具体描述
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。
《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述；深度学习及TensorFlow框架的相关背景；TensorFlow的安装；TensorFlow编程策略；深度前馈神经网络；优化网络的方法；全连神经网络的经典实践；卷积神经网络的基础知识；经典卷积神经网络的TensorFlow实现；循环神经网络及其应用；深度强化学习概述；TensorFlow读取数据的API；TensorFlow持久化模型的API；可视化工具TensorBoard的使用；TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。
《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对人工智能、深度学习感兴趣的的相关从业人员阅读，也适合没有相关基础但是对该方面研究充满兴趣的爱好者阅读。
作者简介
蒋子阳，多年专业编程工作经验，曾参与多个机器人目标识别与定位等深度学习相关项目，擅长图像识别算法、语音识别算法等。涉及行业包括金融、证券、汽车、公共安全等领域。近年来，本人对机器学习及深度学习进行了深入研究，随着TensorFlow的出现，开始将精力转移到TensorFlow深度学习算法原理的研究中，并专门推导过其中的大部分算法，对该框架有着独特的认识和深入的理解。
目录信息
第1章开篇
1.1人工智能的发展
1.1.1萌芽
1.1.2复苏
1.1.3现代实践：大数据+深度神经网络模型
1.2大数据
1.3机器学习与深度学习
1.3.1机器学习
1.3.2深度学习
1.3.3同人工智能的关系
1.4人工神经网络与TensorFlow
1.4.1人工神经网络
1.4.2TensorFlow
1.5其他主流深度学习框架介绍
1.5.1Caffe
1.5.2Torch
1.5.3Theano
1.5.4MXNet
1.5.5Keras
1.6机器学习的常见任务
1.6.1分类
1.6.2回归
1.6.3去噪
1.6.4转录
1.6.5机器翻译
1.6.6异常检测
1.6.7结构化输出
1.7深度学习的现代应用
1.7.1计算机视觉
1.7.2自然语言处理
1.7.3语音识别
第2章安装TensorFlow
2.1安装前的须知
2.1.1检查硬件是否达标
2.1.2推荐选用GPU进行训练
2.1.3为什么选择Linux系统
2.1.4为什么选择Python语言
2.2安装Anaconda
2.3TensorFlow的两个主要依赖包
2.3.1Protocol Buffer
2.3.2Bazel
2.4安装CUDA和cuDNN
2.4.1CUDA
2.4.2cuDNN
2.5正式安装TensorFlow
2.5.1使用pip安装
2.5.2从源代码编译并安装
2.6测试你的TensorFlow
2.6.1运行向量相加的例子
2.6.2加载过程存在的一些问题
2.7推荐使用IDE
第3章TensorFlow编程策略
3.1初识计算图与张量
3.2计算图——TensorFlow的计算模型
3.3张量——TensorFlow的数据模型
3.3.1概念
3.3.2使用张量
3.4会话——TensorFlow的运行模型
3.4.1TensorFlow系统结构概述
3.4.2简单使用会话
3.4.3使用with/as环境上下文管理器
3.4.4Session的参数配置
3.4.5placeholder机制
3.5TensorFlow变量
3.5.1创建变量
3.5.2变量与张量
3.6管理变量的变量空间
3.6.1get_variable()函数
3.6.2variable_scope()与name_scope()
第二部分TensorFlow实现深度网络
第4章深度前馈神经网络
4.1网络的前馈方式
4.2全连接
4.2.1神经元与全连接结构
4.2.2前向传播算法
4.3线性模型的局限性
4.4激活函数
4.4.1常用激活函数
4.4.2激活函数实现去线性化
4.5多层网络解决异或运算
4.6损失函数
4.6.1经典损失函数
4.6.2自定义损失函数
第5章优化网络的方法
5.1基于梯度的优化
5.1.1梯度下降算法
5.1.2随机梯度下降
5.2反向传播
5.2.1简要解释反向传播算法
5.2.2自适应学习率算法
5.2.3TensorFlow提供的优化器
5.3学习率的独立设置
5.3.1指数衰减的学习率
5.3.2其他优化学习率的方法
5.4拟合
5.4.1过拟合和欠拟合
5.4.2正则化的方法
5.4.3Bagging方法
5.4.4Dropout方法
第6章全连神经网络的经典实践
6.1MNIST数据集
6.2网络的设计
6.3超参数和验证集
6.4与简单模型的对比
第7章卷积神经网络
7.1准备性的认识
7.1.1图像识别与经典数据集
