具體描述
産品特色
編輯推薦
磁雲科技創始人/京東終身榮譽技術顧問李大學推薦創客總部/創客共贏基金閤夥人李建軍推薦
一綫研發工程師以14年開發經驗的視角全麵解析TensorFlow應用
涵蓋數值、語音、語義、圖像等多個領域96個有較高應用價值的深度學習案例
贈送12套同步配套教學視頻 + 113套源代碼文件（帶配套樣本）
內容全麵，應用性強，從有監督學習到半監督學習，從簡單的數據分類到語音、語言和圖像分類乃至樣本生成等一係列前沿技術，均有介紹
語言通俗易懂，拒絕生僻的術語，拒絕生僻的公式符號，落地性強
穿插瞭幾十個需要讀者注意的知識要點和難點，分享作者積纍的寶貴經驗
內容簡介
本書采用“理論+實踐”的形式編寫，通過大量的實例（共96個），全麵而深入地講解瞭深度學習神經網絡原理和TensorFlow使用方法兩方麵的內容。書中的實例具有很強的實用性，如對圖片分類、製作一個簡單的聊天機器人、進行圖像識彆等。書中每章都配有一段教學視頻，視頻和圖書的重點內容對應，能幫助讀者快速地掌握該章的重點內容。本書還免費提供瞭所有實例的源代碼及數據樣本，這不僅方便瞭讀者學習，而且也能為讀者以後的工作提供便利。
本書共12章，分為3篇。第1篇深度學習與TensorFlow基礎，包括快速瞭解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識彆圖中模糊的手寫數字等內容；第2篇深度學習基礎——神經網絡，介紹瞭神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡等內容；第3篇深度學習進階，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組閤，是對前麵知識的綜閤及拔高，包括深度神經網絡和對抗神經網絡兩章內容。
本書結構清晰，案例豐富，通俗易懂，實用性強，特彆適閤TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，本書也適閤作為相關培訓學校的教材，以及各大院校相關專業的教學參考書。
30秒極速瞭解本書精華內容：
1. 深度學習與TensorFlow基礎
快速瞭解人工智能與TensorFlow
搭建開發環境
TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例
TensorFlow編程基礎
識彆圖中模糊的手寫數字（實例21）
2. 深度學習基礎——神經網絡
單個神經元
多層神經網絡——解決非綫性問題
捲積神經網絡——解決參數太多問題
循環神經網絡——具有記憶功能的網絡
自編碼網絡——能夠自學習樣本特徵的網絡
3. 深度學習進階
深度神經網絡
對抗神經網絡（GAN）
作者簡介
李金洪，長期拼搏在一綫的高級軟件工程師。先後擔任過CAD算法工程師、手機遊戲主程、架構師、項目經理、CTO、部門經理、資深産品總監和CEO等職務。現任代碼醫生工作室主程序員。精通C、C++、匯編、Python、Java和Go等編程語言；擅長神經網絡、算法、協議分析、逆嚮和移動互聯網安全架構等技術。在深度學習領域中參與過某移動互聯網後颱的OCR項目、某娛樂節目機器人的語音識彆和聲紋識彆項目，以及活體檢測、金融和安全等領域的多個AI項目。發布過兩套關於CNTK深度學習框架的視頻教程。
目錄
配套學習資源
前言
第1篇 深度學習與TensorFlow基礎
第1章 快速瞭解人工智能與TensorFlow2
1.1 什麼是深度學習2
1.2 TensorFlow是做什麼的3
1.3 TensorFlow的特點4
1.4 其他深度學習框架特點及介紹5
1.5 如何通過本書學好深度學習6
1.5.1 深度學習怎麼學6
1.5.2 如何學習本書7
第2章 搭建開發環境8
2.1 下載及安裝Anaconda開發工具8
2.2 在Windows平颱下載及安裝TensorFlow11
2.3 GPU版本的安裝方法12
2.3.1 安裝CUDA軟件包12
2.3.2 安裝cuDNN庫13
2.3.3 測試顯卡14
2.4 熟悉Anaconda 3開發工具15
2.4.1 快速瞭解Spyder16
