出版社:博碩
出版日期:2019年8月27日
ISBN:9789864344178
書號:MP21904
定價:520元 售價:390元
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內容簡介
|CHAPTER 00| 環境安裝
0.1 Python安裝
0.2 TensorFlow安裝
0.3 Python擴充套件安裝
0.4 Jupyter Notebook
0.5 GitHub程式碼
|CHAPTER 01| TensorFlow 2.0介紹
1.1 什麼是深度學習？
1.2 建立專案
1.3 TensorFlow介紹
1.4 TensorFlow 2.0更動
1.5 Eager Execution
1.6 Keras
1.7 tf.data
|CHAPTER 02| 迴歸問題
2.1 深度神經網路
2.2 Kaggle介紹
2.3 實驗一：房價預測模型
2.4 TensorBoard介紹
2.5 實驗二：過擬合問題
2.6 參考文獻
|CHAPTER 03| 二元分類問題
3.1 機器學習的四大類別
3.2 二元分類問題
3.3 實驗：精靈寶可夢對戰預測
3.4 參考文獻
|CHAPTER 04| 多類別分類問題
4.1 卷積神經網路
4.2 多類別分類問題
4.3 實驗：CIFAR-10影像識別
4.4 參考文獻
|CHAPTER 05| 神經網路訓練技巧
5.1 反向傳遞
5.2 權重初始化
5.3 Batch Normalization
5.4 實驗一：使用CIFAR-10資料集實驗三種權重初始化方法
5.5 實驗二：使用CIFAR-10資料集實驗Batch Normalization方法
5.6 總結各種網路架構的性能比較
5.7 參考文獻
|CHAPTER 06| TensorFlow 2.0進階技巧
6.1 TensorFlow進階技巧
6.2 Keras高階API與客製化API比較
6.3 實驗：比較Keras高階API和客製化API兩種網路訓練的結果
|CHAPTER 07| TensorBoard進階技巧
7.1 TensorBoard進階技巧
7.2 實驗一：使用tf.summary.image記錄訓練結果
7.3 實驗二：使用TensorBoard超參數調校工具來訓練多個網路模型
|CHAPTER 08| 卷積神經網路經典架構
8.1 神經網路架構
8.2 實驗：實作Inception V3網路架構
8.3 參考文獻
|CHAPTER 09| 遷移學習
9.1 遷移學習
9.2 實驗：遷移學習範例
9.3 參考文獻
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