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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
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) Q$ J# z9 k0 C1 I
编号：mudaima-P0327【Java吧 java8.com】1 W& _/ c1 K/ ~- H
7 M7 q" X3 M& x6 a- n+ R
8 I' l' m/ x" g; f
. O6 `% {% I0 o9 k3 FJava电子书目录：第 一部分 深度学习基础6 D% H7 B4 Y4 H- T9 ]
2 F5 x+ ^$ o! a5 ~第 1章 什么是深度学习 29 [2 N/ r# H5 b* M
3 i8 A9 Y. g1 A$ d6 N7 b7 P1.1 人工智能、机器学习与深度学习 27 D; X* Z3 z; b& X" M3 @
7 e# u' A/ T8 U1.1.1 人工智能 3% Z% Y5 W2 j! O/ y6 O U% @9 ]
4 a( [1 ?* U( z% G
1.1.2 机器学习 3/ \1 B9 L. z6 F# r% R0 d' N
9 d- L% b. h# [8 C5 A7 h- `
1.1.3 从数据中学习表示 4
) M6 n9 _7 m2 G0 X/ O- I& l
2 c, ^3 T( i! B1.1.4 深度学习之“深度” 65 z) S5 Q6 q3 u" O" R
7 Y& G! @, T2 D; G2 v9 [
1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理 7
- \$ E1 |# r- e2 x( q2 Y0 O- l* q, B
1.1.6 深度学习已经取得的进展 9: w5 [* Q: s \4 ?
# E! A% v, ]: c0 F) K( n
1.1.7 不要相信短期炒作 9. Q/ M% R5 ~7 }9 V" P1 c7 @& a
0 U& t& L& T" L6 e! ^
1.1.8 人工智能的未来 10
* c1 w) j2 E) a. R; F( l
' n1 W! J- o( f: q, F8 b; @1.2 深度学习之前：机器学习简史 11/ F( e3 y' r: b' c+ f7 i1 y% w
. ^3 q j8 Q0 }4 }/ F/ F! z) ?
1.2.1 概率建模 11
1 {0 o+ p: A# k5 t8 v1 j
7 t, c8 k0 B' {' O! o2 c1.2.2 早期神经网络 11. _- Z( U9 Z. E; t
9 U( P, k" a7 z. [6 y. H
1.2.3 核方法 12
" ?( k1 i0 j& E1 x: D9 x( B
) o: r* m, j1 |8 i1.2.4 决策树、随机森林与梯度提升机 13
$ K# p8 J4 z; K$ u3 W+ P8 u# _8 }1 b2 i. [
1.2.5 回到神经网络 14
1 ]' [: A* t4 t' a+ a9 o; o: a/ @' e7 Q& F7 B J
1.2.6 深度学习有何不同 14" m- a3 u& [% N' W; h# n* u. c% z( |' ?
5 O: X- T, H% v6 W% J" g1.2.7 机器学习现状 150 ?: ?3 k8 \/ V2 h$ D8 s9 n; F
# ]. ?! B' e+ [+ C B; t
1.3 为什么是深度学习，为什么是现在 15, C) Q, k' ~1 S! m* _/ h! v
: a, `( `3 D5 o: N2 y7 n( ]
1.3.1 硬件 16
" s ?- t) m7 y' a1 r" p: K% `. m; e* Z3 d
1.3.2 数据 17
1 |- u* @! [% S2 L0 g5 O9 i S
2 y7 |; S2 V$ G: a4 y p) p$ Y1.3.3 算法 17
, u2 W& d% Y% E& _5 o' o
$ _4 P, l9 @! X! J& _1 W1.3.4 新的投资热潮 17) S/ O3 |: s! a. p# V0 L
4 ?' q! h$ H) L# ]8 L1.3.5 深度学习的大众化 18
# m d7 d/ {) Z7 L
+ @ \% W4 T" ], V) \6 ^6 p1.3.6 这种趋势会持续吗 18
9 x* |' e2 W7 n, H$ l8 t: _4 r, ~7 q/ h3 _# s& I1 A
第 2章 神经网络的数学基础 20$ p) Q1 Q! T/ @8 o) B
