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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 E8 m$ L& s1 J! k4 P% c
# k3 |) q q& S
2 V0 n* I C$ H7 z7 k! Y编号：mudaima-P0327【Java吧 java8.com】& ]- r% k# e' Y3 P9 ?7 H
0 ^& [! `' y6 r
" p% S4 }5 p6 @9 y* o& T+ R# B" A3 e! A
Java电子书目录：第 一部分 深度学习基础
+ i6 R9 F8 p* }
! G, _2 V0 p# q0 t第 1章 什么是深度学习 2' Z4 e8 U z7 I$ y
1 ^7 T* ^% k5 F' ~9 E7 N1.1 人工智能、机器学习与深度学习 26 z: J; C( Y T# q8 o% e
% }/ \0 L: X0 ^6 o/ }6 d/ a
1.1.1 人工智能 3
: N, t2 x$ r7 m: o/ h, h" A7 a" N9 p9 w5 x1 V0 l) V
1.1.2 机器学习 3
h9 R r! [( w& `$ T! ^* y
. F8 m9 K5 {/ w5 y; B7 [! v1.1.3 从数据中学习表示 4" ~9 u% [" y. a2 U5 g5 h' z. V
# V' V, _3 M: ]( _* J1.1.4 深度学习之“深度” 6
6 ~5 ~. F4 w+ e: s x( B; b+ e) q+ O" m
1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理 77 n% Q+ }6 z8 F1 H9 u
f' i( R5 v7 [6 b$ r1.1.6 深度学习已经取得的进展 9( B& P" B* ?& E+ T; C. {1 X1 Q/ y
2 y) V8 z/ R! P& x0 n; R" U9 s: R1.1.7 不要相信短期炒作 9( \% R* f4 `& g* n
1 U% r; ]$ T' |4 f
1.1.8 人工智能的未来 10
" M9 @! H9 }/ y% W" r* S7 n8 M$ J1 c& G! @
1.2 深度学习之前：机器学习简史 11
8 d e" `% Y8 o' _! W/ c* Q+ e6 g. \2 u2 N+ ]6 q
1.2.1 概率建模 11
+ {8 l2 K! d5 K
4 r1 Q0 L/ G) S, y3 n- n7 l1.2.2 早期神经网络 114 s3 N" Y% x8 N' V- Q7 f
4 |/ U& H/ a g2 [8 r/ ]1.2.3 核方法 12! S- G, c: C/ u/ `
- Q }4 B0 w: g- t; S g3 p
1.2.4 决策树、随机森林与梯度提升机 13' r1 X6 D; }. `- d
4 ]* B: o( q5 Q+ Y+ Y
1.2.5 回到神经网络 14, I' s: x. e: k
) q1 ?' F( @, Z2 O P4 `1.2.6 深度学习有何不同 149 m- K- B+ V* }5 U' K' V8 ~
. @: h$ S" |* M' \ o1 ^
1.2.7 机器学习现状 15
2 b3 @5 w$ q3 W& e
4 @0 L5 X" m( n- w5 o F6 V1.3 为什么是深度学习，为什么是现在 15% J' J2 n: _7 R# r+ n: J
# J1 s% a$ F/ s3 U" L1 o1.3.1 硬件 16* U/ s* B, e" a! v& M
& X, h, R; Q6 l
1.3.2 数据 17
' f1 H7 v3 }( {8 A% P) R2 l, V, T" d y
1.3.3 算法 17
! p) ^4 w/ [* C# K0 O/ n) V5 T5 T! Y, O2 T& X
1.3.4 新的投资热潮 17
# h# ]. l) S9 _, G+ H9 S4 \% a0 N) t0 N# ~6 ]4 l
1.3.5 深度学习的大众化 18
, Q& \! D+ Y: s0 z5 `. T; M9 |
1 z8 c* O9 A/ _0 V1.3.6 这种趋势会持续吗 18
