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本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。
内容简介
本书旨在利用 TensorFlow 针对各种现实场景设计深度学习系统，引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖 10 个实践项目，如用目标检测 API 标注图像、利用长短期记忆神经网络（LSTM）预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测 Quora 数据集中的重复问题等。通过阅读本书，读者可以了解如何搭建深度学习的 TensorFlow 环境、如何构建卷积神经网络以有效地处理图像、如何利用长短期记忆神经网络预测股票价格，以及如何实现一个能够自己玩电子游戏的人工智能（AI）！本书适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。
展开全文
- 版权信息
- 版 权
- 版权声明
- 内容提要
- 作者简介
- 审稿人简介
- 译者简介
- 前 言
- 第1章 用卷积神经网络识别交通标志
- 1.1 数据集
- 1.2 卷积神经网络
- 1.3 图像预处理
- 1.4 训练模型并进行预测
- 1.5 后续问题
- 1.6 小结
- 第2章 用目标检测API标注图像
- 2.1 微软常见物体数据集
- 2.2 TensorFlow的目标检测API
- R-CNN、R-FCN和SSD模型的基础知识
- 2.3 展示项目计划
- 2.3.1 为项目搭建合适的开发环境
- 2.3.2 protobuf编译
- 2.4 准备项目代码
- 2.4.1 一些简单应用
- 2.4.2 网络摄像头实时检测
- 2.5 致谢
- 2.6 小结
- 第3章 图像的描述生成
- 3.1 什么是描述生成
- 3.2 探索图像描述数据集
- 下载数据集
- 3.3 把单词转换为词嵌入
- 3.4 描述图像的方法
- 3.4.1 条件随机场
- 3.4.2 基于卷积神经网络的循环神经网络
- 3.4.3 描述排序
- 3.4.4 密集描述
- 3.4.5 循环神经网络描述
- 3.4.6 多模态描述
- 3.4.7 基于注意力机制的描述
- 3.5 实现描述生成模型
- 3.6 小结
- 第4章 为生成条件图像构建GAN
- 4.1 GAN简介
- 4.1.1 对抗方式是关键
- 4.1.2 “寒武纪大爆发”
- 4.2 项目
- 4.2.1 数据集类
- 4.2.2 CGAN类
- 4.3 CGAN应用示例
- 4.3.1 MNIST
- 4.3.2 Zalando MNIST
- 4.3.3 EMNIST
- 4.3.4 重用经过训练的CGAN
- 4.4 使用AWS服务
- 4.5 致谢
- 4.6 小结
- 第5章 利用LSTM预测股票价格
- 5.1 输入数据集（余弦信号和股票价格）
- 5.2 格式化数据集
- 5.3 用回归模型预测股票价格
- 5.4 长短期记忆神经网络入门
- 5.5 利用LSTM进行股票价格预测
- 5.6 练习
- 5.7 小结
- 第6章 构建和训练机器翻译模型
- 6.1 机器翻译系统架构
- 6.2 语料库预处理
- 6.3 训练机器翻译模型
- 6.4 测试和翻译
- 6.5 练习
- 6.6 小结
- 第7章 训练能像人类一样讨论的
- 7.1 项目简介
- 7.2 输入语料库
- 7.3 创建训练集
- 7.4 训练聊天机器人
- 7.5 聊天机器人API
- 7.6 练习
- 7.7 小结
- 第8章 检测Quora数据集中的重复问题
- 8.1 展示数据集
- 8.2 基础特征工程
- 8.3 创建模糊特征
- 8.4 借助TF-IDF和SVD特征
- 8.5 用Word2vec嵌入映射
- 8.6 测试机器学习模型
- 8.7 搭建TensorFlow模型
- 8.8 构建深度神经网络之前所做的处理
- 8.9 深度神经网络的构建模块
- 8.10 设计学习架构
- 8.11 小结
- 第9章 用TensorFlow构建推荐系统
- 9.1 推荐系统
- 9.2 推荐系统下的矩阵分解
- 9.2.1 数据集准备和基准
- 9.2.2 矩阵分解
- 9.2.3 隐式反馈数据集
- 9.2.4 基于SGD的矩阵分解
- 9.2.5 贝叶斯个性化排序
- 9.3 面向推荐系统的RNN
- 9.3.1 数据集准备和基准
- 9.3.2 用TensorFlow构建RNN模型
- 9.4 小结
- 第10章 基于强化学习的电子游戏
- 10.1 关于游戏
- 10.2 OpenAI版游戏
- 10.3 在Linux（Ubuntu 14.04或16.04）上安装OpenAI Gym
- 在OpenAI Gym中的《登月着陆器》游戏
- 10.4 通过深度学习探索强化学习
- 10.4.1 深度Q-learning技巧
- 10.4.2 理解深度Q-learning的局限性
- 10.5 启动项目
- 10.5.1 定义人工智能大脑
- 10.5.2 为经验回放创建记忆
- 10.5.3 创建智能体
- 10.5.4 指定环境
- 10.5.5 执行强化学习过程
- 10.6 致谢
- 10.7 小结
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2022
作者：[美] 卢卡·马萨罗
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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得书感谢您对《TensorFlow深度学习项目实战（深度学习系列）》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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