TensorFlow深度学习应用实践
编辑推荐
适读人群 ：程序设计人员培训和自学用书 通过TensorFlow图像处理，全面掌握深度学习模型及应用
全面深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
结合深度学习实际案例的实现，掌握TensorFlow程序设计方法和技巧
着重深度学习实际应用程序开发能力和解决问题能力的培养
内容简介
《TensorFlow深度学习应用实践》总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。《TensorFlow深度学习应用实践》力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。
《TensorFlow深度学习应用实践》共22章，内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本书强调理论联系实际，重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集，并以代码的形式实现了深度学习模型，以供读者参考。
《TensorFlow深度学习应用实践》既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员培训和自学用书，也可作为高等院校和培训机构相关专业的教材。
作者简介
王晓华，高校资深计算机专业讲师，给研究生和本科生讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等相关课程。主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立完成一项科研成果获省级成果认定，发表过多篇论文，申请有一项专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》等图书。
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