深度学习实战大全

本书特色

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不知不觉,人工智能已经走入我们的生活,尤其是图像识别、文本识别、语音识别、自然语言等技术。这些应用的核心技术就是深度学习,也正是本书的核心内容。
本书以TensorFlow为核心,分为3篇,共计15章节。第1篇是基础篇(第1~5章),主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法,以及深度学习在图像识别(MNIST)领域的应用。第2篇是发展演变篇(第6~14章),主要介绍在图像识别领域深度学习技术的发展与演变。主要是以ImageNet挑战赛为线索、以ImageNet挑战赛中的冠军模型为主干,介绍了卷积神经网络的发展历程、遇到的主要挑战、思路和对策,以及各种冠军模型的模型架构与模型训练。第3篇是前沿篇(第15章),介绍了生成对抗神经网络(GAN),它是一种能够自动生成图像的神经网络,这是与之前介绍的各种用于图像识别的卷积神经网络*显著的区别。
本书讲解细致、深入浅出,即使没有机器学习的基础,也能快速学会,同时适合任何对深度学习技术或人工智能相关领域感兴趣的从业人员学习使用。

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作者简介

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李明军,曾就职于神州泰岳、中国惠普等公司。从事大数据分析、人工智能等相关领域的工作。在知乎上发表过多篇技术文章,对大数据分析、人工智能、数据治理有着丰富的经验。

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目录

第1篇 基础篇第1章 深度学习基础1.1 人工智能与机器学习 11.2 机器是怎样学习的31.3 机器学习实战61.4 机器学习的教材101.5 机器学习的分类111.6 本章小结 15第2章 深度学习原理2.1 什么是深度学习172.2 为什么需要深度学习 172.3 深层神经网络212.4 深层神经网络训练242.5 深层神经网络优化352.6 本章小结40第3章 TensorFlow安装3.1 在macOS上安装TensorFlow413.2 在Windows上安装TensorFlow493.3 在Ubuntu上安装TensorFlow523.4 本章小结64第4章 TensorFlow入门4.1 TensorFlow编程环境654.2 TensorFlow运行机制664.3 数据类型—张量784.4 数据操作864.5 使用Estimator开发1124.6 使用LinearEstimator的示例 1264.7 本章小结136第5章 手写数字识别5.1 MNIST数据集简介1375.2 手写数字识别示例1435.3 手写数字识别优化1525.4 寻找*优模型1655.5 本章小结 176第2篇 发展演变篇第6章 图像识别6.1 CIFAR数据集简介1786.2 ImageNet数据集简介1806.3 图像识别的关键及特点 1826.4 卷积神经网络原理1846.5 卷积神经网络构建 1886.6 卷积神经网络示例 1966.7 本章小结 208第7章 卷积神经网络起源及原理7.1 多层架构 2097.2 卷积神经网络 2107.3 Neocognitron2107.4 LeNet简介2117.5 本章小结 212第8章 AlexNet8.1 网络架构2138.2 主要特点2148.3 后续影响 2198.4 本章小结 219第9章 VGGNet9.1 网络架构 2219.2 主要特点 2239.3 其他技巧和贡献2249.4 本章小结 228第10章 Inception10.1 Inception名称由来22910.2 背景问题分析22910.3 架构设计思路23010.4 网络架构 23210.5 Inception实战23610.6 本章小结 278第11章 Inception v2 和Inception v311.1 指导原则 27911.2 具体措施 28011.3 卷积分解 28011.4 并行池化 28211.5 旁路分类器 28411.6 批量标准化 28411.7 低分辨率输入的性能 28711.8 其他技巧 28811.9 网络架构 28811.10 后续影响 29011.11 Inception v2实战29111.12 Inception v3实战30111.13 本章小结320第12章 ResNet12.1 退化问题 32112.2 原因分析 32212.3 残差模块 32212.4 降采样残差模块32312.5 网络架构 32412.6 ResNet实战 32612.7 主要优点 33412.8 本章小结 334第13章 Inception v413.1 Inception v4网络架构 33513.2 Inception-ResNet模块33613.3 Inception-ResNet网络架构33713.4 主要贡献 33813.5 本章小结 338第14章 DenseNet14.1 DenseNet网络33914.2 网络架构 34014.3 实现方法 34414.4 主要优点 34614.5 DenseNet实战34714.6 本章小结 354第3篇 前沿篇第15章 生成对抗神经网络15.1 生成对抗神经网络简介35615.2 生成对抗神经网络实现35815.3 生成对抗神经网络实战36115.4 本章小结 376

封面

深度学习实战大全

书名:深度学习实战大全

作者:李明军

页数:388

定价:¥89.0

出版社:北京大学出版社

出版日期:2019-11-01

ISBN:9787301308486

PDF电子书大小:136MB 高清扫描完整版

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