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Java电子书：Python深度学习 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com% k+ M( M$ q; b2 b
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! I) f- q: ^( {6 |编号：mudaima-P0327【Java吧 java8.com】
$ z$ A L; \1 U: N$ S
2 u; j+ f: I) R% t, L! l; p4 p; U
5 g/ n+ i* v4 ^. o+ u/ a
Java电子书目录：第 一部分 深度学习基础
3 x7 m/ ?" A$ m# {- e
6 K. d0 @& k5 F% H/ g第 1章 什么是深度学习 2( ^! H# M+ N4 @" k
6 {' U; z( C8 w1 A; v
1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2
- I- L" F2 U1 M& T; o; P6 V1 z
- E# G+ k8 j$ ]/ Q* x1.1.1 人工智能 3
( z% z) `' [4 R6 \0 H2 x! \$ Z' o/ U' W0 N: h/ a
1.1.2 机器学习 3
$ L& j% T; J, A+ ^+ r! C0 d! M; v+ ]2 e
1.1.3 从数据中学习表示 4
4 u+ I" ]2 X& y; D+ H
5 D t0 X6 z# T5 F: m1.1.4 深度学习之“深度” 6% W' g5 f9 T; D
3 b# r" I- D9 X: J- C
1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理 7
4 {2 p9 Y' h) [
# B8 V' ]! f' S4 |7 j- M: O1.1.6 深度学习已经取得的进展 95 L: G3 f0 _" N3 P9 f3 L
$ I8 c! B% r6 u+ N/ O7 U1.1.7 不要相信短期炒作 9
1 i6 `0 S+ j* c) J; J' R9 \) c& n* M% I+ h
1.1.8 人工智能的未来 10# Y9 _7 u2 V1 D( i
5 ?$ u# D0 G% L7 f7 z) ^
1.2 深度学习之前：机器学习简史 11
T5 X5 [: |. R" d. R8 ^) I( ?/ _' ?3 }
1.2.1 概率建模 11
( u3 h8 p2 E* `1 S& i$ @) {# ^' q9 l, P V- p6 g4 {
1.2.2 早期神经网络 11- s! z7 x6 j9 ?- ^+ ~4 I# P
8 J# _# s% ~3 h
1.2.3 核方法 12* D: P' @ b( R
" l# ~/ B0 t, G1 W8 Y1 Y) F
1.2.4 决策树、随机森林与梯度提升机 13
7 e% U5 w$ O" ^3 }1 F& T
% f! Q* \9 e. U' @! x/ \1.2.5 回到神经网络 14
( z4 t) @5 Y1 V7 F0 t9 b, _+ v9 t1 _- ?5 }
1.2.6 深度学习有何不同 14
6 k7 `) c( S5 L& d9 C* U& D% d- V0 P0 O4 J
1.2.7 机器学习现状 159 Q5 N5 m7 L' P1 t) l
7 K0 w+ `6 Y! C; L2 ]1.3 为什么是深度学习，为什么是现在 15& l# g& l, Z# s/ N
+ v# P- @- W) V& W1.3.1 硬件 16" m* c; m( p: |$ S% s! k
: Q: M; T1 ?0 l1.3.2 数据 17
% {+ x' L6 E3 y9 j# Y3 G& i5 H7 j% K9 [0 A t
1.3.3 算法 17
3 y: J; x4 Z8 I
& o9 z; e1 m7 i% e* A ~- t1.3.4 新的投资热潮 17
# W, V7 z1 ?8 `* Y+ U! F, j1 T# W! `8 A8 z' d6 S! ~, _
1.3.5 深度学习的大众化 181 H5 |; Y) Z- J! O+ w" [
; M U5 u) n3 l4 ~6 ]; H1.3.6 这种趋势会持续吗 18
; B: j2 N4 y' ?3 F: T
5 X/ }. m; F; M& @第 2章 神经网络的数学基础 20
9 B, D7 o4 b1 A6 \/ l) I% t3 \' x$ b- P- y- K
2.1 初识神经网络 20
3 g# K6 h& o8 `. ?% n( z( Z* R7 p4 C
2.2 神经网络的数据表示 232 w4 _9 w1 O0 b5 X& k3 `
- ~* d7 ~0 W! v( m( a