6 k/ t; B0 h. _5 C2 ]0 B5 |, G+ F+ ^* @
第 2章 神经网络的数学基础 20
* b% ~9 S, L, a
8 ^# y8 P3 _ \% q- _2.1 初识神经网络 20
3 k1 ~7 }6 G5 A6 \) m+ J6 }* K0 o: a7 O) b! I- A, ^# K7 k
2.2 神经网络的数据表示 23; w& v4 z" T8 U2 x
" J! f7 X; x" r2 I2.2.1 标量（0D张量） 23
; P g! n9 q/ [4 q
' q: }/ Q) `4 P% Q; \9 d( {7 S2.2.2 向量（1D张量） 24( V6 m* u2 b b: W- k- Y
6 S5 x4 [' R) L3 w3 X- V2.2.3 矩阵（2D张量） 24* M' C2 j% I& J" T5 `
* r/ u: t* Z) A( m$ y
2.2.4 3D张量与更高维张量 24: p9 s: G' n0 x
7 L2 K1 H+ D3 a: ^8 {
2.2.5 关键属性 25/ v( P) v; _$ t) O& Y
( e7 N+ e: |9 \# o0 \( l( l0 J2.2.6 在Numpy中操作张量 26
+ N# M; @8 Q$ g: K: J( m
7 S# ^; v f, F2 e- n1 R* O2.2.7 数据批量的概念 27' y6 }: {6 i4 I. i7 H0 {5 i
' d0 `9 p. K6 i j) k* `: b+ u( u2.2.8 现实世界中的数据张量 27% ]' y- }8 _% W) [1 E
, v, X! D( R+ P3 \$ o0 E: Q+ b- |2.2.9 向量数据 27, b7 g: a5 X( z2 H
6 ~8 T1 T+ I- m, s$ q7 L% ]7 d& a
2.2.10 时间序列数据或序列数据 28
$ a5 U! `5 |4 e& w% _. W
, B* r: H# p. P- i! N. L2.2.11 图像数据 28
4 R) g) J% [7 y" _- Z
2 J0 d S1 N$ T- c0 d- M/ `) G2.2.12 视频数据 29. H+ c; Q9 x) A' h' S
$ b. F& W2 h' q9 w0 U2 e
2.3 神经网络的“齿轮”：张量运算 29
) d- M$ @4 _5 v- f T: [8 y/ m2 R, H" u7 W5 s! l' I
2.3.1 逐元素运算 30
; h, }& S$ r1 o' C" r
* S5 s" X" L0 o2 |4 f- p2.3.2 广播 31
) e' D/ |9 @& X7 d2 o+ T+ d: T2 @1 m5 r
2 d3 ]. Z/ R) ^2.3.3 张量点积 32
& B. a* f8 [, Q2 ~; ^/ s
4 {4 P+ A* k. n" M8 q8 L2.3.4 张量变形 34
2 \- D1 y, b! L, p' j% e2 S% y5 J
2.3.5 张量运算的几何解释 34
( C t7 y1 t$ M# L. u) U- p P2 l/ h
2.3.6 深度学习的几何解释 35! e$ @: G. p, ^8 T1 t
4 t; M- s. W3 \$ Y' }9 \) D% ]* P
2.4 神经网络的“引擎”：基于梯度的优化 36
, d: k- H/ b& U: E0 x" s8 C. a4 f( d' X d' p
2.4.1 什么是导数 37
* A0 s- g4 ^+ M% K% F d; b
/ x1 [" Q& P+ N; }; v; [' X" ]2.4.2 张量运算的导数：梯度 387 c4 v* n5 {$ K, Y! d4 B
5 j$ [- G9 |* K9 h% j; O2.4.3 随机梯度下降 38
! c9 V; c4 x0 T
- R a, @- x+ e/ y3 k6 }( q, }. N2 R- Q2.4.4 链式求导：反向传播算法 41* W, {- [( _5 F6 Z/ ^* S
+ M( w0 X% R6 k0 B$ f
2.5 回顾第 一个例子 41
& M9 r, _- s$ e6 ]! R
