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TensorFlow示例程序+算法示例

神經網絡深度學習人工智能參考書

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從AlphaGo 到無人駕駛，從量子計算機到馬斯克的太空計劃，每一個焦點事件的背后都與人工智能有著很大的聯系。2016 年至今，短短兩年的時間，人工智能在與人類生活息息相關的醫療健康、金融、零售、娛樂等方面，發揮出了巨大的潛能。

從應用領域來看，人工智能可應用于機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、語音識別、自動程序設計、智能控制、機器翻譯、智能對話機器人等領域。掀起這股人工智能熱潮最重要的技術之一就是深度學習（Deep Learning）技術。

編輯推薦

√290張圖+110個可執行的TensorFlow示例程序+算法示例

√助力讀者玩轉神經網絡與深度學習背后的數學原理及上手應用

√夯實神經網絡、深度學習背后的數學基礎，掌握它們的原理與實現，更深刻地理解開源深度學習框架TensorFlow中的常用函數，幫助讀者在人工智能路上走得更遠！

主要內容

《圖解深度學習與神經網絡：從張量到TensorFlow實現》是以TensorFlow 為工具介紹神經網絡和深度學習的入門書，內容循序漸進，以簡單示例和圖例的形式，展示神經網絡和深度學習背后的數學基礎原理，幫助讀者更好地理解復雜抽象的公式。同時，采用手動計算和程序代碼這兩種方式講解示例，可以更好地幫助讀者理解TensorFlow 的常用函數接口，為讀者掌握利用TensorFlow 搭建人工智能項目打下良好的基礎。

本書適合神經網絡、深度學習、TensorFlow 的入門者閱讀。

作者簡介

張平，數學與應用數學專業，數學功底深厚，算法工程師。主要從事圖像算法研究和產品的應用開發。此外，還從事有關深度學習、機器學習、數據挖掘算法的應用研發工作。

本書特色

眾所周知，掌握機器學習理論的數學門檻比較高，而大量優秀的機器學習、深度學習開源框架在工程實現上幫助我們越過了這些數學細節，所以很多深度學習的相關書籍是以講解項目為主要目標。本書試圖從另一個角度引導入門者直接面對深度學習背后的數學基礎，并進行了以下兩點嘗試：

（1）不同書籍對同一個數學公式的符號表達可能不同，這給入門者帶來了比較大的困擾。

本書試圖通過簡單的示例和圖例的形式展示復雜抽象的數學公式背后的計算原理，通過示例更好地理解復雜抽象的公式。

（2）作者采用手動計算和利用程序代碼進行處理這兩種方式講解示例，兩種方式的結果可以相互驗證，幫助入門者更好地理解開源框架中的函數接口。

作者認為，想在人工智能路上走得更遠，內功扎實是致勝關鍵。希望本書可以幫助入門者夯實基礎。

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適讀人群：

本書的目標讀者是想學習神經網絡和深度學習的初學者。同時，本書的示例代碼基于TensorFlow 的Python API，所以需要讀者具備基本的Python 編程基礎。

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print_r('點個贊吧')；
var_dump('點個贊吧')；
NSLog(@"點個贊吧！")
System.out.println("點個贊吧!");
console.log("點個贊吧!");
print("點個贊吧!");
printf("點個贊吧!\n");
cout << "點個贊吧!" << endl;
Console.WriteLine("點個贊吧!");
fmt.Println("點個贊吧!")
Response.Write("點個贊吧")；
alert（’點個贊吧’）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的荐书|图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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