2 _3 o. f/ [# ?% T2.1 初识神经网络 20. S& Y* E1 i, L# V' j
9 ?5 ~) ~, @/ R& g2.2 神经网络的数据表示 23
! a9 I+ @, X( G- t0 y! [
% d/ w9 l( l. ]) U; ~/ ]1 f2.2.1 标量（0D张量） 235 j8 ^9 d3 {- y) P- W
a$ [; h$ V$ ^2.2.2 向量（1D张量） 247 a: I7 ^; B) k+ I* b
3 e( E$ U6 y" L% z4 \
2.2.3 矩阵（2D张量） 24
4 j$ A4 g5 M/ s- x. S) A
5 U% a- U1 Z- [; M- H2 |, y0 |2.2.4 3D张量与更高维张量 24/ P9 X3 w" W9 M2 M
Q, T$ }, s* |* ]+ A0 i3 n
2.2.5 关键属性 25
E9 ~* t1 F" g9 c9 O1 ]9 i/ `7 u! }# _, o* Z
2.2.6 在Numpy中操作张量 26% q, _, N2 P+ S7 f2 T
; J7 A$ A# i( C; t ]% L3 A5 @2.2.7 数据批量的概念 274 }+ ^7 k' R5 P( j E+ R5 N4 g! p. l5 D
" c0 }+ p# T# [3 N
2.2.8 现实世界中的数据张量 27+ w: F `$ r& Q$ s0 `3 U
a% I2 M" V8 }' ~- ? M. V) I
2.2.9 向量数据 270 V- T/ f8 M, a3 d. W
6 Z4 g. Z- `1 r* I7 Y" j
2.2.10 时间序列数据或序列数据 28- H! n7 ]( ?+ M! g
' a" k: m/ J. u7 D1 L
2.2.11 图像数据 28
# I2 n# D P' r. d2 j
: O: ?* k3 f% Y" F% F2.2.12 视频数据 29
3 R r1 b2 ]0 B# c8 w; M) ]1 F
, d M; d. [: }+ V( P2.3 神经网络的“齿轮”：张量运算 29- T/ D. v$ p0 Q% V9 A$ W
( s2 F! o( C) V( c& r
2.3.1 逐元素运算 300 q! ^/ i/ k- _4 e# x
2 \: E- A9 G2 p, P
2.3.2 广播 31
0 S1 h7 C& k' U8 m. D1 Y
2 P n8 t6 B f3 Q9 l+ b! ~2.3.3 张量点积 32' _2 N( t$ D3 [+ Y, V3 ^" d3 o0 K
; k) [- J% x8 j/ e( t6 g
2.3.4 张量变形 34
0 {) K. j% O% k2 d
% S/ A0 }% C. V% N8 m2.3.5 张量运算的几何解释 340 F. b4 b' O6 \" [3 f
: G3 R/ K' F4 g! r2.3.6 深度学习的几何解释 35, U! _, ]9 ]" [, c& q6 @4 K
7 O: m% `* g/ Z8 ]) ` V$ R2.4 神经网络的“引擎”：基于梯度的优化 36
3 ?# z% k- b/ N D- }2 J Z* x. P- Z" G N+ C! e- m5 b- c
2.4.1 什么是导数 37, P3 } v! Q+ X' j) V( I5 z/ M
1 O6 n% p% }9 T4 {$ H H5 d/ f. {
2.4.2 张量运算的导数：梯度 38. ~2 S7 B% y8 b6 k
1 P0 ?5 Q5 U: L M5 [- S2.4.3 随机梯度下降 381 C. V% Y/ ^: D3 E# A4 ? r
' X! P) d8 L ^% m( t7 ^. Z2.4.4 链式求导：反向传播算法 41
# F% v9 c6 h7 s( Y! k* {
& _% l: B* S. m2.5 回顾第 一个例子 41
. n3 @* e8 B5 K$ n; j/ x- b2 g4 z; T, `9 M$ p" f. B
本章小结 425 S4 Z: A( Z4 v: @
4 G7 l% X: s& j第3章 神经网络入门 434 N1 g) h) P) Y% t& T6 @
- j/ D' ?! E+ ~* y9 H* w
3.1 神经网络剖析 43" t" U) H" z0 ]9 d3 J
/ H2 q. Q; k" `3.1.1 层：深度学习的基础组件 443 |* z- k5 {. T9 w0 @
7 t0 z/ `+ b5 T' A$ V/ L
3.1.2 模型：层构成的网络 458 b! T# z" j, w- d9 x
+ ] n* y, n1 \
