其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数据,以及如何做转换就行。...TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras
TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras可以无缝配合! Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)...
本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新,通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本...
通过具体的例子、很少的理论以及成熟的Python框架:Scikit-Learn、keras和TensorFlow,作者Aurélien Géron通过本书帮助读者掌握构建智能系统所需要的概念和工具。读者从中将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于读者运用所学到的知识,只需要有一些编程经验就行了。
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版) (法)奥雷利安·杰龙 计算机网络·人工智能·0字 完本| 更新时间 本书分为两部分。第一部分,机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分,神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络...
第一部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 因版权原因待上架 (法)奥雷利安·杰龙作者 作家主页 会员 机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第3版) 本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与...
·使用TensorFlow和Keras构建和训练用于计算机视觉、自然语言处理、生成模型和深度强化学习的神经网络。内容简介本书分为两大部分:di一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM...
《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 当阿兰 自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset...