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【简介】本书前两章介绍了TensorFlow的基础知识和概念;第3章和第4章介绍了简单的示例及全连接神经网络;第5章和第6章介绍了基础的卷积神经网络,以及目前比较经典的AlexNet、VGGNet、Inception Net和ResNet;第7章介绍了Word2Vec、RNN和LSTM;第8章介绍了强化学习,以及基于深度学习的策略网络和估值网络;第9章介绍了TensorBoard、单机多GPU并行,以及分布式并行;最后两章介绍了TF Learn及其他TensorFlow辅助组件。
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