3.1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键 454 e5 v) }: G! w' N7 G$ X3 b, v
+ W: s* W) c) k5 {3 D0 X0 q' S( {3.2 Keras简介 46" n- \ e3 n# o2 ]! u( D
5 m3 S S: \) B1 q+ I0 @: l4 p
3.2.1 Keras、TensorFlow、Theano 和CNTK 47
# x3 d. D7 P) D! D. s+ F$ b* U
, a! D0 p8 N: D4 H6 ?3.2.2 使用Keras 开发：概述 48
! W" q" O; e9 K8 R& f0 Z: F P' E' W+ x/ p& m4 B% a6 s/ Y
3.3 建立深度学习工作站 49* R7 T) e8 K" a2 X, I) i
* j0 Y: M# e- Q) z3.3.1 Jupyter笔记本：运行深度学习实验的方法 49# }6 q8 g v2 z4 {4 S3 q3 d
9 [4 w# O/ W$ @ P2 w E/ J3.3.2 运行Keras：两种选择 50# [& I- B" A8 T
% J3 y, z5 _$ {) s3.3.3 在云端运行深度学习任务：优点和缺点 500 L4 A6 ~6 v2 a
6 Y1 e0 V" \& z3.3.4 深度学习的GPU 50
! Y- v* e! ]6 t- B- k" Q9 j8 T: S h4 p4 G) I5 W& B! Z' z
3.4 电影评论分类：二分类问题 51
( A* H; n# Z* k/ n% z! Q9 D) I4 U a7 r9 n: _; u
3.4.1 IMDB 数据集 51! n3 Q3 O) E* M3 ?* \: A# C
7 g) ]# ]4 b' U6 M3 p8 F% ^3.4.2 准备数据 52! Q4 C( s6 `$ j7 }" y3 |6 W. H5 Q
. }3 `% l# Y4 }3 r# M' Q/ s- f) z0 ]
3.4.3 构建网络 52
4 N9 K7 M2 |2 g: Z
+ F: x8 g( \# V3.4.4 验证你的方法 56
: _5 m8 _9 j2 Z* H3 c8 F( U% H# i$ t" {. }" }+ @( D; C
3.4.5 使用训练好的网络在新数据上生成预测结果 59
. \ u4 O' {! D" W
7 K4 t5 i4 {# m7 v4 I9 {7 I2 K3.4.6 进一步的实验 59 O' q! H1 d+ Z
8 @0 W; b4 c6 @6 c# w' w H# l1 k3.4.7 小结 59
* k- z, j! m- t4 y! _2 _. @& L& _( c/ `( D) \- ]2 [7 F4 P
3.5 新闻分类：多分类问题 59* m% T* O/ Q$ [" Y
( K1 \8 f6 L0 g( p# T6 ~3.5.1 路透社数据集 60% ~. q# F6 S% B* P3 e
6 v, A7 H7 D! ]6 H# A$ S, g5 ?
3.5.2 准备数据 61/ l7 o% g2 o( O0 k* e6 U q% \
- ]4 |9 j$ l# P3.5.3 构建网络 612 _1 m4 C8 E9 O- U9 N2 D5 d: g& r
3 D% T+ d4 j( L8 |: e4 Z8 l# ?) T$ `
3.5.4 验证你的方法 627 j- C! h1 M9 y8 K4 J5 j5 i+ r
- f9 z9 V3 R; @; I- ]
3.5.5 在新数据上生成预测结果 65
. ]3 L. O# l/ p
7 ]. e; G/ n2 @) ?3.5.6 处理标签和损失的另一种方法 65
. l: Y% D9 B1 A! k, l7 T0 V7 h- e) W) y. B; C1 s, K0 N
3.5.7 中间层维度足够大的重要性 65
. }' p6 K$ s( \# {$ \$ S) Y$ f% x9 j9 P0 x
3.5.8 进一步的实验 66
8 x* G! V" m% b% g3 x. A, G- m* V) i2 G# m( i; g( Z+ e
3.5.9 小结 66
4 }& N1 ], ]- q$ ^1 W. V
) y% y2 n7 y2 i3.6 预测房价：回归问题 66
1 x' a2 ^ h! c3 y0 F
% ~+ } e0 f5 {" b, J6 ?3.6.1 波士顿房价数据集 67
- `8 n+ `6 h# y9 z: j
% S! U# A1 O) l i3.6.2 准备数据 67; g- p0 ^1 V% [6 t
8 E( X( b0 L; m+ N; r- a3.6.3 构建网络 68