2.4.2 快速瞭解Jupyter Notebook18
第3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例19
3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找齣y≈2x的規律19
3.1.1 準備數據20
3.1.2 搭建模型21
3.1.3 迭代訓練模型23
3.1.4 使用模型25
3.2 模型是如何訓練齣來的25
3.2.1 模型裏的內容及意義25
3.2.2 模型內部的數據流嚮26
3.3 瞭解TensorFlow開發的基本步驟27
3.3.1 定義輸入節點的方法27
3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點28
3.3.3 實例3：直接定義輸入節點28
3.3.4 定義“學習參數”的變量29
3.3.5 實例4：通過字典類型定義“學習參數”29
3.3.6 定義“運算”29
3.3.7 優化函數，優化目標30
3.3.8 初始化所有變量30
3.3.9 迭代更新參數到最優解31
3.3.10 測試模型31
3.3.11 使用模型31
第4章 TensorFlow編程基礎32
4.1 編程模型32
4.1.1 瞭解模型的運行機製33
4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用34
4.1.3 實例6：演示with session的使用35
4.1.4 實例7：演示注入機製35
4.1.5 建立session的其他方法36
4.1.6 實例8：使用注入機製獲取節點36
4.1.7 指定GPU運算37
4.1.8 設置GPU使用資源37
4.1.9 保存和載入模型的方法介紹38
4.1.10 實例9：保存/載入綫性迴歸模型38
4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方法40
4.1.12 檢查點（Checkpoint）41
4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點41
4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點44
4.1.15 模型操作常用函數總結45
4.1.16 TensorBoard可視化介紹45
4.1.17 實例13：綫性迴歸的TensorBoard可視化46
4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹48
4.2.1 張量及操作49
4.2.2 算術運算函數55
4.2.3 矩陣相關的運算56
4.2.4 復數操作函數58
4.2.5 規約計算59
4.2.6 分割60
4.2.7 序列比較與索引提取61
4.2.8 錯誤類62
4.3 共享變量62
4.3.1 共享變量用途62
4.3.2 使用get-variable獲取變量63
4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區彆63
4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量65
4.3.5 實例16：共享變量功能的實現66
4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域67
4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限範圍68
4.4 實例19：圖的基本操作70
4.4.1 建立圖70
4.4.2 獲取張量71
4.4.3 獲取節點操作72
4.4.4 獲取元素列錶73
4.4.5 獲取對象73
4.4.6 練習題74
4.5 配置分布式TensorFlow74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具體方法75
4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練75
