# TensorFlow 的方式
在本章中，我们将介绍 TensorFlow 如何运作的关键组件。然后，我们将它们组合在一起以创建一个简单的分类器并评估结果。到本章结束时，您应该了解以下内容：
* 计算图中的操作
* 分层嵌套操作
* 使用多个层
* 实现损失函数
* 实现反向传播
* 使用批量和随机训练
* 把所有东西结合在一起
* 评估模型
- TensorFlow 入门
- 介绍
- TensorFlow 如何工作
- 声明变量和张量
- 使用占位符和变量
- 使用矩阵
- 声明操作符
- 实现激活函数
- 使用数据源
- 其他资源
- TensorFlow 的方式
- 介绍
- 计算图中的操作
- 对嵌套操作分层
- 使用多个层
- 实现损失函数
- 实现反向传播
- 使用批量和随机训练
- 把所有东西结合在一起
- 评估模型
- 线性回归
- 介绍
- 使用矩阵逆方法
- 实现分解方法
- 学习 TensorFlow 线性回归方法
- 理解线性回归中的损失函数
- 实现 deming 回归
- 实现套索和岭回归
- 实现弹性网络回归
- 实现逻辑回归
- 支持向量机
- 介绍
- 使用线性 SVM
- 简化为线性回归
- 在 TensorFlow 中使用内核
- 实现非线性 SVM
- 实现多类 SVM
- 最近邻方法
- 介绍
- 使用最近邻
- 使用基于文本的距离
- 使用混合距离函数的计算
- 使用地址匹配的示例
- 使用最近邻进行图像识别
- 神经网络
- 介绍
- 实现操作门
- 使用门和激活函数
- 实现单层神经网络
- 实现不同的层
- 使用多层神经网络
- 改进线性模型的预测
- 学习玩井字棋
- 自然语言处理
- 介绍
- 使用词袋嵌入
- 实现 TF-IDF
- 使用 Skip-Gram 嵌入
- 使用 CBOW 嵌入
- 使用 word2vec 进行预测
- 使用 doc2vec 进行情绪分析
- 卷积神经网络
- 介绍
- 实现简单的 CNN
- 实现先进的 CNN
- 重新训练现有的 CNN 模型
- 应用 StyleNet 和 NeuralStyle 项目
- 实现 DeepDream
- 循环神经网络
- 介绍
- 为垃圾邮件预测实现 RNN
- 实现 LSTM 模型
- 堆叠多个 LSTM 层
- 创建序列到序列模型
- 训练 Siamese RNN 相似性度量
- 将 TensorFlow 投入生产
- 介绍
- 实现单元测试
- 使用多个执行程序
- 并行化 TensorFlow
- 将 TensorFlow 投入生产
- 生产环境 TensorFlow 的一个例子
- 使用 TensorFlow 服务
- 更多 TensorFlow
- 介绍
- 可视化 TensorBoard 中的图
- 使用遗传算法
- 使用 k 均值聚类
- 求解常微分方程组
- 使用随机森林
- 使用 TensorFlow 和 Keras