% v/ c: b) m, P5 I2 _1 B- x, ^0 L# R0 Y8 g/ d F
3.6.4 利用K折验证来验证你的方法 68 g0 H: m# e# p
% F& L7 M- W( x4 c- Q# h5 G1 |3.6.5 小结 72
f2 D [1 J: }; U% ]8 j4 f& X- L n1 y3 G# n
本章小结 73
2 ^3 B/ s( Q1 Q( x* Q* K8 \2 Z) L7 S. x/ E- y
第4章 机器学习基础 74
3 D' N+ x" o4 T3 S5 m3 K$ U1 G7 _- i
4.1 机器学习的四个分支 74
0 F" q" i0 {* \7 u' @# O% t* d v8 F# d( B& ~; U
4.1.1 监督学习 745 y/ @: _# p; o- s7 r! R8 J
/ K% e6 T6 y; z. X! }( ]4.1.2 无监督学习 75
! E/ J4 d U$ {+ ]1 y6 h9 l8 |& V1 E; G& [7 U7 U
4.1.3 自监督学习 75" X0 }( A. L" p% V+ }
. a: c/ Y8 d% U/ e* j3 H6 p7 |6 Z! A4.1.4 强化学习 756 r# {. n/ W! D( k; B
- E$ ?6 @" q$ c
4.2 评估机器学习模型 765 H8 F3 c- A; I* G4 m# @
. U+ X8 D4 z4 f3 f5 c. T' T4.2.1 训练集、验证集和测试集 77
. z: M, |" H' _ J: g8 F+ r
/ S9 Y/ K+ C; Z4 d0 k4.2.2 评估模型的注意事项 80
8 x6 e- u3 n0 X: H I
- S: p, n4 N) {( n2 F' s4.3 数据预处理、特征工程和特征学习 80* \2 x; R5 \1 Q
: B' v* B1 a( t% `, C8 E2 B" |4 R4.3.1 神经网络的数据预处理 802 Z# C4 h+ V' G: p# H
9 }- g9 s( C6 q) ]; t1 V8 z. N4.3.2 特征工程 81
8 P' _- L1 z# c. P) V7 @7 m
. m; i4 G* _) r! p3 p! j8 P/ W4.4 过拟合与欠拟合 830 `# ~. S/ G" u0 P
- e1 c6 u. E x6 o/ q' |4.4.1 减小网络大小 835 O* m( D( F/ t; r% ]1 C
7 X& ]6 a" L- k
4.4.2 添加权重正则化 85* q& B' ^3 |( d; Q; i. u
) x, @9 m. S2 S/ r3 v" w5 x' E
4.4.3 添加dropout正则化 87' v( q! k2 Z2 h
/ O4 P* i0 ^# n3 _$ W# g# ~4.5 机器学习的通用工作流程 89
2 `: m" ]9 M. E, |4 I8 ~) G5 Z
. S8 B4 D* W8 ~, R9 u4.5.1 定义问题，收集数据集 892 T/ m$ f: n3 [" m# ^
: c; _4 D( ` x3 Q$ {4 W$ a5 m
4.5.2 选择衡量成功的指标 89
7 w; ]% z8 m& j6 o- P# Q) M b( A$ j2 b, o: I) u
4.5.3 确定评估方法 90
7 f2 z9 i5 K. s' Z: @
' ?% }3 A t* M4.5.4 准备数据 90
/ ~% K! p) a- f) u. V5 r
* ]- [! n {8 E7 Y+ F4.5.5 开发比基准更好的模型 90
9 z8 z1 s. [; n5 t7 I8 x, M7 E M( A7 ~8 @. W: u% V
4.5.6 扩大模型规模：开发过拟合的模型 91
! a, t2 A x0 H
& k; ]/ U# h( @4 e4.5.7 模型正则化与调节超参数 92
" m2 t2 }) z' J
& s: }4 \0 ?2 b7 m本章小结 92' {( G: x! [/ y+ Y+ g
8 }2 ?7 W' N3 m) }1 ~
第二部分 深度学习实践
0 D# Q4 Z% b5 M, _1 C4 Z4 e+ [) W& ?$ i" E( g5 w f- i( N" ]
第5章 深度学习用于计算机视觉 943 u& n5 {1 A3 c2 U! Z. k& ~
9 b6 t( r! w( n1 \: A6 v
5.1 卷积神经网络简介 94' V. r- h& V Q. b+ H
' c V; O: c7 H+ @ ]2 m0 O% M
5.1.1 卷积运算 96
3 w, K# R3 q2 B
R: `8 g: S: n& ^9 x6 Z' c5.1.2 池化运算 101) |. `# J- o% n