" z8 d5 l$ T. @本章小结 42! j, p* z6 ^+ ]8 Y6 T
1 P" w- o5 b" i4 u3 d1 m第3章 神经网络入门 433 u1 b% g% P% v+ G
3 ]7 J6 _/ b& R3.1 神经网络剖析 43# Q/ X& v0 V1 ~7 ?2 t$ }1 j
2 L* o" r* {" S3.1.1 层：深度学习的基础组件 44
* R* t1 f) F9 r# c
! Z/ n. U; \1 ]* t- t" M3.1.2 模型：层构成的网络 45
P/ |, Y' I- W& [: R/ w" b" v4 s8 c8 D; k
3.1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键 45& ^$ a. q/ F# @+ M: f/ ]
! r7 l2 H: D1 |9 w8 j( h3.2 Keras简介 462 u/ V, L" g- ?6 D
0 I- j: k- P! \3 F" z' F3.2.1 Keras、TensorFlow、Theano 和CNTK 47& o0 m: Q$ B. O6 l& o- z5 U3 h8 J/ ]
& I. i: s2 Z$ H! [# ]* S- g' K3.2.2 使用Keras 开发：概述 48
' ]8 x. { E4 [+ A0 b+ N( b O
* X6 x6 V. ]& g, A( Z y; z- l- t0 ]3.3 建立深度学习工作站 49
" z& L+ t" ^" P2 u% N( E A/ c1 p* q- C" j3 n
3.3.1 Jupyter笔记本：运行深度学习实验的方法 494 s8 f$ _8 c2 Z: `* o" j; q
3 X: j7 d# w u. s d0 e0 M3.3.2 运行Keras：两种选择 50
- W" P+ l( n# X N9 }( S* t4 ?- [7 P T8 A* s: q
3.3.3 在云端运行深度学习任务：优点和缺点 50
5 w4 _/ h! b8 p6 s8 R" a1 @
+ U) [3 i4 |+ F) N& m% w% x1 u# ]3.3.4 深度学习的GPU 50/ |" o, p: a) ?, \/ R1 I9 s) D
$ [) `# Y6 f2 W; E' K* R M1 Q3.4 电影评论分类：二分类问题 51# C) W- C( K, k2 ?
( l) }. x, y' z5 A4 C3.4.1 IMDB 数据集 51/ Y, p' T0 T" |( D/ @+ }( n3 \% l3 j5 x
! o; P" R, z/ C; k
3.4.2 准备数据 52# `% B. O! j6 L" e- p* j. q: Q
0 ?& {! W0 }( f [+ M( H# L
3.4.3 构建网络 52$ t5 F8 u& d' Y6 F2 l" b7 Y' k3 G
/ H- u. N' y+ g5 P3 G* w; h6 T$ {3.4.4 验证你的方法 56
# {2 g$ W& O$ b$ }7 |" M: _- q0 V9 o4 A& V/ i% x
3.4.5 使用训练好的网络在新数据上生成预测结果 59) C* O* I. w8 E8 O3 M/ D) ~
% Q8 g$ `: f& S2 c! D
3.4.6 进一步的实验 59$ r) _8 a) j0 |9 l6 ~% r
, e6 b8 \5 [, ^0 |" G* |6 {3.4.7 小结 59) {! n3 M: z4 Z7 I% M3 [, x
0 E6 ?9 _& G( H
3.5 新闻分类：多分类问题 59
3 k, V% ^6 G# f' A. k) ^* \5 ^& v, B' {8 p3 ^
3.5.1 路透社数据集 601 A. ]% F3 k( \* H, r
~' p% B; e& R# |+ K5 b4 l1 ^3.5.2 准备数据 61" o! {8 [5 `& c$ m# ~
# U. [) S- {0 g$ J3 Q6 t A
3.5.3 构建网络 61+ B) a1 I( `5 S* d$ u
" f% s8 L" R! l, g! o& y
3.5.4 验证你的方法 62
' k, p% C' Q* ^, V b
