能学科专业课教学。
|
| 目錄：
|
|
项目1 TensorFlow 2开发环境搭建1任务1 安装Python2任务2 使用Python虚拟环境6任务3 安装TensorFlow 28任务4 安装TensorFlow的GPU版本10任务5 使用JupyterLab14项目2 TensorFlow 2语法基础16任务1 使用tf.constant方法创建张量17任务2 使用tf.convert_to_tensor方法创建张量19任务3 创建全0张量和全1张量21任务4 创建符合正态分布的随机张量23任务5 创建均匀分布的随机张量25任务6 创建序列张量27任务7 改变张量中元素的数据类型29任务8 随机打乱张量的顺序31任务9 获取张量的信息33任务10 改变张量的形状35任务11 增加张量的维度37任务12 删除张量的维度40任务13 交换张量的维度42任务14 张量的拼接操作44任务15 张量的分割操作46任务16 张量的堆叠操作48任务17 张量的分解操作50项目3 TensorFlow进阶52任务1 通过索引获取张量的元素53任务2 一维张量的切片操作55任务3 二维张量的切片操作57任务4 使用tf.gather方法提取数据59任务5 使用tf.gather_nd方法提取数据61任务6 张量的加减乘除运算63任务7 张量的幂、指数、对数运算65任务8 张量的其他运算67任务9 创建Variable对象70任务10 使用Variable对象的方法72任务11 对一元二次方程自动求导74任务12 对多元函数求偏导数77任务13 对向量求偏导数79项目4 回归分析81任务1 在二维空间中绘制散点图82任务2 在二维空间中绘制直线85任务3 在三维空间中绘制散点图87任务4 在三维空间中绘制平面图90任务5 根据一元线性回归模型预测房价93任务6 根据多元线性回归模型预测房价99项目5 梯度下降算法105任务1 使用迭代法求解极小值106任务2 观察迭代中的振荡110任务3 使用斜率自动调节步长114任务4 用梯度下降法求极值117任务5 用梯度下降法求解一元线性回归120任务6 用梯度下降法求解多元线性回归124项目6 分类问题128任务1 实现Sigmoid函数129任务2 实现交叉熵损失函数135任务3 计算模型的准确率141任务4 使用一元逻辑回归实现商品房分类143任务5 对鸢尾花数据集进行可视化输出148任务6 使用多元逻辑回归实现鸢尾花分类152任务7 实现Softmax函数157任务8 实现多分类交叉熵损失函数161任务9 实现多分类163项目7 人工神经网络基础167任务1 感知器算法实现案例168任务2 使用tf.keras.metrics.categorical_ crossentropy方法计算交叉熵损失176任务3 使用单层神经网络实现鸢尾花的分类178任务4 使用多层神经网络实现异或运算结果的分类186任务5 使用多层神经网络实现鸢尾花的分类196任务6 实现ReLU函数201任务7 实现误差反向传播算法207项目8 人工神经网络优化214任务1 使用小批量梯度下降算法训练模型215任务2 使用指数衰减学习率训练模型220任务3 通过自定义损失函数求解模型223任务4 使用SGD优化器训练模型226任务5 使用SGDM优化器训练模型229任务6 使用Adagrad优化器训练模型232任务7 使用RMSProp优化器训练模型235任务8 使用Adam优化器训练模型238任务9 使用正则化缓解过拟合241项目9 Keras搭建神经网络246任务1 使用Sequential搭建神经网络实现鸢尾花分类247任务2 使用Model类搭建神经网络实现鸢尾花分类253任务3 使用Sequential搭建神经网络实现手写数字识别256任务4 使用Sequential搭建神经网络实现Fashion图像分类259任务5 自制数据集262任务6 Acc和Loss曲线的绘制265任务7 保存和加载模型参数268任务8 保存和加载整个模型271项目10 卷积神经网络274任务1 实现单通道图像卷积计算275任务2 实现多通道图像卷积计算279任务3 实现全零填充282任务4 实现批标准化287任务5 实现池化292任务6 实现舍弃295任务7 使用卷积神经网络训练CIFAR-10数据集297任务8 LeNet的实现302任务9 AlexNet的实现306任务10 VGGNet的实现311任务11 InceptionNet的实现318任务12 ResNet的实现326
|
|
購物車/收銀台(
0
) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
