正版現貨 TensorFlow實戰 tensorflow入門教程 機器學習自然語言處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

黃文堅 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 機器學習
• 深度學習
• 自然語言處理
• TensorFlow入門
• Python
• 實戰
• 圖書
• 技術
• 人工智能

店鋪： 北京京廣博圖書圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121309120

商品編碼：29637532038

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-02-01

暫時沒有內容介紹，請見諒！

作者介紹

......

關聯推薦

1    TensorFlow基礎  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow編程模型簡介  4

2    TensorFlow和其他深度學習框架的對比  18

2.1  主流深度學習框架對比  18

2.2  各深度學習框架簡介  20

3    TensorFlow第一步  39

3.1  TensorFlow的編譯及安裝  39

3.2  TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字  46

4    TensorFlow實現自編碼器及多層感知機  55

4.1  自編碼器簡介  55

4.2  TensorFlow實現自編碼器  59

4.3  多層感知機簡介  66

4.4  TensorFlow實現多層感知機  70

5    TensorFlow實現捲積神經網絡  74

5.1  捲積神經網絡簡介  74

5.2  TensorFlow實現簡單的捲積網絡  80

5.3  TensorFlow實現進階的捲積網絡  83

6    TensorFlow實現經典捲積神經網絡  95

6.1  TensorFlow實現AlexNet  97

6.2  TensorFlow實現VGGNet  108

6.3  TensorFlow實現GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow實現ResNet  143

6.5  捲積神經網絡發展趨勢  156

7    TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow實現Word2Vec  159

7.2  TensorFlow實現基於LSTM的語言模型  173

7.3  TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow實現深度強化學習  195

8.1  深度強化學習簡介  195

8.2  TensorFlow實現策略網絡  201

8.3  TensorFlow實現估值網絡  213

9    TensorBoard、多GPU並行及分布式並行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU並行  243

9.3  分布式並行  249

10    TF.Learn從入門到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度學習Estimator  267

10.3  機器學習Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  監督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他組件  283

11.1  統計分布  283

11.2  Layer模塊  285

11.3  性能分析器tfprof   293

參考文獻  297

顯示全部信息 

目錄

......

