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內(nèi)容簡介

　　本書主要講解深度學(xué)習(xí)和TensorFlow的實戰(zhàn)知識，全書分為10章，主要內(nèi)容如下：第1章為深度學(xué)習(xí)概述，包括深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力實現(xiàn)—TensorFlow、數(shù)據(jù)模型、TensorFlow項目介紹、TensorFlow工作環(huán)境的安裝與運行；第2章為機器學(xué)習(xí)概述，講解機器學(xué)習(xí)的定義、任務(wù)、性能、經(jīng)驗、學(xué)習(xí)算法、線性回歸實例和TensorFlow的完整運行腳本；第3章介紹從生物神經(jīng)元到感知器的內(nèi)容，講解基于MCP神經(jīng)元實現(xiàn)布爾邏輯、感知器、使用感知器做分類等；第4章介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，講述的內(nèi)容包括從感知器到多層感知器、帶有權(quán)值的MCP神經(jīng)元—感知器、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類mnist；第5章介紹Logistic回歸與Softmax回歸；第6章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，講述感知器模式識別、卷積操作、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、使用TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實例；第7章介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、有限狀態(tài)機、從MCP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；第8章介紹LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括梯度彌散現(xiàn)象、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、通過TensorFlow實現(xiàn)一個簡單的LSTM；第9章深入討論TensorFlow，講解機器學(xué)習(xí)框架、計算圖、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算圖、TensorFlow中的數(shù)據(jù)流圖、使用GPU、數(shù)據(jù)可視化工具TensorBoard等；第10章為TensorFlow案例實踐，包括構(gòu)建TensorFlow的圖片分類系統(tǒng)、準(zhǔn)備代碼和訓(xùn)練集、構(gòu)造模型計算圖、訓(xùn)練模型、評估模型的性能、多GPU訓(xùn)練等。本書旨在幫助具有較少數(shù)學(xué)基礎(chǔ)并期望在深度學(xué)習(xí)上有所作為的學(xué)習(xí)者，希望為他們提供一個快速上手深度學(xué)習(xí)的實戰(zhàn)教程。本書適合閱讀的讀者包括相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生，以及不具有機器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計知識背景但想要快速補充深度學(xué)習(xí)知識，以便在實際產(chǎn)品或平臺中應(yīng)用的軟件工程師。

作者簡介

　　李建軍，對深度學(xué)習(xí)和Tensorflow概念和工具都有著很深的理解和研究，開發(fā)了一系列的案例，并在教學(xué)實踐加以應(yīng)用。有著豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗、以及應(yīng)用Tensorflow和深度學(xué)習(xí)的項目背景。

