![基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘 [Hands-On Deep Learning with TensorFlow: Uncover wh]](https://pic.tinynews.org/12346004/5b0e48f6N417f170e.jpg)
具體描述
産品特色
編輯推薦
《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》是在作者Dan的TensorFlow暢銷視頻課程基礎上編著完成的。隨著深度學習逐步成為主流，使得利用深度神經網絡來理解數據並得到準確結果成為可能。Dan Van Boxel將引導讀者探索深度學習的可能，會讓讀者充分地瞭解數據。根據TensorFlow的高效性和簡易性，讀者能夠處理數據並獲得改變對數據看法的新見解。
在作者的引導下，讀者將利用原始數據深入挖掘抽象的隱層。隨後作者介紹瞭各種復雜的深度學習算法以及各種深度神經網絡的應用案例。另外，讀者還將學習到如何訓練所建立的模型來生成新的特徵，從而瞭解更深層次的數據意義。
《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》中，作者分享瞭其寶貴的經驗和知識，如邏輯迴歸、捲積神經網絡、遞歸神經網絡、深度網絡訓練、高級接口等內容。在一些全新的實踐示例幫助下，讀者將成為在先進多層神經網絡、圖像識彆以及其他方麵的高手。
《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》
閱讀本書將會學到的內容：
?配置計算環境和安裝TensorFlow；
?構建日常計算的簡單TensorFlow圖；
?基於TensorFlow的邏輯迴歸分類應用；
?利用TensorFlow設計和訓練多層神經網絡；
?直觀理解捲積神經網絡在圖像識彆中的應用；
?神經網絡從簡單模型到更精準模型的改進；
?TensorFlow在其他類型神經網絡中的應用；
?基於一種TensorFlow高級接口——SciKit Flow的神經網絡編程。
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內容簡介
《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》主要介紹TensorFlow及其在各種深度學習神經網絡中的應用。全書共5章，首先介紹瞭TensorFlow的入門知識，包括其相關技術與模型以及安裝配置，然後分彆介紹瞭TensorFlow在深度神經網絡、捲積神經網絡、遞歸神經網絡中的應用，並通過具體示例進行瞭詳細分析與應用。後，對上述TensorFlow模型進行瞭總結分析，並核驗瞭模型精度。
作者簡介
Dan Van Boxel 是一位擁有10 多年開發經驗的數據分析師和機器學習工程師，其具代錶性的工作是Dan Dose Data，這是一個在YouTube 上演示神經網絡強大功能和缺陷的直播平颱。作者已開發齣多種有關機器學習的新統計模型，並應用於高速運輸貨車計費、行程時間異常檢驗等領域。另外，作者還在美國交通研究委員會和其他學術期刊上發錶瞭學術論文並給齣瞭研究結果。
內頁插圖
目錄
譯者序
原書前言
第1 章 入門知識 // 1
1.1 TensorFlow 安裝 // 1
1.1.1 TensorFlow- 主界麵 // 1
1.1.2 TensorFlow- 安裝頁麵 // 1
1.1.3 通過pip 安裝 // 1
1.1.4 通過CoCalc 安裝 // 4
1.2 簡單計算 // 6
1.2.1 定義標量和張量 // 6
1.2.2 張量計算 // 7
1.2.3 執行計算 // 7
1.2.4 張量變量 // 8
1.2.5 查看和替換中間值 // 9
1.3 邏輯迴歸模型建模 // 10
1.3.1 導入字體分類數據集 // 11
1.3.2 邏輯迴歸分析 // 13
1.3.3 數據準備 // 13
1.3.4 構建TensorFlow 模型 // 14
1.4 邏輯迴歸模型訓練 // 15
1.4.1 編寫損失函數 // 15
1.4.2 訓練模型 // 16
1.4.3 評估模型精度 // 17
1.5 小結 // 19
第2 章 深度神經網絡 // 20
2.1 基本神經網絡 // 20
2.1.1 log 函數 // 21
2.1.2 sigmoid 函數 // 22
2.2 單隱層模型 // 23
2.2.1 單隱層模型探討 // 24
2.2.2 反嚮傳播算法 // 25
2.3 單隱層模型解釋 // 26
2.3.1 理解模型權重 // 28
2.4 多隱層模型 // 29
2.4.1 多隱層模型探討 // 30
2.5 多隱層模型結果 // 32
2.5.1 多隱層模型圖理解 // 33
2.6 小結 // 36
第3 章 捲積神經網絡 // 37
3.1 捲積層激勵 // 37
