Hands-On Deep Learning with TensorFlow

If you are a data scientist who performs machine learning on a regular basis, are familiar with deep neural networks, and now want to gain expertise in working with convoluted neural networks, then this book is for you. Some familiarity with C++ or Python is assumed.

这是一本针对数据科学家和机器学习工程师，旨在帮助读者深入理解深度学习原理，掌握TensorFlow工具，并应用于实际问题的书籍。书中详细解释了神经网络基础，包括单一隐藏层模型和多重隐藏层模型，并介绍了如何使用TensorFlow构建和训练这些模型。 书中详细讲解了数据预处理的重要性，并提供了具体的操作步骤，如像素值缩放和标签转换等。这些步骤对于提高模型的性能至关重要。此外，书中还介绍了如何使用TensorFlow构建和训练逻辑回归模型，并详细解释了逻辑回归模型的建立和训练过程。 书中还深入探讨了卷积神经网络，包括卷积层和池化层的基本概念和实现。这些概念对于处理具有类似网格结构的数据，如图像，至关重要。书中还介绍了如何使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络，并详细解释了卷积层和池化层的工作原理。 书中还介绍了循环神经网络，包括RNNs的工作原理和使用dropout防止过拟合。这些概念对于处理时间序列数据，如语音识别和自然语言处理，至关重要。书中还介绍了如何使用TensorFlow构建和训练循环神经网络，并详细解释了RNNs的工作原理和dropout的使用。