圖書目錄

前言?、?br />第1章　深度學(xué)習(xí)概述　1
1．1　人類的人工智能之夢　1
1．2　從遙想到實踐　3
1．3　三大人工智能學(xué)派　3
1．3．1　符號學(xué)派　3
1．3．2　行為學(xué)派　3
1．3．3　連接學(xué)派　4
1．4　連接學(xué)派中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　4
1．5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“新稱謂”—深度學(xué)習(xí)　7
1．6　深度學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力實現(xiàn)—
TensorFlow　8
1．6．1　TensorFlow之Tensor　9
1．6．2　TensorFlow之Flow　10
1．6．3　TensorFlow之簡單的
數(shù)據(jù)模型　11
1．7　TensorFlow項目介紹　13
1．8　TensorFlow工作環(huán)境的安裝和運行　14
1．8．1　Ubuntu環(huán)境下基于Virtualenv的
安裝方法　15
1．8．2　基于Mac OS的安裝方法　16
1．8．3　簡單運行一下TensorFlow　16
第2章　機器學(xué)習(xí)概述　18
2．1　什么是機器學(xué)習(xí)　18
2．1．1　機器學(xué)習(xí)的定義　18
2．1．2　任務(wù)　19
2．1．3　性能　20
2．1．4　經(jīng)驗　24
2．2　學(xué)習(xí)算法　24
2．2．1　表示　25
2．2．2　評價　25
2．2．3　優(yōu)化　27
2．3　以線性回歸為例　28
2．3．1　線性回歸的任務(wù)T　28
2．3．2　線性回歸的經(jīng)驗E　28
2．3．3　線性回歸的表示R　30
2．3．4　線性回歸的評價E　30
2．3．5　線性回歸的優(yōu)化O　31
2．3．6　小結(jié)　32
2．3．7　TensorFlow的完整運行腳本　33
2．4　本章小結(jié)　35
第3章　從生物神經(jīng)元到感知器　36
3．1　感知器的前身　36
3．1．1　生物神經(jīng)元　36
3．1．2　一個基礎(chǔ)的神經(jīng)元—
McCulloch-Pitts　Units　37
3．1．3　基于MCP神經(jīng)元實現(xiàn)
布爾邏輯　37
3．1．4　帶有權(quán)值的MCP神經(jīng)元　39
3．1．5　通過帶有權(quán)值的MCP神經(jīng)元對
空間進行線性劃分　40
3．2　感知器　41
3．2．1　感知器簡介　41
3．2．2　感知器的激活函數(shù)　42
3．3　使用感知器分類　43
3．3．1　感知器的二分類　43
3．3．2　經(jīng)驗E—Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集　44
3．3．3　感知器的表示R　45
3．3．4　感知器的評價E　45
3．3．5　感知器的優(yōu)化O　46
3．3．6　實踐感知器　47
3．4　本章小結(jié)　49
第4章　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　50
4．1　從感知器到多層感知器　50
4．1．1　再次回到MCP神經(jīng)元　50
4．1．2　帶有權(quán)值的MCP神經(jīng)元—
感知器　57
4．1．3　兩層感知器形成“凸域”問題　61
4．1．4　非凸域優(yōu)化　64
4．2　反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　65
4．2．1　一個生動的比喻　65
4．2．2　計算圖基礎(chǔ)—前向傳播　66
4．2．3　計算圖—帶有參數(shù)w、b的
前向傳播　68
4．2．4　計算圖—帶有參數(shù)w、b的
反向傳播　69
4．3　使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對mnist數(shù)據(jù)進行
分類　71
4．4　本章小結(jié)　73
第5章　Logistic回歸與Softmax回歸　74
5．1　信息論　74
5．1．1　編碼　74
5．1．2　編碼效率　74
5．1．3　編碼代價　75
5．1．4　最優(yōu)編碼　77
5．1．5　信息量和熵　78
5．1．6　交叉熵　80
5．2　Logistic回歸　81
5．2．1　線性回歸回顧　81
5．2．2　Logistic回歸回顧　84
5．2．3　Logistic人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏化
表征　87
5．2．4　sigmoid激活函數(shù)與信息熵　90
5．2．5　最大熵模型　91
5．3　Softmax回歸　96
5．3．1　從Logistic回歸到Softmax
回歸　96
5．3．2　Softmax回歸的參數(shù)冗余　96
5．3．3　Softmax回歸與Logistic回歸的
關(guān)系　97
5．3．4　Softmax回歸與k個二元
分類器　98
5．4　本章小結(jié)　98
第6章　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　99
6．1　感知器模式識別　99
6．1．1　通過感知器識別一幅簡單的
圖像　99
6．1．2　感知器的魯棒性　101
6．1．3　生物視神經(jīng)與感受野　103
6．1．4　Minsky感知器與
局部感受野　105
6．1．5　從魯賓杯角度理解
局部感受野　108
6．1．6　單個感知器模式識別的
局限性　110
6．1．7　多層感知器的模式識別　112
6．2　卷積操作　116
6．2．1　卷積的數(shù)學(xué)定義　116
6．2．2　局部感受野與卷積　116
6．2．3　卷積操作的用途　118
6．3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)　119
6．3．1　卷積操作中局部感受野的
跨度　120
6．3．2　白邊　122
6．3．3　池化操作　123
6．3．4　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)　124
6．3．5　通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理彩色
圖像的模型　126
6．4　使用TensorFlow實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
小例子　129
6．5　本章小結(jié)　131
第7章　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　132
7．1　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種循環(huán)的人工
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　132
7．1．1　回到黑箱模型　132
7．1．2　時間序列性　134
7．2　有限狀態(tài)機　135
7．2．1　有限狀態(tài)機的布爾邏輯　135
7．2．2　有限狀態(tài)機的結(jié)構(gòu)　136
7．3　從MCP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　138
7．3．1　MCP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與有限
狀態(tài)機的等效性　138
7．3．2　前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MCP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等效性　140
7．3．3　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與前饋
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的等效性　142
7．3．4　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述　145
7．3．5　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)—
BPTT　147
7．4　本章小結(jié)　151
第8章　LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　152
8．1　梯度彌散現(xiàn)象　152
8．1．1　梯度彌散的緣由　152
8．1．2　梯度彌散帶來的“健忘”　155
8．2　長短期記憶網(wǎng)絡(luò)　157
8．2．1　LSTM的結(jié)構(gòu)　157
8．2．2　LSTM單元如何緩解
梯度彌散　161
8．3　通過TensorFlow實現(xiàn)一個
簡單的LSTM　162
8．4　本章小結(jié)　165
第9章　深入TensorFlow　166
9．1　機器學(xué)習(xí)框架回顧　166
9．2　計算圖　167
9．2．1　計算圖的前饋計算　167
9．2．2　計算圖的反饋計算　168
9．3　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算圖　170
9．3．1　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算圖的轉(zhuǎn)換　170
9．3．2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算圖的前饋計算與
反饋計算　172
9．4　TensorFlow中的數(shù)據(jù)流圖　176
9．4．1　張量　176
9．4．2　操作　177
9．4．3　變量和占位符　178
9．4．4　三段式編程　179
9．4．5　會話　180
9．5　使用GPU　183
9．5．1　單機CPU+GPU　183
9．5．2　單機CPU+多GPU　184
9．5．3　分布式計算　185
9．6　數(shù)據(jù)可視化工具TensorBoard　188
9．6．1　生成靜態(tài)計算圖　188
9．6．2　統(tǒng)計動態(tài)數(shù)據(jù)流　190
9．6．3　使用TensorBoard實現(xiàn)訓(xùn)練
可視化　190
9．7　本章小結(jié)　193
第10章　TensorFlow案例實踐　194
10．1　構(gòu)建TensorFlow的圖片分類系統(tǒng)　194
10．2　準(zhǔn)備代碼和訓(xùn)練集　195
10．3　構(gòu)造模型計算圖　199
10．4　訓(xùn)練模型　207
10．5　評估模型的性能　210
10．6　多GPU訓(xùn)練　213
10．7　本章小結(jié)　218