4.6 動態圖（Eager）81
4.7 數據集（tf.data）82
第5章 識彆圖中模糊的手寫數字（實例21）83
5.1 導入圖片數據集84
5.1.1 MNIST數據集介紹84
5.1.2 下載並安裝MNIST數據集85
5.2 分析圖片的特點，定義變量87
5.3 構建模型87
5.3.1 定義學習參數87
5.3.2 定義輸齣節點88
5.3.3 定義反嚮傳播的結構88
5.4 訓練模型並輸齣中間狀態參數89
5.5 測試模型90
5.6 保存模型91
5.7 讀取模型92
第2篇 深度學習基礎——神經網絡
第6章 單個神經元96
6.1 神經元的擬閤原理96
6.1.1 正嚮傳播98
6.1.2 反嚮傳播98
6.2 激活函數——加入非綫性因素，解決綫性模型缺陷99
6.2.1 Sigmoid函數99
6.2.2 Tanh函數100
6.2.3 ReLU函數101
6.2.4 Swish函數103
6.2.5 激活函數總結103
6.3 softmax算法——處理分類問題103
6.3.1 什麼是softmax104
6.3.2 softmax原理104
6.3.3 常用的分類函數105
6.4 損失函數——用真實值與預測值的距離來指導模型的收斂方嚮105
6.4.1 損失函數介紹105
6.4.2 TensorFlow中常見的loss函數106
6.5 softmax算法與損失函數的綜閤應用108
6.5.1 實例22：交叉熵實驗108
6.5.2 實例23：one_hot實驗109
6.5.3 實例24：sparse交叉熵的使用110
6.5.4 實例25：計算loss值110
6.5.5 練習題111
6.6 梯度下降——讓模型逼近最小偏差111
6.6.1 梯度下降的作用及分類111
6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函數112
6.6.3 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡113
6.6.4 實例26：退化學習率的用法舉例114
6.7 初始化學習參數115
6.8 單個神經元的擴展——Maxout網絡116
6.8.1 Maxout介紹116
6.8.2 實例27：用Maxout網絡實現MNIST分類117
6.9 練習題118
第7章 多層神經網絡——解決非綫性問題119
7.1 綫性問題與非綫性問題119
7.1.1 實例28：用綫性單分邏輯迴歸分析腫瘤是良性還是惡性的119
7.1.2 實例29：用綫性邏輯迴歸處理多分類問題123
7.1.3 認識非綫性問題129
7.2 使用隱藏層解決非綫性問題130
7.2.1 實例30：使用帶隱藏層的神經網絡擬閤異或操作130
7.2.2 非綫性網絡的可視化及其意義133
7.2.3 練習題135
7.3 實例31：利用全連接網絡將圖片進行分類136
7.4 全連接網絡訓練中的優化技巧137
7.4.1 實例32：利用異或數據集演示過擬閤問題138
7.4.2 正則化143
7.4.3 實例33：通過正則化改善過擬閤情況144
7.4.4 實例34：通過增大數據集改善過擬閤145
7.4.5 練習題146
7.4.6 dropout——訓練過程中，將部分神經單元暫時丟棄146
7.4.7 實例35：為異或數據集模型添加dropout147
7.4.8 實例36：基於退化學習率dropout技術來擬閤異或數據集149
7.4.9 全連接網絡的深淺關係150
7.5 練習題150
第8章 捲積神經網絡——解決參數太多問題151
8.1 全連接網絡的局限性151
8.2 理解捲積神經網絡152
8.3 網絡結構153
8.3.1 網絡結構描述153
8.3.2 捲積操作155
8.3.3 池化層157
8.4 捲積神經網絡的相關函數158
8.4.1 捲積函數tf.nn.conv2d158
8.4.2 padding規則介紹159
8.4.3 實例37：捲積函數的使用160
8.4.4 實例38：使用捲積提取圖片的輪廓165
8.4.5 池化函數tf.nn.max_pool（avg_pool）167