7.1.2卷积网络的神经科学基础
7.1.3卷积神经网络的历史
7.2卷积
7.2.1卷积运算
7.2.2卷积运算的稀疏连接
7.2.3卷积运算的参数共享
7.2.4卷积运算的平移等变
7.2.5多卷积核
7.2.6卷积层的代码实现
7.3池化
7.3.1池化过程
7.3.2常用池化函数
7.3.3池化层的代码实现
7.4实现卷积神经网络的简例
7.4.1卷积神经网络的一般框架
7.4.2用简单卷积神经网络实现Cifar-10数据集分类
7.5图像数据处理
7.5.1图像编解码处理
7.5.2翻转图像
7.5.3图像色彩调整
7.5.4图像标准化处理
7.5.5调整图像大小
7.5.6图像的标注框
第8章经典卷积神经网络
8.1LeNet-5卷积网络模型
8.1.1模型结构
8.1.2TensorFlow实现
8.2AlexNet卷积网络模型
8.2.1模型结构
8.2.2TensorFlow实现
8.3VGGNet卷积网络模型
8.3.1模型结构
8.3.2TensorFlow实现
8.4InceptionNet-V3卷积网络模型
8.4.1模型结构
8.4.2Inception V3 Module的实现
8.4.3使用Inception V3完成模型迁移
8.5ResNet卷积网络模型
8.5.1模型结构
8.5.2TensorFlow实现
第9章循环神经网络
9.1循环神经网络简介
9.1.1循环神经网络的前向传播程序设计
9.1.2计算循环神经网络的梯度
9.1.3循环神经网络的不同设计模式
9.2自然语言建模与词向量
9.2.1统计学语言模型
9.2.2Word2Vec
9.2.3用TensorFlow实现Word2Vec
9.3LSTM实现自然语言建模
9.3.1长短时记忆网络（LSTM）
9.3.2LSTM在自然语言建模中的应用
9.3.3循环神经网络的Dropout
9.4循环神经网络的变种
9.4.1双向循环神经网络
9.4.2深层循环神经网络
第10章深度强化学习
10.1理解基本概念
10.2深度强化学习的思路
10.3典型应用场景举例
10.3.1场景1：机械臂自控
10.3.2场景2：自动游戏系统
10.3.3场景3：自动驾驶
10.3.4场景4：智能围棋系统
10.4Q学习与深度Q网络
10.4.1Q学习与深度Q学习
10.4.2深度Q网络
第三部分TensorFlow的使用进阶
第11章数据读取
11.1文件格式
11.1.1TFRecord格式
11.1.2CSV格式
11.2队列
11.2.1数据队列
11.2.2文件队列
11.3使用多线程处理输入的数据
11.3.1使用Coordinator类管理线程
11.3.2使用QueueRunner创建线程
11.4组织数据batch
第12章模型持久化
12.1通过代码实现
12.2模型持久化的原理
12.2.1model.ckpt.mate文件
12.2.2从.index与.data文件读取变量的值
12.3持久化的MNIST手写字识别
12.4PB文件
第13章TensorBoard可视化
13.1TensorBoard简要介绍
13.2MNIST手写字识别的可视化
13.2.1实现的过程
13.2.2标量数据可视化结果
13.2.3图像数据可视化结果
13.2.4计算图可视化结果
13.3其他监控指标可视化
第14章加速计算
14.1TensorFlow支持的设备
14.2TensorFlow单机实现
14.2.1查看执行运算的设备
14.2.2device()函数的使用
14.3并行训练的原理
14.3.1数据并行
14.3.2模型并行
14.4单机多GPU加速TensorFlow程序
14.4.1实现的过程
14.4.2多GPU并行的可视化
14.5分布式TensorFlow概述
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的理论体系构建得极其扎实，尤其是在**概率图模型**和**贝叶斯推断**方面，它提供了一种非常严谨和优雅的视角来看待不确定性问题。作者从基础的概率论和统计学出发，逐步引入了**概率图模型**的基本概念，如条件独立性和分离集，这些基础的铺垫使得后续对**因子图**和**信念传播算法**的理解变得水到渠成。我特别喜欢书中关于**变分推断（Variational Inference, VI）**的讲解，它没有将VI描述成一个黑箱优化过程，而是深入探讨了它与最大似然估计、期望最大化（EM）算法之间的内在联系。作者用清晰的数学推导展示了如何将复杂的后验分布近似为一个更简单的分布，并以此来最小化KL散度。书中还引入了**MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）**方法，特别是**吉布斯采样**和**汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）**，并辅以代码示例展示了这些采样方法在处理高维复杂模型时的实际效果和挑战。对于希望在不确定性量化方面深入研究的读者来说，这本书提供了无与伦比的深度和清晰度。