2.2.1 标量（0D张量） 23* ^9 r! [ h2 W5 S' E% A( r' D
, w! N' o+ \, \3 s' h4 v: o2.2.2 向量（1D张量） 24 I0 B7 U" x5 d) }3 p
$ d; u" F' i( ^/ M5 K8 C7 y" t
2.2.3 矩阵（2D张量） 247 M7 a! w7 s, ?0 O
* Z: w E9 [+ T% i* s0 E
2.2.4 3D张量与更高维张量 24! t- s8 l- v. W, K. r v# |/ y* [) u# L
) ~* c3 M i9 o+ g2.2.5 关键属性 255 e! L* W, t8 M- [. s8 F2 y, ~
, z: K! |4 ?# t2 P9 e0 p9 a4 K2.2.6 在Numpy中操作张量 26- q3 z* ~! {; y6 B% _7 Z
$ v* G- f5 x. Q2.2.7 数据批量的概念 27
' I3 ~' a5 i. e' @
* j. ] h- T- r# p/ ]- b6 Q2.2.8 现实世界中的数据张量 27
" _5 L8 h* L: C& }7 I* F
6 D0 m( p6 `/ k) h: Y) v6 Y2.2.9 向量数据 27! [2 ^. t1 Z! {* S- j
* A+ i/ K( G* z( r {, N, @
2.2.10 时间序列数据或序列数据 28
5 Q0 p! _: f# c: T6 V8 K! e4 Z$ P: x+ O4 ^$ K/ M3 ]
2.2.11 图像数据 28
8 Q1 T% ?3 A; ]
$ K( n0 A5 A! r. ]2.2.12 视频数据 29
3 e# S) P/ {2 T$ D6 x. E' o. @; Y& b4 L9 j' M
2.3 神经网络的“齿轮”：张量运算 29
. J! V$ J- O. }; D- ?% e7 ^0 W! A- L6 B) v/ v
2.3.1 逐元素运算 30 W: j. _; I) h3 ?8 `; G) A
2 p% }8 _" _5 \) U* E: F" C/ n2.3.2 广播 31
) p1 |( ~: U3 x) a
- F. G/ K2 J# s2.3.3 张量点积 32
+ l* u8 O6 A! E) P, M: s5 V S* \0 s% R' W; p$ d
2.3.4 张量变形 34
/ y/ f/ `: |! W( ]& n) s* K8 c) m
; {3 c; x$ b& \" E; p6 l- q2.3.5 张量运算的几何解释 346 v& O1 {$ i+ V0 F0 f O( Z
6 q( h3 i0 T0 J% c
2.3.6 深度学习的几何解释 352 T) [% C$ k" @. [
, l% l. c3 G9 w/ c+ P+ _+ m2.4 神经网络的“引擎”：基于梯度的优化 36+ o8 L' C B2 J
+ c- r3 s N) H; [8 @% s, v6 k' k2.4.1 什么是导数 37$ Y9 n; O' Z* T+ z! a, j0 i
: q: d, X5 |2 \! E& e/ d$ T4 B2.4.2 张量运算的导数：梯度 38
2 x j- q1 [4 r, ?) H1 \& j" A
+ b: @0 n, c/ v- n2.4.3 随机梯度下降 387 g* _6 a3 e/ a% p" ^8 I
6 N* B, b# L; U7 _2 k
2.4.4 链式求导：反向传播算法 41
! A" e& `. O6 j( H
& M: t& }$ Y n+ x! M N/ E0 u9 x2.5 回顾第 一个例子 41 G" X7 O* v0 g C2 B
7 [) j$ M) k- e+ O5 H本章小结 42
+ s) r" b0 O) _+ K D6 h9 z) w& \3 u8 j
第3章 神经网络入门 43& [& u1 k/ D% \% b* i+ Q
4 B! V2 f' Q, B% Q, J" y
3.1 神经网络剖析 43! j- r3 h( d$ l# J
+ e2 ?, }8 E( _- F0 U4 k4 g3.1.1 层：深度学习的基础组件 440 U* ^' J0 a' Q1 e
& G8 W, q, t7 l, S4 k
3.1.2 模型：层构成的网络 45
% x U }: A- ~7 e, e; X0 D* M, x# L D5 H
3.1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键 452 s# u* Q8 w( m, W! U
% \! V& D$ }; ]6 n
3.2 Keras简介 46& s9 d1 C# }6 r2 R' w# q4 t! R6 w
. E3 I, e; O9 X P) o, f d3.2.1 Keras、TensorFlow、Theano 和CNTK 47, w. n3 i% q4 R6 \. a/ T- _7 \
" n% z4 l/ O' z. l
3.2.2 使用Keras 开发：概述 48
5 S' |% ^- Q: s( K! L! d6 B2 C. J# g0 C
3.3 建立深度学习工作站 490 R) k. z7 B c: M0 @: p
5 `" |, C2 r" ^. K6 }6 o
3.3.1 Jupyter笔记本：运行深度学习实验的方法 49" _; \* R k, \! _0 w& F9 o& n
3 ^6 E2 ~6 ]$ n$ Q, J( i& J# Y! A3.3.2 运行Keras：两种选择 50- F2 B0 K3 G2 O8 H2 `9 A
* B; ?3 l3 |$ H: U- i3.3.3 在云端运行深度学习任务：优点和缺点 50 i( N5 X7 k* q3 E
- r i. F4 U8 W+ s6 y" Z; [, s# A: ~3.3.4 深度学习的GPU 50, n& ^' \ s! K! d4 R
$ s3 M- W: ~& T* \' I3.4 电影评论分类：二分类问题 51) o9 Z I! ^* q* i n( A0 ?. Y5 p
# e: ?. ~7 m8 P e3.4.1 IMDB 数据集 51
7 z* u v. S' {, r( T* C# s
# p5 o5 a* t: L3.4.2 准备数据 52% j8 ~# Q2 C( p* H& r0 o
/ _$ b) C G: v- y/ N2 L. X
3.4.3 构建网络 522 u3 u/ V$ L+ W1 H
A* ]. `+ E9 p& {3.4.4 验证你的方法 568 Q& z1 \% `+ K- ?8 k8 O
* a5 g9 H6 E8 G1 s/ }
3.4.5 使用训练好的网络在新数据上生成预测结果 591 W# K& S% B) }; g* |9 P8 H
6 V7 y; W4 k$ a$ ?, K3.4.6 进一步的实验 59
4 x( T9 A) o: h& I( W5 k; s4 i$ P6 J% S1 C C
3.4.7 小结 595 U U, _; n& Z& S$ u5 ?+ F
+ q6 o6 X0 I: X9 i Y$ z6 G3.5 新闻分类：多分类问题 59
) @/ x+ k: d7 ?) f- j9 y6 G+ r W- o U, K9 U/ y* w
3.5.1 路透社数据集 60
; u y" s. f4 N) l! f% ?" ?1 D2 M
1 {5 ]7 o, u. a! G/ H, y3.5.2 准备数据 61
. [0 s( u. _" S9 \
4 A8 F) i$ m1 t3.5.3 构建网络 61
8 L$ ~* N w6 n" r
% O6 w" U, ^) P) T3.5.4 验证你的方法 62
7 l: {! W7 Q2 j4 U( r$ w) _5 N, c) H2 F) h6 m# _2 P% l
3.5.5 在新数据上生成预测结果 651 z: ^: _1 y: s! R+ y6 Q
4 h& b( J* H7 n+ r3.5.6 处理标签和损失的另一种方法 65
0 {& Z$ y! ]' B5 g( G; ^1 Q) T' n5 n- h
3.5.7 中间层维度足够大的重要性 65% h( y3 B9 x/ _7 F! \
" d; s: j: b9 d6 [3.5.8 进一步的实验 66; T+ _6 h# E0 y! m! w; ]5 z; T
" `7 |$ ]* I- E6 y/ O, B% Z3.5.9 小结 66
1 v& M; j, Y9 p" X9 w( r. i) v3 `0 g0 L! T. X4 o( i: t
3.6 预测房价：回归问题 66
8 {8 p9 v' Y2 {, H& M J# i2 @5 }3 ?! c. X) p; r
3.6.1 波士顿房价数据集 67
: b1 p. t. W, J. q6 J4 W" F G6 C; ~& R* E$ n
3.6.2 准备数据 67
# ?9 v8 \' ?1 r3 X& Z H" x' y
' O1 T0 P' t2 u+ P3.6.3 构建网络 68
2 O1 E& _1 V: d, ^3 |8 J0 i
6 M! g' M" n" S3.6.4 利用K折验证来验证你的方法 68) l. U1 b% J( T* |9 [
; O$ ?' X: B- D" n3.6.5 小结 72# k) U, P4 W1 K+ I1 ^& R4 G$ }* {/ M
8 @8 h8 _1 d' m4 ~; P本章小结 736 G& G3 I% t6 \3 \: [
# a0 ~4 g0 d5 c9 L8 G; v# O0 @第4章 机器学习基础 74( ?3 k3 B5 q6 A3 q9 ?
A0 h# x7 G! U0 F$ T! D. T! Q4.1 机器学习的四个分支 74 l1 |5 g$ T: D6 ]. u7 J; G
4 s, G7 Z, B6 I3 D( \
4.1.1 监督学习 74
2 s N: B% g9 d& R, C
! Q+ C6 {" c/ t! H+ b( s4.1.2 无监督学习 75
$ m0 W5 n+ i8 O/ \( _' c4 M: H' t. W& j) d" `: l
4.1.3 自监督学习 75
J. `4 Y% B( ^6 L5 _, B4 B7 c$ d' y0 H; a* V$ [' l0 x9 A5 K( O7 N
4.1.4 强化学习 75; n' b. h2 ?7 |7 S) h8 s3 O% ^
5 [7 w1 ]; x+ B; L) {3 i4.2 评估机器学习模型 76
" s$ ^* b) Y# [, {" W: d
; w* f) @$ t7 L2 t* ]4.2.1 训练集、验证集和测试集 77$ v( d: g; {. x' f
7 a8 l9 P- U# J) c
4.2.2 评估模型的注意事项 80
' I4 H; s x* I% K; _5 r# o7 w5 C. @' t/ y5 f; g, K3 } ~
4.3 数据预处理、特征工程和特征学习 80; `0 `6 `. X: L- i$ Q
! T# L2 C8 @3 R5 k5 S4.3.1 神经网络的数据预处理 80# x' j! w1 T' P Z9 @0 j8 B
0 D' A" {% T5 x w4 I4.3.2 特征工程 81
+ n j; z0 F, j% f7 E$ V" [+ I0 G! X! i# r+ A
4.4 过拟合与欠拟合 83$ h8 m- Q7 C# R8 X- p: z
3 S( m5 g3 Z. b% l0 r) _$ K( D4.4.1 减小网络大小 83
- K: |' y3 B. }! e4 q
}" A% T2 b- @) \: j+ _2 L1 K% k4.4.2 添加权重正则化 85
6 p, G" a7 p2 j0 w9 K. V7 T3 m7 b0 R( F) \
4.4.3 添加dropout正则化 87
! Z0 N( L& T9 d& N+ f; ^3 v
1 N1 y H% c+ A( K: u6 e" D! n1 s4.5 机器学习的通用工作流程 893 ^+ |& L; B& ~- c1 \
; @4 w8 J9 d) f, j9 t4.5.1 定义问题，收集数据集 89! z- v5 [" e7 E( q
6 ]& Z# Z# [( A) v) ~
4.5.2 选择衡量成功的指标 89
" X4 L1 D, Y$ c9 \, r _
+ v8 c3 ^, b, b2 N6 J4.5.3 确定评估方法 90; k8 f: V, s7 }% p
. z3 \( l) P# U' A# N% l# ~4.5.4 准备数据 901 e( H+ B4 k* B, s2 U0 }% R" Z
% a: t; m( T) G. \* ^, A5 u# G" P
4.5.5 开发比基准更好的模型 90
' l( x3 s6 v; K) }3 X/ `# s( m5 K8 ^5 s& O+ x1 R/ d
4.5.6 扩大模型规模：开发过拟合的模型 91; L. Z+ Q9 F4 o. t# b5 @* y$ ]
7 C5 E+ G: o0 ?; _' A5 c; Z( [* M% Y4.5.7 模型正则化与调节超参数 92
& n3 n8 _' Y7 y' U$ h9 A: r7 e5 U/ a Y0 ?2 z
本章小结 92. \) b! w1 \6 J! x
- F6 P8 J! K* O
第二部分 深度学习实践3 p5 J( d7 H( u% r
' d A+ z J; a1 a: D: M: @8 y$ d
第5章 深度学习用于计算机视觉 94
! o, B/ Q O1 S+ F: @/ B, h4 y: |. [% u% E J- O0 Q5 q
5.1 卷积神经网络简介 945 U3 s, ~7 E+ R4 G7 L" }
$ I! L+ G; m$ y% U
5.1.1 卷积运算 96
4 d/ _ N. ^. @* C
' D9 J, X' ]0 j3 w8 f$ D+ N W4 W5.1.2 池化运算 101: t8 j9 u" e: U8 B! `
: J+ _5 m/ n/ s! Q
5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络 1021 M6 G2 h+ W0 u4 z
