译者序
原书序
原书前言
第1章 TensorFlow 101
1.1 什么是 TensorFlow
1.2 TensorFlow内核
1.2.1 简单的示例代码 -Hello TensorFlow
1.2.2 张量
1.2.3 常量
1.2.4 操作
1.2.5 占位符
1.2.6 从 Python对象创建张量
1.2.7 变量
1.2.8 由库函数生成的张量
1.2.9 通过 tf.get_variable( )获取变量
1.3 数据流图或计算图
1.3.1 执行顺序和延迟加载
1.3.2 跨计算设备执行计算图 -CPU和 GPU
1.3.3 多个计算图
1.4 TensorBoard
1.4.1 TensorBoard最小的例子
1.4.2 TensorBoard的细节
1.5 总结
第2章 TensorFlow的高级库
2.1 TF Estimator
2.2 TF Slim
2.3 TFLearn
2.3.1 创建 TFLearn层
2.3.2 创建 TFLearn模型
2.3.3 训练 TFLearn模型
2.3.4 使用 TFLearn模型
2.4 PrettyTensor
2.5 Sonnet
2.6 总结
第3章 Keras101
3.1 安装 Keras
3.2 Keras的神经网络模型
3.2.1 在 Keras中创建模型的过程
3.3 创建 Keras模型
3.3.1 用于创建 Keras模型的序列化 API
3.3.2 用于创建 Keras模型的功能性 API
3.4 Keras的层
3.4.1 Keras内核层
3.4.2 Keras卷积层
3.4.3 Keras池化层
3.4.4 Keras局连接层
3.4.5 Keras循环层
3.4.6 Keras嵌入层
3.4.7 Keras合并层
3.4.8 Keras高级激活层
3.4.9 Keras归一化层
3.4.10 Keras噪声层
3.5 将网络层添加到 Keras模型中
3.5.1 利用序列化 API将网络层添加到 Keras模型中
3.5.2 利用功能性 API将网络层添加到 Keras模型中
3.6 编译 Keras模型
3.7 训练 Keras模型
3.8 使用 Keras模型进行预测
3.9 Keras中的其他模块
3.10 基于 MNIST数据集的 Keras顺序模型示例
3.11 总结
第4章 基于TensorFlow的经典机器学习算法
4.1 简单的线性回归
4.1.1 数据准备
4.1.2 建立简单的回归模型
4.1.3 使用训练好的模型进行预测
4.2 多元回归
4.3 正则化回归
4.3.1 Lasso正则化
4.3.2 岭正则化
4.3.3 弹性网正则化
4.4 使用 Logistic回归进行分类
4.4.1 二分类的 Logistic回归
4.4.2 多类分类的 Logistic回归
4.5 二分类
4.6 多分类
4.7 总结
第5章 基于 TensorFlow和 Keras的神经网络和多层感知机
5.1 感知机
5.2 多层感知机
5.3 用于图像分类的多层感知机
5.3.1 通过 TensorFlow构建用于 MNIST分类的多层感知机
5.3.2 通过 Keras构建用于 MNIST分类的多层感知机
5.3.3 通过 TFLearn构建用于 MNIST分类的多层感知机
5.3.4 多层感知机与 TensorFlow、 Keras和 TFLearn的总结
5.4 用于时间序列回归的多层感知机
5.5 总结
第6章 基于TensorFlow和Keras的 RNN
6.1 简单 RNN
6.2 RNN改进版本
6.3 LSTM网络
6.4 GRU网络
6.5 基于TensorFlow的 RNN
6.5.1 TensorFlow的RNN单元类
6.5.2 TensorFlow 的RNN模型构造类
6.5.3 TensorFlow的 RNN单元封装类
6.6 基于Keras的 RNN
6.7 RNN的应用领域
6.8 将基于Keras的 RNN用于MNIST数据
6.9 总结
第7章 基于TensorFlow和 Keras的 RNN在时间序列数据中的应用
7.1 航空公司乘客数据集
7.1.1 加载 airpass数据集
7.1.2 可视化 airpass数据集
7.2 使用TensorFlow为 RNN模型预处理数据集
7.3 TensorFlow中的简单 RNN
7.4 TensorFlow中的 LSTM网络
7.5 TensorFlow中的 GRU网络
7.6 使用 Keras为 RNN模型预处理数据集
7.7 基于 Keras的简单 RNN
7.8 基于 Keras的 LSTM网络
7.9 基于 Keras的 GRU网络
7.10 总结
第8章 基于TensorFlow和 Keras的RNN在文本数据中的应用
8.1 词向量表示
8.2 为 word2vec模型准备数据
8.2.1 加载和准备PTB数据集
8.2.2 加载和准备text8数据集
8.2.3 准备小的验证集
8.3 使用TensorFlow的 skip-gram模型
8.4 使用t-SNE可视化单词嵌入
8.5 基于Keras的 skip-gram模型
8.6 使用TensorFlow和 Keras中的 RNN模型生成文本
8.6.1 使用TensorFlow中的 LSTM模型生成文本
8.6.2 使用Keras中的 LSTM模型生成文本
8.7 总结
第9章 基于TensorFlow和Keras的 CNN
9.1 理解卷积
9.2 理解池化
9.3 CNN架构模式 - LeNet
9.4 在MNIST数据集上构建 LeNet
9.4.1 使用 TensorFlow的 LeNet CNN对 MNIST数据集进行分类
9.4.2 使用 Keras的 LeNet CNN对MNIST数据集进行分类
9.5 在CIFAR10数据集上构建LeNet
9.5.1 使用TensorFlow的 CNN对CIFAR10数据集进行分类
9.5.2 使用Keras的 CNN对CIFAR10

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