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TensorFlow深度學習及實踐

為了解決google翻譯語音輸出的問題，作者梁佩瑩 這樣論述：

TensorFlow是2015年年底開源的一套深度學習框架，也是目前最活躍的深度學習框架之一。《TensorFlow深度學習及實踐》從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow的基本框架、原理、原始程式碼和實現等各個方面，其目的在於降低學習門檻，為讀者解決問題提供詳細的方法和指導。《TensorFlow深度學習及實踐》主要內容包括：人工智能簡介，TesnorFlow的環境搭建、視覺化、基礎知識、聚類分析、回歸分析、支持向量機，TensorFlow實現卷積神經網路、迴圈神經網路、深度神經網路等。 《TensorFlow深度學習及實踐》適合作為對深度學習感興趣的初學者的參考用書，也適合作為人工

智能、電腦等相關專業深度學習課程的教材。     第1章 人工智能簡介 1.1什麼是人工智能 1.2AlphaGo的原理簡介 1.2.1MCTS演算法 1.2.2AlphaGo的基本原理 1.3什麼是深度學習 1.4深度學習的方法 1.5TensorFlow是什麼 1.5.1TensorFlow的特點 1.5.2TensorFlow的使用公司和使用物件 1.5.3為什麼Google要開源這個神器 1.6其他深度學習框架 1.7小結 1.8習題 第2章 TensorFlow環境搭建 2.1安裝環境介紹 2.1.1CUDA簡介 2.1.2cuDNN簡介 2.1.3查看GPU信

息 2.2安裝TensorFlow 2.2.1下載TensorFlow 2.2.2基於pip的安裝 2.2.3基於Java的安裝 2.2.4從原始程式碼安裝 2.3其他模組 2.3.1numpy模組 2.3.2matplotlib模組 2.3.3jupyter模組 2.3.4scikitimage模組 2.3.5librosa模組 2.3.6nltk模組 2.3.7keras模組 2.3.8tflearn模組 2.4文字編輯器 2.4.1Geany 2.4.2SublimeText 2.4.3IDLE 2.4.4PyCharm 2.5TensorFlow測試樣本 2.6小結 2.7習題 第

3章 TensorFlow視覺化 3.1PlayGround 3.1.1數據 3.1.2特徵 3.1.3隱藏層 3.1.4輸出 3.2TensorBoard 3.3TensorBoard代碼 3.4小結 3.5習題 第4章 TensorFlow基礎知識 4.1張量 4.1.1張量的屬性 4.1.2張量的創建 4.1.3TensorFlow的互動式運行 4.2資料流程圖 4.3操作 4.4會話 4.5變數 4.5.1初始化 4.5.2形變 4.5.3資料類型與維度 4.5.4其他操作 4.5.5共用變數 4.6矩陣的創建與操作 4.7模型的保存與讀取 4.7.1保存模型 4.7.2載入模型 4

.7.3從磁片讀取資訊 4.8批標準化 4.9使用GPU 4.9.1指定GPU設備 4.9.2指定GPU的顯存佔用 4.10神經元函數 4.10.1啟動函數 4.10.2卷積函數 4.10.3分類函數 4.11優化方法 4.12佇列與執行緒 4.12.1佇列 4.12.2佇列管理器 4.12.3執行緒和協調器 4.13讀取資料來源 4.13.1placeholder填充數據 4.13.2檔讀入資料 4.13.3預先讀入記憶體方式 4.14創建分類器 4.15小結 4.16習題 第5章 TensorFlow聚類分析 5.1無監督學習 5.2聚類的概念 5.3k均值聚類演算法 5.3.1k均值聚

類演算法反覆運算判據 5.3.2k均值聚類演算法的機制 5.3.3k均值聚類演算法的優缺點 5.3.4k均值聚類演算法的實現 5.4k最近鄰演算法 5.4.1實例分析 5.4.2k最近鄰演算法概述 5.4.3模型和三要素 5.4.4kNN演算法的不足 5.5k均值聚類演算法的典型應用 5.5.1實例：對人工資料集使用k均值聚類演算法 5.5.2實例：對人工資料集使用k最近鄰演算法 5.5.3實例：對圖像識別使用k最近鄰演算法 5.6小結 5.7習題 第6章 TensorFlow回歸分析 6.1求逆矩陣 6.2矩陣分解 6.3實例：TensorFlow實現線性回歸演算法 6.4選擇損失函數 6

.4.1最小化損失函數 6.4.2實例：TensorFlow實現線性回歸損失函數 6.5TensorFlow的其他回歸演算法 6.5.1戴明回歸演算法 6.5.2嶺回歸與lasso回歸演算法 6.5.3彈性網路回歸演算法 6.6邏輯回歸分析 6.6.1邏輯回歸 6.6.2損失函數 6.6.3實例：TensorFlow實現邏輯回歸演算法 6.7小結 6.8習題 第7章 TensorFlow支持向量機 7.1支持向量機簡介 7.1.1幾何間隔和函數間隔 7.1.2最大化間隔 7.1.3軟間隔 7.1.4SMO演算法 7.1.5核函數 7.1.6實例：TensorFlow實現支持向量機 7.2非線

性支援向量機 7.2.1風險最小化 7.2.2VC維 7.2.3結構風險最小化 7.2.4鬆弛變數 7.2.5實例：TensorFlow實現非線性支援向量機 7.3實例：TensorFlow實現多類支持向量機 7.4小結 7.5習題 第8章 深度神經網路基礎知識 8.1神經元 8.1.1神經元的結構 8.1.2神經元的功能 8.2簡單神經網路 8.3深度神經網路 8.4梯度下降 8.4.1批量梯度下降法 8.4.2隨機梯度下降法 8.4.3小批量梯度下降法 8.4.4實例：梯度下降法 8.5前向傳播 8.5.1前向傳播演算法數學原理 8.5.2DNN的前向傳播演算法 8.6後向傳播 8.6.

