本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中...
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内容简介
本书从人工智能导论入手，阐述人工智能的发展及现状，重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深，循序渐进，从神经元和感知机入手，逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整，内容覆盖面广，介绍了深度学习中常用的模型和算法，助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专业的教材，也可供人工智能领域的技术人员学习使用，还可以作为人工智能研究人员的参考用书。
章节目录
- 第1 章人工智能导论
- 任务1.1 了解人工智能的发展历程
- 任务1.2 理解人工智能、机器学习和深度学习之间的关系
- 任务1.3 了解深度学习的发展与应用情况
- 1.3.1 深度学习的发展
- 1.3.2 深度学习的应用情况
- 本章小结
- 本章习题
- 第2 章Keras 与环境配置
- 任务2.1 配置深度学习开发环境
- 2.1.1 Python 开发环境的搭建
- 2.1.2 Keras 与TensorFlow 的安装
- 任务2.2 快速入门Keras
- 2.2.1 为什么选择Keras
- 2.2.2 搭建Keras 模型
- 本章小结
- 本章习题
- 第3 章机器学习基础
- 任务3.1 了解机器学习
- 3.1.1 为什么要让机器学习
- 3.1.2 机器如何学习
- 3.1.3 机器学习的算法
- 任务3.2 理解回归与分类
- 3.2.1 回归
- 3.2.2 分类
- 任务3.3 理解什么是损失函数
- 3.3.1 损失函数的意义
- 3.3.2 损失函数的种
- 3.3.3 交叉熵损失函数
- 任务3.4 掌握梯度下降算法
- 3.4.1 梯度下降概述
- 3.4.2 学习率
- 3.4.3 梯度下降的形
- 任务3.5 了解机器学习的通用工作流程
- 本章小结
- 本章习题
- 第4 章神经网络基础
- 任务4.1 了解人工神经元
- 4.1.1 生物神经元
- 4.1.2 人工神经元
- 任务4.2 掌握基础的神经网络结构
- 4.2.1 多层感知机模型
- 4.2.2 全连接神经网络
- 任务4.3 使用Python 实现感知机
- 任务4.4 理解激活函数的作用
- 4.4.1 激活函数的意义
- 4.4.2 激活函数的种类
- 本章小结
- 本章习题
- 第5 章反向传播原理
- 任务5.1 计算神经网络的输出
- 任务5.2 掌握反向传播算法
- 5.2.1 反向传播算法的意义
- 5.2.2 反向传播算法的计算
- 任务5.3 使用Python 实现反向传播算法
- 本章小结
- 本章习题
- 第6 章深度神经网络手写体识别
- 任务6.1 掌握使用Keras 构建神经网络的模型
- 6.1.1 顺序模型
- 6.1.2 函数式模型
- 任务6.2 使用手写体识别数据集MNIST
- 任务6.3 深度神经网络解决图像分类问题
- 本章小结
- 本章习题
- 第7 章神经网络优化
- 任务7.1 模型评估
- 7.1.1 选择一个可靠的模型
- 7.1.2 欠拟合和过拟合
- 任务7.2 范数正则化避免过拟合
- 任务7.3 丢弃法避免过拟合
- 任务7.4 掌握改进的优化算法
- 7.4.1 小批量梯度下降
- 7.4.2 小批量随机梯度下降算法的改进
- 本章小结
- 本章习题
- 第8 章卷积神经网络
- 任务8.1 初识卷积神经网络
- 8.1.1 卷积概述
- 8.1.2 与全连接神经网络的对比
- 任务8.2 卷积运算
- 8.2.1 卷积核
- 8.2.2 填充和步幅
- 8.2.3 多通道卷积
- 8.2.4 池化层
- 任务8.3 LeNet 实现图像分类
- 8.3.1 LeNet——开山之作
- 8.3.2 LeNet 进行图像分类
- 本章小结
- 本章习题
- 第9 章卷积神经网络经典结构
- 任务9.1 训练深度卷积神经网络
- 9.1.1 AlexNet
- 9.1.2 图像增广
- 9.1.3 实现AlexNet
- 任务9.2 进一步增加网络的深度
- 9.2.1 VGG 系列
- 9.2.2 应用VGG16 预训练模型进行特征提取
- 任务9.3 认识并行结构的卷积神经网络
- 9.3.1 GoogLeNet
- 9.3.2 Inception 块
- 9.3.3 1×1 的卷积核
- 9.3.4 GoogLeNet 的网络结构
- 任务9.4 把网络深度提升至上百层
- 9.4.1 深度残差网络
- 9.4.2 稠密连接网络
- 本章小结
- 本章习题
- 第10 章循环神经网络
- 任务10.1 对时序数据建模
- 10.1.1 时序数据
- 10.1.2 循环神经网络
- 任务10.2 增加循环神经网络的记忆
- 10.2.1 长短期记忆网络的原理
- 10.2.2 基于LSTM 实现IMDb 电影评论情感分类
- 任务10.3 优化长短期记忆网络
- 10.3.1 GRU 网络
- 10.3.2 基于GRU 实现IMDb 数据预测并与LSTM 对比
- 本章小结
- 本章习题
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Keras深度学习与神经网络是2022年由人民邮电出版社出版,作者肖睿 程鸣萱 编著。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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