深度学习：从Python到TensorFlow应用实战

作品简介

本书全面介绍深度学习中的卷积神经网络结构、学习原理、代码实现、API调用等基本知识，重点介绍开发深度学习应用所需要的Python技术基础以及TensorFlow深度学习库，并以文本分类和语音识别为例说明TensorFlow的应用场景。本书可供对TensorFlow比较熟悉并且对机器学习有所了解的开发人员、科技工作者和研究人员参考，也可作为高等院校计算机、软件工程等专业高年级本科生与研究生的教材。

叶虎编著

作品目录

• 内容简介
• 前言 Preface
• 第1章 深度学习快速入门
• 1.1　各种深度学习应用
• 1.2　准备开发环境
• 1.3　体验TensorFlow文本分类
• 1.4　本章小结
• 第2章 Python编程语言基础
• 2.1　变量
• 2.2　注释
• 2.3　简单数据类型
• 2.4　字面值
• 2.5　控制流
• 2.6　列表
• 2.7　元组
• 2.8　集合
• 2.9　字典
• 2.10　位数组
• 2.11　模块
• 2.12　函数
• 2.13　print函数
• 2.14　正则表达式
• 2.15　文件操作
• 2.16　使用pickle模块序列化对象
• 2.17　面向对象编程
• 2.18　命令行参数
• 2.19　数据库
• 2.20　JSON格式
• 2.21　日志记录
• 2.22　异常处理
• 2.23　通过PyJNIus使用Java
• 2.24　本章小结
• 第3章 语音识别中的深度学习
• 3.1　神经网络基础
• 3.2　卷积神经网络
• 3.3　语音识别语料库
• 3.4　搭建深度学习框架开发环境
• 3.5　TensorFlow识别语音
• 3.6　端到端深度学习
• 3.7　Dropout解决过度拟合问题
• 3.8　NumPy中的矩阵运算
• 3.9　说话者识别
• 3.10　联邦学习
• 3.11　本章小结
• 第4章 C#开发深度学习应用
• 4.1　使用TensorFlow.NET
• 4.2　使用TensorFlowSharp
• 4.3　本章小结
• 第5章 Slurm并行训练
• 5.1　网格计算引擎Slurm简介
• 5.2　TensorFlow集群
• 5.3　本章小结
• 参考文献
• 附录CD