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主要介紹如何使用 TensorFlow 框架進行深度學習系統的構建。涉及卷積神經網絡、循環神經網絡等核心的技術，並介紹了用於圖像數據和文本序列數據的模型。給出了分布式深度學習系統在TensorFlow 下的構建過程以及如何將訓練後的模型導出和部署的方法。
如圖：
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TensorFlow 學習指南：深度學習系統構建詳解
內容簡介 面向廣泛的技術受眾（從資料科學家、工程師到學生和研究人員），本書介紹了 TensorFlow 的基本原理和實踐方法。從 TensorFlow 中的一些基本示例開始，深入探討諸如神經網路體系結構、TensorBoard 視覺化、TensorFlow 抽象庫和多執行緒輸入管道等主題。閱讀本書
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機器學習8：深度學習——全連線
深度模型最直觀的解釋就是多層網路，最簡單的深度模型是全連線。深度網路的每個全連線層其實質就是一個邏輯迴歸模型，每層包括線性函式與啟用函式。如圖所示： ——全連線細節展示，每一層都是,表示sigmod函式。 ——全連線模型 通過多層組合，可以得到如下的解析模型： 對於模型中的隱藏