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TensorFlow神经网络设计——基于Python API的深度学习实战
本书首先介绍深度学习,并与其他机器学习模型进行比较,并阐述与TensorFlow互补的用于创建深度学习模型的技术,如Panda、Scikit-Learn和Numpy。随后介绍有监督的深度学习模型,并使用单层的多个感知器构建浅层神经网络,使用Tensorflow 2.0和Keras API创建真实的应用程序。随后是数据增强和批处理规范化方法,并使用MNIST数据集训练CNN。最后是使用自动编码器的理论应用和无监督学习,以及使用tf-agent模型的强化学习。本书主要面向深度学习和机器学习API领域的数据科学家和程序员。
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