1求導鏈式法則 8.6.2後向傳播演算法思路 8.6.3後向傳播演算法的計算過程 8.6.4實例：實現一個簡單的二值分類演算法 8.7優化函數 8.7.1隨機梯度下降優化法 8.7.2動量優化法 8.7.3Adagrad優化法 8.7.4Adadelta優化法 8.7.5Adam優化法 8.8實例：TensorFlow實現簡單深度神經網路 8.9小結 8.10習題 第9章 TensorFlow實現卷積神經網路 9.1卷積神經網路的概述 9.1.1什麼是卷積神經網路 9.1.2為什麼要用卷積神經網路 9.1.3卷積神經網路的結構 9.1.4實例：簡單卷積神經網路的實現 9.2卷積神經網路的函數

9.3AlexNet 9.4TensorFlow實現ResNet 9.4.1ResNet的基本原理 9.4.2實例：TensorFlow實現ResNet 9.5TesnorFlow卷積神經網路的典型應用 9.6反卷積神經網路 9.6.1反卷積原理 9.6.2反卷積操作 9.6.3實例：TensorFlow實現反卷積 9.6.4反池化原理 9.6.5實例：TensorFlow實現反池化 9.6.6偏導計算 9.6.7梯度停止 9.7深度學習的訓練技巧 9.7.1優化卷積核技術 9.7.2多通道卷積技術 9.8小結 9.9習題 第10章 TensorFlow實現迴圈神經網路 10.1迴圈神經網

路的概述 10.1.1迴圈神經網路的結構 10.1.2實例：簡單迴圈神經網路的實現 10.2長短時記憶網路 10.2.1LSTM的網路結構 10.2.2LSTM的前向計算 10.2.3實例：LSTM的實現 10.3自然語言建模 10.4實例：BiRNN實現語音辨識 10.4.1語音辨識背景 10.4.2獲取並整理樣本 10.4.3訓練模型 10.5Seq2Seq任務 10.5.1Seq2Seq任務介紹 10.5.2EncoderDecoder框架 10.5.3實例：TensorFlow實現Seq2Seq翻譯 10.5.4實例：比特幣市場的分析與預測 10.6小結 10.7習題 第11章 T

ensorFlow實現深度神經網路 11.1深度神經網路的起源 11.2模型介紹 11.2.1AlexNet模型 11.2.2VGG模型 11.2.3GoogleNet模型 11.2.4殘差網路 11.2.5Inception ResNet v2結構 11.2.6其他的深度神經網路結構 11.3實例：VGG藝術風格轉移 11.4生成式對抗網路 11.4.1GAN的理論知識 11.4.2生成式模型的應用 11.4.3discriminator和generator損失計算 11.4.4基於深度卷積的GAN 11.4.5指定類別生成類比樣本的GAN 11.5實例：構建InfoGAN生成MNIST類比

資料 11.6小結 11.7習題 參考文獻

google翻譯語音輸出進入發燒排行的影片

筆錄系統文件自動化技術開發與應用

為了解決google翻譯語音輸出的問題，作者謝弦諺 這樣論述：

研究指出警察於製作犯罪嫌疑人或被告筆錄時，經常面臨立場、角色、法律用語與時間的挑戰，筆錄採用例稿的樣式，可以減輕司法警察的工作負擔，本研究以內政部移民署縣市專勤隊的觀點，在執行調查、逮捕、收容、移送、強制驅逐出國等業務，相對應的調查筆錄製作亦占用相當的業務量，運用開發工具，製作筆錄例稿範本，建置語音、鍵盤與手寫輸入介面，建立筆錄範例資料庫與文件輸出模組，提供外籍移工與非法移民筆錄製作之工具；據本研究受測結果顯示，鍵盤輸入完成時間低於手寫或語音輸入，成因係自動演算法，系統得自行選出關鍵語句，減少受測者自行單獨選字機會，以降低輸入完成時間，透過本研究之系統架構，進行數據統計分析，並利用演算法，自

動存取使用者輸入習慣，建立常用片語與快捷鍵製成筆錄，達增進行政效率，減少紙張及行政浪費，以期作為未來移民署可建置改善流程之參考。

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決google翻譯語音輸出的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

基於自然語言轉換SQL之資料庫語音查詢機器人

為了解決google翻譯語音輸出的問題，作者徐志奇 這樣論述：

隨著資料庫的資料日益增加，資料的複雜度也逐漸提升，以過往的查詢方式，過去的查詢是手動的點選網頁方式，需要倚賴使用者對問題的了解程度，而且需要自行篩選條件，才能得知答案，不但浪費時間，也增加操作的複雜度。 因此，利用人工智慧的技術，提供一個直覺化和方便性的查詢方式，讓使用者省時方便得到想要的查詢結果，便成為很重要的研究議題。本論文採用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的技術，利用深度神經網路建立模型，將自然語言轉換成對應的資料庫SQL語法。讓使用者輸入時，只要以語音來隨意輸入詢問的語句，我們深度學習的模型便能將語音轉成文字，再將文字轉換成資料

庫相對應的「欄位」、「關係」與「值」的查詢欄位，最後轉換成SQL的語法，查詢到使用者需要的正確結果。