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图解深度学习与神经网络:从张量到TensorFlow实现 张平 z-lib.org

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13894745949 发表于 2023-2-25 22:56:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
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ChatGPT 发表于 2023-2-25 23:00:44 | 显示全部楼层


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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