! U3 _8 h& a) q, a
5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性 1030 q- d# t4 q9 w8 Q: l
$ k r+ z9 i: k+ y- F$ e# t! b5.2.2 下载数据 103
5 f w; l1 }( Y$ r( Y
# b" M7 r1 n- F3 F7 H5.2.3 构建网络 1060 E8 h9 `$ Y; P @9 x% T
# {" o. u* L+ V4 ?$ t) ^5.2.4 数据预处理 1070 O/ ~4 q0 v& f+ N2 J" h$ v& N
^4 \9 d9 H8 K& g
5.2.5 使用数据增强 1116 a! d3 L, N- I+ j0 y
, o7 A7 D$ O; h' c: B1 w0 x) I& B' }5.3 使用预训练的卷积神经网络 115
$ b6 }9 }( s3 n4 C% J* G# G8 [, c
7 D1 L0 @0 p$ x5.3.1 特征提取 1169 Y9 v" U: [% ^% M0 d" Z
& G& K2 c* E) J: v' }: J/ `
5.3.2 微调模型 124
' u8 N7 B: q* `, h* \
" v" ?$ k3 _6 N# @5.3.3 小结 130
5 O& |" T. A8 s& q- K8 e: r0 I) k! M% Y$ u! C
5.4 卷积神经网络的可视化 130$ M* l# Y+ d; X$ V! T; P
6 |+ M! b* H* o$ a Z- f+ j1 F' m5.4.1 可视化中间激活 131; l) ?0 m" D; c- n& n0 D1 w
4 J; C# r% m% J0 D7 X5.4.2 可视化卷积神经网络的过滤器 136
7 R) A. K* Z b) O( p: s
% m4 m; O0 k9 I+ _6 b c5.4.3 可视化类激活的热力图 142% k+ `+ O- ?5 t6 }0 [* W
" v! @/ K4 w% d: N本章小结 1464 h4 R1 B5 c! r& G" d: C7 |) u
& z0 n/ n$ [8 `8 B
第6章 深度学习用于文本和序列 1474 e! B D) C9 w# z/ \, v3 R
T- `1 F/ T: L) m; A8 T6.1 处理文本数据 147
9 V p- V0 {- k, j4 l, {0 W" N+ q. D1 I5 i
6.1.1 单词和字符的one-hot编码 149
& I( L# [1 b* q; S8 [# n. j3 g; {; K3 ^
6.1.2 使用词嵌入 151
1 \% M& |1 t# b9 E
6 @! M7 T: [8 M- r& q3 @% f6.1.3 整合在一起：从原始文本到词嵌入 155
U/ a) M8 A( o5 e2 f8 F3 d @
' }1 f4 L% v- x. a) R5 Y9 j6.1.4 小结 162
% B9 F: Y+ B2 S5 l
- R; d, l. d7 U) E# z6.2 理解循环神经网络 162! H0 |) j9 p( e% u7 I6 l/ I
% z9 Z9 y& W5 S+ {
6.2.1 Keras中的循环层 164
3 s1 v5 @8 ?& Y
2 b) O- [3 D) K2 x6.2.2 理解LSTM层和GRU层 168
! Y0 W* l4 M5 d- n: Q1 I! N+ A1 q* D! b
6.2.3 Keras中一个LSTM的具体例子 170% ^" A3 M! s- o3 v7 v
' C$ p: W. i2 C7 u
6.2.4 小结 172
& E9 B+ n) |4 w) x7 O. c* G* o
- |4 D: a0 Y$ N2 K; K) t6.3 循环神经网络的高级用法 172! u7 K) X# h1 {1 v
& \4 {& |. L! K' C3 Q3 ~) `
6.3.1 温度预测问题 172# W/ d* o2 I) N& Z* w% X# L
' _- Z) @+ Z, P7 K6.3.2 准备数据 1756 w5 M& Z/ I5 y6 e, f
0 U8 E0 t& i, n/ v/ V. f6 j
6.3.3 一种基于常识的、非机器学习的基准方法 1775 [! |0 R. c; x/ h) E# ?# S
. W# w c$ j9 A/ x
6.3.4 一种基本的机器学习方法 1781 a8 O( }: A. a; S) B. R
5 G1 ]; o% ?( R7 @" G+ b
6.3.5 第 一个循环网络基准 180
