TensorFlow實(shí)戰(zhàn)

1 TensorFlow基礎(chǔ) 1
1.1 TensorFlow概要 1
1.2 TensorFlow編程模型簡(jiǎn)介 4
2 TensorFlow和其他深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比 18
2.1 主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 18
2.2 各深度學(xué)習(xí)框架簡(jiǎn)介 20
3 TensorFlow第一步 39
3.1 TensorFlow的編譯及安裝 39
3.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)SoftmaxRegression識(shí)別手寫數(shù)字 46
4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器及多層感知機(jī) 55
4.1 自編碼器簡(jiǎn)介 55
4.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)自編碼器 59
4.3 多層感知機(jī)簡(jiǎn)介 66
4.4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)多層感知機(jī) 70
5 TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 74
5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介 74
5.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的卷積網(wǎng)絡(luò) 80
5.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)進(jìn)階的卷積網(wǎng)絡(luò) 83
6 TensorFlow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 95
6.1 TensorFlow實(shí)現(xiàn)AlexNet 97
6.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)VGGNet 108
6.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)GoogleInceptionNet 119
6.4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)ResNet 143
6.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì) 156
7 TensorFlow實(shí)現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Word2Vec 159
7.1 TensorFlow實(shí)現(xiàn)Word2Vec 159
7.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)基于LSTM的語言模型 173
7.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)BidirectionalLSTMClassifier 188
8 TensorFlow實(shí)現(xiàn)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 195
8.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 195
8.2 TensorFlow實(shí)現(xiàn)策略網(wǎng)絡(luò) 201
8.3 TensorFlow實(shí)現(xiàn)估值網(wǎng)絡(luò) 213
9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行 233
9.1 TensorBoard 233
9.2 多GPU并行 243
9.3 分布式并行 249
10 TF.Learn從入門到精通 259
10.1 分布式Estimator 259
10.2 深度學(xué)習(xí)Estimator 267
10.3 機(jī)器學(xué)習(xí)Estimator 272
10.4 DataFrame 278
10.5 監(jiān)督器Monitors 279
11 TF.Contrib的其他組件 283
11.1 統(tǒng)計(jì)分布 283
11.2 Layer模塊 285
11.3 性能分析器tfprof 293
參考文獻(xiàn) 297