TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线，进行机器学习，书中每章...
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内容简介
本书摒弃了枯燥的理论推导，以大量实战应用案例及知识模块等内容帮助机器学习领域的初、中级程序员踏实通过深度学习的技术门槛，切实提升开发技能，积累开发经验。实战应用案例丰富，深入浅出地解析深度学习的方法论和深度学习实战应用是本书的最大特色，全书详细讲述了深度学习中涉及的神经网络基础知识、方法论解析与核心技术；同时从12个落地实践角度阐述了深度学习的实践应用。此外，本书中所有案例的代码程序均可以运行，读者按照相应说明，即可得到预期效果，希望本书的努力可以为读者在深度学习领域提供一定帮助，这就是我们最大的动力与追求。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 第1篇 深度学习入门篇
- 第0章 引言：从人工智能到深度学习
- 0.1 人工智能与机器学习
- 0.1.1 人工智能
- 【知识扩容】大数据带来的挑战
- 0.1.2 机器学习
- 【认知提升】细说图灵测试
- 【新观点】机器学习适合做什么
- 0.2 机器学习的模式
- 【知识扩容】人工智能学派之争
- 0.3 深度学习
- 【案例0.1】天气预报深度神经网络
- 【认知提升】说文解字“深度学习”
- 【应知应会】深度与学习
- 【最佳实践】减小损失函数的方法
- 0.4 温故知新
- 0.5 停下来，思考一下
- 第1章 深度学习入门基础
- 1.1 数学基础
- 1.1.1 矩阵论基础
- 【案例1.1】像指挥官一样对矩阵进行“排兵布阵”
- 1.1.2 概率论基础与重要结论
- 【应知应会】MATLAB中概率论基本命令
- 1.2 机器学习基础
- 1.2.1 监督学习
- 【应知应会】数据挖掘与机器学习
- 1.2.2 无监督学习
- 【案例1.2】“无监督学习”中的k-means聚类
- 1.3 神经网络基础
- 1.3.1 生物神经网络
- 【认知提升】探索初级视觉皮层的启示
- 1.3.2 人工神经网络与神经元模型
- 【知识扩容】Walter Pitts其人
- 1.4 最优化理论基础
- 1.4.1 最优化问题
- 1.4.2 多目标优化问题
- 1.4.3 群智能优化方法
- 【案例1.3】指挥“群智能团队”逐渐逼近问题最优解
- 1.5 温故知新
- 1.6 停下来，思考一下
- 第2章 神经网络原理与实现
- 2.1 线性问题与感知机
- 2.2 多层前馈神经网络与BP算法
- 2.2.1 多层前馈神经网络
- 【案例2.1】具有异或逻辑的感知机
- 2.2.2 多层前馈神经网络的训练
- 【案例2.2】训练前馈神经网络
- 【应知应会】梯度下降算法
- 2.3 其他神经网络
- 2.3.1 径向基函数网络
- 2.3.2 自组织映射网络
- 【案例2.3】用SOM网络聚类Iris数据
- 2.3.3 深度神经网络
- 2.4 温故知新
- 2.5 停下来，思考一下
- 第2篇 深度学习方法论解析篇
- 第3章 卷积神经网络（CNN）
- 3.1 卷积神经网络入门
- 3.1.1 生物机理
- 3.1.2 拓扑结构
- 【知识扩容】图像处理中的全连接网络与卷积网络
- 3.1.3 卷积神经网络的特点
- 3.2 卷积神经网络的关键技术
- 3.2.1 卷积
- 【案例3.1】利用图像的卷积操作对6×6的单通道图像进行瘦身
- 【知识扩容】多通道卷积
- 【案例3.2】构建基本CNN
- 【认知提升】不同角度看“卷积”
- 3.2.2 池化
- 【最佳实践】小技巧总结
- 【案例3.3】在Keras框架中实现MaxPooling
- 【知识扩容】VGG卷积神经网络
- 【案例3.4】揭开VGG和GoogLeNet的“庐山真面目”
- 【认知提升】GoogleNet的Inception结构
- 3.2.3 扁平化
- 【案例3.5】实现图像特征矩阵的扁平化操作
- 3.2.4 关键技术小结
- 【新观点】卷积神经网络发展方向
- 3.3 综合案例：三步教你构建手写字识别神经网络
- 【应知应会】Adam优化算法
