资源名称：21个项目玩转深度学习：基于Tensorflow的实践详解
内容简介：
《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。
通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进人工智能系统的智能生成机理项目活动行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机人工智能系统用英语怎么说器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和Tens机器人技术与应用orFlow人工智能教程 的过程变得轻人工智能ai软件松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本，并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。
本书适合有一定人工智能专业就业前景机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究Ten人工智能教程第二版sorFlow 和深度学习算法的数据工程师，也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生，以及希望进入大数据应用的研究者。
资源目录：
第1章 MNIST机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?机器学习入门 1
1.1 MN人工智能教程张仰森第二版答案IST数据集 2
1.1.机器人技术1 简介 2
1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片 5
1.1.3 图像标签的独热(one-hot)表示 6
1.2 利用TensorFlow识别MNIST 8
1.2.1 Softmax回归 8
1.2.2 两层卷积网络分类 14
1.3 总结 18
第2章 CIFAR-10与ImageNet图像识别 19
2.1人工智能系统包括哪些内容 CIFAR-10数据集 20
2.1.1 CIFAR-10简介 20
2.1.2 下载CIFAR-10数据 21
2.1.3 TensorFlow的数据读取机人工智能系统具有一定的随什么变化制 23
2.1.4 实验：将CIFAR-10数据集保存为图片形式 30
2.2 利用TensorFlow训练CIFAR机器人技术学什么-10识别模型 34
2.2.1 数据增强（Data Augmentation） 34
2.2.2 CIFAR-10识别模型 36
2.2.3 训练模型 39
2.2.4 在TensorFlow中查看训练进度 39
2.人工智能系统包括哪些内容2.5 测试模型效果 42
2.3 ImageNet图像识别模型 44
2.3.1 ImageNet数据集简介 44
2.3.2 历代ImageNet图像识别模型 45
2.4 总结 49
第3章 打造自己的图像识别模型 50
3.1 微调（Fine-tune）的原理 51
3.2人工智能就业方向及前景 数据准备 52
3.3 使用TensorFlow Slim微调模型 56
3.3.1 下载TensorFlow Slim的源代码 56
3.3.2 定义新的datasets文件 57
3.机器人技术等级考试含金量3.3 准备训练文件夹 59
3.3.4 开始训练 60
3.3.5 训练程序行为 62
3.人工智能教程第二版课后题答案3.6 验证模型正确率 63
3.3.7 TensorBo抖音ai人工智能系统ard可视化与超参机器人技术基础数选择 64
3.3.8 导出模型并对单张图片进行识别 65
3.4 总结 69
第4章 Deep Dream模型 70
4.1 Deep Dream的技术原理 71
4.2 TensorFlow中的Deep Dream模型实践 73
4机器人技术与应用.2.1 导入Inception模型 73
4.2.2 生成原始的Deep Drea人工智能系统存在哪些安全隐患m图像 76
4.2.3 生成更大尺寸的Deep Dream图像 78
4.2.4 生成更高质量的Deep Dream图像 82
4.2.5 最终的De人工智能就业方向及前景ep Dream模型 87
4.3 总结 90
第5章 深度学习中的目标检测 9机器人技术学什么1
5.1 深度学习中目标检测的人工智能系统的三个基本问题原理 92
5.1.1 R-CNN的原理 92
5.1.2 SPPN人工智能系统应用员et的原理 94
5.1.3 Fast R-CNN的抖音ai人工智能系统原理 97
5.1.4 Faster R-CNN的原理 98
5.2 TensorFlow Object Detecti机器人技术基础on API 101
5.2.1 安装TensorFlow Object Detect人工智能股票龙头股i人工智能教程张仰森第二版答案on API 101
5.2.2 执行已经训人工智能需要学哪些课程练好的模型 103
5.2.3 训练新的模型 109
5.2.4 导出模型并预测单张图片人工智能教程张仰森pdf 113
5.3 总结 114
第6机器人技术的发展趋势章 人脸检测和人脸识别 115
6.1 MTCNN的原理 116
