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前 500 名评论人于 2017年5月4日
电子工业出版社差不多同时出了两本TensorFlow的书,作者都是TensorFlow方向的专业人士,这一本偏应用,对经典的网络模型讲解较多(比如2012年划时代的AlexNet)。两本书都买了,另一本还是一印,如果两本书初印的数量相等,大致可以猜测,大部分读者对深度学习有相当程度了解,更偏向实用。和一个数学专业的同事聊起来这两本书,ta觉得只要看官方文档就可以了,我倒是觉得哪怕从效率的角度出发,也应该买书。

孟庆祥有个观点,第一流的需求推动第一流的公司发展,看起来在图书领域也是成立的。以前第一流的IT需求在美国,技术领域经典图书也以美国为主,现在国内也有第一流的需求了,然后就有一些很专业的技术图书、作者进入大家的视野。
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于 2017年5月18日
前面两章随便对比下不同的机器学习框架,第三章开始直接就是翻译TensorFlow官方教程,这都能出书?
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于 2017年5月4日
和官方文档相比,基本没有新内容,建议大家直接看TensorFlow官网
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于 2017年3月26日
和另一本实战的书有些部分内容是重叠的,但那本书更透彻些
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于 2017年3月29日
非常好的一本书,内容写的非常透彻!好评!
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于 2017年3月30日
由简入繁,深入解析,很好理解。。。
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于 2017年3月26日
内容精炼,很不错,正是我需要的。 深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络 , 讲解了诸如卷积神经网络、循环神经网络、强化学习、自编码器等深度学习知识,使得不懂深度学习的人也可以入门!容易理解!!!强烈推荐!!!
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于 2017年3月28日
书比想象中薄,但是挺好用的,原理讲的浅显易懂,代码也解释得很清楚。尤其是:卷积神经网络(CNN),其介绍最为详细(第5、6章,共85页), 其中,全球著名的图像识别挑战赛ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)近几年的冠亚军神经网络模型都一一介绍了,非常系统。强烈推荐此书。
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于 2017年3月15日
代码解释的很详细,而且大部分都是根据1.0的版本写的代码。
书的内容由浅入深,并且可以快速上手实践,非常推荐大家购买。
当然也有一点点遗憾就是tensorflow一些常用的API没有讲到。
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于 2017年3月13日
内容充实,书中代码基于0.1,详细解释了AutoEncoder,MLP,CNN,RNN,LSTM,深度强化学习。。。真的很适合tensorflow学习者,会推荐给朋友的
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