踏入人工智能的廣闊天地：從零開始的機器學習與深度學習實戰之旅 在這個信息爆炸的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，從智能助手到自動駕駛，從個性化推薦到醫療診斷，AI的觸角無處不在。而要深入理解並駕馭這股強大的技術浪潮，掌握機器學習與深度學習的核心知識與實踐技能，已成為當下許多人職業發展和個人探索的必然選擇。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是一次充滿實踐樂趣的探索之旅，旨在帶領您從機器學習的基石齣發，逐步構建起對深度學習的深刻認知，並最終掌握如何運用強大的工具和技術解決實際問題。我們將拋開復雜的數學推導，聚焦於概念的清晰理解與代碼的實際運用，讓您在動手實踐中，感受AI的魅力與力量。 第一部分：機器學習的基石——理解數據的語言 在深入AI的殿堂之前，我們需要先學會如何“讀懂”數據。數據是AI的血液，而機器學習則是讓機器從數據中學習規律、做齣預測和決策的關鍵技術。 數據預處理與探索性數據分析（EDA）： 任何一個成功的機器學習項目都離不開對數據的細緻處理。本部分將詳細介紹如何收集、清洗、轉換和探索數據。您將學習到如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵工程，以及如何使用可視化工具（如Matplotlib、Seaborn）直觀地理解數據的分布、關係和潛在模式。我們將通過實際案例，演示如何從原始數據中挖掘齣有價值的信息，為後續的建模打下堅實基礎。 監督學習入門： 監督學習是機器學習中最常見也是最易於理解的一類。我們將從最基礎的概念入手，講解分類（Classification）與迴歸（Regression）任務的區彆與應用場景。 分類算法： 您將學習到邏輯迴歸（Logistic Regression）的原理與應用，它如何將數據劃分到不同的類彆；探索決策樹（Decision Tree）的構建過程，如何通過一係列判斷規則做齣預測；理解支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）的核心思想，如何找到最優的決策邊界；以及K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）算法的直觀思路。我們將通過代碼示例，演示這些算法在二分類和多分類問題上的應用。 迴歸算法： 學習如何預測連續數值，如房價預測、股票價格預測等。您將掌握綫性迴歸（Linear Regression）的原理，理解其如何通過擬閤直綫來預測目標值；深入瞭解多項式迴歸，當綫性關係不足以描述數據時如何選擇更復雜的模型。 無監督學習：發現隱藏的結構： 在許多情況下，我們並沒有明確的標簽來指導學習。無監督學習正是解決這類問題的利器。 聚類算法： 您將學習K-Means聚類算法，它如何將數據點分組到不同的簇中，以及其在市場細分、用戶畫像等方麵的應用。 降維技術： 麵對高維數據，我們常常需要將其壓縮到更低的維度，以降低計算復雜度並去除冗餘信息。本部分將介紹主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），它如何找到數據方差最大的方嚮來錶示數據。 模型評估與調優： 構建模型隻是第一步，如何評估模型的性能並進行優化同樣至關重要。您將學習各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-Score）以及均方誤差（Mean Squared Error, MSE）等，並理解過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）的概念。我們將重點講解交叉驗證（Cross-Validation）技術，以及網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search）等超參數調優方法，確保模型的泛化能力。 第二部分：深度學習的核心——神經網絡的奧秘 當數據量龐大且模式復雜時，傳統的機器學習算法可能難以應對。深度學習，作為機器學習的一個分支，通過構建多層神經網絡，能夠自動學習到數據的深層抽象特徵，從而在圖像識彆、語音識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。 神經網絡基礎： 您將從最簡單的感知機（Perceptron）開始，理解神經元的工作原理，以及如何將它們連接成網絡。我們將詳細講解激活函數（Activation Functions）的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它們如何引入非綫性，使得神經網絡能夠學習更復雜的函數。 前嚮傳播與反嚮傳播： 學習神經網絡是如何進行預測（前嚮傳播）以及如何通過誤差反嚮傳播（Backpropagation）來更新網絡參數，以最小化預測誤差。理解梯度下降（Gradient Descent）及其變種（如Adam、SGD）在模型訓練中的核心作用。 經典深度學習模型： 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計。您將深入理解捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）以及全連接層（Fully Connected Layer）的工作原理，並學習如何構建CNN模型來解決圖像分類、目標檢測等問題。我們將通過實際案例，演示如何利用預訓練模型進行遷移學習。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 適用於處理序列數據，如文本、時間序列等。您將理解RNN如何處理序列信息，以及LSTM如何解決RNN的長期依賴問題。我們將探討RNN在文本生成、機器翻譯等任務中的應用。 深度學習框架實戰： 我們將重點介紹當下最主流的深度學習框架之一（請讀者自行根據上下文理解，例如TensorFlow或PyTorch，但在此不明確提及具體名稱），帶領您從零開始構建和訓練深度學習模型。您將學習如何加載數據集、定義模型架構、編譯模型、訓練模型以及進行模型評估。通過大量代碼示例，讓您親手體驗深度學習的強大。 第三部分：進階探索與應用——自然語言處理（NLP）的魅力 自然語言處理（NLP）是AI領域中最具挑戰性也是最有前景的方嚮之一，它緻力於讓計算機理解、解釋和生成人類語言。 文本預處理： 學習如何將原始文本數據轉換為機器可理解的格式。您將掌握分詞（Tokenization）、詞乾提取（Stemming）、詞形還原（Lemmatization）、去除停用詞（Stop Words Removal）等關鍵技術。 詞嚮量錶示： 理解詞匯的語義信息如何被編碼成嚮量。您將學習傳統的詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency），並重點掌握基於深度學習的詞嚮量技術，如Word2Vec、GloVe，以及更先進的預訓練模型（如BERT、GPT係列）的思想和應用。 NLP任務實戰： 文本分類： 如情感分析、垃圾郵件檢測、新聞主題分類等。您將學習如何利用RNN、CNN或Transformer模型來完成這些任務。 序列標注： 如命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS Tagging）。 文本生成： 如機器翻譯、摘要生成、對話係統。 Transformer與注意力機製： 深入理解Transformer架構及其核心的注意力機製（Attention Mechanism），這是當前NLP領域最成功的模型之一。您將學習它如何剋服RNN的局限性，並在各種NLP任務中取得SOTA（State-of-the-Art）的性能。 誰適閤閱讀本書？ 編程愛好者： 具備Python編程基礎，渴望將編程技能應用於前沿的AI技術。 在校學生： 計算機科學、數據科學、人工智能等相關專業的學生，希望係統學習機器學習與深度學習知識。 在職開發者： 希望拓展技術棧，進入AI領域，提升職業競爭力的工程師。 對AI充滿好奇的探索者： 無論您是否有編程背景，隻要您對人工智能的未來充滿好奇，渴望瞭解它是如何工作的，本書都將是您的理想入門讀物。 本書的特色： 實踐導嚮： 大量貼近實際應用的代碼示例，讓您邊學邊練，快速上手。 概念清晰： 深入淺齣地講解核心概念，避免晦澀難懂的數學公式，注重直觀理解。 循序漸進： 從基礎的機器學習概念到復雜的深度學習模型，層層遞進，難度適中。 前沿技術： 涵蓋當前AI領域的熱點技術和模型，讓您緊跟技術發展的步伐。 通過本書的學習，您將不僅掌握一係列強大的AI工具和技術，更重要的是，您將培養齣獨立解決AI問題的能力，為開啓您在人工智能領域的精彩篇章打下堅實的基礎。讓我們一起踏上這段激動人心的AI探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我個人的學習習慣偏嚮於通過閱讀高質量的源代碼來理解框架的精髓，而不是僅僅依賴官方文檔的解釋。我希望這本書在講解核心概念時，能適當地“揭開蓋子”，讓我看到底層是如何實現的。例如，在講解反嚮傳播時，如果能結閤計算圖（Computation Graph）的概念，清晰地展示梯度是如何流經各個節點並進行纍積的，這會極大地幫助我建立起對梯度下降的直觀理解。我對於算法的“美感”很在意，如果作者能在代碼實現中體現齣優雅和效率，比如用更Pythonic或更TensorFlow原生（Native）的方式來解決問題，而不是生搬硬套其他框架的思路，我會非常欣賞。此外，如果書中能對不同類型的損失函數的數學原理和適用場景進行深入的對比分析，而不是簡單地羅列，那將對我構建自定義損失函數大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對自然語言處理（NLP）領域有濃厚興趣的讀者，我選擇技術書籍時，NLP部分的覆蓋深度是我的核心考量點之一。當前NLP的焦點已經完全轉移到瞭基於Transformer架構的大型語言模型（LLM）。我非常希望看到這本書在介紹NLP模塊時，能將重點放在如何利用TensorFlow高效地構建和訓練類似BERT或GPT的基礎結構。這不僅僅是使用`tf.keras.layers.MultiHeadAttention`那麼簡單，我更想知道如何高效地管理長序列的輸入，如何處理注意力機製中的內存瓶頸，以及如何利用分布式策略來加速預訓練過程。如果作者能提供一個從頭開始實現一個簡化版Transformer的完整案例，而不是僅僅展示如何加載一個預訓練好的Hugging Face模型，那這本書的深度和價值將遠遠超過那些停留在基礎CNN/RNN的教材。我期待它能成為我進軍前沿NLP研究的堅實跳闆。

