Hands-On-Deep-Learning-with-TensorFlow:Packt发行的《使用TensorFlow进行动手深度学习》

时间:2024-06-17 05:41:39
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文件名称:Hands-On-Deep-Learning-with-TensorFlow:Packt发行的《使用TensorFlow进行动手深度学习》

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更新时间:2024-06-17 05:41:39

Python

使用TensorFlow进行动手深度学习 这是发布的进行的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 Dan Van Boxel的TensorFlow深度学习基于Dan最畅销的TensorFlow视频课程。 随着深度学习成为主流,使用深度网络来理解数据并获得准确的结果成为可能。 丹·范·博塞尔(Dan Van Boxel)将指导您探索深度学习的可能性; 他将使您能够以前所未有的方式理解数据。 借助TensorFlow的高效性和简便性,您将能够处理数据并获得见解,这些见解将改变您看待数据的方式。 在Dan的指导下,您将使用原始数据深入挖掘抽象的隐藏层。 然后,Dan向您展示了用于深度学习的各种复杂算法,以及使用这些深度神经网络的各种示例。 您还将学习如何训练机器以构造新功能以理解更深层次的数据。 在本书中,Dan在逻辑回归,卷积神经网络,递归神经网络,训练深度


【文件预览】:
Hands-On-Deep-Learning-with-TensorFlow-master
----LICENSE(1KB)
----README.md(3KB)
----Chapter03()
--------Wrapping up deep CNN()
--------Deeper CNN()
--------Pooling layer application()
--------Convolutional layer application()
--------Deep CNN()
----Chapter05()
--------Research evaluation()
----Chapter02()
--------Basic neural networks()
--------Single hidden layer explained()
--------Results of the multiple hidden layer()
--------The multiple hidden layer model()
--------Single hidden layer model()
----Chapter01()
--------Logistic regression training()
--------Installing TensorFlow()
--------Simple Computations()
--------Logistic regression model building()
----Chapter04()
--------Exploring RNNs()
--------DNNs()
--------weather.npz(279KB)
--------TensorFlow learn()

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