Mastering Tensorflow 2.X: Wdrażanie potężnych sieci neuronowych w ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych zestawach danych i danych szeregów czasowych

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 4 głosach.

Oryginalny tytuł:

Mastering Tensorflow 2.X: Implement Powerful Neural Nets Across Structured, Unstructured Datasets and Time Series Data

Zawartość książki:

Mastering TensorFlow 2.x to obowiązkowa lektura i praktyka dla osób zainteresowanych budowaniem różnego rodzaju sieci neuronowych przy użyciu wysokopoziomowych interfejsów API TensorFlow i Keras. Książka rozpoczyna się od podstaw TensorFlow i koncepcji sieci neuronowych, a następnie przechodzi do konkretnych tematów, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów, prognozowanie szeregów czasowych i generatywne sieci adwersarzy.

Podczas gdy w tej książce ćwiczymy TensorFlow 2.6, wersja Tensorflow zmieni się z czasem; jednak nadal możesz korzystać z tej książki, aby zobaczyć, jak Tensorflow osiąga lepsze wyniki. Książka ta obejmuje korzystanie z lokalnego notatnika Jupyter i korzystanie z Google Colab w różnych przypadkach użycia, w tym w zadaniach GAN i klasyfikacji obrazów. Podczas badania wydajności TensorFlow, książka obejmuje również różne koncepcje i szczegółowe wyjaśnienia dotyczące uczenia się ze wzmocnieniem, optymalizacji modeli i modeli szeregów czasowych.

SPIS TREŚCI

1. Pierwsze kroki z TensorFlow 2.x.

2. Machine Learning with TensorFlow 2. x.

3. Interfejsy API oparte na Keras.

4. Konwolucyjne sieci neuronowe w Tensorflow.

5. Przetwarzanie tekstu za pomocą TensorFlow 2.x.

6. Prognozowanie szeregów czasowych za pomocą TensorFlow 2. x.

7. Trening rozproszony i potoki DataInput.

8. Uczenie ze wzmocnieniem.

9. Optymalizacja modelu.

10. Generatywne sieci adwersarzy.