3.1.1 多特徵提取 // 40
3.2 捲積層應用 // 41
3.2.1 捲積層探討 // 41
3.3 池化層激勵 // 46
3.3.1 最大池化層 // 46
3.4 池化層應用 // 49
3.5 深度捲積神經網絡 // 51
3.5.1 添加捲積層和池化層組閤 // 51
3.5.2 應用捲積神經網絡進行字體分類 // 53
3.6 更深度捲積神經網絡 // 57
3.6.1 對捲積神經網絡中的一層添加另一層 // 57
3.7 整理總結深度捲積神經網絡 // 60
3.8 小結 // 64
第4 章 遞歸神經網絡 // 65
4.1 遞歸神經網絡探討 // 65
4.1.1 權重建模 // 66
4.1.2 遞歸神經網絡理解 // 67
4.2 TensorFlow Learn // 70
4.2.1 設置 // 71
4.2.2 邏輯迴歸 // 72
4.3 深度神經網絡 // 73
4.3.1 捲積神經網絡在Learn 中的應用 // 74
4.3.2 權重提取 // 77
4.4 小結 // 78
第5 章 總結整理 // 79
5.1 研究評價 // 79
5.2 所有模型的快速迴顧 // 80
5.2.1 邏輯迴歸模型 // 80
5.2.2 單隱層神經網絡模型 // 81
5.2.3 深度神經網絡 // 83
5.2.4 捲積神經網絡 // 84
5.2.5 深度捲積神經網絡 // 85
5.3 TensorFlow 的展望 // 87
5.3.1 一些TensorFlow 工程項目 // 88
5.4 小結 // 90
前言/序言
前言
TensorFlow是一種用於機器學習和訓練神經網絡的開源軟件庫。 TensorFlow最初是由 Google公司開發，並於 2015年開放源碼。
通過本書，您將學習到如何使用 TensorFlow解決新的研究問題。同時，會利用其中一種基於 TensorFlow的最常用的機器學習方法和神經網絡方法。本書的研究工作主要是緻力於通過簡單和深度神經網絡來改進模型。
在此，研究各種字體的字母和數字圖像，其目的是根據一個字母的特定圖像來識彆字體。這是一個簡單的分類問題。
不僅單個像素或位置，而且像素間的局部結構也是非常重要的，這對於基於 TensorFlow的深度學習是一個理想問題。盡管是從簡單模型開始，但將逐步介紹更加細微的方法，並逐行解釋代碼。在本書的結尾處，將可構建齣自己的字體識彆先進模型。
所以請準備好：利用 TensorFlow深入挖掘數據資源。
本書主要內容
第 1章入門知識，介紹瞭使用 TensorFlow的技術和模型。在本章，將介紹在計算機上安裝 TensorFlow。經過簡單計算的一些步驟，將進入機器學習問題，並成功構建包含邏輯迴歸和幾行 TensorFlow代碼的適當模型。
第 2章深度神經網絡，介紹瞭 TensorFlow在深度神經網絡中的主要原理。在此，將學習單隱層和多隱層模型。同時還將瞭解不同類型的神經網絡，並利用 TensorFlow構建和訓練第一個神經網絡。
第 3章捲積神經網絡，闡述瞭深度學習方麵最強大的發展潛力，並將捲積概念應用於 TensorFlow的一個簡單示例中。在此將著重處理捲積理解的實際問題。另外，還通過一個 TensorFlow示例解釋神經網絡中的捲積層和池化層。
第 4章遞歸神經網絡，介紹瞭遞歸神經網絡（ RNN）模型的概念，及其在 TensorFlow中的實現。在此重點分析稱為 TensorFlow學習（ TensorFlow learn）的一個 TensorFlow的簡單界麵。另外，還簡單演示瞭密集連接神經網絡（ DNN）以及捲積神經網絡（ CNN），並詳細介紹瞭提取權重過程。
第 5章總結整理，完成所考慮的 TensorFlow。重新分析字體分類的 TensorFlow模型，並核驗其模型精度。
學習本書所需的準備工作
本書將介紹如何安裝 TensorFlow，因此需要準備一些依賴軟件。至少需要一個最新版本的 Python2或 Python3以及 NumPy。為更好地學習本書，還應具有 Matplotlib和 IPython。
本書讀者對象
隨著深度學習逐漸成為主流，利用深度學習網絡獲取數據並得到準確結果變得可能。 Dan Van Boxel可指導讀者探索深度學習中的各種可能性。它將使讀者能夠從未像過去那樣理解數據。依據 TensorFlow的效率和簡單性，讀者可以有效處理數據，並獲得可改變看待數據的洞察力。
約定慣例
在本書中，讀者會發現許多可區分不同信息類型的文本風格。下麵給齣上述風格的一些示例，並解釋其相應的含義。
在文本、數據錶名稱、文件夾名稱、文件名、文件擴展名、路徑名稱、虛擬 URL、用戶輸入和 Twitter句柄等中的代碼如下所示：“首先需要做的第一件事是下載本書的源碼包，並打開 simple.py文件”。
一段代碼設置如下：
import tensorflow as tf
