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内容简介
前言
第1章 Python和TensorFlow 2.0的安装
1.1 Python基本安装和用法
1.2 TensorFlow 2.0 GPU版本的安装
1.3 Hello TensorFlow
1.4 本章小结
第2章 简化代码的复杂性：TensorFlow 2.0基础与进阶
2.1 配角转成主角——从TensorFlow Eager Execution转正谈起
2.2 Hello TensorFlow & Keras
2.3 全连接层详解
2.4 本章小结
第3章 ◄TensorFlow 2.0语法基础►
3.1 BP神经网络简介
3.2 BP神经网络两个基础算法详解
3.3 反馈神经网络反向传播算法介绍
3.4 本章小结
第4章 ◄卷积层详解与MNIST实战►
4.1 卷积运算基本概念
4.2 TensorFlow 2.0编程实战——MNIST手写体识别
4.3 本章小结
第5章 TensorFlow 2.0 Dataset使用详解
5.1 Dataset API基本结构和内容
5.2 Dataset API高级用法
5.3 使用TFRecord API创建和使用数据集
5.4 TFRecord实战——带有处理模型的完整例子
5.4 本章小结
第6章 ◄从冠军开始：ResNet►
6.1 ResNet基础原理与程序设计基础
6.2 ResNet实战CIFAR-100数据集分类
6.3 ResNet的兄弟——ResNeXt
6.4 其他的卷积神经模型简介
6.5 本章小结
第7章 ◄Attention is all we need!►
7.1 简单的理解注意力机制
7.2 SENet和CBAM注意力机制的经典模型
7.3 本章小结
第8章 卷积神经网络实战：识文断字我也可以
8.1 文本数据处理
8.2 针对文本的卷积神经网络模型简介——字符卷积
8.3 针对文本的卷积神经网络模型简介——词卷积
8.4 使用卷积对文本分类的补充内容
8.5 本章小结
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