+ X' E8 j: G9 C/ L/ h4 K5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络 102
* z3 u$ ]3 }+ M1 _" R I, C A& ]9 H
5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性 103% e @8 {7 {4 S5 c5 |
1 j/ z4 i0 R7 n! R1 j
5.2.2 下载数据 103
7 A9 _! s! h3 ]& F) ^) S
$ D# {- U0 M6 ], Y" s5.2.3 构建网络 106
' F) W' o+ z; s% j" @: D% O7 j6 T* C5 D9 F0 c- p+ z t
5.2.4 数据预处理 107
) M3 _0 { J3 q; ^+ i# s7 U4 W; e+ ^( z/ R) N
5.2.5 使用数据增强 111! \4 T- u3 ~) a _% S. H
0 x9 R B% _( Z
5.3 使用预训练的卷积神经网络 115+ ^2 h. K4 B- y' g& V; L9 E* q: I! V
# s" N' U: R) o$ @% D* S! z% p- n$ S5.3.1 特征提取 1161 w: L @ O* z
" i2 t1 k8 Z0 f2 X9 Q' j- v5.3.2 微调模型 124 X: S0 P' {0 y/ |) m
5 D7 ?! O) U* O
5.3.3 小结 130
- W" L- u( k7 M M% L2 d$ S! x4 N! F4 e# ?7 w, \0 \
5.4 卷积神经网络的可视化 130; b8 E" @) {/ a+ |. R/ j' V; b! b
* O2 m' l1 Z1 G% \3 E% b' W. m5.4.1 可视化中间激活 131
* v+ b( q9 B. t( u7 s& @" G
8 |( G0 o- P' M% H; d) Y5.4.2 可视化卷积神经网络的过滤器 136+ a/ ?* q9 s9 [7 l W, n: Q6 w4 \
: D: [8 E1 z. _$ C v% _) N5.4.3 可视化类激活的热力图 142
, Z- H" K6 x4 W9 r5 j. e
5 t% p6 t/ P+ n" ^( b, P- M2 t% l" e本章小结 146
; N4 F" _9 `! a) t& u. }8 G. w. h6 f4 c: I1 n" K
第6章 深度学习用于文本和序列 147% g% @4 K$ {5 Q1 ?5 N
* p& y2 x4 v; }& Z/ n
6.1 处理文本数据 147
- o9 ]/ R+ J' K% V; {6 z8 @; e/ O: f6 ~; |3 E
6.1.1 单词和字符的one-hot编码 149
" f& i; U- S( r
% e' t |! q( W' T6.1.2 使用词嵌入 1514 |: Z% J) v$ x; a7 N3 D. c" j! O1 T
7 k! R( C! K5 Z! `3 O5 N" f; P6.1.3 整合在一起：从原始文本到词嵌入 155: ~9 c5 C9 Y6 r% ~ p# V' S+ b
7 y4 H) |9 v$ r0 J) ]8 I3 f) q
6.1.4 小结 162
' o" B+ O2 i/ E8 M8 `: r b( |. J4 B: E1 e# e1 K' X& u2 Q
6.2 理解循环神经网络 162
9 Y$ W6 A. O! K( ~* p" s- F4 d/ p& h* W. o% G# d( N
6.2.1 Keras中的循环层 164
. I+ S5 N* B2 z8 g
+ l9 `5 U! J7 W) H6.2.2 理解LSTM层和GRU层 168
+ t) ^$ l: _$ L# {: \+ X* f" ^) Y* M
8 N: i' F" X- u, q0 t6.2.3 Keras中一个LSTM的具体例子 1702 L! H% b. B! p& u% v
$ D% [; b2 O: D7 m' `
6.2.4 小结 172& v6 n- C7 `' `* |$ z2 a
, l. F& Y, Q* F [' k. b& W6.3 循环神经网络的高级用法 1721 E8 }" w" v& H" [
( M" D$ j0 g$ g( p1 w
6.3.1 温度预测问题 172
9 g' V! P* p, c6 A. }
7 Y0 T1 W4 K. T6.3.2 准备数据 175- t3 y. Q3 R h1 y6 ^8 R
7 t0 s; N4 C' J3 Q5 `) {' G6.3.3 一种基于常识的、非机器学习的基准方法 177
