使用TensorFlow框架，轻松理解深度学习算法，包含大量案例，快速动手实现深度学习任务。异步社区中可下载配套源码+彩图文件。
Key Features
- 涵盖机器学习基础和如何可视化机器学习的过程，利用实例展示传统的机器学习技术。
- 使用目前最广泛应用的深度学习框架之一——TensorFlow。TensorFlow是构建复杂深度学习应用的理想选择。
Book Description
本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术，并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念，然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型，以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类，如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题，最后讨论了高级的深度学习模型，如生成对抗网络及其应用。What you will learn
- 如何使用TensorFlow训练深度学习模型
- 如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类
- 如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题
Who this book is for
本书适合数据科学、机器学习以及深度学习方面的专业人士阅读。
本书是一本深度学习方面的入门书籍，适合那些想要深入了解深度学习并且动手实现它的读者阅读。阅读本书，不要求读者具有机器学习、复杂统计学和线性代数等方面的背景知识。
Table of Contents
- 数据科学--鸟瞰全景
- 数据建模实战-"泰坦尼克号"示例
- 特征工程与模型复杂性--重温"泰坦尼克号"示例
- TensorFlow入门实战
- TensorFlow基础示例实战
- 深度前馈神经网络--实现数字分类
- 卷积神经网络
- 目标检测--CIFAR-10示例
- 目标检测--CNN迁移学习
- 循环神经网络--语言模型
- 表示学习--实现词嵌入
- 神经网络在情感分析中的应用
- 自动编码器--特征提取和降噪
- 生成对抗网络
- 面部生成与标签缺失处理
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