选集推荐 | TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例(Python版)

rFlow人工神经网络数学模型战术上范例

8.1亦不例外的种类确实

8.2亦不例外植物鉴别原始数据库

8.3并用Python管控Excel文档

8.4iTunes并传输亦不例外原始数据

8.5多层种系统数学模型

8.6用于TensorFlow.keras 创建者数学模型

8.7纽西兰坎培拉天气状况假设

8.8Excel原始数据的合成和传输

8.9CSV原始数据的合成、管控和传输

8.10管控天气状况记录的Excel原始数据

8.11用于人工神经网络数学模型MLP假设天气状况

第9章TensorFlow人工神经网络神经

9.1人工神经网络绘图方法

9.2人工神经网络绘图方法的TensorFlow原始数据

9.3人工神经网络绘图方法相异的TensorFlow机制

9.4不够改隐秘层和神经

9.5用最多的隐秘层和神经区分原始数据

9.6通过TensorFlow 计算方差和偏移量

9.7将神经的方差和偏移量用公式表示

9.8用TensorFlow画出神经的方差和偏移量

9.9binary_crossentropy 二元法的管控

9.10自定义原始数据的次测试回归和神经的联系

9.11诱导常量

9.12多个神经

第10章MLP人工神经网络的数学方法论

10.1诱导常量Sigmoid的数学方法论

10.2诱导常量Tanh的数学方法论

10.3诱导常量ReLU的数学方法论

10.4用于诱导常量的最终目标

10.5MLP的若按

10.6两层神经的数学计算

第11章TensorFlow人工神经网络隐秘层

11.1隐秘层的作用

11.2隐秘层的数学原理

11.3MLP范例XOR问题

11.4生活空间转化

11.5再次切割

11.6隐秘层的设置

第12章TensorFlow人工神经网络最短逆时针演算法

12.1绘图标示出志愿过程历史

12.2剖面研习最佳化——最短逆时针演算法

12.3Adam演算法

12.4SGD演算法

12.5RMSprop演算法

12.6Adagrad、Adadelta、Nadam和Momentum演算法

12.7同样最佳化演算法的方法

12.8个数原始数据标准化

12.9最佳化研习赴援

12.10校对数学模型的metrics 常量

第13章TensorFlow人工神经网络访问数学模型和志愿结果

13.1TensorBoard的用于

13.2保留数学模型和志愿后的结果

13.3合成数学模型系统结构和数学模型方差

13.4通过Callback每次志愿传输方差一次

13.5启动时确实是否必须志愿数学模型

13.6月末次志愿

第14章TensorFlow人工神经网络MLP回归

14.1回归的人工神经网络开发设计方法

14.2人工神经网络回归的metrics 常量

14.3单次梯度预览常量

14.4损失常量与代价常量

14.5纽约住宅市价的原始数据库分析

14.6将纽约住宅市价原始数据iTunes传输至Excel和CSV

14.7特征联系

14.8用于回归人工神经网络MLP假设纽约住宅市价

14.9不够改人工神经网络使MLP回归不够加准确

14.10MLP回归月末继续志愿

14.11纽约住宅市价的假设单次梯度预览

15.2将页面转化成个数

15.4战术上书写数字页面原始数据集MNIST

15.5标示出MNIST之前每一笔原始数据概要

15.6绘图标示出MNIST内的原始数据

15.7标示出多张页面

15.9将绘图原始数据转化为MLP志愿集

15.12绘图化标示出服饰原始数据集

第16章卷积人工神经网络

16.1CNN则有

16.2CNN和MLP的不同

16.3CNN快速上手

16.12TensorFlow Datasets常量库

16.13用于和整理TensorFlow Datasets常量库

17.1OpenCV则有

17.2用于OpenCV标示出页面

17.3用于OpenCV锁住胶片并捕捉实时画面

17.4用于OpenCV传输相片

17.6OpenCV书写机制

17.8上升实际上运用上的准确度

17.9二值化

第18章卷积人工神经网络原理

18.1Conv2D常量的数学原理

18.2Conv2D常量对页面每一个点的管控

