TensorFlow 2.0卷积神经网络实战

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内容简介

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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