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前 50 名评论人于 2017年3月16日
(1) 掌握本书内容,可从三个维度来看:
A维度:TensorFlow框架和使用
包括TensorFlow编程模型(第1章)、TensorFlow编译和安装(3.1节)、TensorFlow可视化、并行计算、机器学习算法库及相关组件(第9-10章)。

B维度:典型的机器学习算法原理
包括Softmax Regression(3.2节)、自编码器(4.1节)、多层感知机(4.3)、卷积神经网络(5.1)、循环神经网络(7.2和7.3)、Word2Vec(7.1)、深度强化学习(8.1)

C维度:上述机器学习模型的基于TensorFlow 的编码实现。
书中代码是Pyphon语言写的,无程序注释,要求读者熟悉Pyphon。

(2) TensorFlow编程模型的介绍不够系统(第1章)。后续具体机器学习算法如何映射到TensorFlow计算图(computation graph),存在一个断层。

(3) 卷积神经网络(CNN),主要用于图像识别,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,包括AlexNet、VGGNet、Google Inception Net、ResNet。

(4) 循环神经网络(RNN),主要用于自然语言处理和时序数据分析,其介绍内容比较简单,长短时记忆模型(LSTM)的原理介绍不够清晰。

(5) 语言流畅,比较亲和,反映出作者对深度学习原理与实践有较好的理解。

(6) 文字还算严谨。发现一处笔误:p67, “当时” 应为“当然”。

(7) 书后参考文献不够规范,缺少论文的日期信息。

(8) 同一出版社,几乎在同一时间,出版了主题相同,定价一样的另一本书:郑泽宇的《TensorFlow :实战Google深度学习框架》, 不知什么机缘。
22 条评论| 7 个人发现此评论有用. 这条评论对您有用吗?报告滥用情况
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15日
已看,尤其是里面的增强算法系统的讲述了如何进行连续决策,对于想要通过机器学习进行股票择时的朋友很有帮助!
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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29日
很快就收到了黄文坚、唐源写的《实战》,翻看了内容,像书中所说,一本书便掌握谷歌深度学习框架,会仔细研读。给5星好评!!!
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于 2017年3月13日
本书注重实战,每章在介绍了基本理论后,给出了可以马上使用的代码块,还指出了实际使用中的各种坑,强力推荐!
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于 2017年3月30日
TensorFlow这本书内容很丰富,大量的应用示例对我的帮助很大,解答了我心中很多疑惑,也让我对TF应用有更清晰认识,相信对于初步学习和要进一步提高这方面技能的人会很有帮助,感谢及时看到了这本书!
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于 2017年3月31日
书真的很符合我的要求啊!是正版的,纸质和印刷都不错,想买这本书很久了,一直没时间,看到评价不错,就买了,而且比书店的便宜了很多有没有,性价比好高有没有。
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于 2017年3月15日
本书主要介绍TensorFlow深度学习框架的学习与应用,详细介绍了下面使用TensorFlow的8个核心要点,强烈安利的一本书。
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于 2017年3月17日
很好很实用的一本工具书,两位作者深入浅出,化繁为简,推荐相关的朋友阅读。
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