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:深度学习:从Python到TensorFlow应用实战叶虎
- 出版社:博远慧达图书专营店
- 出版时间:2020-04
- 热度:7415
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
- 价格:0.0
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内容介绍
| 图书基本信息 | |
| 图书名称 | 深度学习:从Python到TensorFlow应用实战 |
| 作者 | 叶虎 |
| 定价 | 69.80元 |
| 出版社 | 清华大学出版社 |
| ISBN | 9787302545651 |
| 出版日期 | 2020-04-01 |
| 字数 | 251000 |
| 页码 | 184 |
| 版次 | 1 |
| 装帧 | 平装 |
| 开本 | 16开 |
| 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 《深度学习：从Python到TensorFlow应用实战》全面介绍深度学习中的卷积神经网络结构、学习原理、代码实现、 n n API调用等基本知识，重点介绍开发深度学习应用所需要的Python技术基础以及TensorFlow深度学习库，并以文本分 n n 类和语音识别为例说明TensorFlow的应用场景。 n 《深度学习：从Python到TensorFlow应用实战》可供对TensorFlow比较熟悉并且对机器学习有所了解的开发人员、 n n 科技工作者和研究人员参考，也可作为高等院校计算机、软件工程等专业高年级本科生与研究生的教材。 n n |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 目 录 n n n n 章 深度学习快速入门 1 n 1.1 各种深度学习应用 1 n 1.2 准备开发环境 2 n 1.2.1 Linux基础 2 n 1.2.2 Micro编辑器 5 n 1.2.3 Shell基础 5 n 1.2.4 Linux下安装Pytho 8 n 1.2.5 选择Python版本 9 n 1.2.6 使用AWK 9 n 1.2.7 Windows下安装Pytho 10 n 1.2.8 搭建PyDev集成开发环境 11 n 1.3 体验TensorFlow文本分类 12 n 1.3.1 安装TensorFlow 12 n 1.3.2 实现文本分类 14 n 1.4 本章小结 16 n 第2章 Python编程语言基础 17 n 2.1 变量 17 n 2.2 注释 17 n 2.3 简单数据类型 18 n 2.3.1 数值 18 n 2.3.2 字符串 20 n 2.3.3 数组 22 n 2.4 字面值 22 n 2.5 控制流 23 n 2.5.1 if语句 23 n 2.5.2 循环 24 n 2.6 列表 25 n 2.7 元组 28 n 2.8 集合 30 n 2.9 字典 30 n 2.10 位数组 31 n 2.11 模块 32 n 2.12 函数 33 n 2.13 print函数 35 n 2.14 正则表达式 37 n 2.15 文件操作 39 n 2.15.1 读写文件 40 n 2.15.2 重命名文件 41 n 2.15.3 遍历文件 41 n 2.16 使用pickle模块序列化对象 42 n 2.17 面向对象编程 42 n 2.18 命令行参数 44 n 2.19 数据库 45 n 2.20 JSON格式 46 n 2.21 日志记录 46 n 2.22 异常处理 48 n 2.23 通过PyJNIus使用Java 48 n 2.24 本章小结 49 n 第3章 语音识别中的深度学习 50 n 3.1 神经网络基础 50 n 3.1.1 实现深度前馈网络 52 n 3.1.2 计算过程 61 n 3.2 卷积神经网络 67 n 3.3 语音识别语料库 73 n 3.3.1 TIMIT语料库 73 n 3.3.2 LibriSpeech语料库 74 n 3.3.3 中文语料库 74 n 3.4 搭建深度学习框架开发环境 75 n 3.4.1 安装Clang 75 n 3.4.2 构建配置 79 n 3.4.3 configure脚本 80 n 3.4.4 静态代码分析 82 n 3.4.5 LLDB调试 83 n 3.4.6 使用Cygwin模拟环境 86 n 3.4.7 使用CMake构建项目 86 n 3.4.8 使用Gradle构建项目 87 n 3.4.9 Jenkins实现持续集成 92 n 3.5 TensorFlow识别语音 92 n 3.5.1 使用Keras 92 n 3.5.2 安装TensorFlow 94 n 3.5.3 安装TensorFlow的Docker容器 96 n 3.5.4 使用TensorFlow 97 n 3.5.5 一维卷积 137 n 3.5.6 二维卷积 139 n 3.5.7 膨胀卷积 141 n 3.5.8 TensorFlow实现简单的语音识别 142 n 3.5.9 NumPy提取语音识别特征 144 n 3.5.10 Numba 147 n 3.6 端到端深度学习 148 n 3.7 Dropout解决过度拟合问题 148 n 3.8 NumPy中的矩阵运算 151 n 3.9 说话者识别 152 n 3.10 联邦学习 154 n 3.11 本章小结 160 n 第4章 C#开发深度学习应用 161 n 4.1 使用TensorFlow.NET 161 n n 4.2 使用TensorFlowSharp 163 n 4.3 本章小结 164 n 第5章 Slurm并行训练 165 n 5.1 网格计算引擎Slurm简介 165 n 5.1.1 安装Slurm 166 n 5.1.2 Slurm脚本编程 171 n 5.2 TensorFlow集群 172 n 5.3 本章小结 173 n 参考文献 174 n n n |
| 编辑推荐 | |
| 读者对象 领域感兴趣的人员参考。 随着可获得文本和语音数据的日益增多，自然语言处理技术在生产和生活中发挥越来越重要的作用。《深度学习： 从Python到TensorFlow应用实战》介绍如何使用流行的TensorFlow进行自然语言处理，并介绍流行的Python语言以
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