# You can create constants in TF to hold specific values
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
若希望強調一段代碼中的特定部分，則設置相關的行或項為粗體：
import tensorflow as tf # You can create constants in TF to hold specific values
a = tf.constant(1)
b = tf.constant(2)
任何命令行的輸入或輸齣都如下：
sudo pip3 install ./tensorflow-1.2.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.Whl
新項和關鍵詞用黑體顯示。讀者在屏幕上看到的單詞，如菜單或對話框中，會顯示為如下文本格式：“單擊 +New創建一個新文件。在此將創建一個 Jupyter筆記本”。
提示和技巧會這樣顯示
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2）鼠標指嚮頂部的 SUPPORT選項。
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通過在 Search框中輸入書名來訪問該頁麵。需要注意的是，應首先通過 Packt賬戶登錄。下載完成後，請用以下軟件最新版本來解壓文件夾：
. WinRAR / 7-Zip for Windows。
. Zipeg / iZip / UnRarX for Mac。
. 7-Zip / PeaZip for Linux。
本書的代碼包還托管在 GitHub上，https://github.com/PacktPublishing/Hands-On-Deep-Learning-with-TensorFlow。另外在 https://github.com/PacktPublishing/上的大量圖書和視頻目錄中還有其他代碼包。請查閱！
下載本書彩頁
本書還提供瞭書中截圖 /圖錶的彩色 PDF文件，這些彩頁將有助於讀者更好地理解輸齣變化，可從 https://www.packtpub.com/sites/default/.les/HandsOnDeepLearningwithTensorFl
ow.pdf下載該文件。
勘誤
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問題
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譯者序
人工智能，尤其是機器學習領域的深度學習是目前的熱點研究領域之一，而 TensorFlow是研究深度學習的重要庫。
TensorFlow是由 Google公司開發，並於 2015年開放的一種用於機器學習和訓練神經網絡的開源軟件庫。本書著重基於 TensorFlow來構建簡單和深度神經網絡模型，並通過具體分類示例進行分析與說明。
全書共 5章：第 1章首先介紹瞭 TensorFlow的入門知識，包括 TensorFlow的技術和模型以及安裝與配置；第 2章介紹瞭 TensorFlow在深度神經網絡中的原理與應用，並構建和訓練瞭相應的神經網絡；第 3章將捲積運算應用於 TensorFlow構建的神經網絡中，著重解釋瞭捲積層和池化層；第 4章介紹瞭遞歸神經網絡模型的概念，並在 TensorFlow中進行具體實現，詳細介紹瞭權重提取過程；最後，在第 5章對 TensorFlow在不同神經網絡中的應用進行瞭分析總結，並核驗瞭其模型精度。全書結閤具體示例，易於理解掌握。
本書主要由連曉峰翻譯，韓忠明校正統稿，賈涵、潘兵、葉璐、王炎、申震雲、郭朝暉等人也參與瞭部分內容的翻譯和整理。
需說明的是，書中嚮量、矢量、張量、矩陣為與原書形式一緻，並未改為標準的黑斜體，請讀者注意。
由於譯者的水平有限，書中不當或錯誤之處懇請各位業內專傢學者和廣大讀者不吝賜教。
用戶評價
這本書的名字聽起來就相當吸引人，尤其是我這種對深度學習既好奇又有點望而卻步的初學者。《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》這個中文名，一下子就擊中瞭我的痛點：我總覺得數據裏藏著很多我看不懂的規律，而深度學習似乎就是一把解開這些秘密的鑰匙。再加上“Hands-On”這個詞，我立馬就感覺這本書不是那種枯燥的理論堆砌，而是能夠手把手教我怎麼做的實用型指南。我一直在想，TensorFlow作為一個如此流行的框架，到底是怎麼運作的？它能幫我解決哪些實際問題？這本書的標題暗示瞭它會帶我深入到數據的“奧秘”之中，這讓我充滿瞭期待。我希望它能從最基礎的概念講起，比如神經網絡的結構、反嚮傳播的原理，然後循序漸進地引入TensorFlow的具體實現。不知道書中會不會有很多圖示來幫助理解復雜的算法？我特彆怕那種隻有代碼沒有解釋的書，那樣對我來說簡直是天書。但“揭示數據隱含的奧秘”這句話又讓我覺得，它不會止步於純技術的講解，而是會側重於如何利用深度學習來發現數據背後的價值，這正是我最想從書中獲得的。我希望它能告訴我，數據是如何被“看到”和“理解”的，以及最終是如何轉化為有用的知識或決策的。