18.3Conv2D常量对边缘的管控

18.4用于Conv2D常量标示出页面

18.5常量kernel_size 和padding的不同

18.6滤镜数量的本质

18.7诱导常量的本质

18.8多层Conv2D常量

18.9多层池化层MaxPooling2D常量

18.10池化层计算方法

18.11平均池化Average Pooling

18.12平方根池化MeanPooling

第19章并用卷积人工神经网络提高准确赴援的技巧

19.1并用ImageDataGenerator常量创建者不够多志愿集

19.2并用width_shift_range常量高水平旋转页面

19.3并用rotation_range常量旋转页面

19.4并用zoom_range常量放大缩小页面

19.5并用brightness_range常量不够改明暗度

19.6height_shift_range、fill_mode及cval常量

19.7将ImageDataGenerator用于MNIST原始数据

19.8二值化和不够多神经

19.9MNIST书写假设

19.10混淆数据结构Confusion Matrix

第20章图学个人计算机子系统

20.1图学个人计算机子系统

20.2用于VGG16假设1000种普通人

20.3自制VGG16数学模型

20.4将数学模型传输成页面

20.5用于VGG16数学模型做CIFAR10彩色原始数据志愿

20.6用于VGG16数学模型做MNIST_fashion灰度原始数据志愿

20.8图学个人计算机子系统VGG19

20.9图学个人计算机子系统ResNet50

20.10图学个人计算机子系统Xception

20.11图学个人计算机子系统InceptionV3

20.12图学个人计算机子系统InceptionResNetV2

20.13图学个人计算机子系统NASNetLarge

20.14图学个人计算机子系统DenseNet121

21.2创建者志愿科尔

21.3志愿科尔

21.4结合胶片即时确实志愿的科尔

21.5用于VGG16志愿和次测试科尔

21.6用于OpenCV找出多个物体

21.7多普通人的假设

21.8并用胶片做多普通人的假设

22.2Mask RCNN则有

22.3Mask RCNN用于

22.4取得假设赴援和普通人位置

22.6通过Mask RCNN确实影片上的多普通人并传输影片

22.7作准备志愿页面

22.8志愿自己的Mask RCNN方差

22.9次测试自己志愿的物体

22.10不够改志愿机制

22.12TensorFlow 1.14和TensorFlow2.1特别修改版机制不同

精彩书评

★ 曾仁杰 台湾新竹交通国立大学土木工程系本堂授

“很高兴获悉杜篇名老师改写《TensorFlow剖面研习——手把手本堂你驾驭100个精彩范例（Python特别版）》这部图书。杜篇名老师具有非常丰富的实际上新项目开发设计科学知识，书之前通过Python编程深入讲解了TensorFlow剖面研习技术，协助听众快速驾驭认知科学领域机制的开发设计。”

★ 宋廷强 济南市科技国立大学信息学院副院长

“杜篇名老师长期在亚太地区各地讲授TensorFlow、Python、剖面研习、认知科学等课程，积累了非常丰富的战术上科学知识，并以此系统化改写了《TensorFlow剖面研习——手把手本堂你驾驭100个精彩范例（Python特别版）》。书之前概要经过了广国立大学员的检验，用于了大量的想像原始数据顺利进行分析，具有不亚于的实用性。”

★ 关东升 知名IT纽约时报女作家

“认知科学的时代的到来，为剖面研习技术带来了取而代之发展前程。《TensorFlow剖面研习——手把手本堂你驾驭100个精彩范例（Python特别版）》讲解了TensorFlow剖面研习相关概要，并给出了大量的实际上范例，概要极其非常丰富，是有一点珍藏的一本好书！”

★ 庞龙凤 乐搏优聘科技母公司CTO

“《TensorFlow剖面研习——手把手本堂你驾驭100个精彩范例（Python特别版）》论述全面，条理清晰。书之前每个范例都提供机制字符串，可以单独行驶。听众也可必要用于这些字符串顺利进行二次开发设计，有助于听众快速动手实践。”

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