Глубокое обучение (французский), основанный на браузерах (французский), Zeville Профессиональная технологическая сеть сети коммуникация (новая) Синьхуа

Цена: 1 227руб. (¥58.06)

Артикул: 601784696398

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара

<p><img class="desc_anchor" id="desc-module-1" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div style="width: 790.0px;margin: auto;"><img src="https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3376080142/O1CN01ur6AlR1Cv4rBo9QWH_!!3376080142.png" width="790" height="200"></div><table width="750" border="0"><tr><td><img src="https://img.alicdn.com/imgextra/i4/3376080142/O1CN01vCNXcx1Cv4osMKSiD_!!3376080142.png" width="750" height="684" usemap="#map20191115" border="0"></td></tr><tr><td><img src="https://img.alicdn.com/imgextra/i2/3376080142/O1CN01ogyE3f1Cv4oraadAV_!!3376080142.jpg" width="750" height="1035" usemap="#map201911152" border="0"></td></tr></table><map name="map20191115"><area shape="rect" coords="495,556,716,647" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278677&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="261,553,482,644" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278660&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="34,554,255,645" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278685&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="495,456,716,547" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278646&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="260,456,481,547" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278642&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="35,453,256,544" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278525&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="497,355,718,446" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278628&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="261,357,482,448" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278578&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="33,357,254,448" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278546&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="490,260,711,351" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278611&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="267,258,488,349" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1278481&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="6,13,745,177" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1272067&amp;cpp=0"><area shape="rect" coords="37,260,258,351" href="https://meidian.play.m.jaeapp.com/?iid=1224611&amp;cpp=0"></map><map name="map201911152"><area shape="rect" coords="25,58,259,391" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557273494468"><area shape="rect" coords="262,56,503,393" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557262046596"><area shape="rect" coords="501,51,748,397" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557130176418"><area shape="rect" coords="23,388,257,698" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=582989222213"><area shape="rect" coords="264,398,495,696" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557274786278"><area shape="rect" coords="497,401,750,700" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557321111625"><area shape="rect" coords="19,706,257,1039" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557332991028"><area shape="rect" coords="260,711,500,1043" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=557216193625"><area shape="rect" coords="505,708,749,1058" href="https://detail.tmall.com/item.htm?id=558071424688"></map><img class="desc_anchor" id="desc-module-2" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div class="detailpage-top" style="width: 790.0px;margin: 0 auto;font-family: 微软雅黑;font-size: 29.5px;" align="center"><p style="font-size: 48.0px;padding: 10.0px;margin: 0.0px;font-weight: bold;">Глубокое обучение на основе браузера</p><div style="width: 740.0px;margin: 0 auto;padding: 40.0px 0 20.0px 0;color: #666666;" align="left"><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">делать&amp;nbsp;&amp;NBSP;</span><span style="margin-left: 20.0px;">(Франция) Ксавье&amp;Миддот; Бри (Ксавье Бурри) и т. Д.