图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现 张平 z-lib.org
康明斯 Paul Kalmar 图解深度学习与神经网络：从张量到TensorFlow实现，他概述了深度学习和神经网络技术，重点讲解了用于训练深度学习模型的TensorFlow（一个开源的Google开发的机器学习运行时），以及张量运算，按照康明斯（Kalman）的建议，这本书可以作为一本对对机器学习和人工神经网络的基本介绍。
通过本书，读者将开始探索机器学习，包括机器学习以及其中使用的张量和TensorFlow技术。首先介绍基本的张量运算，本书阐述了张量的概念的基本概念，要理解更多有关张量的内容。接着，介绍了机器学习基本概念，其中包括监督学习和无监督学习，以及神经网络模型。最后，介绍了TensorFlow技术。它介绍了如何使用TensorFlow实现神经网络模型。
总之，本书全面介绍了张量运算，机器学习和神经网络，以及TensorFlow技术在神经网络模型训练中的应用，此书是深度学习、机器学习和神经网络的理想入门教材。——来源：OpenAI ChatGPT，仅供参考
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