& A: F9 W4 s1 x% d3.5.5 在新数据上生成预测结果 65: M$ Z2 g8 m. q! u9 i2 Y
& c" O5 `2 M( S8 h1 d; ~5 T
3.5.6 处理标签和损失的另一种方法 65( [$ E, W) b! h* y% v" |) L4 ]
5 N1 M B* K8 S" n2 s1 p4 L& A/ B3.5.7 中间层维度足够大的重要性 650 Q( i/ Z2 }0 e% |$ F8 U6 Z; Y
2 i! ~+ P j" f9 i8 o! Z; [% X5 e3.5.8 进一步的实验 66( ^* D+ \, K0 U I, t1 P: k
7 ?2 }6 [6 F( a- y
3.5.9 小结 663 H9 k1 W' |2 G2 ?. E1 o) I
* X8 C& L8 H+ V& k m) x/ H
3.6 预测房价：回归问题 66/ q4 g P: ]1 d" l" t+ v
# `: i% }. C: S* Y5 @3.6.1 波士顿房价数据集 67
+ f% Q w" K( u" k4 |; W
3 x/ c7 p( J( y* O( N8 ^ m9 E3.6.2 准备数据 67
. h- D/ h/ T" x% r
2 s$ A( Y; i5 B$ [- f3.6.3 构建网络 68
5 z Z& a; e9 P, b+ |9 ]$ ^1 ?4 }$ Y* t
3.6.4 利用K折验证来验证你的方法 68
. }8 t" F; I8 A( k- z- N& p/ m& u! D6 b$ q% P* z
3.6.5 小结 72) R: W0 m4 @! q5 {0 Q' h' @
7 o Q. b7 a8 y; T6 q$ b5 g. k/ b本章小结 73+ n0 x7 G5 {4 X. h8 V$ o+ Q7 P
- }8 m) b! c1 W* a8 u第4章 机器学习基础 74
! Z* ~% G7 [; k" j/ u6 C, }) C X4 A8 ?8 G; b
4.1 机器学习的四个分支 74 [# K8 a# J# ?& M- F
# r$ q# N1 |$ C* H4 q& V
4.1.1 监督学习 74
! q/ w2 X, g5 U- @$ p/ r% S. e" n6 ?: c
4.1.2 无监督学习 75
' p! P& y5 b1 U u/ W1 M4 n; [0 c0 B `8 }/ g. l/ @9 g
4.1.3 自监督学习 75
& D. u+ i1 q* ?2 P" y$ a, T2 Q/ ~9 Y' [2 D) F. h. R' L5 p; c
4.1.4 强化学习 75
( Z) ~# N5 b l' e; W+ X8 N
! e6 ^$ }$ t' y0 `4.2 评估机器学习模型 76
7 c; k" a- y0 `6 Y1 D: T" v( A( v/ z! Z$ m" p% E7 u8 r# B! U
4.2.1 训练集、验证集和测试集 77
- F8 a. P' L6 V8 U. t% `* |; i0 T, C1 J4 u3 Y1 o1 E
4.2.2 评估模型的注意事项 80
7 a* o5 V# ]4 z; g" T
2 ]* S O* }! w/ e1 e4.3 数据预处理、特征工程和特征学习 80; A/ V& V0 ^, j
9 [0 ^4 ], @/ C7 b( j& x4.3.1 神经网络的数据预处理 806 N2 D6 a, J* K" j* k3 [
1 a6 R9 _' p% R2 l4 J/ X' _4.3.2 特征工程 81. \- V- ^# b! O( N, l/ u& t
. ], F2 Y8 T4 L
4.4 过拟合与欠拟合 83
0 {$ W9 w, F1 I+ |$ n6 ]
4 m' b* X) r1 n: n. ]* ^* d2 K4.4.1 减小网络大小 83! O0 ~- u) ?- M/ {) `
1 `$ l I( F( {6 g% `! d7 j4.4.2 添加权重正则化 85
7 @% s/ R0 n/ h" S ]
$ y8 Z" }! A! w4 Z0 c4.4.3 添加dropout正则化 874 M( C7 V9 B/ }$ b5 ? I
" _; E6 q2 G8 k& J+ g$ [
4.5 机器学习的通用工作流程 896 D5 y( K. X, S) v* Q1 \