; \- I F6 H4 {' M% N
' D4 z' J7 U1 c$ S6.3.4 一种基本的机器学习方法 178
" |' @$ {2 j, l9 T% Z9 _# l7 V" @% Q5 l9 j( |7 r- e; ^3 E
6.3.5 第 一个循环网络基准 180
& L+ e G3 C' _- @* `, p; s2 p* ]; Z0 l, n
6.3.6 使用循环dropout来降低过拟合 1812 h9 |9 A* l" }4 {
: \" X/ ]3 d1 Q4 c6 Q% X" b
6.3.7 循环层堆叠 182# { w0 h3 ]; M. q0 _
t' Y4 o/ a* h
6.3.8 使用双向RNN 184
! v8 |" L8 Y* O2 c* b9 y* D0 n: }5 v
6.3.9 更多尝试 187. E* m6 ]) L h( j; l+ o: v- C! ]0 C
) X4 i4 N* m; ~0 n0 j1 U8 K+ w6.3.10 小结 187
% [1 _ |6 C: P( y
r4 O4 ^ g. T, o6 e% b6.4 用卷积神经网络处理序列 1884 D# O; i' ?. ^, l- T3 |
9 Y0 P# C9 `; d* C6.4.1 理解序列数据的一维卷积 1887 c9 l3 v4 V' _ D- v/ z" a
4 r0 A5 G' j: Y5 d; i
6.4.2 序列数据的一维池化 1893 e7 w+ K5 K3 m5 s$ [
2 x6 D( Q8 B$ l; `; x$ { k. p: M
6.4.3 实现一维卷积神经网络 189
- l0 }* o& L; J/ `) c: |
: j z( _$ Q- W! L! @9 v3 W9 T" p4 N6.4.4 结合CNN和RNN来处理长序列 191
1 ?( b( A" }- M0 d) w% }2 O3 |+ F0 Z' {8 z1 v
6.4.5 小结 195
9 k, [9 K, i, l4 w7 w- U9 ^& }. T
6 l6 x1 z; _8 [* a% v7 I本章总结 195
* `% C l% @6 @6 `# J/ W' O2 K
U( S/ U6 D! j- U7 i7 |第7章 高级的深度学习实践 196 }- B4 q% p$ ]$ w
& p# k+ D. K( o1 k: e1 L
7.1 不用Sequential模型的解决方案：Keras 函数式API 1962 q. s, g' z! J* o, E2 a8 ?! M# S
0 B" C' G4 O7 t8 y3 A, I; C
7.1.1 函数式API简介 199
) \6 y7 q& j9 B. x& q) E% H5 n" Q; L- [* T* n
7.1.2 多输入模型 2005 I+ m# h+ }! {) F/ v" p$ j$ _0 m+ b
( m* C: i1 n& G0 h, n2 r% r1 s7.1.3 多输出模型 2026 r( F& N9 C8 L. r9 p: k
5 @: b) s4 s A! F `, {) r, W. T' ]7.1.4 层组成的有向无环图 204+ r, n0 P- H* K0 S
; V# j1 Y1 [8 S7 |8 m& F" h7.1.5 共享层权重 208
* z7 Y. O' t7 T% x9 n& [% _" G; e3 r. y
7.1.6 将模型作为层 208
8 G3 E. |1 I5 J: ^1 x( n, w# c! Y3 _% e& j0 K% u. T( \% j
7.1.7 小结 2090 m9 h# ]. Q8 H9 y
. R5 F! O( V3 O+ N
7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard来检查并监控深度学习模型 210
5 A* c: I3 `+ n" b. E, g8 {
! r( [% u5 Z z4 v: t7.2.1 训练过程中将回调函数作用于模型 210
; o! j* S8 s# N z- e8 { \
, I9 j( H- H/ e* B( Z7.2.2 TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架 212
" y1 ^9 m9 y4 V3 T- J6 P/ G2 P7 y& `
$ s0 N/ C! O+ ?, d7 D" x7.2.3 小结 219$ }- Y/ _$ V8 E" F' a+ e# r
% I9 P) ?5 c4 o* F6 D7.3 让模型性能发挥到极致 219
0 G) M& l0 j! M; }5 Y( [0 h; G7 J: a