</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">Конечно&amp;nbsp;&amp;NBSP; цена:</span><span style="margin-left: 20.0px;">79</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">вне&amp;Ensp; издание&amp;Encp; Общество:</span><span style="margin-left: 20.0px;">Машиностроительная промышленность Пресса</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">Дата публикации:</span><span style="margin-left: 20.0px;">1 августа 2019 г.</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">Страница&amp;nbsp;&amp;Nbsp; номер:</span><span style="margin-left: 20.0px;">198</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 5.0px 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">Пакет&amp;nbsp;&amp;NBSP; кадр:</span><span style="margin-left: 20.0px;">Оплата в мягкой обложке</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""><div style="padding: 10.0px 0 0 0;"><span style="margin-left: 20.0px;">ISBN:</span><span style="margin-left: 20.0px;">9787111629405</span></div><img style="float: left;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB28iyVhwxlpuFjSszgXXcJdpXa-101450072.png" alt=""></div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-3" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div align="center" style="width: 790.0px;margin: 0 auto;font-size: 29.5px;"><img alt="Оглавление" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB2dGIjcNRDOuFjSZFzXXcIipXa-101450072.png" style="padding: 30.0px 0 0 0;width: 790.0px;"><div align="left" style="width: 650.0px;margin: auto;text-align: left;"><span style="margin-right: 18.0px;">●</span>Переводчик<br>Предисловие<br>Глава глубокое обучение.1<br>1.1 Математические основы глубоких нейронных сетей.1<br>1.1.1 Машина восприятия&amp;mdash;&amp;MDASH; закрытая линейная регрессия.2<br>1.1.2 Multi-Slayer Presception Machine.5<br>1.1.3 Своилка и объединение.5<br>1.1.4 Функция активации.7<br>1.2 Обучение глубоких нейронных сетей.11<br>1.2.1 Важность функции потерь.12<br>1.2.2 регуляризация.12<br>1.2.3 Алгорит обратного распространения.13<br>1.2.4 Метод оптимизации.13<br>1.3 Резюме этой главы.14<br>Глава 2 Архитектура нейронной сети.15<br>2.1 Служба нейронная сеть.15<br> 2.1.1AlexNet.16<br> 2.1.2GoogLeNet.17<br> 2.1.3ResNet.18<br> 2.1.4SqueezeNet.19<br>2.2 повторяющаяся нейронная сеть.22<br> 2.2.1LSTM.23<br> 2.2.2GRU.24<br>2.3<br>2.4 Сводка этой главы.28<br>Глава 3 Javascript Deep Learning Framework.29<br> 3.1TensorFlow.js.29<br>3.1.1 Введение в TensorFlow.js.30<br>3.1.2xor. Проблема.30<br>3.1.3 Решить проблему XOR.32<br>3.1.4 Сетевая архитектура.37<br>3.1.5 Тензор.39<br>3.1.6 Тенсорная работа.40<br>3.1.7 Обучение модели.43<br>3.1.8tensorflow.js Ecology.46<br> 3.2WebDNN.48<br> 3.3Keras.js.51<br>3.4 Сводка этой главы.52<br>Глава 4 Основы JavaScript глубокого обучения.53<br>4.1 Typedarray.53 в JavaScript<br> 4.1.1ArrayBu.er.55<br> 4.1.2DataView.56<br>4.2 Параллелизм в JavaScript.58<br>4.2.1 Цикл событий для JavaScript.58<br>4.2.2 Создайте асинхронную функцию с обещанием.59<br>4.2.3 Использование нового синтаксиса Async/await.61<br>4.2.4 MultiThreading использует WebWorker.64<br>4.2.5 Процедура обработки для приложений глубокого обучения.66<br>4.3 Загрузка ресурсов на процессор/графический процессор.66<br> 4.3.1FetchAPI.67<br>4.3.2 Кодирование тега.69<br>4.3.3 ОДНА-HOT Кодирование.69<br>4.4 Резюме этой главы.70<br>Глава 5 Ускорение GPU на основе WebGL.73<br>5.1 BASICS WEBGL.74<br>5.1.1webgl Workflow.76<br>5.1.2 Fragment Shayer рендеринг.78<br>5.2 Webgl реализует обычные вычисления.85<br>5.2.1 Отладка WebGl.86<br>5.2.2 рендеринг текстуры.87<br>5.2.3 Важность точности.92<br>5.2.4 Оптимизатор.94<br>5.2.5GLSL Development.95<br>5.2.6 Особенность типа плавающей запятой.95<br>5.2.7 потоки от процессора в графический процессор и наоборот. 99<br>5.3 Расчет матрицы с использованием текстуры и шейдера.101<br>5.3.1 Стандартная матричная добавление.101<br>5.3.2 Стандартное умножение матрицы.102<br>5.3.3 Приложение функции активации.103<br>5.3.4 Использование библиотеки Wglmatrix.104<br>5.4 Заявление на распознавание рукописных номеров.105<br>5.4.1 Кодирование данных.105<br>5.4.2 Оптимизация памяти.105<br>5.4.3 Продление распространения.107<br>5.4.4 Попытки.107<br>5.4.5 Оптимизированная производительность.108<br>5.5 Сводка этой главы.109<br>Глава 6 Извлечение данных из браузера.111<br>6.1 Загрузка данных изображения.112<br>6.1.1 Извлечение пикселей из изображений.112<br>6.1.2 Загрузка удаленных ресурсов.114<br>6.1.3 Получить бинарный блок.116<br>6.2 Рендеринг данных пикселей на экран.117<br>6.2.1 Показать изображение.118<br>6.2.2 Рендеринг данных пикселей на холст.119<br>6.2.3 Интерполированные данные изображения.122<br>6.2.4 Формы чертежа на холсте. 