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轻松学会Google TensorFlow 2.0人工智慧深度学习实作开发

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出版者 出版社:博硕 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/08/30
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

  初学者更容易上手的TensorFlow 2.0
  透过Keras API可更加容易且快速搭建网路
  运用TensorFlow 2.0和Keras API的强大灵活性和控制性,可轻松学会深度学习

  [ TensorFlow 2.0语法更简洁 ]学习门槛较低,使初学者更容易上手
  [ TensorFlow 2.0支援多个平台 ]可以在多种平台上训练生成的网路模型
  [ TensorFlow 2.0内建Keras高阶API ]Keras与TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
  [ TensorFlow 2.0简化API ]只保留tf.keras,清除较少人使用和重复的API

  在人工智慧(AI)的时代,TensorFlow已经成为深度学习开发的主流程式库,其功能强大、运算效率高、支援多个平台,造就了业界和学术界的广泛使用。然而,TensorFlow 1.x版的学习门槛高,对刚入门的初学者来说相当难上手,针对这个问题,Google开发团队推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution动态图模式、Keras高阶API和tf.data等三个功能,让学习门槛大幅降低。本书使用最新的TensorFlow 2.0深度学习套件,并透过十个章节的内容,让读者同时学习到理论与实务应用。

  拿起这本书,你将学到:
  ◎利用TensorFlow Keras API,并能充分理解使用简洁指令、自由组合且容易扩展的模块化API的优势。
  ◎利用tf.data资料输入管道,速度更快、更简单。
  ◎学习TensorFlow高阶技巧:客制化网路层、损失函数、指标函数和回调函数。
  ◎学习TensorBoard高阶技巧:TensorBoard低阶API和超参数调校工具。
  ◎使用TensorFlow Datasets资料集平台,更方便下载和使用。
  ◎使用TensorFlow Hub开放预训练模型平台,更方便搭建和使用预训练权重。
  ◎了解神经网路反向传递的原理。
  ◎了解及实作全连接神经网路。
  ◎了解及实作卷积神经网路。
  ◎了解及实作迁移学习任务。
  ◎掌握训练网路的技巧:权重初始化的重要性、权重正规化、Dropout、Batch Normalization。
  ◎运用深度学习经典网路架构:LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
 

著者信息

作者简介

黄士嘉


  【经历】
  ◎国立台北科技大学电子工程系 教授
  ◎加拿大安大略理工大学 国际客座教授
  ◎IEEE Sensors Journal 国际期刊编辑
  ◎IEEE BigData Congress 国际会议主席
  ◎IEEE CloudCom Conference 国际会议主席

  【获奖】
  ◎经济部第5届国家产业创新奖
  ◎ACM台湾分会,李国鼎青年研究奖
  ◎国立台北科技大学电资学院,院杰出研究奖
  ◎国立台北科技大学,校杰出研究奖
  ◎国立台北科技大学,Dr.Shechtman年轻学者奖

林邑撰

  【学历】
  ◎国立台北科技大学电子工程系硕士
 
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图书目录

|CHAPTER 00| 环境安装
0.1 Python安装
0.2 TensorFlow安装
0.3 Python扩充套件安装
0.4 Jupyter Notebook
0.5 GitHub程式码

|CHAPTER 01| TensorFlow 2.0介绍
1.1 什么是深度学习?
1.2 建立专案
1.3 TensorFlow介绍
1.4 TensorFlow 2.0更动
1.5 Eager Execution
1.6 Keras
1.7 tf.data

|CHAPTER 02| 回归问题
2.1 深度神经网路
2.2 Kaggle介绍
2.3 实验一:房价预测模型
2.4 TensorBoard介绍
2.5 实验二:过拟合问题
2.6 参考文献

|CHAPTER 03| 二元分类问题
3.1 机器学习的四大类别
3.2 二元分类问题
3.3 实验:精灵宝可梦对战预测
3.4 参考文献

|CHAPTER 04| 多类别分类问题
4.1 卷积神经网路
4.2 多类别分类问题
4.3 实验:CIFAR-10影像识别
4.4 参考文献

|CHAPTER 05| 神经网路训练技巧
5.1 反向传递
5.2 权重初始化
5.3 Batch Normalization
5.4 实验一:使用CIFAR-10资料集实验三种权重初始化方法
5.5 实验二:使用CIFAR-10资料集实验Batch Normalization方法
5.6 总结各种网路架构的性能比较
5.7 参考文献

|CHAPTER 06| TensorFlow 2.0进阶技巧
6.1 TensorFlow进阶技巧
6.2 Keras高阶API与客制化API比较
6.3 实验:比较Keras高阶API和客制化API两种网路训练的结果

|CHAPTER 07| TensorBoard进阶技巧
7.1 TensorBoard进阶技巧
7.2 实验一:使用tf.summary.image记录训练结果
7.3 实验二:使用TensorBoard超参数调校工具来训练多个网路模型

|CHAPTER 08| 卷积神经网路经典架构
8.1 神经网路架构
8.2 实验:实作Inception V3网路架构
8.3 参考文献

|CHAPTER 09| 迁移学习
9.1 迁移学习
9.2 实验:迁移学习范例
9.3 参考文献

图书序言

图书试读


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