- Q4 u. g5 ]. E4 ]: a1 u1 _& x* Q: z. ?* b! w. _) B) g' j ]
6.3.6 使用循环dropout来降低过拟合 181
E/ N8 t, R0 o- m- N. U
`. P, }- l- m4 T, E3 F6.3.7 循环层堆叠 182% N2 I; h1 C; k+ h9 @+ R
; T' w! b H/ y5 M+ l# x3 m3 I
6.3.8 使用双向RNN 1840 O2 t( u% Q' I+ Z \) w' y9 o, o" Q
8 }" g; v3 Q- T6.3.9 更多尝试 187
6 _5 j" q: r" S2 r/ ~; ~3 i
8 ~- P9 ~" B3 v9 q6.3.10 小结 187$ \9 [1 ^; X9 B! t, q# z% [( [
8 t% f, b: ~/ G0 S6.4 用卷积神经网络处理序列 1882 B. Q; n8 K: e8 X
5 d" L% p' G( p1 K* r
6.4.1 理解序列数据的一维卷积 188* |' F* G- d' p6 T/ R
1 q) }0 ^/ L4 f# `+ x
6.4.2 序列数据的一维池化 189
# }. o0 _0 I' X: u; G3 D) {9 a# L y& l f) {# r$ i
6.4.3 实现一维卷积神经网络 189
2 ?5 L$ o, a- Y, D; ^
3 n4 r: E, |3 f# z; r2 R- E0 |3 Q6.4.4 结合CNN和RNN来处理长序列 1916 _1 f5 T- S+ G2 f! `+ w! t
4 M2 D1 e8 C. r1 m
6.4.5 小结 195: C; b: A0 G8 R7 p
) J( k+ T+ G$ W, Y* F9 s* X, p
本章总结 195
: `, e" S: A7 q) @+ @
x2 X5 _% ?% \3 j- W6 K+ l' ?第7章 高级的深度学习实践 1962 @$ }2 e# O+ U1 j6 G& s
3 N5 }/ p% _( `# i
7.1 不用Sequential模型的解决方案：Keras 函数式API 196: J" y$ ?) h' T
9 K3 ~9 v6 N+ U/ w7.1.1 函数式API简介 199: z. t& K; ?$ c$ ^; F, O
, a! X& I5 ]* L$ N& j
7.1.2 多输入模型 200
6 d9 b; Y2 Y$ o, f. C7 \+ f. q3 x& o4 n' }3 s( U
7.1.3 多输出模型 2023 P, H2 C L4 o7 }! h: z; b+ Q& Y% ~( _8 C
3 I3 Q7 p# I0 {( ]) r* w# ~( V7.1.4 层组成的有向无环图 2045 H+ K/ d/ u% y5 o5 W* `" c, O
/ ^- N% y$ V2 H- \! N6 Q/ X
7.1.5 共享层权重 208
1 h3 o% J5 ~5 J* O; [1 o+ y, s
' O- f8 J7 c# m" i4 k7.1.6 将模型作为层 2088 x, U& q* ]5 ?2 D4 n+ u1 ~6 t7 x
5 J. L# ^* U8 t4 e) ^" v3 j9 y
7.1.7 小结 2097 V3 l( s! P3 Y1 _- ]: U& A7 {$ S
$ E! X3 w6 _1 H! v6 e3 S" b7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard来检查并监控深度学习模型 210
* H2 l/ z1 [4 G
# g) s5 O/ X3 {8 N7 F, |/ l" j7.2.1 训练过程中将回调函数作用于模型 2101 |5 @1 D" ?1 \. O+ p5 G: h
5 H) M9 B; @. i- J8 P d9 f6 u# h7.2.2 TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架 212
% p' v. O2 F2 o$ K: }0 t- |/ C* U. p4 D1 S# F( a
7.2.3 小结 2193 x% P+ E+ ` o I# B, M& r1 U
8 b2 H7 b5 o' F5 m7.3 让模型性能发挥到极致 219
& w( K8 C0 z9 H& G( w% I1 g
$ ]3 Q* g" P' e4 ]( j2 v7.3.1 高级架构模式 219
: K- h6 V4 e4 J+ k8 F% l
. z4 V+ s$ b ~1 U' R0 x# w. O$ {7.3.2 超参数优化 222* Z) w$ E" d- W, E0 v
