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大纲/内容

7 TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec

7.1 TensorFlow实现Word2Vec

7.2 TensorFlow实现基于LSTM的语言模型

7.3 TensorFlow实现Bidirectional LSTM Classifier

8 TensorFlow实现深度强化学习

8.1 深度强化学习简介

8.2 TensorFlow实现策略网络

8.3 TensorFlow实现估值网络

9 TensorBoard、多GPU并行及分布式并行

9.1 TensorBoard

9.2 多GPU并行

9.3 分布式并行

10 TF.Learn从入门到精通

10.1 分布式Estimator

10.2 深度学习Estimator

10.3 机器学习Estimator

10.4 DataFrame

10.5 监督器Monitors

11 TF.Contrib的其他组件

11.1 统计分布

11.2 Layer模块

11.3 性能分析器tfprof

1 TensorFlow基础

1.1 TensorFlow概要

1.2 TensorFlow编程模型简介

2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比

2.1 主流深度学习框架对比

2.2 各深度学习框架简介

3 TensorFlow第一步

3.1 TensorFlow的编译及安装

3.2 TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字

4 TensorFlow实现自编码器及多层感知机

4.1 自编码器简介

4.2 TensorFlow实现自编码器

4.3 多层感知机简介

4.4 TensorFlow实现多层感知机

5 TensorFlow实现卷积神经网络

5.1 卷积神经网络简介

5.2 TensorFlow实现简单的卷积网络

5.3 TensorFlow实现进阶的卷积网络

6 TensorFlow实现经典卷积神经网络

6.1 TensorFlow实现AlexNet

6.2 TensorFlow实现VGGNet

6.3 TensorFlow实现Google Inception Net

6.4 TensorFlow实现ResNet

6.5 卷积神经网络发展趋势

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