Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow

Convolutional Neural Networks (CNN) are one of the most popular architectures used in computer vision apps. This book is an introduction to CNNs through solving real-world problems in deep learning while teaching you their implementation in popular Python library - TensorFlow. By the end of the book, you will be training CNNs in no time!We start with an overview of popular machine learning and deep learning models, and then get you set up with a TensorFlow development environment. This environme

这是一本深度学习和计算机视觉的入门书籍，以解决实际问题为引导，深入讲解卷积神经网络（CNN） 在TensorFlow环境中的实现和应用。这本书首先介绍了机器学习和深度学习的基本概念，然后引导读者安装TensorFlow并构建深度学习环境，接着详细讲解了卷积神经网络的原理和结构，并通过TensorFlow实现了一系列的CNN模型，包括图像分类、目标检测和语义分割等任务。 书中详细介绍了TensorFlow中的计算图和张量概念，以及如何使用TensorFlow构建和训练神经网络。同时，书中也介绍了神经网络作为通用近似器的强大功能，并探讨了如何使用转移学习来提高模型的性能。此外，书中还讨论了模型训练和优化方法，包括学习率衰减和自适应优化器的使用。 在介绍卷积神经网络时，书中详细讲解了卷积层、池化层和全连接层等CNN的基本构建块，并通过TensorBoard等工具展示了CNN模型的训练过程和可视化结果。同时，书中也介绍了如何使用TensorFlow进行大数据集的训练，并讨论了弹性计算云（EC2） 等云计算服务的使用。