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面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书) 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams) (作者)PDF扫描

我们正处在一个激动人心的时代,深度学习作为近年来最具突破性的技术之一,极大地推动了人工智能领域的研究进程,并迅速渗透各行各业,同时带动了一大批如家庭服务机器人、自动驾驶这样的新兴产业。不夸张地说,深度学习技术正在深刻地影响着人们的工作、生活和思维方式。
为了帮助人们更高效地从事深度学习研究和应用,并积极分享其研究成果,优秀的开源深度学习框架如雨后春笋般不断涌现。作为深度学习领域巨擘之一的Google也在2015年11月将自己的第二代分布式机器学习系统TensorFlow开源。虽然发布时间较晚,但凭借Google在业内广泛而巨大的影响力以及顶尖的人工智能研究水平,其代码的简洁性、部署的便利性,以及在学术研究和产品研发两端取得的良好平衡,在极短的时间内便从众多优秀的深度学习框架中脱颖而出,获得了广大开发者的强烈关注。自公开发布以来,TensorFlow始终保持着兼收并蓄的态势,不断地从其他优秀开源框架中汲取优秀特性,在广大研究和开发人员的强力推动下,不断快速迭代并大幅提升代码的效率,平均每周的代码更新量都超过了万行,所形成的社区开创了空前的活跃度。完全可以预见,TensorFlow将长期位列一流开源框架的行列。
虽然TensorFlow的优点数不胜数,但其“不足”也较为突出,那就是其接口过于复杂,对初学者的编程技能和知识水平要求偏高,学习曲线过陡。本书的问世在一定程度上缓解了这个矛盾。本书的几位作者都来自Google的研发一线,他们用自己的宝贵经验,结合众多高质量的代码,生动讲解了TensorFlow的底层原理,并从实战角度介绍了如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。难能可贵的是,他们还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。总之,本书非常适合TensorFlow的入门学习。
需要说明的是,这并不是一本机器学习理论或深度学习的入门读物,阅读本书需要读者对经典机器学习理论和算法、深度卷积网络、循环神经网络的基本原理有初步的了解,并对Python编程和常用的Python库(如NumPy和matplotlib)较为熟悉。另外,本书的代码是基于TensorFlow 0.8版的,译者对0.9版所做的接口变动以“译者注”的形式做了部分说明,并对原书中的一些错误进行了订正。尽管TensorFlow 1.0版已经正式发布,接口升级相比以往任何一版都要更多,但笔者认为读者朋友大可不必过于担忧。只要清楚地掌握了TensorFlow的基本原理和Python编程,并勤于借助互联网,相信接口问题都可迎刃而解。同时,为方便广大读者的学习,原书作者和译者也会抽时间对本书中的实例代码按照TensorFlow最新版本进行升级,请大家关注原出版社和机械工业出版社相关主题的后续图书。
感谢机械工业出版社张梦玲编辑在本书翻译过程中给予的诸多帮助,也感谢家人对我无微不至的关心。
深入理解深度学习,从了解优秀的开源框架开始,愿读者朋友们的TensorFlow学习之旅一帆风顺!

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Article category:编程开发·软件工程

Book views:200

Eidt day:2018-05-06




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