深度学习原理与TensorFlow实践 人工智能 基础原理-so88
深度学习原理与TensorFlow实践 人工智能 基础原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
☆☆☆☆☆
||
店铺: 华心图书专营店 出版社: 电子工业出版社 ISBN:9787121312984 商品编码:26798662191
1 深度学习简介 1
1.1 深度学习介绍 1
1.2 深度学习的趋势 7
1.3 参考资料 10
2 TensorFlow系统介绍 12
2.1 TensorFlow诞生的动机 12
2.2 TensorFlow系统简介 14
2.3 TensorFlow基础概念 16
2.3.1 计算图 16
2.3.2 Session会话 18
2.4 系统架构 19
2.5 源码结构 21
2.5.1 后端执行引擎 22
2.5.2 前端语言接口 24
2.6 小结 24
2.7 参考资料 25
3 Hello TensorFlow 26
3.1 环境准备 26
3.1.1 Mac OS安装 27
3.1.2 Linux GPU服务器安装 28
3.1.3 常用Python库 32
3.2 Titanic题目实战 34
3.2.1 Kaggle平台介绍 34
3.2.2 Titanic题目介绍 35
3.2.3 数据读入及预处理 38
3.2.4 构建计算图 40
3.2.5 构建训练迭代过程 44
3.2.6 执行训练 46
3.2.7 存储和加载模型参数 47
3.2.8 预测测试数据结果 50
3.3 数据挖掘的技巧 51
3.3.1 数据可视化 52
3.3.2 特征工程 54
3.3.3 多种算法模型 57
3.4 TensorBoard可视化 58
3.4.1 记录事件数据 58
3.4.2 启动TensorBorad服务 60
3.5 数据读取 62
3.5.1 数据文件格式 63
3.5.2 TFRecord 63
3.6 SkFlow、TFLearn与TF-Slim 67
3.7 小结 69
3.8 参考资料 69
4 CNN“看懂”世界 71
4.1 图像识别的难题 72
4.2 CNNs的基本原理 74
4.2.1 卷积的数学意义 75
4.2.2 卷积滤波 77
4.2.3 CNNs中的卷积层 81
4.2.4 池化(Pooling) 83
4.2.5 ReLU 84
4.2.6 多层卷积 86
4.2.7 Dropout 86
4.3 经典CNN模型 87
4.3.1 AlexNet 88
4.3.2 VGGNets 95
4.3.3 GoogLeNet & Inception 98
4.3.4 ResNets 106
4.4 图像风格转换 109
4.4.1 量化的风格 109
4.4.2 风格的滤镜 116
4.5 小结 120
4.6 参考资料 121
5 RNN“能说会道” 123
5.1 文本理解和文本生成问题 124
5.2 标准RNN模型 128
5.2.1 RNN模型介绍 128
5.2.2 BPTT算法 130
5.2.3 灵活的RNN结构 132
5.2.4 TensorFlow实现正弦序列预测 135
5.3 LSTM模型 138
5.3.1 长期依赖的难题 138
5.3.2 LSTM基本原理 139
5.3.3 TensorFlow构建LSTM模型 142
5.4 更多RNN的变体 144
5.5 语言模型 146
5.5.1 NGram语言模型 146
5.5.2 神经网络语言模型 148
5.5.3 循环神经网络语言模型 150
5.5.4 语言模型也能写代码 152
5.5.5 改进方向 163
5.6 对话机器人 164
5.6.1 对话机器人的发展 165
5.6.2 基于seq2seq的对话机器人 169
5.7 小结 181
5.8 参考资料 182
6 CNN+LSTM看图说话 183
6.1 CNN+LSTM网络模型与图像检测问题 184
6.1.1 OverFeat和Faster R-CNN图像检测算法介绍 185
6.1.2 遮挡目标图像检测方法 187
6.1.3 ReInspect算法实现及模块说明 188
6.1.4 ReInspect算法的实验数据与结论 204
6.2 CNN+LSTM网络模型与图像摘要问题 207
6.2.1 图像摘要问题 208
6.2.2 NIC图像摘要生成算法 209
6.2.3 NIC图像摘要生成算法实现说明 214
6.2.4 NIC算法的实验数据与结论 243
6.3 小结 249
6.4 参考资料 250
7 损失函数与优化算法 253
7.1 目标函数优化策略 254
7.1.1 梯度下降算法 254
7.1.2 RMSProp优化算法 256
7.1.3 Adam优化算法 257
7.1.4 目标函数优化算法小结 258
7.2 类别采样(Candidate Sampling)损失函数 259
7.2.1 softmax类别采样损失函数 261
7.2.2 噪声对比估计类别采样损失函数 281
7.2.3 负样本估计类别采样损失函数 286
7.2.4 类别采样logistic损失函数 286
7.3 小结 287
7.4 参考资料 288
结语 289
书名:深度学习原理与TensorFlow实践
作者:王琛,胡振邦,高杰 著
出版社:电子工业出版社
出版时间:2017-6
版次:1
印刷时间:2017-6
印次:2
开本:16开
装帧:平装
页数:288
字数:364800
ISBN:9787121312984
定价:79.00
与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础上,更好地运用TensorFlow来开发各类应用。
《深度学习原理与TensorFlow实践》所梳理出来的清晰脉络和关键知识点, 能让读者在内外兼修的基础上,循序渐进地提升功力,在人工智能时代大放异彩。
《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一,《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时,《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法,并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。
《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者,或是对深度学习理论有所了解,希望尝试更多工程实践的读者,抑或是对工程产品有较多经验,希望学习深度学习理论的读者。
喻俨,百纳信息(海豚浏览器)研发副总裁。2007年加入微软亚洲工程院,2011年加入百纳信息负责海外业务线,从0到1做过多个项目,现 深度学习原理与TensorFlow实践 人工智能 基础原理 电子书 下载 mobi epub pdf txt
电子书下载地址:
相关电子书推荐:
- 文件名
- 品尝的科学:从地球生命的口,到饮食科学研究前沿 9787550299931 [美]约翰麦奎
- 自动控制原理基础教程(第四版)
- {RT}历经磨难的科学巨人-齐浩然著 金盾出版社 9787508299549
- 《伤寒论读本/基层中医临床医生学习与提高丛书》 杨殿兴 等, 化学工业出版社
- 科技世界-英国少儿插画百科
- 打开《黄帝内经》之门
- 双螺旋:插图注释本 9787213076107
- 手部肌腱外科学 汤锦波 主编 山东科技 吉林书店yx
- 天外有天系列:探索太空宜人居住"区" 9787543975309 -RT
- 光学机械基础:光学材料及其加工工艺(第2版)/高等学校电子信息类专业系列教材 [Fundamentals of Optical mechanics(Second Edition)]
- 满58包邮 献给空巢老人的安全宝典----大伟话安全 9787501456864 王大伟
- 加速康复外科理论与实践
- {RT}将来进行时-陈洁著 湖北科学技术出版社 9787535263360
- 剑桥少儿英语教材全解(3级)
- 正版刚爱上科学——建筑与结构(双语版)9787115309990(英)Jackson