評分這本書的書名《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》聽起來就充滿瞭探索的意味。我一直對數據背後的故事充滿好奇，總覺得隱藏在海量數據中的規律是解開許多難題的關鍵，而深度學習似乎就是一把能夠深入挖掘這些規律的利器。而且，這本書的名字中帶有“Hands-On”，這讓我確信它並非隻是紙上談兵，而是會引導我實際操作，用TensorFlow去構建和訓練模型。我非常期待它能從最基礎的概念講起，然後逐步深入到TensorFlow的實際應用。我希望書中會有足夠多的代碼片段，能夠讓我邊學邊練，親身體驗深度學習模型是如何一步步從數據中學習的。我特彆想知道，這本書會如何解釋“揭示數據隱含的奧秘”這個概念，是會通過具體的案例分析，還是會介紹一些可視化的工具來幫助我理解模型是如何“看見”數據的？我更希望它能教會我如何將學到的知識應用到解決實際問題中，比如預測分析、模式識彆，甚至是生成新的內容。如果書中能夠包含一些關於模型調優和性能評估的章節，那將是非常有價值的，因為我不僅想讓模型跑起來，更想讓它跑得好。
評分“Hands-On Deep Learning with TensorFlow” 這個書名，一下子就擊中瞭我的學習痛點。我發現自己學習深度學習的時候，總是停留在理論層麵，很難真正落地到實踐。《揭示數據隱含的奧秘》這個副標題更是讓我眼前一亮，我一直覺得數據裏藏著很多未知的寶藏，而深度學習就是挖掘這些寶藏的金鋤頭。我希望這本書能夠提供一個非常實用的學習路徑，讓我能夠快速上手TensorFlow。我期待它能有非常詳細的代碼示例，並且能夠解釋清楚每一個參數、每一個函數的作用。我特彆希望這本書能夠涵蓋一些實際的項目，讓我能夠親身體驗從數據準備到模型部署的完整流程。我不知道它會不會講解一些常見的深度學習模型，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），以及它們在不同領域的應用。而且，我希望它不僅僅是教我如何使用TensorFlow，更能幫助我理解深度學習背後的數學原理，但又不會過於晦澀難懂，能夠以一種易於理解的方式呈現。我希望讀完這本書，我能夠自信地運用TensorFlow來解決一些實際問題，並且能夠從數據中發現一些有價值的洞察。
評分剛看到這本書的名字，我的第一反應是，這一定是一本能夠幫助我“玩轉”TensorFlow的書。我之前接觸過一些深度學習的入門材料，但總感覺不夠深入，或者說，上手實踐的部分有些欠缺。《Hands-On Deep Learning with TensorFlow》這個英文名直接點明瞭核心——動手實踐。我一直在尋找一本既能解釋清楚深度學習理論，又能提供充足的TensorFlow代碼示例和項目實踐的書籍。我希望這本書能帶領我從零開始，搭建一個完整的深度學習模型，從數據預處理到模型訓練、評估，再到最後的部署。我特彆好奇它會涉及哪些具體的應用場景，比如圖像識彆、自然語言處理，甚至是更前沿的領域。能夠通過親手編寫和運行代碼來理解深度學習的工作流程，這對我來說是最有效的學習方式。我期待書中會有清晰的步驟指導，以及對每一個代碼塊的詳細解釋，這樣我纔能真正理解代碼背後的邏輯，而不是簡單地復製粘貼。而且，“揭示數據隱含的奧秘”這個副標題，讓我覺得這本書不僅僅是在教我如何使用工具，更是在教我如何“思考”數據，如何通過深度學習的強大能力去挖掘那些肉眼難以察覺的模式和關聯。我希望這本書能讓我對數據産生全新的認識，並且能夠運用TensorFlow將這種認識轉化為實際的成果。
評分這本書的書名《基於TensorFlow的深度學習：揭示數據隱含的奧秘》給我的感覺是，它會是一場深入數據世界的探險。我一直對數據背後隱藏的規律和信息非常著迷，但又苦於找不到有效的方法去挖掘。深度學習的概念聽起來很強大，但實現起來總感覺門檻很高，尤其是涉及到像TensorFlow這樣復雜的框架。這本書的標題，尤其是“揭示數據隱含的奧秘”這部分，給我一種它能成為我手中一把解鎖這些秘密的工具的預感。我希望它能夠從一個更加宏觀的視角來介紹深度學習，然後逐步深入到TensorFlow的具體實現上。我好奇的是，它會如何將抽象的深度學習理論與具體的TensorFlow代碼聯係起來？會不會有很多案例研究，展示如何用TensorFlow解決現實世界中的復雜問題？我希望這本書能夠幫助我理解，我們是如何通過構建神經網絡來“學習”數據的，以及這些“學習”的過程是如何讓模型能夠識彆模式、做齣預測，甚至是生成新的內容。如果書中能夠包含一些關於數據可視化和模型解釋的章節，那將是極大的加分項，因為我不僅想讓模型工作，更想理解它為什麼這麼工作。
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