# 介紹
在本書中，我們已經看到 TensorFlow 能夠實現許多模型，但 TensorFlow 可以做更多。本章將向您展示其中的一些內容。我們將首先展示如何使用 TensorBoard 的各個方面，這是 TensorFlow 附帶的一項功能，它允許我們在模型訓練時可視化摘要指標，圖和圖像。本章中的其余秘籍將展示如何使用 TensorFlow 的`group()`函數進行逐步更新。該函數將允許我們實現遺傳算法，執行 k 均值聚類，求解 ODE 系統，甚至創建梯度提升隨機森林。
- TensorFlow 入門
- 介紹
- TensorFlow 如何工作
- 聲明變量和張量
- 使用占位符和變量
- 使用矩陣
- 聲明操作符
- 實現激活函數
- 使用數據源
- 其他資源
- TensorFlow 的方式
- 介紹
- 計算圖中的操作
- 對嵌套操作分層
- 使用多個層
- 實現損失函數
- 實現反向傳播
- 使用批量和隨機訓練
- 把所有東西結合在一起
- 評估模型
- 線性回歸
- 介紹
- 使用矩陣逆方法
- 實現分解方法
- 學習 TensorFlow 線性回歸方法
- 理解線性回歸中的損失函數
- 實現 deming 回歸
- 實現套索和嶺回歸
- 實現彈性網絡回歸
- 實現邏輯回歸
- 支持向量機
- 介紹
- 使用線性 SVM
- 簡化為線性回歸
- 在 TensorFlow 中使用內核
- 實現非線性 SVM
- 實現多類 SVM
- 最近鄰方法
- 介紹
- 使用最近鄰
- 使用基于文本的距離
- 使用混合距離函數的計算
- 使用地址匹配的示例
- 使用最近鄰進行圖像識別
- 神經網絡
- 介紹
- 實現操作門
- 使用門和激活函數
- 實現單層神經網絡
- 實現不同的層
- 使用多層神經網絡
- 改進線性模型的預測
- 學習玩井字棋
- 自然語言處理
- 介紹
- 使用詞袋嵌入
- 實現 TF-IDF
- 使用 Skip-Gram 嵌入
- 使用 CBOW 嵌入
- 使用 word2vec 進行預測
- 使用 doc2vec 進行情緒分析
- 卷積神經網絡
- 介紹
- 實現簡單的 CNN
- 實現先進的 CNN
- 重新訓練現有的 CNN 模型
- 應用 StyleNet 和 NeuralStyle 項目
- 實現 DeepDream
- 循環神經網絡
- 介紹
- 為垃圾郵件預測實現 RNN
- 實現 LSTM 模型
- 堆疊多個 LSTM 層
- 創建序列到序列模型
- 訓練 Siamese RNN 相似性度量
- 將 TensorFlow 投入生產
- 介紹
- 實現單元測試
- 使用多個執行程序
- 并行化 TensorFlow
- 將 TensorFlow 投入生產
- 生產環境 TensorFlow 的一個例子
- 使用 TensorFlow 服務
- 更多 TensorFlow
- 介紹
- 可視化 TensorBoard 中的圖
- 使用遺傳算法
- 使用 k 均值聚類
- 求解常微分方程組
- 使用隨機森林
- 使用 TensorFlow 和 Keras