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零起点TensorFlow快速入门 - 何海群
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11.1　预备知识

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2024-04-30 10:37:31
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  • 封面
  • 版权信息
  • 推荐序
  • 前言
  • 第1章　不朽的梵高
    • 1.1　星夜传奇
    • 1.2　TensorFlow简介
      • 案例1-1：星夜传奇实战编程
      • 案例1-2：星夜传奇批量编程
    • 1.3　十万次迭代
    • 1.4　黑箱大法
    • 1.5　超级KISS法则与大智若愚
  • 第2章　TensorFlow安装
    • 2.1　目录结构
    • 2.2　化繁为简
    • 2.3　CPU版本安装
    • 2.4　GPU版本安装
      • 案例2-1：GPU开发环境测试
  • 第3章　可视化AI图表
    • 3.1　TensorBoard可视化工具
      • 案例3-1：hello，爱丽丝
      • 3.1.1　TensorBoard主界面
      • 3.1.2　快速启动脚本
    • 3.2　加法器
      • 案例3-2：加法器的算法结构图
      • 案例3-3：加法器的变化版本
      • 案例3-4：乘法器的算法结构图
  • 第4章　快速入门
    • 4.1　你好，神经网络
      • 案例4-1：字符串表达式
      • 案例4-2：hello，TensorFlow
    • 4.2　图运算与Session
      • 案例4-3：缺省图运算
      • 案例4-4：可视化Session
    • 4.3　常量、变量与占位符
      • 案例4-5：常量加法
      • 案例4-6：加法与占位符
      • 案例4-7：加法与变量
    • 4.4　TensorFlow常用数值运算
  • 第5章　TensorFlow总览
    • 5.1　TensorFlow产业链关系图
    • 5.2　TensorFlow模块列表
      • 5.2.1　源码目录结构
      • 案例5-1：内置模块列表
      • 5.2.2　模块结构图
      • 5.2.3　API抽象接口示意图
      • 5.2.4　神经网络三大模块
    • 5.3　数据类型
    • 5.4　TensorFlow常用术语
    • 5.5　TensorFlow简化接口
  • 第6章　基础知识
    • 6.1　数据流图
    • 6.2　设备切换Device
    • 6.3　三大数据类型
      • 案例6-1：变量操作
    • 6.4　Feed数据提交
      • 案例6-2：Feed提交数据
      • 案例6-3：批量Feed提交数据
      • 案例6-4：批量Feed提交多维数据
    • 6.5　Fetch获取数据
      • 案例6-5：Fetch获取数据
      • 案例6-6：Fetch获取多维数组
      • 案例6-7：会话Session
    • 6.6　批尺寸Batch_Size
  • 第7章　孤独的神经元
    • 7.1　神经元模型
      • 案例7-1：单细胞算法
    • 7.2　可视化分析
      • 案例7-2：单细胞算法优化版
  • 第8章　归来吧，数据
    • 8.1　分类——机器学习的核心
    • 8.2　万物皆回归
      • 案例8-1：传统机器学习
      • 案例8-2：TensorFlow线性回归模型
    • 8.3　模型管理
      • 案例8-3：TensorFlow模型保存
      • 案例8-4：TensorFlow模型读取
  • 第9章　Pkmital入门案例套餐（上）
    • 9.1　Halcon简介
    • 9.2　帕拉格·库马尔案例合集简介
    • 9.3　Pkmital案例集合详解
    • 9.4　TensorFlow基础
      • 案例9-2：图像的卷积计算
    • 9.5　回归算法
      • 案例9-4：线性回归修正版
    • 9.6　多项式回归
      • 案例9-5：多项式回归
      • 案例9-6：多项式回归修正版
    • 9.7　逻辑回归模型
    • 9.8　CNN卷积神经网络算法
      • 案例9-8：CNN卷积神经网络
  • 第10章　Pkmital入门案例套餐（下）
    • 10.1　自编码算法
    • 10.2　dAE降噪自编码算法
    • 10.3　CAE卷积编码算法
    • 10.4　DRN深度残差网络
    • 10.5　VAE变分自编码算法
    • 10.6　TDV联合矩阵模型
  • 第11章　TensorFlow内置案例分析
    • 11.1　预备知识
    • 11.2　Mnist手写数字识别
      • 案例11-2：Mnist专业版本
    • 11.3　FFNNs前馈神经网络模型
  • 第12章　TensorLayer案例分析
    • 12.1　手写识别算法
    • 12.2　Mnist神经网络模型合集
      • 案例12-2：Dropout网络模型
      • 案例12-3：DropConnect网络模型
      • 案例12-4：dAE降噪自编码算法1
      • 案例12-5：dAE降噪自编码算法2
      • 案例12-6：CNN卷积神经网络算法
  • 第13章　TFLearn案例分析
    • 13.1　生存游戏
      • 13.1.2　Kaggle机器学习公开赛
      • 案例13-1：泰坦尼克号生存与死亡
    • 13.2　线性回归
      • 案例13-2：线性回归模型
    • 13.3　模型管理
      • 案例13-3：保存读取模型数据
    • 13.4　超智能体
      • 案例13-4：超智能体：NOT取反运算
      • 案例13-5：超智能体：OR或运算
      • 案例13-6：超智能体：AND（与）运算
      • 案例13-7：超智能体：XOR（异或）运算
    • 13.5　CNN卷积神经网络算法
  • 第14章　Keras案例分析
    • 14.1　Keras模型
    • 14.2　Keras使用流程
    • 14.3　Keras常用模块
    • 14.4　Keras模型可视化
      • 案例14-1：MLP多层神经网络
      • 案例14-2：CNN卷积神经网络
      • 案例14-3：IRNN修正循环神经网络
      • 案例14-4：HRNN分层循环神经网络
  • 第15章　TensorFlow常用运行模式
    • 15.1　深度学习三大要素
    • 15.2　神经网络基本结构
    • 15.3　基本神经元层
    • 15.4　神经网络通用流程
    • 15.5　Loss损失函数
    • 15.6　TensorFlow常用优化算法
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