124<br>6.3 Доступ камеры, микрофон и динамик.126<br>6.3.1 Захват изображения с веб -камеры.126<br>6.3.2 Запись с помощью микрофона.128<br>6.3.3 Загрузка, декодирование и воспроизведение.<br>6.4 Утилиты в рамках глубокого обучения.131<br> 6.4.1TensorFlow.js.131<br> 6.4.2Keras.js.133<br> 6.4.3WebDNN.133<br>6.5 Сводка этой главы.135<br>Глава 7 Хорошие методы работы данных.137<br>7.1 Deserialization Protobuf.138<br>7.1.1 Анализ параметров модели Caffe.139<br>7.1.2 Анализ графика TensorFlow.141<br>7.1.3 Вещи, которые следует отметить, о точности с плавающей запятой.142<br>7.2 Нарисуйте диаграммы с помощью chart.js.143<br>7.2.1 Исследуйте различные типы диаграмм.144<br>7.2.2 Набор данных конфигурации.146<br>7.2.3 Значение обновления.147<br>7.2.4 Опции и обзор конфигурации.150<br>7.3 рисование набросков с холстом.153<br>7.3.1 Нарисуйте на холсте. 154<br>7.3.2 Извлечение ударов. 158<br>7.4 Рассчитайте диаграмму спектра из микрофона.159<br>7.5 Обнаружение и отслеживание лица.162<br>7.5.1 Отслеживание лиц с jeelizfacefilter.162<br>7.5.2 Используйте Tracking.js для отслеживания лица.163<br>7.5.3 Нативная поддержка обнаружения лица в хроме.165<br>7.6 Резюме этой главы.167<br>ГЛАВА 8 Строите приложение на основе Tensorflow.js.169<br>8.1tensorflow.js реализует распознавание жестов.169<br>8.1.1 Алгоритм Объяснение.170<br>8.1.2tensorflow.js Подготовка проекта.171<br>8.1.3 Компания CNN Classifier.172.<br>8.1.4tensorflow.js Итеративное обучение.173<br>8.1.5 Сводка.176<br>8.2tensorflow.js реализует генерацию текста.176<br>8.2.1 Алгоритм Объяснение.176<br>8.2.2keras Model.177<br>8.2.3 Преобразовать модель кераса в модель tensorflow.js.178<br>8.2.4 Подготовка проекта.178<br>8.2.5 Импорт модели Keras в Tensorflow.js.179<br>8.2.6tensorflow.js Итеративное обучение.179<br>8.2.7 Конструирование ввода модели.181<br>8.2.8 Прогнозирование модели.183<br>8.2.9 Выходная выборка модели.184<br>8.2.10 Сводка.186<br>8.3tensorflow.js реализует снижение шума изображения. 186<br>8.3.1 Алгоритм Объяснение.187<br>8.3.2 Конвертировать модель кераса в модель Tensorflow.js.188<br>8.3.3 Подготовка проекта.189<br>8.3.4 Инициализация.190<br>8.3.5 Процесс применения.190<br>8.3.6 Загрузка теста цифровых картин.191<br>8.3.7 Обновление шума.193<br>8.3.8 Сгенерировать картинки деформации.194<br>8.3.9 Снижение шума изображения.195<br>8.3.10 Функция инициализации.196<br>8.3.11 Резюме.197<br>8.4 Сводка этой главы.197<br>8.5 Окончательный вывод.198<br></div></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-4" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div class="detailpage-content" style="background: #a4a4a4;color: #fefeff;padding: 20.0px 0;width: 790.0px;margin: 0 auto;font-family: 微软雅黑;font-size: 29.5px;" align="center"><img style="width: 790.0px;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i4/101450072/TB2uhKJhB0kpuFjSsppXXcGTXXa-101450072.png" alt="Пунктирное содержание"><p style="font-size: 40.0px;font-weight: bold;padding: 0.0px;margin: 0.0px;">краткое введение</p><img style="width: 790.0px;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i2/101450072/TB2LvCmhxXkpuFjy0FiXXbUfFXa-101450072.png" alt=""><p style="text-indent: 2.0em;line-height: 44.17px;width: 715.0px;margin: 0 auto;text-align: left;">Эта книга представляет собой трансграничную работу между веб-разработкой и глубоким обучением. Извлечение и работу данных на основе браузера, а также практическое применение tensorflow.js.Каждая глава оснащена полными примерами кода и визуальными эффектами, которые легко выучить.Он также подробно вводит важные модули Tensorflow.js tfjs-core, tfjs-layers, tfjs-node, tfjs-converter и т. Д.</p></div><img class="desc_anchor" id="desc-module-5" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><div class="detailpage-intro" style="width: 790.0px;margin: 0 auto;font-family: 微软雅黑;font-size: 29.5px;" align="center"><img style="padding: 30.0px 0 0 0;width: 790.0px;" src="https://img.alicdn.com/imgextra/i1/101450072/TB2_vN_hwJkpuFjSszcXXXfsFXa-101450072.jpg" alt="Краткое содержание"><p style="text-indent: 2.0em;line-height: 44.17px;width: 715.0px;margin: 0 auto;text-align: left;">                                         &amp;NBSP;</p></div></p>