- 【知识扩容】CNN在自然语言处理中的应用
- 3.4 温故知新
- 3.5 停下来，思考一下
- 第4章 生成式对抗网络（GAN）
- 4.1 生成式对抗网络基本原理
- 4.1.1 GAN的核心思想
- 【认知提升】GAN与博弈理论
- 4.1.2 GAN数学描述
- 【认知提升】“囚徒困境”博弈模型
- 4.1.3 GAN的网络结构与核心技术
- 4.1.4 GAN的改进模型
- 【案例4.1】ACGAN基于TensorFlow框架的实现（图像为64×64单通道数据）
- 【认知提升】博弈理论与多目标优化
- 4.2 GAN应用
- 4.2.1 数据缺失
- 4.2.2 多标签预测
- 4.2.3 根据环境生成相应数据
- 4.2.4 数据特征表示
- 4.2.5 图像检索
- 4.2.6 文本到图像翻译
- 4.2.7 医学方面
- 4.3 综合案例：动手构建生成式对抗网络
- 4.3.1 基于MATLAB的GAN
- 4.3.2 基于TensorFlow的GAN
- 4.4 温故知新
- 4.5 停下来，思考一下
- 第5章 循环神经网络（RNN）
- 5.1 循环神经网络基本原理
- 5.1.1 问题背景
- 【案例5.1】词性标注（我学习循环神经网络）
- 【应知应会】one-hot编码
- 【认知提升】神经网络的记忆问题
- 5.1.2 循环神经网络基本思想
- 【最佳实践】RNN的梯度爆炸和消失问题
- 5.2 LSTM网络基本原理
- 5.2.1 LSTM的关键技术
- 【知识扩容】递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）
- 5.2.2 LSTM的应用
- 【应知应会】自然语言处理
- 5.3 综合案例：基于LSTM的语音预测
- 5.3.1 加载数据
- 5.3.2 定义网络结构
- 5.3.3 网络训练及评估
- 【应知应会】深度学习代码一般结构
- 5.4 综合案例：基于循环神经网络的手写数字识别
- 5.4.1 数据准备及参数设置
- 5.4.2 网络构建
- 5.4.3 网络训练
- 5.5 综合案例：基于LSTM的自然语言处理
- 5.5.1 数据收集及编码
- 5.5.2 构建LSTM模型
- 5.5.3 模型训练
- 5.5 温故知新
- 5.6 停下来，思考一下
- 第3篇 深度学习实战篇
- 第6章 深度学习主流工具及框架
- 6.1 MATLAB基本语法与深度学习工具箱
- 6.1.1 MATLAB简介
- 6.1.2 MATLAB安装
- 6.1.3 MATLAB常用语法
- 6.1.4 基于MATLAB的深度学习工具箱
- 【案例6.1】基于MATLAB的AlexNet模型初探
- 【案例6.2】用安装好的深度学习工具箱中的卷积神经网络mnist手写数字识别，来验证工具箱的有效性
- 6.2 Python基本语法、库与开发工具
- 6.2.1 Python简介
- 6.2.2 Python安装
- 6.2.3 Python常用语法
- 【应知应会】Python常见错误提示及原因
- 6.2.4 常用Python库
- 6.2.5 常用Python开发工具
- 【知识扩容】PyCharm常用快捷键
- 【案例6.3】Python送你圣诞帽
- 6.3 Caffe框架及环境搭建
- 6.3.1 Caffe简介
- 6.3.2 Caffe环境搭建
- 【案例6.4】手写体数字识别
- 6.4 TensorFlow框架及环境搭建
- 6.4.1 TensorFlow简介
- 6.4.2 TensorFlow与Keras框架的关系
- 6.4.3 Windows 10上TensorFlow的环境搭建
- 6.5 其他常用框架
- 6.5.1 微软CNTK
- 6.5.2 MXNet
- 6.5.3 Torch
- 6.5.4 Theano
- 6.6 温故知新
- 6.7 停下来，思考一下
- 第7章 AlexNet关键技术与实战
- 7.1 剖析AlexNet网络结构
- 【知识扩容】ImageNet与李飞飞
- 7.2 AlexNet关键技术
- 7.2.1 ReLU激活函数
- 7.2.2 标准化
- 【应知应会】激活函数的“饱和”与“不饱和”
- 【认知提升】马太效应、二八定律、长尾理论
- 7.2.3 Dropout