5 Y7 k: U0 V# w- q; y% q
4.5.1 定义问题，收集数据集 89
, n5 [# o4 _5 W I4 V g k9 @ a$ u. W. R
4.5.2 选择衡量成功的指标 89, {' i; p" O1 Q! D- P% e" X5 m
! [8 G4 u/ U7 A( \8 A* ]; V6 q4.5.3 确定评估方法 90
0 [5 T4 f5 `3 p; \ X2 _. @
% y: p. q$ u- ?* v% ]0 I4.5.4 准备数据 90
. F/ e2 \% q F+ S) U
0 g( e* w2 I! t; h" S1 D8 F4 ]4.5.5 开发比基准更好的模型 90
( t4 s) q! f* W, Y5 O$ v/ P4 E# n
. n# L' {: ^( z% ]$ M8 e% A4.5.6 扩大模型规模：开发过拟合的模型 91/ n# @7 ]8 r2 B7 E7 F; ^
. f, l( a4 |' \' v# n1 ]
4.5.7 模型正则化与调节超参数 92( d$ t% x/ G/ P+ d K
* \6 I7 T/ E& \. O7 ~- V! L本章小结 92" Y$ ?# C0 A1 P1 b- W U+ [0 u
/ j& J0 W. G8 M3 P% l: X. r+ f
第二部分 深度学习实践" g# {' a+ L6 l4 C3 @/ t
! @9 E4 X3 w+ N+ H0 [第5章 深度学习用于计算机视觉 94' Y# d! n' _; W( [. M
# E3 g1 k. X$ G" Y$ g. W( `6 O- K4 n5.1 卷积神经网络简介 94
/ F- F7 \: S* f! N, b
+ W+ D% F S& _+ e! V# {' P9 O# F6 Q5.1.1 卷积运算 96
9 P) l+ O5 X( h3 B' r
, E) H5 q. w; J( }7 a1 c5.1.2 池化运算 101
W+ P8 E9 ^5 N$ x: x- {6 M! Q0 e( O% Y0 E7 _6 U: s
5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络 102
2 D4 E* a; R/ b9 E% l
) w( f, I+ P& ?& i5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性 103
# @6 k/ i, P b1 o' Q# d0 }1 [* f3 F7 c0 o7 H* [
5.2.2 下载数据 103
- V7 j7 L, }" i2 u! b1 ^) i( \8 u& T9 T: k) j
5.2.3 构建网络 106
( d1 e+ l+ J2 l' {" F3 ?
6 I8 k1 n7 V; ]9 T2 }2 \5.2.4 数据预处理 107
2 m2 e. E+ c0 G l+ h+ q
$ J/ z1 t0 {1 M8 a @5.2.5 使用数据增强 111
9 _! E- a, u9 ]6 m$ z
. h2 A9 q; s, Z2 p1 S% A3 `5.3 使用预训练的卷积神经网络 115
! V3 B1 J0 b J# P, `2 x' g3 J8 o) ^9 V
5.3.1 特征提取 116
/ ]' u5 L8 y6 d8 d) M- N: a3 |+ E- R' H; c1 ^) H" K
5.3.2 微调模型 124* }* l, _5 b: v1 a+ Z9 ]+ u
0 Q( x. f3 C4 ]% {" k5.3.3 小结 130
3 x' ]1 B! K# T
! ?, g5 T& R5 v+ ]2 r- G3 x# J5.4 卷积神经网络的可视化 1300 Z, v# I2 _$ T# W$ f% l
8 ]3 a3 p8 t8 S5.4.1 可视化中间激活 131# W" {2 O. n/ \% Q' A7 S( M
5 S; p' s8 i. w% C
5.4.2 可视化卷积神经网络的过滤器 136/ t+ z4 x4 l7 \
5 g- y9 b/ G7 Y$ p8 j9 V
5.4.3 可视化类激活的热力图 142/ d' Q! y1 z; ]* _( o/ b
, z" l/ \ o# J, v) |3 Q! o/ R本章小结 146