Продавец:读者图书专营店

Рейтинг:

Всего отзывов:0

Положительных:0

Добавить в корзину

Другие товары этого продавца

¥20.74439руб.

¥ 124.1 106.772 257руб.

¥63.71 346руб.

¥51.11 080руб.

Информация о товаре
Фотографии

Глубокое обучение на основе браузера

делать &NBSP;(Франция) Ксавье&Миддот; Бри (Ксавье Бурри) и т. Д.

Конечно &NBSP; цена:79

вне&Ensp; издание&Encp; Общество:Машиностроительная промышленность Пресса

Дата публикации:1 августа 2019 г.

Страница &Nbsp; номер:198

Пакет &NBSP; кадр:Оплата в мягкой обложке

ISBN:9787111629405

●Переводчик
Предисловие
Глава глубокое обучение.1
1.1 Математические основы глубоких нейронных сетей.1
1.1.1 Машина восприятия—&MDASH; закрытая линейная регрессия.2
1.1.2 Multi-Slayer Presception Machine.5
1.1.3 Своилка и объединение.5
1.1.4 Функция активации.7
1.2 Обучение глубоких нейронных сетей.11
1.2.1 Важность функции потерь.12
1.2.2 регуляризация.12
1.2.3 Алгорит обратного распространения.13
1.2.4 Метод оптимизации.13
1.3 Резюме этой главы.14
Глава 2 Архитектура нейронной сети.15
2.1 Служба нейронная сеть.15
2.1.1AlexNet.16
2.1.2GoogLeNet.17
2.1.3ResNet.18
2.1.4SqueezeNet.19
2.2 повторяющаяся нейронная сеть.22
2.2.1LSTM.23
2.2.2GRU.24
2.3
2.4 Сводка этой главы.28
Глава 3 Javascript Deep Learning Framework.29
3.1TensorFlow.js.29
3.1.1 Введение в TensorFlow.js.30
3.1.2xor. Проблема.30
3.1.3 Решить проблему XOR.32
3.1.4 Сетевая архитектура.37
3.1.5 Тензор.39
3.1.6 Тенсорная работа.40
3.1.7 Обучение модели.43
3.1.8tensorflow.js Ecology.46
3.2WebDNN.48
3.3Keras.js.51
3.4 Сводка этой главы.52
Глава 4 Основы JavaScript глубокого обучения.53
4.1 Typedarray.53 в JavaScript
4.1.1ArrayBu.er.55
4.1.2DataView.56
4.2 Параллелизм в JavaScript.58
4.2.1 Цикл событий для JavaScript.58
4.2.2 Создайте асинхронную функцию с обещанием.59
4.2.3 Использование нового синтаксиса Async/await.61
4.2.4 MultiThreading использует WebWorker.64
4.2.5 Процедура обработки для приложений глубокого обучения.66
4.3 Загрузка ресурсов на процессор/графический процессор.66
4.3.1FetchAPI.67
4.3.2 Кодирование тега.69
4.3.3 ОДНА-HOT Кодирование.69
4.4 Резюме этой главы.70
Глава 5 Ускорение GPU на основе WebGL.73
5.1 BASICS WEBGL.74
5.1.1webgl Workflow.76
5.1.2 Fragment Shayer рендеринг.78
5.2 Webgl реализует обычные вычисления.85
5.2.1 Отладка WebGl.86
5.2.2 рендеринг текстуры.87
5.2.3 Важность точности.92
5.2.4 Оптимизатор.94
5.2.5GLSL Development.95
5.2.6 Особенность типа плавающей запятой.95
5.2.7 потоки от процессора в графический процессор и наоборот. 99
5.3 Расчет матрицы с использованием текстуры и шейдера.101
5.3.1 Стандартная матричная добавление.101
5.3.2 Стандартное умножение матрицы.102
5.3.3 Приложение функции активации.103
5.3.4 Использование библиотеки Wglmatrix.104
5.4 Заявление на распознавание рукописных номеров.105
5.4.1 Кодирование данных.105
5.4.2 Оптимизация памяти.105
5.4.3 Продление распространения.107
5.4.4 Попытки.107
5.4.5 Оптимизированная производительность.108
5.5 Сводка этой главы.109
Глава 6 Извлечение данных из браузера.111