: G. P* V3 L- n7.3.3 模型集成 223
/ @: x& m% i1 E% T
" W6 a/ f* Z T. `7.3.4 小结 224
1 p' P6 I3 q& }7 y) c+ [( S2 y/ F7 |; I3 A
本章总结 225
: e4 D- c9 x$ V) E5 d0 l- y* ?7 G9 J- z8 f9 |7 i8 t/ J
第8章 生成式深度学习 226
/ F0 G( h+ @" l. J% E _$ u# @; a
- ]* o1 n$ A. {- \6 W A8.1 使用LSTM生成文本 227 Y( P& f5 a$ m% |4 u" E
. G/ ^9 `8 U7 p2 b
8.1.1 生成式循环网络简史 227
% N# U0 v9 c; h- q( E7 S
* V# z1 K9 M1 U# U8.1.2 如何生成序列数据 228
# s" i# k3 q9 W/ D5 }+ o" M4 P& A. q5 w# A9 u' Y S
8.1.3 采样策略的重要性 229
. G4 C$ F* V- }/ f- e4 E3 S
0 z: b; @3 T. G. N6 _# X: ^8.1.4 实现字符级的LSTM文本生成 230
/ I6 T- @$ a3 a8 B
& j8 b# W8 y4 Q6 F! m1 Z8.1.5 小结 234( B* r( F4 j2 x' A. x1 Z( J) v
3 v9 i( b+ l a/ @/ V5 |! s8.2 DeepDream 2355 ?2 Q) _) a1 b
% D- q8 b( n; ?& E I6 z7 n, P8.2.1 用Keras实现DeepDream 2366 p( s9 Y) e. K. p1 F! N# D; n1 L" ~
6 w0 P2 h/ O+ j4 q$ @! L8.2.2 小结 241# b# i* L1 G6 y
& }9 D5 s, a( \8.3 神经风格迁移 241; F& J6 j# M% }& H3 @
+ O2 Z2 _/ ?$ K7 E: a
8.3.1 内容损失 242* F: z# E" P# t7 N
9 o1 b; s7 F. v1 z" @7 q, F8.3.2 风格损失 243; {/ h* O1 ?3 R
1 w- |2 D, D/ c' `
8.3.3 用Keras实现神经风格迁移 2439 r, c/ C1 f) q2 P( o7 P) B1 h# R
0 `2 t4 c6 F" d7 z8.3.4 小结 249
* @7 u2 ]0 [1 U0 z$ j
, ?, N2 \3 d& O& o' Y3 @. [8.4 用变分自编码器生成图像 249# Z3 G6 p7 j" w6 [) O
# h- Q, l' V# Q
8.4.1 从图像的潜在空间中采样 2491 `0 q5 I! I! e( K
- y* x* X1 i; E$ e7 M8.4.2 图像编辑的概念向量 250
) h# K/ Q' H, `. @' F, v
4 W5 ^ f! w4 |: q6 q+ K. k8.4.3 变分自编码器 251. P K" @$ l+ ~ x/ }5 P/ l
6 |. t$ w/ _7 ^/ V8.4.4 小结 256* u. e4 y2 D9 g. E
2 M% [ o: h" S. p& I4 o+ X8.5 生成式对抗网络简介 257
, n- |( t: h6 @7 ~
! S+ k# U- i3 d6 g( |* `9 C; _* U& S5 c8.5.1 GAN 的简要实现流程 258
: W( }" K, ^9 @8 @# [( z% P1 n* [- S% k) e0 C0 I
8.5.2 大量技巧 259; n3 z6 f/ F& N; X; ^
/ V. [* s4 c# X% J4 }" ^+ y8.5.3 生成器 2601 I/ X% C o; B
$ }! P( o4 z/ q% K8.5.4 判别器 261' n" U5 J4 ~4 e+ a; z
% r- V `! L0 e5 b7 J& c
8.5.5 对抗网络 261& w# \* y8 p& Z+ y. k# B5 J+ c
( y- B3 ?5 |5 ]6 D8 k) P: |: [: G8.5.6 如何训练DCGAN 262! T j. J/ s( M" ~# D( S, a
8 G. n6 \# a* m6 @$ m4 ^0 o3 H i8.5.7 小结 264
0 g0 ]' O0 E. K0 U0 ~: ^8 ~& n
本章总结 2647 h6 S/ u" c6 ~
6 v( {+ j2 ]. v2 X: ?
