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TensorFlow是2015年年底開源的一套深度學(xué)習(xí)框架，也是目前最活躍的深度學(xué)習(xí)框架之一�！禩ensorFlow深度學(xué)習(xí)及實踐》從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)講起，深入TensorFlow的基本框架、原理、源代碼和實現(xiàn)等各個方面，其目的在于降低學(xué)習(xí)門檻，為讀者解決問題提供詳細(xì)的方法和指導(dǎo)�！禩ensorFlow深度學(xué)習(xí)及實踐》主要內(nèi)容包括：人工智能簡介，TesnorFlow的環(huán)境搭建、可視化、基礎(chǔ)知識、聚類分析、回歸分析、支持向量機，TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

《TensorFlow深度學(xué)習(xí)及實踐》適合作為對深度學(xué)習(xí)感興趣的初學(xué)者的參考用書，也適合作為人工智能、計算機等相關(guān)專業(yè)深度學(xué)習(xí)課程的教材。

前言

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN），也稱深度學(xué)習(xí)，是人工智能領(lǐng)域的重要分支，是目前許多AI應(yīng)用的基礎(chǔ)。自從深度學(xué)習(xí)在語音識別和圖像識別任務(wù)中取得突破性成果后，使用深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用數(shù)量開始呈爆炸式增加。深度學(xué)習(xí)方法被大量應(yīng)用在身份識別、無人駕駛、癌癥檢測、游戲AI等方面，甚至在許多領(lǐng)域，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度已經(jīng)超過人類自身的操作。
從2005年到2011年，出現(xiàn)了多種廉價的數(shù)據(jù)捕獲設(shè)備（具有集成GPS、數(shù)百萬像素相機和重力傳感器的手機）和新型高維數(shù)據(jù)捕獲裝置（3D LIDAR和光學(xué)系統(tǒng)，IoT設(shè)備等），它們使獲得前所未有的大量信息成為可能。
此外，在硬件領(lǐng)域，摩爾定律的盡頭已經(jīng)近在咫尺，這促使了大量并行設(shè)備的開發(fā)，使其用于訓(xùn)練同一模型的數(shù)據(jù)成倍增長。
硬件和數(shù)據(jù)可用性方面的進步使研究人員能夠重新審視先驅(qū)者基于視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的工作，將它們用于解決許多新的問題。
深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)原理并不復(fù)雜，但它的一些設(shè)計思想很巧妙。入門深度學(xué)習(xí)，在數(shù)學(xué)方面只要知道如何對函數(shù)求導(dǎo)以及知道與矩陣相乘相關(guān)的知識即可。深度學(xué)習(xí)的入門門檻甚至比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法還要低。
TensorFlow在眾多開源框架中，幾乎一家獨大，使用TensorFlow的人越多，社區(qū)就越活躍，遇到問題就越容易解決，相關(guān)的開源項目也會越多。
本書以TensorFlow作為使用工具，從簡單的加法運算操作開始，介紹TensorFlow環(huán)境的搭建、基本使用方法，然后實現(xiàn)一個最簡單的只有兩個參數(shù)的模型，接著實現(xiàn)圖像識別、語音識別、自然語言處理等一些高級應(yīng)用。書中還用4章內(nèi)容介紹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用。
本書特點
 書中內(nèi)容由淺入深，既有原理介紹，又有實戰(zhàn)操作，使讀者可以學(xué)以致用。
 本書知識全面，介紹詳盡，即使沒有深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的讀者，通過本書的學(xué)習(xí)也可以快速上手，掌握理論基礎(chǔ)知識。
 書中使用TensorFlow庫實現(xiàn)各種模型，這樣既可以降低讀者的學(xué)習(xí)門檻，又可以為解決問題提供詳細(xì)的方法。
 本書具有超強的實用性，書中提供了從單個神經(jīng)元到對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從有監(jiān)督學(xué)習(xí)到半監(jiān)督學(xué)習(xí)，從簡單的數(shù)據(jù)分類到語音、圖像分類等一系列前沿技術(shù)，讓讀者隨時可以查閱和參考。
本書主要內(nèi)容
第1章人工智能簡介，介紹什么是人工智能，什么是深度學(xué)習(xí)，以及深度學(xué)習(xí)有哪些方法等，讓讀者簡單了解人工智能。
第2章 TensorFlow環(huán)境搭建，介紹TensorFlow的安裝環(huán)境、安裝方法以及相關(guān)模塊等內(nèi)容，向讀者展示TensorFlow的使用環(huán)境。
第3章 TensorFlow可視化，從PlayGround和TensorBoard這兩方面介紹可視化，帶讀者領(lǐng)略TensorFlow可視化功能。
第4章 TensorFlow基礎(chǔ)知識，從張量、數(shù)據(jù)流圖、會話、變量、矩陣操作等內(nèi)容介紹TensorFlow基礎(chǔ)知識，讓讀者體會TensorFlow基本功能。
第5章 TensorFlow聚類分析，從k均值聚類算法、k最近鄰算法等內(nèi)容，向讀者介紹聚類分析是什么，怎樣定義相似性標(biāo)準(zhǔn)。
第6章 TensorFlow回歸分析，通過矩陣分析、線性回歸、戴明回歸、邏輯回歸等內(nèi)容介紹回歸分析，幫助讀者通過數(shù)學(xué)模型來解釋不同的現(xiàn)象。
第7章 TensorFlow支持向量機，從線性支持向量機、非線性支持向量機兩大方面向讀者詳細(xì)地介紹怎樣利用支持向量機方法尋求最優(yōu)。
第8章深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識，通過神經(jīng)元、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播、反射傳播等內(nèi)容向讀者全面闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展動向。
第9章 TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、實現(xiàn)、相關(guān)函數(shù)以及反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，向讀者講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能和實際應(yīng)用。
第10章 TensorFlow實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)、自然語言建模等內(nèi)容，向讀者詳細(xì)地介紹這個對時序數(shù)據(jù)非常有用的框架。
第11章 TensorFlow實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、模型、藝術(shù)風(fēng)格、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，向讀者介紹各種深度模型，并由簡單神經(jīng)元介紹到對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
配套資源
本書提供PPT課件、源代碼、習(xí)題答案等資料，請掃描此處二維碼或到清華大學(xué)出版社官方網(wǎng)站本書頁面下載。

由于時間倉促，加之作者水平有限，錯誤和疏漏之處在所難免，誠懇期望得到各領(lǐng)域?qū)＜液蛷V大讀者的批評指正，請發(fā)送郵件到workemail 6@163.com。
作者
2020年4月

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