6.1 Загрузка данных изображения.112
6.1.1 Извлечение пикселей из изображений.112
6.1.2 Загрузка удаленных ресурсов.114
6.1.3 Получить бинарный блок.116
6.2 Рендеринг данных пикселей на экран.117
6.2.1 Показать изображение.118
6.2.2 Рендеринг данных пикселей на холст.119
6.2.3 Интерполированные данные изображения.122
6.2.4 Формы чертежа на холсте. 124
6.3 Доступ камеры, микрофон и динамик.126
6.3.1 Захват изображения с веб -камеры.126
6.3.2 Запись с помощью микрофона.128
6.3.3 Загрузка, декодирование и воспроизведение.
6.4 Утилиты в рамках глубокого обучения.131
6.4.1TensorFlow.js.131
6.4.2Keras.js.133
6.4.3WebDNN.133
6.5 Сводка этой главы.135
Глава 7 Хорошие методы работы данных.137
7.1 Deserialization Protobuf.138
7.1.1 Анализ параметров модели Caffe.139
7.1.2 Анализ графика TensorFlow.141
7.1.3 Вещи, которые следует отметить, о точности с плавающей запятой.142
7.2 Нарисуйте диаграммы с помощью chart.js.143
7.2.1 Исследуйте различные типы диаграмм.144
7.2.2 Набор данных конфигурации.146
7.2.3 Значение обновления.147
7.2.4 Опции и обзор конфигурации.150
7.3 рисование набросков с холстом.153
7.3.1 Нарисуйте на холсте. 154
7.3.2 Извлечение ударов. 158
7.4 Рассчитайте диаграмму спектра из микрофона.159
7.5 Обнаружение и отслеживание лица.162
7.5.1 Отслеживание лиц с jeelizfacefilter.162
7.5.2 Используйте Tracking.js для отслеживания лица.163
7.5.3 Нативная поддержка обнаружения лица в хроме.165
7.6 Резюме этой главы.167
ГЛАВА 8 Строите приложение на основе Tensorflow.js.169
8.1tensorflow.js реализует распознавание жестов.169
8.1.1 Алгоритм Объяснение.170
8.1.2tensorflow.js Подготовка проекта.171
8.1.3 Компания CNN Classifier.172.
8.1.4tensorflow.js Итеративное обучение.173
8.1.5 Сводка.176
8.2tensorflow.js реализует генерацию текста.176
8.2.1 Алгоритм Объяснение.176
8.2.2keras Model.177
8.2.3 Преобразовать модель кераса в модель tensorflow.js.178
8.2.4 Подготовка проекта.178
8.2.5 Импорт модели Keras в Tensorflow.js.179
8.2.6tensorflow.js Итеративное обучение.179
8.2.7 Конструирование ввода модели.181
8.2.8 Прогнозирование модели.183
8.2.9 Выходная выборка модели.184
8.2.10 Сводка.186
8.3tensorflow.js реализует снижение шума изображения. 186
8.3.1 Алгоритм Объяснение.187
8.3.2 Конвертировать модель кераса в модель Tensorflow.js.188
8.3.3 Подготовка проекта.189
8.3.4 Инициализация.190
8.3.5 Процесс применения.190
8.3.6 Загрузка теста цифровых картин.191
8.3.7 Обновление шума.193
8.3.8 Сгенерировать картинки деформации.194
8.3.9 Снижение шума изображения.195
8.3.10 Функция инициализации.196
8.3.11 Резюме.197
8.4 Сводка этой главы.197
8.5 Окончательный вывод.198

краткое введение

Эта книга представляет собой трансграничную работу между веб-разработкой и глубоким обучением. Извлечение и работу данных на основе браузера, а также практическое применение tensorflow.js.Каждая глава оснащена полными примерами кода и визуальными эффектами, которые легко выучить.Он также подробно вводит важные модули Tensorflow.js tfjs-core, tfjs-layers, tfjs-node, tfjs-converter и т. Д.

&NBSP;