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21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解
何之源更新时间：2019-11-18 15:01:02
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本书以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏等。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。
上架时间：2018-03-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解最新章节
查看全部- 21.3 总结
- 21.2 在TensorFlow中实现策略梯度算法
- 21.1 策略梯度算法的原理
- 第21章 策略梯度算法
- 20.4 总结
- 20.3 在TensorFlow中DQN算法的实现分析
- 20.2 在TensorFlow中运行DQN算法
- 20.1 DQN算法的原理
- 第20章 深度强化学习：Deep Q Learning
- 19.3 总结
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