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不要擔心自己的形象,只關心如何實現目標。——《原則》,生活原則 2.3.c
目錄
- TensorFlow 1.x 深度學習祕籍
- 使用 TensorFlow 構建機器學習項目中文版
- TensorFlow 深度學習中文第二版
- TensorFlow 深度學習實戰指南中文版
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精通 TensorFlow 1.x
- 一、TensorFlow 101
- 二、TensorFlow 的高級庫
- 三、Keras 101
- 四、TensorFlow 中的經典機器學習
- 五、TensorFlow 和 Keras 中的神經網絡和 MLP
- 六、TensorFlow 和 Keras 中的 RNN
- 七、TensorFlow 和 Keras 中的用於時間序列數據的 RNN
- 八、TensorFlow 和 Keras 中的用於文本數據的 RNN
- 九、TensorFlow 和 Keras 中的 CNN
- 十、TensorFlow 和 Keras 中的自編碼器
- 十一、TF 服務:生產中的 TensorFlow 模型
- 十二、遷移學習和預訓練模型
- 十三、深度強化學習
- 十四、生成對抗網絡
- 十五、TensorFlow 集羣的分佈式模型
- 十六、移動和嵌入式平臺上的 TensorFlow 模型
- 十七、R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 十八、調試 TensorFlow 模型
- 十九、張量處理單元
- TensorFlow 機器學習祕籍中文第二版
- 與 TensorFlow 的初次接觸
- TensorFlow 學習指南
- TensorFlow Rager 教程
- TensorFlow 高效編程
- 圖嵌入綜述:問題,技術與應用
- 基於深度學習的推薦系統:綜述和新視角
- 關於卷積神經網絡我們理解了什麼
- 機器學習超級複習筆記
- Python 遷移學習實用指南
- 面向計算機視覺的深度學習
- 深度學習快速參考
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TensorFlow 2.0 快速入門指南
- 零、前言
- 第 1 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 簡介
- 一、TensorFlow 2 簡介
- 二、Keras:TensorFlow 2 的高級 API
- 三、TensorFlow 2 和 ANN 技術
- 第 2 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 中的監督和無監督學習
- 四、TensorFlow 2 和監督機器學習
- 五、TensorFlow 2 和無監督學習
- 第 3 部分:TensorFlow 2.00 Alpha 的神經網絡應用
- 六、使用 TensorFlow 2 識別圖像
- 七、TensorFlow 2 和神經風格遷移
- 八、TensorFlow 2 和循環神經網絡
- 九、TensorFlow 估計器和 TensorFlow HUB
- 十、從 tf1.12 轉換爲 tf2
- TensorFlow 入門
- TensorFlow 卷積神經網絡實用指南
下載
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