7.3.1 高级架构模式 219
, u0 A5 |( P* X1 b/ d
. ^" K, b6 X2 l$ U1 \. x* b7.3.2 超参数优化 222
^- H' X' G) g( L" T8 V; F3 F9 `+ c, _7 o+ N
7.3.3 模型集成 2235 A; D. i8 b6 e' W0 f7 ^$ i6 u' S6 [" x" J
5 ^& _. U) t! M5 D4 x5 N7.3.4 小结 224- W# k1 u0 o9 Q" k3 Q* {3 Y
7 ^& u1 K9 @3 s! ~5 }8 d
本章总结 225
8 k1 b3 q3 M- J
- W3 K' z9 Z$ b) P: w! y3 }7 J) n第8章 生成式深度学习 226
% `9 s/ d; g: R* z. A1 P' g( g, w
8.1 使用LSTM生成文本 227
6 b# ^5 c! g% m6 Y
! F8 r1 J8 S* F2 G2 V* ^. o8.1.1 生成式循环网络简史 227
$ g8 |+ D" i/ W; B3 S
0 ? q1 e. k1 E% f# b: N8.1.2 如何生成序列数据 228' T% J2 j& \. y: \( ~& U( K1 O
3 X5 T O: L* W2 w) y" z/ v8.1.3 采样策略的重要性 229
+ G! F6 `0 l% Y! V! i0 f2 n
& k* s! @8 t4 o) @8.1.4 实现字符级的LSTM文本生成 230
0 h& O X3 ]# W: m- b6 T# a1 ^4 m" i- Y1 C- N: @/ d# Q/ l
8.1.5 小结 234
# j% J7 f6 p2 c/ S1 ?0 d5 D" ?4 `* j, y
8.2 DeepDream 235
$ m' b$ b" P! a+ A6 o2 x! T) e/ M3 f5 g9 e$ _0 M
8.2.1 用Keras实现DeepDream 236, r) z( u8 A% x9 I
' n) J4 z& P- O7 }+ M5 ^; ]
8.2.2 小结 241
) l( @4 l! j% X* }
; w! n9 a% `: ~5 l }( E8.3 神经风格迁移 241
' e l! y1 R8 {+ D1 t, U( W
* m; R6 t1 U; G) _1 F4 o8.3.1 内容损失 242
2 P! X4 B9 p1 @$ d. g( E, V# D; j5 Y2 V8 C+ h/ z/ j
8.3.2 风格损失 2432 p) a* o. Z, F1 P2 U* \
$ S% q8 {! N1 b. r8 z% C
8.3.3 用Keras实现神经风格迁移 243. J) l! l L0 Q9 ]2 b; Y
$ r/ D5 i0 P8 E, `3 C) A" F
8.3.4 小结 249$ }1 g0 Z- u- D. y
& u+ d* {5 m+ \5 |5 f0 Y
8.4 用变分自编码器生成图像 2492 G% m1 [ ~ _2 l0 i2 v+ S& n
! q: P m, Z g& [: U$ N, H
8.4.1 从图像的潜在空间中采样 249. \0 m- G/ X ^1 n
# q1 A3 a; K$ N0 e8.4.2 图像编辑的概念向量 250
; z' o3 s/ W$ \7 Z; x
9 H; K, u1 d! K8.4.3 变分自编码器 251/ U. w9 r4 _# t$ b! }& G' v; X' @6 W
; ^1 {' V8 ` w1 T! Q8.4.4 小结 256
; b# ]) ?6 G' ] V2 U1 Y2 [4 b/ k- x2 W @/ c
8.5 生成式对抗网络简介 257
2 \# {9 o! t% M/ Q4 M$ C! V7 S" d d8 K v9 ?* Y
8.5.1 GAN 的简要实现流程 258
0 A' z" M- S% D7 W( k$ c
! D# A6 ~, v& U8.5.2 大量技巧 259/ l" m! Q9 ?) v# n( K0 i
% z2 ~3 V- h$ W8 _# P. z
8.5.3 生成器 260, Y+ J; C) I% z. W6 d
4 a( p4 Y/ e( f3 t
8.5.4 判别器 2615 i. U6 V( Q% r* A& j; j
~1 C/ ?+ l/ x! K/ m
8.5.5 对抗网络 261
& M" ~4 S. s1 T2 \0 e0 f0 \( _, `) O/ |; j2 G) p' Y
8.5.6 如何训练DCGAN 262+ O3 h2 }0 S8 X" I& A# @$ u* n2 _
8 c+ x! E- ^/ E8.5.7 小结 264