6.2 使用深度卷积网络提取特征 121
6.2.1 三元组损失（Triplet Loss）的定义 123
6.2.2 中心损失机器人技术（Center Loss）的定义 123
6.3 使用特征设计人工智能教程认准GreenusAI2023年最新完整版应用 125
6.4 在机器人技术专业就业前景Te人工智能系统软件nsor人工智能教程第二版张仰森pdfFlow中实现人脸识别 126
6.4.1 项目环境设置 126
6.4.2 LFW人脸数据库 127
6.4.3 LFW数据库上的人脸检测和对齐 128
6.4.4 使用已有模型验证LFW数据库准确率 129
6.4.5 在自己的数据上使用已机器人技术基础有模型 130
6.4.6 重新训练新模型 133
6.4人工智能教程张仰森第二版答案.7 三元组损失和中心损失的定机器人技术与应用义 138
6.5 总结 140
第7章 图像风格迁移 141
7.1 图像风格迁移的原理 142
7.1.1 原始图像风格迁移的原理 142
7.1.2 快速图像风格迁移的原理 14人工智能教程认准GreenusAI2023年最新完整版8
7.2 在TensorFlow中实现快速机器人技术学什么风格迁移 149
7.2.1 使用预训练模型 150
7.2.2 训练自己的模型 153
7.2.3 在TensorBoard中监控人工智能教程训练情况 154
7.2.4 项目实现细节 157
7.3 总结 162
第8章 GAN人工智能和DCGAN人工智能属于哪个专业大类入门 163
8.1 GAN的原理 164
8.2 DCGAN的原理 1人工智能系统存在哪些安全隐患66
8.3 在TensorFlow中用DCGAN生成图像 169
8.3.1 生成MNIST图像 170
8.3.2 使用自己的数据集训练 171
8.3.3 程序结构分析：如何将图像读入模型 173
8.3.4 程序人工智能结构分析：可视化方法 177
8.4 总结 180
第9章 pix2pix模型与自动上色技术 181
9.1 cGAN的原理 182
9.2 pix2pi人工智能属于哪个专业大类x模型的原理 184
9人工智能系统包括哪些内容.3 TensorFlow中的pix2pix模型人工智能属于哪个专业大类 18人工智能教程第二版张仰森pdf7
9.3.1 执行已有的数据集 187
9.3.2 创建自己的数据集 191
9.4 使用TensorFlow为灰度图像自动上色 194
9.4.1 为食物图片上色 194
9.4.2 为动漫图片进人工智能属于哪个专业大类行上色 196
9.5 总结 198
第10章 超分辨率：如何让图像变得更清晰 199
10.1 数据预处理与训练 200
10.1.1 去除错误图片 200
10.1.2 将图像裁剪到统一大人工智能系统应用员小 202
10.1.3 为代码添加新的操作 202
10.2 总结 209
第11章 CycleGAN与非配对图像转换 210
11.1 CycleGAN的原理 211
11.2 在TensorFlow中用训练C人工智能系统具有一定的随什么变化ycleGAN模型 213
11.2.1 下载人工智能教程张仰森pdf数据集并训练 213
11.人工智能系统包含的要素2.2 使用自己的数据进人工智能系统用英语怎么说行训练 217
11.3 程序结构分析 220
11.4 总结 224
第12章 RNN基本结构与Char RNN文本生成 225
12.1 RNN的原理 226
12.1.1 经典RNN的结构 226
12.1.2 N VS 1 RNN的结构 229
12.1.3 1 VS N RNN的结构 230
12.2 LSTM的原理 231
12.3 Char RNN的原理 235
12.4 TensorFlow中的RNN实现方式 237
12.4.1 实现RNN的基本单元：RN人工智能教程第二版张仰森pdfNC人工智能是干嘛的ell 238
12.4.2 对RNN进行堆叠：MultiRNNCell 239
12机器人技术专业就业前景.4.3 注意点：BasicRNNCell和BasicLSTMCell的output 240
12.4.4 使用tf.nn.dynamic_rnn展开时间维度 241人工智能系统软件
12.5 使用TensorFlow实现Char RNN 242
12.5.1 定义输入数据 243
12.5.2 定义多层LSTM模型 244
12.5.3 定义损失 245
12.5.4 训练模型与生成文字 246
12.5.5 更多参数说明 250
12.5.6 运行自己机器人技术专业学什么的数据 250
12.6 总结 251
第13章 序列分人工智能股票龙头股类问题详解 252
13.1 N VS 1的RNN结构 25人工智能3
13.2 数列分类问题与数据生成 254人工智能系统存在哪些安全隐患
13.3 在TensorFlow中定义RNN分类模型 258
13人工智能系统用英语怎么说.3.1 定义模型前的准备工作 258
13.3人工智能是干嘛的.2 定义RNN分类模型 259
13.3.3 定义人工智能专业损失并进行训练 261
13.4 模机器人技术学什么型的推广 262
13.5 总结 263
第14章 词的向量表示：word2vec与词嵌人工智能入 264
14.1 为什么需要做词嵌入 265
14.2 词嵌入的原理 266
14.2.1 CBOW实现词嵌入的原理 266