第9章 总结 265
/ a+ |. g5 U: I# K& `
( ]" a. K+ o3 p2 L3 ]9.1 重点内容回顾 2654 w* f0 z, c$ Y G+ g. A# y4 O6 P
k! W8 `. V4 S% t& l3 Y& `* P9.1.1 人工智能的各种方法 265
7 Z4 @) _- l% l3 a, E3 h5 @: ^/ V6 E/ s) j
9.1.2 深度学习在机器学习领域中的特殊之处 266
' d% a& P' ^4 z: ?0 `) `
, [5 e; f+ x k. u7 y9.1.3 如何看待深度学习 266$ d3 Q1 O4 O( `: C
7 g9 d1 r& C1 t) d2 s
9.1.4 关键的推动技术 267/ U2 ~- H! k/ A1 f2 h* M9 M# ~. n' M
$ z4 `9 g) z( a3 \8 A$ E
9.1.5 机器学习的通用工作流程 268
$ h: M4 Z. w. ]7 e# i" n0 Z* i+ j
4 i9 {$ @% Y7 w4 h- n9.1.6 关键网络架构 2680 H) E4 C" p3 U: r# G' N8 L# d1 G
& c% Q1 I( V/ ], C5 `0 x
9.1.7 可能性空间 272, F; y& s6 T1 u' y7 T5 \" K
7 C# [0 e+ A% T- h9.2 深度学习的局限性 2730 l3 h$ |, y) f$ n! @ x" R
7 _+ ?4 p/ K& p$ B) q& b9.2.1 将机器学习模型拟人化的风险 273
. q: y% k( C- ~, G7 n% n8 _, v- C
, E) j- `, C' W- [( e5 E3 A9.2.2 局部泛化与泛化 275+ H( m' H2 I- l9 D; [
( v- ^7 r, j$ l( j6 w: D# q) ?
9.2.3 小结 2768 p, l* h$ m t
% N( Z" g5 S; g/ z5 F; r$ T9 [9.3 深度学习的未来 277- p8 s$ K7 u: x
6 L, J, G& j; j& Q8 |6 C9.3.1 模型即程序 277
6 ]; }! {% X# g+ O3 l Z' B: l+ P0 n5 D- H6 x" p( n9 i( K
9.3.2 超越反向传播和可微层 278; |* q! w2 @+ T- {- h6 C
j1 e3 ]1 \ [
9.3.3 自动化机器学习 279. G7 W5 ^2 L/ }1 t
0 O, c/ p9 R8 N2 k# B+ O9 k0 ^
9.3.4 终身学习与模块化子程序复用 279 L6 h" x! Q4 X5 H% _: B4 C
5 A8 @* U. W' C9.3.5 长期愿景 2815 [2 O# g H5 Q) i0 b' {! S
4 J W% I" g+ h P/ b5 d# t
9.4 了解一个快速发展领域的进展 281; l/ l$ E2 N2 I( k
9 X! r8 R( d/ c8 G5 y1 s9 O
9.4.1 使用Kaggle练习解决现实世界的问题 281/ ~" x7 L) N: q" t0 ]0 ?
java8.com# q5 b0 a# G" x. B: }: C
9.4.2 在arXiv阅读进展 282
7 A7 A0 c0 q7 L. Z" s* E3 Q6 p( z. N7 i2 d- M8 b
9.4.3 探索Keras生态系统 282
; @1 _6 |1 P8 K A5 F" k
/ S; |7 I$ X O+ x" n8 S+ z9.5 结束语 282* g; p( K F ]4 P- s- h1 m
+ ~8 n1 }4 A+ N" [附录A 在Ubuntu上安装Keras及其依赖 283
: C" N. d) X0 c$ M" o# I1 p) B0 e9 ] H4 V
附录B 在EC2 GPU实例上运行Jupyter笔记本 287
5 k \2 J9 Z% G2 O. C4 _% m百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：: r7 f, e: G/ S
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2023-09-01
