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深度学习原理与 TensorFlow实践 - 黄理灿
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10.2 开源医学图像分析平台DLTK的使用

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2024-04-30 09:48:15
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 绪论
    • 1.1 引言
    • 1.2 深度学习的发展历程
    • 1.3 Tensor Flow应用现状
    • 习题
  • 第2章 机器学习概论
    • 2.1 机器学习相关的数学知识
    • 2.2 机器学习方法
    • 2.3 数据的预处理方法
    • 习题
  • 第3章 神经网络
    • 3.1 神经网络基础知识
    • 3.2 神经网络模型
    • 习题
  • 第4章 深度学习
    • 4.1 多层感知机神经网络
    • 4.2 激活函数、损失函数和过拟合
    • 4.3 卷积神经网络
    • 4.4 循环神经网络
    • 4.5 深度置信网络
    • 4.6 深度学习框架
    • 习题
  • 第5章 Python编程基础
    • 5.1 Python环境搭建
    • 5.2 Python编程基础知识
    • 5.3 Python标准库
    • 5.4 Python机器学习库
    • 习题
  • 第6章 Tensor Flow编程基础
    • 6.1 Tensor Flow的发展历程与演进
    • 6.2 Tensor Flow的搭建配置
    • 6.3 Tensor Flow编程基础知识
    • 6.4 Tensor Flow系统架构及源码结构
    • 6.5 Eager Execution
    • 6.6 Tensor Flow示例代码
    • 习题
  • 第7章 Tensor Flow模型
    • 7.1 Tensor Flow模型编程模式
    • 7.2 读取数据
    • 7.3 Tensor Flow模型搭建
    • 7.4 Tensor Flow模型训练
    • 7.5 Tensor Flow评估
    • 7.6 Tensor Flow模型载入、保存及调用
    • 7.7 可视化分析和评估模型
    • 7.8 示例——鸢尾花分类
    • 习题
  • 第8章 Tensor Flow编程实践
    • 8.1 MNIST手写数字识别
    • 8.2 Fashion MNIST
    • 8.3 RNN简笔画识别
    • 习题
  • 第9章 Tensor Flow Lite和Tensor Flow.js
    • 9.1 Tensor Flow Lite
    • 9.2 Tensor Flow.js
    • 习题
  • 第10章 Tensor Flow案例——医学应用
    • 10.1 开源医学图像分析平台DLTK的安装运行
    • 10.2 开源医学图像分析平台DLTK的使用
    • 10.3 开源医学图像分析平台DLTK案例
    • 10.4 开源医学图像分析平台DLTK模型
    • 习题
  • 第11章 Seq2Seq+attention模型及其应用案例
    • 11.1 Seq2Seq和attention模型
    • 11.2 Tensor Flow自动文本摘要生成
    • 11.3 聊天机器人
    • 习题
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