21个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解_人工智能教程
资源名称:21个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解 内容简介: 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本,并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。 本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读,尤其是希望深入研究TensorFlow 和深度学习算法的数据工程师,也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生,以及希望进入大数据应用的研究者。 资源目录: 第1章 MNIST机器学习入门 1 1.1 MNIST数据集 2 1.1.1 简介 2 1.1.2 实验:将MNIST数据集保存为图片 5 1.1.3 图像标签的独热(one-hot)表示 6 1.2 利用TensorFlow识别MNIST 8 1.2.1 Softmax回归 8 1.2.2 两层卷积网络分类 14 1.3 总结 18 第2章 CIFAR-10与ImageNet图像识别 19 2.1...