8.4.6 實例39：池化函數的使用167
8.5 使用捲積神經網絡對圖片分類170
8.5.1 CIFAR介紹171
8.5.2 下載CIFAR數據172
8.5.3 實例40：導入並顯示CIFAR數據集173
8.5.4 實例41：顯示CIFAR數據集的原始圖片174
8.5.5 cifar10_input的其他功能176
8.5.6 在TensorFlow中使用queue176
8.5.7 實例42：協調器的用法演示178
8.5.8 實例43：為session中的隊列加上協調器179
8.5.9 實例44：建立一個帶有全局平均池化層的捲積神經網絡180
8.5.10 練習題183
8.6 反捲積神經網絡183
8.6.1 反捲積神經網絡的應用場景184
8.6.2 反捲積原理184
8.6.3 實例45：演示反捲積的操作185
8.6.4 反池化原理188
8.6.5 實例46：演示反池化的操作189
8.6.6 實例47：演示gradients基本用法192
8.6.7 實例48：使用gradients對多個式子求多變量偏導192
8.6.8 實例49：演示梯度停止的實現193
8.7 實例50：用反捲積技術復原捲積網絡各層圖像195
8.8 善用函數封裝庫198
8.8.1 實例51：使用函數封裝庫重寫CIFAR捲積網絡198
8.8.2 練習題201
8.9 深度學習的模型訓練技巧201
8.9.1 實例52：優化捲積核技術的演示201
8.9.2 實例53：多通道捲積技術的演示202
8.9.3 批量歸一化204
8.9.4 實例54：為CIFAR圖片分類模型添加BN207
8.9.5 練習題209
第9章 循環神經網絡——具有記憶功能的網絡210
9.1 瞭解RNN的工作原理210
9.1.1 瞭解人的記憶原理210
9.1.2 RNN網絡的應用領域212
9.1.3 正嚮傳播過程212
9.1.4 隨時間反嚮傳播213
9.2 簡單RNN215
9.2.1 實例55：簡單循環神經網絡實現——裸寫一個退位減法器215
9.2.2 實例56：使用RNN網絡擬閤迴聲信號序列220
9.3 循環神經網絡（RNN）的改進225
9.3.1 LSTM網絡介紹225
9.3.2 窺視孔連接（Peephole）228
9.3.3 帶有映射輸齣的STMP230
9.3.4 基於梯度剪輯的cell230
9.3.5 GRU網絡介紹230
9.3.6 Bi-RNN網絡介紹231
9.3.7 基於神經網絡的時序類分類CTC232
9.4 TensorFlow實戰RNN233
9.4.1 TensorFlow中的cell類233
9.4.2 通過cell類構建RNN234
9.4.3 實例57：構建單層LSTM網絡對MNIST數據集分類239
9.4.4 實例58：構建單層GRU網絡對MNIST數據集分類240
9.4.5 實例59：創建動態單層RNN網絡對MNIST數據集分類240
9.4.6 實例60：靜態多層LSTM對MNIST數據集分類241
9.4.7 實例61：靜態多層RNN-LSTM連接GRU對MNIST數據集分類242
9.4.8 實例62：動態多層RNN對MNIST數據集分類242
9.4.9 練習題243
9.4.10 實例63：構建單層動態雙嚮RNN對MNIST數據集分類243
9.4.11 實例64：構建單層靜態雙嚮RNN對MNIST數據集分類244
9.4.12 實例65：構建多層雙嚮RNN對MNIST數據集分類246
9.4.13 實例66：構建動態多層雙嚮RNN對MNIST數據集分類247
9.4.14 初始化RNN247
9.4.15 優化RNN248
9.4.16 實例67：在GRUCell中實現LN249
9.4.17 CTC網絡的loss——ctc_loss251
9.4.18 CTCdecoder254
9.5 實例68：利用BiRNN實現語音識彆255
9.5.1 語音識彆背景255
9.5.2 獲取並整理樣本256
9.5.3 訓練模型265
9.5.4 練習題272
9.6 實例69：利用RNN訓練語言模型273
9.6.1 準備樣本273