) i3 w5 O* ]" A9 ]5 c7 c
( v1 ]- p; D; J" a3 O' h+ h本章总结 264) {$ o9 y3 T6 t* V4 N
; i7 [0 c- a) l! i! c2 c+ ?$ H) J
第9章 总结 265. _, f8 a1 z6 D7 } T1 A* f
0 X5 S a5 Q' _4 z
9.1 重点内容回顾 265
* H8 ~ z2 r* F5 p% G. J8 }' V- L+ o8 g- }6 c. j
9.1.1 人工智能的各种方法 2657 h& h& u' E+ o+ C+ f# z* r
8 e, w% s4 G0 E k- i: c9.1.2 深度学习在机器学习领域中的特殊之处 266
1 i+ J! z6 ^2 g
, S9 K# M' F2 q' l; Z( s# [6 h# H9.1.3 如何看待深度学习 266# Y* [8 q5 U3 W* d4 K4 A
1 G, _* c, u Y9 o
9.1.4 关键的推动技术 267; y- ]6 b/ h( h) [6 i2 F7 T
7 k' N8 c: X' X2 P- D" b, m9.1.5 机器学习的通用工作流程 268 T3 H. {- i" Y
) J6 T6 q8 \9 g: a6 r9.1.6 关键网络架构 268
: Z+ M: n+ A7 U% Y2 [" \- E+ ]# O2 X4 m1 Z9 U: j6 G2 t( j0 N/ {
9.1.7 可能性空间 272
0 E# C. F! K7 x% o. K0 O; m( ]
6 x' f1 B( t. c7 [: u; J, S6 I+ h9.2 深度学习的局限性 2733 U( l$ ^ Z9 v3 z! [! y% o; b% e
. O" ?5 Q4 o7 S- d: Y3 N9.2.1 将机器学习模型拟人化的风险 273
8 r2 [( S, @: b
$ K9 J. K( V+ r% y9.2.2 局部泛化与泛化 275
! O0 x& n* j# K$ B
4 p' V% h& z; y9.2.3 小结 276' z$ S: s. b6 t
0 m5 j: T/ M* }/ P5 e9.3 深度学习的未来 277
3 K) c* s" g9 F( h& ~' j- g5 O7 k# Z. U( k. ^+ Y: a+ T# u
9.3.1 模型即程序 277! x% F$ Z4 `; u- c W
: B: [+ R8 T0 |3 O5 S6 U
9.3.2 超越反向传播和可微层 2782 e) \7 ]5 D; E `
- s+ Z: q* x/ u) U5 l* }- C- I9.3.3 自动化机器学习 279# u) v0 T) b* ?1 l# x. X0 X8 E
* t7 ^! G, H, ?9.3.4 终身学习与模块化子程序复用 279- R4 A5 ]: ?& i5 v# [8 J- m
1 p5 @5 N n1 w4 C) u
9.3.5 长期愿景 281
# f- j+ A! H% o5 l; X( g3 X! A R4 @+ I" t# ~3 e. A3 {* x
9.4 了解一个快速发展领域的进展 281
! c- W$ D) L9 t9 c. _% W" D# X4 Y5 G! C: ~# R7 Q8 H: J
9.4.1 使用Kaggle练习解决现实世界的问题 281
) s2 U X5 _# o% s, qjava8.com, C X2 D: Q; p+ w+ b& M9 o( G" F9 V
9.4.2 在arXiv阅读进展 2824 I, O, O( f5 J2 `) i# i) K" N
+ N. V# f# n1 ?# D9.4.3 探索Keras生态系统 282
( l9 q3 P# O' t+ g/ n: a, p4 W7 _! A0 G( S+ s( P# J+ X
9.5 结束语 282
* l1 E$ F w+ }4 P/ z1 C9 A' Z% l" d+ V0 V6 `; y# A- Q
附录A 在Ubuntu上安装Keras及其依赖 2839 Q5 E, m1 ?8 L) w. w8 Y" u3 o+ |
; ]0 {' ]) A, p0 l9 @. X: n$ { S附录B 在EC2 GPU实例上运行Jupyter笔记本 287
: U9 }& Z9 {9 c* `) x1 F1 k9 R9 B百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：
a- M( n( m! b# `" k6 @ |
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2023-09-01
