Mastering Tensorflow 2.X: Implementați rețele neuronale puternice în seturi de date structurate, nestructurate și date din serii cronologice

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 4 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Mastering TensorFlow 2. x este o carte pe care trebuie neapărat să o citiți și să o practicați dacă sunteți interesat să construiți diverse tipuri de rețele neuronale cu ajutorul API-urilor TensorFlow și Keras de nivel înalt. Cartea începe cu elementele de bază ale conceptelor TensorFlow și ale rețelelor neuronale și intră în subiecte specifice, cum ar fi clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor, prognoza seriilor de timp și rețelele generative adversariale.

În timp ce practicăm TensorFlow 2. 6 în această carte, versiunea Tensorflow se va schimba în timp; cu toate acestea, puteți utiliza în continuare această carte pentru a vedea cum Tensorflow depășește performanțele. Această carte include utilizarea unui notebook Jupyter local și utilizarea Google Colab în diverse cazuri de utilizare, inclusiv GAN și sarcini de clasificare a imaginilor. În timp ce explorați performanța TensorFlow, cartea acoperă, de asemenea, diverse concepte și explicații detaliate în jurul învățării prin consolidare, optimizării modelelor și modelelor seriilor de timp.

TABEL DE CONȚINUT

1. Noțiuni introductive cu TensorFlow 2. x.

2. Învățarea automată cu TensorFlow 2. x.

3. API-uri bazate pe Keras.

4. Rețele neuronale convoluționale în Tensorflow.

5. Prelucrarea textului cu TensorFlow 2. x.

6. Prognoza seriilor de timp cu TensorFlow 2. x.

7. Pregătire distribuită și conducte DataInput.

8. Învățarea prin consolidare.

9. Optimizarea modelului.

10. Rețele generatoare adversare.