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TensorFlow实战

AI书籍 wanyahai 3个月前 (10-01) 121次浏览 0个评论 扫描二维码

Google 近日发布了 TensorFlow 1.0 候选版,这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自 TensorFlow 于 2015 年底正式开源,距今已有一年多,这期间 TensorFlow 不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架 TensorFlow Serving,可视化工具 TensorFlow,上层封装 TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows 的支持、JIT 编译器 XLA、动态计算图框架 Fold,以及数不胜数的经典模型在 TensorFlow 上的实现(Inception Net、SyntaxNet 等)。在这一年多时间,TensorFlow 已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
《TensorFlow 实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索 TensorFlow(基于 1.0 版本 API)。在《TensorFlow 实战》中我们讲述了 TensorFlow 的基础原理,TF 和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,《TensorFlow 实战》还讲解了 TensorBoard、多 GPU 并行、分布式并行、TF.Learn 和其他 TF.Contrib 组件。《TensorFlow 实战》希望能帮读者快速入门 TensorFlow 和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。

黄文坚,PPmoney 大数据算法总监,负责集团的风控、理财、互联网证券等业务的数据挖掘工作。Google TensorFlow Contributor。前明略数据技术合伙人,领导了对诸多大型银行、保险公司、基金的数据挖掘项目,包括建立金融风控模型、新闻舆情分析、保险复购预测等。曾就职于阿里巴巴搜索引擎算法团队,负责天猫个性化搜索系统。曾参加阿里巴巴大数据推荐算法大赛,于 7000 多支队伍中获得前 10 名。本科、研究生就读于香港科技大学,曾在会议和期刊 SIGMOBILE MobiCom、IEEE Transactions on Image Processing 发表论文,研究成果获美国计算机协会移动计算大会(MobiCom)移动应用技术冠军,并获得两项美国专利和一项中国专利。
唐源,目前在芝加哥的 Uptake 公司带领团队建立用于多个物联网领域的数据科学引擎进行条件和健康监控,也建立了公司的预测模型引擎,现在被用于航空、能源等大型机械领域。一直活跃在开源软件社区,是 TensorFlow 和 DMLC 的成员,是 TensorFlow、XGBoost、MXNet 等软件的 committer,TF.Learn、ggfortify 等软件的作者,以及 caret、pandas 等软件的贡献者。曾获得谷歌 Open Source Peer Bonus,以及多项高校和企业编程竞赛的奖项。在美国宾州州立大学获得荣誉数学学位,曾在本科学习期间成为创业公司 DataNovo 的核心创始成员,研究专利数据挖掘、无关键字现有技术搜索、策略推荐等。


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