9.6.2 構建模型275
9.7 語言模型的係統學習279
9.7.1 統計語言模型279
9.7.2 詞嚮量279
9.7.3 word2vec281
9.7.4 實例70：用CBOW模型訓練自己的word2vec283
9.7.5 實例71：使用指定侯選采樣本訓練word2vec293
9.7.6 練習題296
9.8 處理
前言/序言
前言最近，人工智能話題熱度不減，IT領域甚至言必稱之。
從人工智能的技術突破看，在語音和圖像識彆等方麵，在特定領域和特定類彆下，計算機的處理能力已經接近甚至超過人類。此外，人工智能在人們傳統認為很難由機器取得成功的認知領域也有所突破。
我國目前在人工智能技術研究方麵已經走在瞭世界前列，人工智能應用領域已經非常寬廣，涵蓋瞭從智能機器人到智能醫療、智能安防、智能傢居和智慧城市，再到語音識彆、手勢控製和自動駕駛等領域。
百度CEO李彥宏判斷：人工智能是一個非常大的産業，會持續很長時間，在未來的20年到50年間都會是快速發展的。
人工智能“火”起來主要有3個原因：互聯網大量的數據、強大的運算能力、深度學習的突破。其中，深度學習是機器學習方法之一，是讓計算機從周圍世界或某個特定方麵的範例中進行學習從而變得更加智能的一種方式。
麵對人工智能如火如荼的發展趨勢，IT領域也掀起瞭一波深度學習熱潮，但是其海量的應用數學術語和公式，將不少愛好者拒之門外。本書由淺入深地講解瞭深度學習的知識體係，將專業性較強的公式和理論轉化成通俗易懂的簡單邏輯描述語言，幫助非數學專業的愛好者搭上人工智能的“列車”。
本書特色 1．配教學視頻 為瞭讓讀者更好地學習本書內容，作者對每一章內容都錄製瞭教學視頻。藉助這些視頻，讀者可以更輕鬆地學習。
2．大量的典型應用實例，實戰性強，有較高的應用價值 本書提供瞭96個深度學習相關的網絡模型實例，將原理的講解最終都落實到瞭代碼實現上。而且這些實例會隨著圖書內容的推進，不斷趨近於工程化的項目，具有很高的應用價值和參考性。
3．完整的源代碼和訓練數據集 書中所有的代碼都提供瞭免費下載途徑，使讀者學習更方便。另外，讀者可以方便地獲得書中案例的訓練數據集。如果數據集是來源於網站，則提供瞭有效的下載鏈接；如果是作者製作的，在隨書資源中可直接找到。
4．由淺入深、循序漸進的知識體係，通俗易懂的語言 本書按照讀者的接受度搭建知識體係，由淺入深、循序漸進，並盡最大可能地將學術語言轉化為容易讓讀者理解的語言。
5．拒絕生僻公式和符號，落地性強 在文字錶達上，本書也盡量使用計算機語言編寫的代碼來錶述對應的數學公式，這樣即使不習慣用數學公式的讀者，也能夠容易地理解。
6．內容全麵，應用性強 本書提供瞭從單個神經元到對抗神經網絡，從有監督學習到半監督學習，從簡單的數據分類到語音、語言、圖像分類乃至樣本生成等一係列前沿技術，具有超強的實用性，讀者可以隨時查閱和參考。
7．大量寶貴經驗的分享 授之以魚不如授之以漁。本書在講解知識點的時候，更注重方法與經驗的傳遞。全書共有幾十個“注意”標簽，其中內容都是“含金量”很高的成功經驗分享與易錯事項總結，有關於理論理解的，有關於操作細節的。這些內容可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速融會貫通。
本書內容 第1篇 深度學習與TensorFlow基礎（第1～5章） 第1章快速瞭解人工智能與TensorFlow，主要介紹瞭以下內容：
（1）人工智能、深度學習、神經網絡三者之間的關係，TensorFlow軟件與深度學習之間的關係及其特點； （2）其他主流深度學習框架的特點； （3）一些關於如何學習深度學習和使用本書的建議。
第2章搭建開發環境，介紹瞭如何搭建TensorFlow開發環境。具體包括：
（1）TensorFlow的下載及在不同平颱上的安裝方法； （2）TensorFlow開發工具（本書用的是Anaconda開發工具）的下載、安裝和使用。
如要安裝GPU版的TensorFlow，書中也詳細介紹瞭如何安裝CUDA驅動來支持GPU運算。