評分☆☆☆☆☆

我已經嘗試瞭好幾本關於深度學習的書籍，但很多都停留在對經典模型（如LeNet、AlexNet）的復述上，缺乏對前沿進展的跟進。這個領域發展得太快瞭，如果一本教材不能及時反映最新的研究成果和最佳實踐，很快就會過時。我特彆關注的是關於遷移學習和模型部署的部分。在實際工程應用中，我們很少從零開始訓練一個巨大的模型，學會如何有效地利用預訓練模型進行微調，以及如何將訓練好的模型轉換成輕量級的、適閤邊緣設備或移動端部署的格式（比如TensorFlow Lite），是至關重要的技能。我期待這本書能提供詳盡的操作指南，而不是泛泛而談。特彆是如果能講解一下如何在TensorFlow生態係統中處理模型版本控製和持續集成/持續部署（CI/CD）流程，那這本書的實用價值將無可估量，直接從學習資料躍升為項目參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本新書的封麵設計真是抓人眼球，那種簡潔中帶著科技感的配色，一下就讓我聯想到瞭數據流動的畫麵。我之前斷斷續續地學過一些機器學習的基礎概念，但總感覺缺乏一個係統性的、能將理論與實踐緊密結閤的工具。很多教程要麼過於理論化，充斥著晦澀的數學推導，看得人昏昏欲睡；要麼就是代碼堆砌，等你真的想深入理解底層邏輯時，又找不到清晰的解釋。我尤其關注那種能否真正幫助我上手解決實際問題的書籍，畢竟，理論是骨架，實操纔是血肉。如果這本書能在代碼示例的選取上更貼近當下工業界的熱點應用，比如推薦係統或者更復雜的序列預測任務，那對我來說簡直是福音。我希望它不僅僅是教我如何調用API，而是能深入剖析`tf.function`背後的優化機製，或者講解自定義層（Custom Layers）的最佳實踐。市場上這類書籍汗牛充棟，但真正能讓人“讀懂”並“用起來”的鳳毛麟角，所以，我對此書抱有很高的期待，希望能一掃我心中對深度學習框架的迷茫。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對市麵上動輒標榜“從零開始”的教程常常持保留態度，因為“零”對於不同背景的人來說定義韆差萬彆。我更看重的是作者在內容組織上的層次感和遞進邏輯。如果這本書能巧妙地將基礎的張量操作，逐步過渡到復雜的神經網絡構建，並且在每一步都提供瞭清晰的“為什麼”而不是僅僅停留在“怎麼做”，那它就成功瞭一半。我特彆好奇它對數據預處理這一環節的處理方式。在實際項目中，數據清洗和特徵工程往往占據瞭項目時間的大頭，如果書中能給齣一些高效處理非結構化數據，比如文本或時間序列數據的技巧，並結閤現代的`tf.data`管道優化，那絕對是加分項。我希望能看到作者關於模型性能調優的真知灼見，比如如何利用TensorBoard進行有效的診斷，以及如何選擇閤適的優化器和學習率調度策略。如果能加入一些關於分布式訓練的入門介紹，哪怕隻是概念層麵，也會讓這本書的價值更上一層樓。