- 7.2.4 多GPU
- 【应知应会】CUDA
- 7.3 AlexNet与LeNet对比
- 7.4 CNN通用架构
- 7.5 综合案例：基于AlexNet的深度学习实战
- 7.5.1 静态图像分类
- 7.5.2 用AlexNet做特征提取（feature extraction）
- 7.5.3 用AlexNet做迁移学习
- 7.5.4 卷积神经网络的特征可视化
- 7.6 温故知新
- 7.7 停下来，思考一下
- 第8章 将手写体识别进行到底
- 8.1 手写体识别“江湖地位”
- 8.2 手写数字识别
- 8.2.1 手写数字的无监督学习
- 【应知应会】稀疏表示
- 【应知应会】无监督学习中的自动编码器
- 8.2.2 手写数字的全连接神经网络识别
- 【应知应会】softmax函数介绍
- 【认知提升】熵
- 8.2.3 手写数字的卷积神经网络识别
- 8.3 手写汉字识别
- 8.3.1 数据读取及预处理
- 【最佳实践】数据读取
- 8.3.2 卷积神经网络构建
- 8.3.3 网络模型训练及结果可视化
- 8.4 综合案例：手写数字旋转角度识别
- 8.4.1 数据载入
- 8.4.2 网络构建
- 8.4.3 网络训练
- 8.4.4 测试预测精度
- 8.4.5 残差展示
- 8.4.6 偏转角度矫正及可视化
- 8.5 温故知新
- 8.6 停下来，思考一下
- 第9章 基于深度学习的视频检测
- 9.1 人物监控视频问题研究意义及现状
- 9.1.1 研究意义
- 9.1.2 国内外研究现状
- 9.2 研究情况介绍
- 9.2.1 研究内容
- 9.2.2 研究目标及关键科学问题
- 【案例9.1】基于Python库的人脸识别
- 9.3 综合案例：基于深度学习的人脸视频检测
- 9.3.1 环境准备
- 9.3.2 数据处理
- 9.3.3 模型训练
- 9.3.4 监控代码
- 9.4 综合案例：基于深度学习的物体视频检测
- 9.4.1 AlexNet回顾
- 9.4.2 入门版
- 9.4.3 初级版
- 9.4.4 加强版
- 9.4.5 升级版
- 9.4.6 豪华版
- 【案例9.2】让手机当网络摄像头
- 9.5 温故知新
- 9.6 停下来，思考一下
- 第10章 基于深度学习的信息隐藏
- 10.1 数字图像隐写分析研究现状及意义
- 10.1.1 研究意义
- 10.1.2 研究现状
- 10.1.3 潜在的应用
- 10.2 数字图像隐写分析概述
- 【案例10.1】基于四叉树编码的空间域高保真可逆信息隐藏
- 10.3 基于ACGAN的无载体信息隐藏
- 10.3.1 生成式对抗网络回顾
- 【应知应会】零和博弈
- 10.3.2 基于ACGAN的信息隐藏关键技术
- 10.4 综合案例：ACGAN信息隐藏实战
- 10.4.1 方案概述
- 【认知提升】可逆信息隐藏
- 10.4.2 隐藏算法与提取算法的实现
- 10.4.3 性能分析
- 10.4.3 可靠性
- 10.4.4 安全性
- 10.5 温故知新
- 10.6 停下来，思考一下
- 第11章 基于深度学习的服装识别
- 11.1 服装识别问题描述
- 11.2 解决方案
- 11.2.1 方案目标
- 11.2.2 方案概述
- 【知识扩容】OCR技术
- 11.2.3 成本分析和可行性分析
- 11.2.4 实施方案
- 11.3 综合案例：基于卷积神经网络的服装识别实战
- 11.3.1 数据准备
- 11.3.2 网络结构设计
- 【案例11.1】Canny边缘检测算子
- 11.3.3 网络模型训练
- 11.3.4 训练结果及测试
- 11.4 温故知新
- 11.5 停下来，思考一下
- 致谢
- 书脊
- 封底
展开全部
深度学习：从入门到实战是2018年由中国铁道出版社出版,作者高志强,黄剑,李永,刘明明。
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。
得书感谢您对《深度学习：从入门到实战》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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