编辑推荐
深度学习基础入门，实践PyTorch框架，涵盖神经网络、迁移学习等。
内容简介
本书共分为7章，从深度学习基础入手，介绍深度学习中的基本概念及涉及的基本数学知识，引领读者动手搭建实现深度学习的PyTorch框架，讲解PyTorch 程序设计基础，解析深度学习中常用的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、迁移学习等，并把这些网络模型展现在PyTorch框架下。本书每章都配有小结，总结本章重点、难点。第一章配有练习，使读者巩固所学知识。第二章到第七章配有实验，为读者课后练习提供素材。通过学习本书，读者可对深度学习有清晰的初步认识，能够完成简单的深度学习技术在PyTorch框架下的实现。本书可作为数据科学与大数据、人工智能、机器人工程等专业深度学习相关课程的教材，也可作为相关研究人员的参考用书。
章节目录
封面
版权信息
内容简介
前言
第1章 深度学习基础
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.1.1 人工智能简介
1.1.2 机器学习简介
1.1.3 深度学习简介
1.2 深度学习的三大核心要素
1.3 神经元与深度神经网络
1.4 神经网络中常用的激励函数
1.5 深度学习的优势
1.6 常用的深度学习框架
本章小结
习题
第2章 深度学习框架PyTorch的安装
2.1 PyTorch介绍
2.2 Windows系统中PyTorch的配置
2.2.1 安装Python
2.2.2 PyTorch环境搭建
2.3 Linux系统中PyTorch的配置
2.3.1 安装虚拟机
2.3.2 Python环境配置
2.3.3 PyTorch环境搭建
2.4 PyTorch开发工具
2.4.1 IDLE
2.4.2 PyCharm
本章小结
习题
实验
第3章 PyTorch基础
3.1 Tensor的定义
3.2 Tensor的创建
3.3 Tensor的形状调整
3.4 Tensor的简单运算
3.5 Tensor的比较
3.6 Tensor的数理统计
3.7 Tensor与NumPy的互相转换
3.8 Tensor的降维和增维
3.9 Tensor的裁剪
3.10 Tensor的索引
3.11 把Tensor移到GPU上
本章小结
习题
实验
第4章 线性回归和逻辑回归
4.1 回归
4.2 线性回归
4.3 一元线性回归的代码实现
4.4 梯度及梯度下降法
4.4.1 梯度
4.4.2 梯度下降法
4.5 多元线性回归的代码实现
4.6 逻辑回归概述
4.6.1 逻辑回归
4.6.2 逻辑回归中的损失函数
4.6.3 逻辑回归的代码实现
本章小结
习题
实验
第5章 全连接神经网络
5.1 全连接神经网络概述
5.2 多分类问题
5.3 Softmax函数与交叉熵
5.4 反向传播算法
5.4.1 链式求导法则
5.4.2 反向传播算法实例
5.4.3 Sigmoid函数实例
5.5 计算机视觉工具包torchvision
5.6 全连接神经网络实现多分类
5.6.1 定义全连接神经网络
5.6.2 全连接神经网络识别MNIST手写数字
本章小结
习题
实验
第6章 卷积神经网络
6.1 前馈神经网络
6.2 卷积神经网络的原理
6.2.1 卷积层
6.2.2 池化层
6.3 卷积神经网络的代码实现
6.4 LeNet-5模型
6.4.1 LeNet-5模型的架构
6.4.2 CIFAR 10数据集
6.4.3 LeNet-5模型的代码实现
6.5 VGGNet模型
6.5.1 VGGNet模型简介
6.5.2 VGGNet模型的代码实现
6.6 ResNet模型
6.6.1 ResNet模型简介
6.6.2 ResNet模型残差学习单元的代码实现
本章小结
习题
实验
第7章 循环神经网络
7.1 循环神经网络概述
7.2 循环神经网络的原理
7.3 长短时记忆神经网络
7.3.1 长短时记忆神经网络的原理
7.3.2 长短时记忆神经网络实例1
7.3.3 长短时记忆神经网络实例2
本章小结
习题
实验
第8章 生成式对抗网络
8.1 生成式对抗网络概述
8.1.1 生成式对抗网络的原理
8.1.2 生成式对抗网络的代码实现
8.2 条件生成式对抗网络
8.3 最小二乘生成式对抗网络
本章小结
习题
实验
附录A 部分习题与实验参考答案
A.1 第1章习题与实验参考答案
A.2 第2章习题与实验参考答案
A.2.1 习题参考答案
A.2.2 实验参考答案
A.3 第3章习题与实验参考答案
A.3.1 习题参考答案
A.3.2 实验参考答案
A.4 第4章习题与实验参考答案
A.4.1 习题参考答案
A.4.2 实验参考答案
A.5 第5章习题与实验参考答案
A.5.1 习题参考答案
A.5.2 实验参考答案
A.6 第6章习题与实验参考答案
A.6.1 习题参考答案
A.6.2 实验参考答案
A.7 第7章习题与实验参考答案
A.7.1 习题参考答案
A.7.2 实验参考答案
A.8 第8章习题与实验参考答案
A.8.1 习题参考答案
A.8.2 实验参考答案
参考文献
封底
深度学习实践教程是2020年由电子工业出版社出版,作者吴微。
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