Rodolfo Bonnin是一名系统工程师,同时也是阿根廷国立理工大学的博士生。他还在德国斯图加特大学进修过并行编程和图像理解的研究生课程。
他从2005年开始研究高性能计算,并在2008年开始研究和实现卷积神经网络,编写过一个同时支持CPU和GPU的神经网络前馈部分。最近,他一直在进行使用神经网络进行欺诈模式检测的工作,目前正在使用ML技术进行信号分类。
感谢我的妻子和孩子们,尤其感谢他们在我写这本书时表现出的耐心。感谢本书的审稿人,他们让这项工作更专业化。感谢Marcos Boaglio,他安装调试了设备,以使我能完成这本书。
发表于2024-06-01
TensorFlow机器学习项目实战 2024 pdf epub mobi 电子书
给的代码存在很多省略,每段示例代码都默认假设你运行过之前的代码,一些变量也要照着之前的再赋值一遍,各种包导入省略不写,高度怀疑作者是写了几个大程序,然后随意抽出几片来写书的。 另外明明是介绍 tf 的书,大片篇幅在写 numpy 质量的其他库,结果只用了个 tf.Session。...
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图书标签: 机器学习 TensorFlow 异步社区 人工智能 计算科学 编程 经典 理工
TensorFlow是Google所主导的机器学习框架,也是机器学习领域研究和应用的热门对象。
本书主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型,旨在降低学习门槛,并为读者解决问题提供详细的方法和指导。全书共10章,分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。
本书适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验,将能够更加轻松地阅读和学习本书。
本书给出tensorflow实战程序,但基础部分讲的太差。总共十章其中四章都在讲神经网络,重视tensorflow神经网络深度学习 INT J NEURAL SYST 6.333 1区(E) IEEE T NEUR NET LEAR 6.108 1区 NEURAL NETWORKS 5.287 2区 J MACH LEARN RES 5.000 2区(E) NEUROCOMPUTING 3.317 2区(E) NEURAL COMPUT APPL 2.505 3区(E) NEURAL COMPUT 1.938 3区 MACH LEARN 1.848 3区
评分基础入门还可以,但是不深入
评分不太好,讲的不细致
评分对tensorflow的用法有很好的介绍。
评分基础入门还可以,但是不深入
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