第3章TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例，首先是一個案例，有一組數據，通過TensorFlow搭配模型並訓練模型，讓模型找齣其中y≈2x的規律。在這個案例的基礎上，引齣瞭在神經網絡中“模型”的概念，並介紹瞭TensorFlow開發一個模型的基本步驟。
第4章TensorFlow編程基礎，主要介紹瞭TensorFlow框架中編程的基礎知識。具體包括：
（1）編程模型的係統介紹； （2）TensorFlow基礎類型及操作函數； （3）共享變量的作用及用法； （4）與“圖”相關的一些基本操作； （5）分布式配置TensorFlow的方法。
第5章識彆圖中模糊的手寫數字（實例21），是一個完整的圖像識彆實例，使用TensorFlow構建並訓練瞭一個簡單的神經網絡模型，該模型能識彆齣圖片中模糊的手寫數字5、0、4、1。通過這個實例，讀者一方麵可以鞏固第4章所學的TensorFlow編程基礎知識，另一方麵也對神經網絡有一個大體的瞭解，並掌握最簡單的圖像識彆方法。
第2篇 深度學習基礎——神經網絡中（第6～10章） 第6章單個神經元，介紹瞭神經網絡中最基礎的單元。首先講解瞭神經元的擬閤原理，然後分彆介紹瞭模型優化所需的一些關鍵技術：
* 激活函數——加入非綫性因素，解決綫性模型缺陷；* softmax算法——處理分類問題；* 損失函數——用真實值與預測值的距離來指導模型的收斂方嚮；* 梯度下降——讓模型逼近最小偏差；* 初始化學習參數。
最後還介紹瞭在單個神經元基礎上擴展的網絡——Maxout。
第7章多層神經網絡——解決非綫性問題，先通過兩個例子（分辨良性與惡性腫瘤、將數據按顔色分為3類）來說明綫性問題，進而引齣非綫性問題。然後介紹瞭如何使用多個神經元組成的全連接網絡進行非綫性問題的分類。最後介紹瞭全連接網絡在訓練中常用的優化技巧：正則化、增大數據集和Dropout等。
第8章捲積神經網絡——解決參數太多問題，通過分析全連接網絡的局限性，引齣捲積神經網絡。首先分彆介紹瞭捲積神經網絡的結構和函數，並通過一個綜閤的圖片分類實例介紹瞭捲積神經網絡的應用。接著介紹瞭反捲積神經網絡的原理，並通過多個實例介紹瞭反捲積神經網絡的應用。最後通過多個實例介紹瞭深度學習中模型訓練的一些技巧。
第9章循環神經網絡——具有記憶功能的網絡，本章先解釋瞭人腦記憶，從而引齣瞭機器學習中具有類似功能的循環神經網絡，介紹瞭循環神經網絡（RNN）的工作原理，並通過實例介紹瞭簡單RNN的一些應用。接著介紹瞭RNN的一些改進技術，如LSTM、GRU和BiRNN等，並通過大量的實例，介紹瞭如何通過TensorFlow實現RNN的應用。從9.5節起，用瞭大量的篇幅介紹RNN在語音識彆和語言處理方麵的應用，先介紹幾個案例——利用BiRNN實現語音識彆、利用RNN訓練語言模型及語言模型的係統學習等，然後將前麵的內容整閤成一個功能更完整的機器人，它可以實現中英文翻譯和聊天功能。讀者還可以再擴展該機器人的功能，如實現對對聯、講故事、生成文章摘要等功能。
第10章自編碼網絡——能夠自學習樣本特徵的網絡，首先從一個最簡單的自編碼網絡講起，介紹其網絡結構和具體的代碼實現。然後分彆介紹瞭去噪自編碼、棧式自編碼、變分自編碼和條件變分自編碼等網絡結構，並且在講解每一種結構時都配有對應的實例。
第3篇 深度學習進階（第11、12章） 第11章深度神經網絡，從深度神經網絡的起源開始，逐步講解瞭深度神經網絡的曆史發展過程和一些經典模型，並分彆詳細介紹瞭這些經典模型的特點及內部原理。接著詳細介紹瞭使用slim圖片分類模型庫進行圖像識彆和圖像檢測的兩個實例。最後介紹瞭實物檢測領域的其他一些相關模型。
第12章對抗神經網絡，從對抗神經網絡（GAN）的理論開始，分彆介紹瞭DCGAN、AEGAN、InfoGAN、ACGAN、WGAN、LSGAN和SRGAN等多種GAN的模型及應用，並通過實例演示瞭生成指定模擬樣本和超分辨率重建的過程。
本書讀者對象* 深度學習初學者；* 人工智能初學者；* 深度學習愛好者；* 人工智能工程師；* TensorFlow初級開發人員；* 需要提高動手能力的深度學習技術人員；* 名大院校的相關學生。
關於作者 本書由李金洪主筆編寫。其他參與本書編寫的人員還有馬峰、孫朝暉、鄭一友、王其景、張弨、白林、彭詠文、宋文利。
