零起点TensorFlow快速入门
本书特色
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TensorFlow是近年来影响*的神经网络和深度学习平台，本书以生动活泼的语言，从入门者的角度，对TensorFlow进行介绍，书中包含大量简单风趣的实际案例，如孤独的神经元、梵高画风等，让广大初学者快速掌握神经网络的基本编程，为进一步学习人工智能奠定扎实的基础。
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内容简介
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采用MBA个案模式，配合Python教学代码，由浅入深，结合实盘案例，举一反三。无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习。
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作者简介
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何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内**Python量化课程：《Python量化实盘·魔鬼训练营》创始人，极宽量化开源团队的创始人。1990年，发明国内**个VR数据手套并获得专利授权，被业界称为“中国VR之父”；1992年，论文《人工智能与中文字型设计》入选《广东青年科学家文集》，现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一；1997年，出版国内首部网络经济专著《网络商战》；2008年，在北京联合创办国内**4A级网络公关公司，服务过200余家国际五百强企业，被公关协会誉为：中国网络公关事业的开创者与启蒙者；2012年，发布国内**自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》，全功能全免费公益软件；2016年，推出国内首套纯python开源量化软件：zwQuant，以及国内**Tick级别开源金融大数据项目：zwDat金融数据包。研究成果有：“小数据”理论，快数据模型，黑天鹅算法，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1 N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。
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目录
目 录第1章 不朽的梵高 11.1 星夜传奇 11.2 TensorFlow简介 3案例1-1：星夜传奇实战编程 5案例1-2：星夜传奇批量编程 111.3 十万次迭代 141.4 黑箱大法 161.5 超级KISS法则与大智若愚 17第2章 TensorFlow安装 222.1 目录结构 222.2 化繁为简 232.3 CPU版本安装 252.4 GPU版本安装 25案例2-1：GPU开发环境测试 28第3章 可视化AI图表 333.1 TensorBoard可视化工具 33案例3-1：hello，爱丽丝 343.1.1 TensorBoard主界面 363.1.2 快速启动脚本 383.2 加法器 41案例3-2：加法器的算法结构图 41案例3-3：加法器的变化版本 43案例3-4：乘法器的算法结构图 44第4章 快速入门 474.1 你好，神经网络 47案例4-1：字符串表达式 47案例4-2：hello，TensorFlow 484.2 图运算与Session 49案例4-3：缺省图运算 49案例4-4：可视化Session 524.3 常量、变量与占位符 56案例4-5：常量加法 57案例4-6：加法与占位符 58案例4-7：加法与变量 594.4 TensorFlow常用数值运算 62第5章 TensorFlow总览 635.1 TensorFlow产业链关系图 655.2 TensorFlow模块列表 665.2.1 源码目录结构 66案例5-1：内置模块列表 685.2.2 模块结构图 705.2.3 API抽象接口示意图 715.2.4 神经网络三大模块 715.3 数据类型 725.4 TensorFlow常用术语 735.5 TensorFlow简化接口 77第6章 基础知识 796.1 数据流图 796.2 设备切换Device 816.3 三大数据类型 82案例6-1：变量操作 866.4 Feed数据提交 89案例6-2：Feed提交数据 90案例6-3：批量Feed提交数据 92案例6-4：批量Feed提交多维数据 926.5 Fetch获取数据 93案例6-5：Fetch获取数据 93案例6-6：Fetch获取多维数组 95案例6-7：会话Session 976.6 批尺寸Batch_Size 99第7章 孤独的神经元 1017.1 神经元模型 101案例7-1：单细胞算法 1027.2 可视化分析 107案例7-2：单细胞算法优化版 108第8章 归来吧，数据 1128.1 分类——机器学习的核心 1128.2 万物皆回归 112案例8-1：传统机器学习 114案例8-2：TensorFlow线性回归模型 1178.3 模型简理 124案例8-3：TensorFlow模型保存 125案例8-4：TensorFlow模型读取 126第9章 Pkmital入门案例套餐（上） 1289.1 Halcon简介 1289.2 帕拉格?库马尔案例合集简介 1299.3 Pkmital案例集合详解 1319.4 TensorFlow基础 132案例9-1：TensorFlow基础权重设置和图形计算 132案例9-2：图像的卷积计算 1409.5 回归算法 145案例9-3：线性回归 145案例9-4：线性回归修正版 1509.6 多项式回归 151案例9-5：多项式回归 151案例9-6：多项式回归修正版 1539.7 逻辑回归模型 154案例9-7：逻辑回归模型 1549.8 CNN卷积神经网络算法 159案例9-8：CNN卷积神经网络 159第10章 Pkmital入门案例套餐（下） 16510.1 自编码算法 165案例10-1：自编码算法 16510.2 dAE降噪自编码算法 170案例10-2：dAE降噪自编码算法 17010.3 CAE卷积编码算法 177案例10-3：CAE卷积编码算法 17710.4 DRN深度残差网络 183案例10-4：DRN深度残差网络 18310.5 VAE变分自编码算法 189案例10-5：VAE变分自编码算法 18910.6 TDV联合矩阵模型 199第11章 TensorFlow内置案例分析 20111.1 预备知识 20211.2 Mnist手写数字识别 211案例11-1：Mnist初级案例 211案例11-2：Mnist专业版本 21511.3 FFNNs前馈神经网络模型 224案例11-3：FFNNs前馈神经网络模型 224第12章 TensorLayer案例分析 23412.1 手写识别算法 234案例12-1：Mnist手写识别 23412.2 Mnist神经网络模型合集 242案例12-2：Dropout网络模型 243案例12-3：DropConnect网络模型 253可视化数据 256案例12-4：dAE降噪自编码算法1 257可视化数据 260案例12-5：dAE降噪自编码算法2 260可视化数据 262案例12-6：CNN卷积神经网络算法 263可视化数据 266第13章 TFLearn案例分析 26713.1 生存游戏 26813.1.1 泰坦尼克数据集 26813.1.2 Kaggle机器学习公开赛 269案例13-1：泰坦尼克号生存与死亡 27013.2 线性回归 274案例13-2：线性回归模型 27513.3 模型管理 278案例13-3：保存读取模型数据 27813.4 超智能体 283案例13-4：超智能体：NOT取反运算 284案例13-5：超智能体：OR或运算 286案例13-6：超智能体：AND（与）运算 288案例13-7：超智能体：XOR（异或）运算 28913.5 CNN卷积神经网络算法 292案例13-8：CNN卷积神经网络算法 292第14章 Keras案例分析 29714.1 Keras模型 29814.2 Keras使用流程 29914.3 Keras常用模块 30014.4 Keras模型可视化 301案例14-1：MLP多层神经网络 303案例14-2：CNN卷积神经网络 309案例14-3：IRNN修正循环神经网络 316案例14-4：HRNN分层循环神经网络 322第15章 TensorFlow常用运行模式 32715.1 深度学习三大要素 32715.2 神经网络基本结构 32815.3 基本神经元层 32915.4 神经网络通用流程 33515.5 Loss损失函数 33815.6 TensorFlow常用优化算法 340
封面
书名:零起点TensorFlow快速入门
作者:何海群
页数:343
定价:¥69.0
出版社:电子工业出版社
出版日期:2017-09-01
ISBN:9787121323331
PDF电子书大小:49MB 高清扫描完整版