14.2.2 Skip-Gram实现词嵌入的原理 269
14.3 在TensorFlow中实现词嵌入 270
14.3.1 下载数据集 270
14.3.2 制作词表 272
14.3.3 生成每步的训练样本 274
14.3.4 定义模型 276
14.3.5 执行训练 279
14.3.6 可视化 281
14.4 与第1人工智能需要学哪些课程2章的对比 284
14.5 总结 285
第15章 在TensorFlow中进行时机器人技术的发展趋势间序列预测 286
15.1 时人工智能需要学哪些课程间序列问题的一般形式 287
15.2 用TFTS读入时间序列数据 287
15.2.1人工智能专业就业前景 从Numpy数组中读入人工智能教程张仰森第二版答案时间序列数据 288
15.2.2 从CSV机器人技术等级考试文件中读入时间序列数据 291
15.3 使用AR模型预人工智能教程张仰森pdf测时间序列 293
15.3.1 AR模型的训练 293
15.3.2 AR人工智能教程第二版课后题答案模型的验证和预测 295
15.4 使用LSTM模型预测时间序列 297人工智能系统包括哪些内容
1机器人技术专业就业前景5.4.1 LSTM模型中的单变量时间序列预测 297
15.4.2 LSTM模型中的多变量时间序列预测 299
15.5 总结 301
第16章 神经网络机器翻译技术 302
16.1 Encoder-Decoder模型的原理 303
16.2 注意力机制（Attention） 305
16.3 使用Te人工智能是干嘛的nsorFlow机器人技术等级考试含金量 NMT搭建神经网络翻译引擎 309
16.3.1 示例：将越南语翻译为英语 3人工智能就业方向及前景09
16.3.2 构建中英翻译引擎 313
16.4 TensorFlow NMT源码简介 317
16.5 总结 319
第17章 看图说话：将图像转换为文字 320
17.1 Image Caption技术综述 321
17.1.1 从Encoder-Decode人工智能系统应用员r结构谈起 321
17.机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?1.2 将Encoder-Decoder应用到Image机器人技术专业就业前景 Caption任务上 322
17.1.3 对Encoder-Decoder的改进1：加入Attentio人工智能教程百度云网盘n机制 323
17.1.4 对Encoder-Decoder的改进2：加入高层语义机器人技术学什么 325
17.2 在Tenso人工智能系统存在哪些安全隐患rFlow中实现Image Caption 327
17.2.1 下载代码 327
17.2.2 环境准备 328
17.2.2 编译和数据准备 328
17.2.3 训练和验证 330
17.2.4 测试单张人工智能系统应用员图片 331
17.3 总结 332
第18章 强化学习入门之Q 33人工智能教程张仰森pdf3
18.1 强化学习中的几个重要概念 334
18.2 Q Learning的原理与实验 336
18.2.1 环境定义 336
18机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?.2.2 Q函数 338
18.2.3 Q函数的学习策略 339
18.2.4 ?-greedy策略 341
18.2.5 简单的Q Learning示例 341
18.2.6 更复杂的情况 342
18.3人工智能 总结 343
第1人工智能系统具有一定的随什么变化9章 强化学习入门之SARSA算法 344
19.1 SAR人工智能专业就业前景SA 算法的原理 345
19.1.1 通过与Q Learning对比学习SARSA算法 345
19.1.2 off-policy与on-policy 346
19.2 SARSA 算法的实现 347
19.3 总结 348
第20章 深度强化学习：Deep Q机器人技术专业就业前景 Learning 349
20.1 DQN算法的原理 350
20.1.1 问题简介 350
20.1.2 Deep Q Network 351
20.1.3 训练方法 352
20.2 在Tens人工智能系统具有一定的随什么变化orFlow中运行DQN算法 353
20.2.1 安装依赖库 35人工智能需要学哪些课程3
20.2.2 训练 355
20.2.3 测试 356
20.3 在TensorFlow中DQN算法的实现分析 357
20.4 总结 360
第21章 策略梯度（Policy Gradient）算法 361
21.1 策略梯度（Policy Gradient）算法的原理 362
21.人工智能系统的智能生成机理项目活动1.1 Cartpole游戏 362
21.1.人工智能系统具有一定的随什么变化2 策略网络（Polic人工智能是干嘛的y Network） 363
21.1机器人技术等级考试.3 训练策略网络 364
21.2 在TensorFlow中实现策机器人技术略梯度 算法 365
21.2.1 初始化 365
21.2.2 定义策略网络 366
21.2.3 训练 367
21.3 总结 371
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