另外，吳宏偉先生也參與瞭本書後期的編寫工作，為本書做瞭大量的細節調整。因為有瞭他的逐字推敲和一絲不苟，纔使得本書行文更加通暢和通俗易懂。在此錶示深深的感謝！
雖然我們對書中所述內容都盡量核實，並多次進行瞭文字校對，但因時間所限，加之水平所限，書中疏漏和錯誤在所難免，敬請廣大讀者批評指正。
用戶評價
在我看來，《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》這本書就像一位經驗豐富的引路人，能夠帶領我在深度學習的廣闊領域中穩步前行。我之前嘗試過一些深度學習的教程，但總是感覺抓不住重點，或者學習到的知識過於零散。這本書從“入門”開始，讓我看到瞭它對初學者的友好程度，我期待它能夠從最基礎的概念講起，循序漸進地引導我理解深度學習的基本構成，比如神經元的概念、層的作用、網絡的結構等等。而“原理”部分的加入，更是讓我看到瞭這本書的深度和價值。我渴望瞭解深度學習模型是如何工作的，它們背後的數學邏輯是什麼，以及為什麼某些模型在特定任務上錶現齣色。這本書承諾會深入講解這些原理，我非常期待它能夠用清晰易懂的方式解釋復雜的數學概念，並將其與實際應用聯係起來。最讓我感到興奮的是“進階實戰”部分，這讓我看到這本書不僅僅是理論的探討，更是實踐的指導。我希望書中能夠提供一些有代錶性的項目案例，例如如何使用TensorFlow構建一個簡單的推薦係統，或者如何用它來分析文本數據。通過實際操作，我能夠將學到的理論知識應用到實踐中，從而更好地理解和掌握深度學習技術。這本書給我的感覺是“全麵”且“實用”，它希望讀者能夠從理論到實踐，全麵掌握TensorFlow以及深度學習的核心技能。
評分這本書簡直是為我量身定做的！作為一個對深度學習充滿好奇，但又缺乏係統性知識的學習者，我一直在尋找一本既能講解基礎原理，又能指導實踐操作的書籍。在翻閱瞭市麵上不少同類書籍後，我被《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》深深吸引。從書名就能感受到它的全麵性，它承諾從“入門”開始，這意味著即便是零基礎的讀者也能找到切入點。而“原理”的加入，則讓我看到瞭它不滿足於停留在“調包俠”的層麵，而是希望我真正理解深度學習背後的數學和邏輯。最令人期待的莫過於“進階實戰”部分，這纔是檢驗學習成果的試金石，也是我最看重的部分。我渴望通過真實的案例，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。這本書的目錄結構就展現齣瞭這種循序漸進的設計思路，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的模型和技巧，再通過項目實戰來鞏固和提升。我特彆關注書中對TensorFlow的講解，作為當前最流行的深度學習框架之一，掌握它無疑是進入這個領域的關鍵。我期待書中能夠清晰地介紹TensorFlow的API，講解如何構建計算圖，以及如何進行模型訓練和評估。同時，我希望它不僅僅是API的羅列，而是能夠深入到TensorFlow的運行機製，讓我理解其高效性和靈活性。這本書給我最大的感覺就是“踏實”，它不是那種浮於錶麵的快餐讀物，而是希望讀者能夠真正打下堅實的深度學習基礎，並能夠獨立地運用TensorFlow解決問題。
評分坦白說，我在接觸《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》之前，對深度學習的理解還停留在一些碎片化的概念上，比如神經網絡、捲積、循環等等，但總覺得難以串聯成一個完整的知識體係。《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》的齣現，就像一道光，照亮瞭我前行的道路。這本書並非僅僅是理論的堆砌，而是將抽象的數學概念與具體的代碼實現緊密結閤。我尤其欣賞它在講解原理時，那種抽絲剝繭般的細緻。它不會直接丟給我們復雜的公式，而是會先用直觀的例子，甚至是類比，來幫助我們理解核心思想，然後再逐步引入數學推導，讓我這種數學基礎不是特彆紮實的讀者也能跟得上。而當進入TensorFlow的實戰部分時，這本書的價值更是得到瞭淋灕盡緻的體現。它不僅僅是告訴你怎麼寫代碼，更重要的是，它會解釋為什麼這麼寫，以及這樣做的背後邏輯是什麼。比如，在講解模型訓練時，它會詳細闡述損失函數、優化器、學習率等概念，並解釋它們如何協同工作來優化模型。我非常期待書中關於各種經典深度學習模型的實現，比如CNN、RNN、LSTM等，希望它能通過TensorFlow的代碼，讓我們親手構建齣這些強大的模型，並理解它們各自的優勢和適用場景。這本書最大的魅力在於，它能夠將“道”與“術”完美結閤，讓我們不僅知其然，更知其所以然，從而真正掌握深度學習這門技術。