评分我最近入手了一本关于**强化学习**的经典著作，书名就不提了，但这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。它开篇并没有直接跳入复杂的算法细节，而是花了不少篇幅来构建一个清晰的理论框架，这对于我这种想系统学习的读者来说至关重要。作者对马尔可夫决策过程（MDP）的阐述细致入微，从基础定义到贝尔曼方程的推导，每一步都配有清晰的图示和直观的解释。尤其是书中对**动态规划**方法的讲解，简直是教科书级别的范本，它没有回避那些数学上的严谨性，但又巧妙地通过实际案例来佐证理论的有效性。阅读过程中，我深刻体会到，理解“价值”和“策略”之间的辩证关系，是掌握强化学习精髓的第一步。书中对于**策略迭代**和**价值迭代**的对比分析尤其精彩，它不仅展示了算法的实现步骤，更深入探讨了它们在收敛速度和计算复杂度上的权衡，让我对不同算法的选择有了更深入的理解。总的来说，这是一本需要沉下心来研读的专业书籍，它的价值绝不仅仅是代码的堆砌，更多的是思想的深度。
评分这本书简直是为那些渴望从零开始构建**自然语言处理（NLP）**知识体系的人量身定做的！我尤其欣赏作者在开篇对语言学基础的梳理，它没有将NLP视为纯粹的计算机科学分支，而是强调了其与人类认知和语言结构之间的联系。书中对**词嵌入**技术的讲解，从早期的One-hot到Word2Vec，再到GloVe，每一种方法的演进脉络都被梳理得井井有条，作者甚至详细分析了不同嵌入向量在捕捉语义和句法关系上的细微差别。最让我惊艳的是关于**循环神经网络（RNN）**及其变体（如LSTM和GRU）的章节，作者没有停留在公式层面，而是通过生动的例子解释了“梯度消失”和“梯度爆炸”的直观含义，以及这些结构是如何巧妙地规避这些问题的。对于**注意力机制**的引入，作者的处理非常到位，它循序渐进地展示了从Seq2Seq模型到Transformer架构的演变过程，让我清晰地看到了现代NLP模型的核心驱动力。读完这部分内容，我对机器翻译和文本生成背后的原理有了脱胎换骨的认识，感觉自己真正掌握了这门手艺，而不是停留在调参的层面。
评分我最近在处理**计算机视觉**项目时，发现很多深度学习框架的底层优化逻辑非常晦涩难懂，因此找了这本书来深入探究**卷积神经网络（CNN）**的本质。这本书在介绍**卷积操作**时，展现了极高的工程素养。它不仅仅是展示了二维卷积的数学公式，而是深入剖析了不同填充（Padding）和步幅（Stride）设置对特征图尺寸和感受野的实际影响，并通过实际的性能对比数据支撑了其论点。关于**网络架构**的设计，书中对经典模型如LeNet、AlexNet、VGG乃至ResNet的演进路线进行了细致的“解剖”。特别是对**残差连接（Residual Connection）**的阐述，作者不仅解释了它如何解决深层网络训练中的退化问题，还探讨了它在信息流传输中的更深层次的意义，这对于理解当前所有主流网络的结构都是至关重要的。此外，书中对**数据增强**策略的详尽介绍，涵盖了从基础的几何变换到更复杂的Mixup等前沿技术，提供了大量可操作的实践建议，这些细节是很多速成教程中缺失的宝贵财富。
评分这本书最令人称道之处，在于它对**模型可解释性（XAI）**和**对抗性鲁棒性**的综合探讨，这绝对是当前深度学习研究中最具前瞻性的领域之一。作者并没有满足于讲解现有模型如何工作，而是花了很大篇幅来讨论“为什么”模型会做出某个决策。书中详尽介绍了**LIME**和**SHAP**等局部解释方法的原理及其局限性，并对**梯度可视化技术**（如Grad-CAM）进行了深入的对比分析，强调了不同解释方法在捕获模型关注点上的差异。更重要的是，它将可解释性与安全性紧密联系起来，系统性地介绍了**对抗性攻击**的多种形式，包括FGSM、PGD等白盒攻击的数学基础，并探讨了相应的防御策略，如对抗性训练。阅读这些章节时，我深切地感受到作者对当前AI伦理和安全问题的深刻关切，他不仅教授了如何构建强大的模型，更重要的是，教会了读者如何去审视和挑战这些模型的内在运作机制，这是一种超越技术本身的高阶思维训练。
评分大部分抄袭《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》，不过内容编排略好一些，值得看。
评分说实话，挺全的，当工具书不错。不过现在TensorFlow2.0的时代来了。
评分说实话，挺全的，当工具书不错。不过现在TensorFlow2.0的时代来了。
评分大部分抄袭《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》，不过内容编排略好一些，值得看。
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