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TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版) 豆瓣
作者: 顾思宇 / 梁博文 电子工业出版社 2018 - 2
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用。《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。
第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。在升级API的同时,第2版也补充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外,第2版还新增两章分别介绍TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。
《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望了解深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等。
深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理 豆瓣
作者: 彭靖田 / 林健 人民邮电出版社 2018 - 5
本书以TensorFlow 1.2为基础,从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念,接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现,紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合,从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型,然后深入剖析了TensorFlow运行时核心、通信原理和数据流图计算的原理与实现,全面介绍了TensorFlow生态系统的发展。
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 豆瓣
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
作者: Aurélien Géron 译者: 王静源 / 贾玮 机械工业出版社 2018 - 8
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。