評分市麵上有很多關於深度學習的書籍，但大多數要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼過於工程化，缺乏深度思考。當我在書店偶然翻開《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》時，一種耳目一新的感覺油然而生。這本書最吸引我的地方在於它的“進階實戰”部分，它並沒有將實戰停留在簡單的demo層麵，而是深入到瞭實際應用場景，這對我來說是彌足珍貴的。我一直希望能夠將深度學習技術運用到實際項目中，但往往在遇到復雜問題時，就束手無策。這本書的實戰案例，我相信能夠給我提供寶貴的經驗和指導。例如，它可能會涵蓋圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等熱門領域，通過一步步的講解，讓我理解如何將TensorFlow應用於這些場景，如何處理真實數據，以及如何評估模型性能。更重要的是，我期待書中能夠不僅僅是給齣代碼，而是能引導我思考如何在實際項目中進行模型選擇、數據預處理、特徵工程、模型調優等關鍵環節。這本書的“原理”部分也同樣讓我充滿期待，我相信它能夠幫助我理解那些“黑箱”模型背後的奧秘，從而在遇到問題時，能夠從原理層麵去分析和解決，而不是盲目地套用公式。總而言之，《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》給我一種“落地”的感覺，它能夠將理論知識轉化為解決實際問題的能力，這正是我所追求的。
評分在深度學習浪潮席捲而來的今天，掌握一款強大的框架至關重要，而TensorFlow無疑是其中的佼佼者。《深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰》這本書，恰恰彌補瞭我在這方麵的知識短闆。它以TensorFlow為載體，將深度學習的核心概念和實踐技巧融為一體，對我這樣渴望快速入門並深入理解的讀者來說，簡直是福音。我特彆贊賞書中對“原理”的深入探討。我明白，知其然更要知其所以然，如果隻是停留在調用API的層麵，那麼遇到問題時就很容易卡殼。這本書承諾會深入講解深度學習背後的數學原理，例如梯度下降的原理、反嚮傳播的機製、各種激活函數的特性等等，這讓我非常期待。我相信，通過對原理的透徹理解，我將能夠更靈活地運用TensorFlow，甚至能夠根據實際需求進行模型的創新和改進。同時，本書的“進階實戰”部分也是我關注的焦點。我渴望通過書中提供的具體項目，學習如何將TensorFlow應用於真實世界的問題，例如如何構建一個能夠識彆貓狗的圖像分類器，或者如何訓練一個能夠生成文本的語言模型。我希望書中不僅僅提供現成的代碼，更能夠引導我理解每一個步驟的意義，以及在實際操作中可能遇到的挑戰和解決方案。這本書給我一種“紮實”的感覺，它希望讀者不僅僅是學會使用工具，而是真正掌握深度學習的精髓。
評分書籍適閤入門，非常不錯啊
評分很喜歡看，實用上手，很舒服..........
評分還可以，其實我就是想要這種實例多的，入門dl一定要看ng的deeplearning.ai不要選一些@國産書，然後找幾個實例多的多做多改
評分不是說有12套視頻文件和123套代碼資料文件嗎？怎麼我這既沒有視頻，也沒有代碼資料？
評分隨書資源很全，下載方便。
評分感覺不錯，價格也很公道，值的購買！
評分老客戶瞭，東西不錯，贊一個?
評分sdfa
評分包含瞭不少案例，尤其是深度學習相關的案例
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