/ i9 T7 I. W1 \, l" W* A' i
2 l: h6 j5 o5 s" M( d) D/ D* M第6章 深度学习用于文本和序列 1474 {$ }( n% |+ Q+ g8 O3 _5 E- P8 o9 ]
6 r, Q. ~9 V3 X; u, C
6.1 处理文本数据 147
" Q* T$ U7 p. f+ [5 ^
# K5 \ B( [" i! d* V2 a) q6.1.1 单词和字符的one-hot编码 149
# Q/ f4 F$ r: l* o- B! K
/ A s% `8 K3 @- c, L6.1.2 使用词嵌入 151
' E( a# y+ L, {+ l- ^8 E% Q, G) Z. D5 x5 k& f" @! }4 l
6.1.3 整合在一起：从原始文本到词嵌入 1551 @; }) S4 o1 z0 l
6 P* O U9 c S+ r: X1 y) b
6.1.4 小结 162
0 y1 i: |. O m, K* e5 o! O" [
' W, k; y( F9 d" R3 \/ [6.2 理解循环神经网络 162
; ], ^+ F2 y7 q" W6 y% c3 |3 T. T7 {" Z/ f" K
6.2.1 Keras中的循环层 164
/ \, b, Y8 }+ o2 x! ^6 h6 ~+ L6 v0 y: r+ L1 ~8 L! Y
6.2.2 理解LSTM层和GRU层 168 t6 _8 \3 i) N0 a- W5 u+ g Z
' ~- t0 `- R; u! C' k6.2.3 Keras中一个LSTM的具体例子 170" N2 Q" ~9 f% c5 r* D
1 Y% C9 s% \% v6 S6.2.4 小结 1729 g& V& b; A* K" m" U, x( O8 g5 V
4 g9 X- Z% p+ f2 T% i: f2 H4 P6.3 循环神经网络的高级用法 1728 q/ h# ?7 T' d2 a, v4 W3 V# q; \8 P
+ U! Z! b+ p5 h% u7 |) X) |! v$ [
6.3.1 温度预测问题 172
# F- N& Y* L a& Q$ u) q. Z0 [( z4 b: } {; o* h% ?0 d0 M
6.3.2 准备数据 175
- m( [* C: \) C/ O3 Q7 }" A
$ h( S* W$ C' ^* Q/ b+ C) k) d6.3.3 一种基于常识的、非机器学习的基准方法 177
/ E- Q6 u+ R8 Z7 `- g. d! K- U/ @. {( P
6.3.4 一种基本的机器学习方法 178
% a0 w$ X Y( {/ a- |! {: h% n$ ^& u4 }
6.3.5 第 一个循环网络基准 180& e3 \1 t9 F+ `( v5 s' E- f
( j3 c+ N) o0 ?' u5 a/ F6.3.6 使用循环dropout来降低过拟合 181
3 q! d0 [6 s; }9 G! Z4 U1 {" s, R
- Y0 B: a2 E+ }/ y6.3.7 循环层堆叠 182/ F& G& h+ o. B. C, e9 q$ S
0 E F, _8 {: C6 M) N4 I
6.3.8 使用双向RNN 184% ~9 ]! S$ D6 c) _
7 v2 V4 S2 }* G; H" E( f: P6.3.9 更多尝试 187
. }: I* R: w6 T# a- `) _# V t+ S# a6 o9 R4 r
6.3.10 小结 187- `% V! a7 U: V( L& M! h
4 |9 u, N2 t D n4 o' P( a. y
6.4 用卷积神经网络处理序列 188/ b. o5 E9 l4 h K
- G+ S6 D! L6 O6.4.1 理解序列数据的一维卷积 188& \( A0 w! H+ k0 g9 p
; _, i& Z% C$ b |
6.4.2 序列数据的一维池化 1897 P) ?% g* X* |, v
3 {: m' o3 P) i5 }4 u3 I
6.4.3 实现一维卷积神经网络 189
# B" D) b+ w# v1 [, k$ [ Z0 W4 j: O3 n y! K/ [6 d9 @
6.4.4 结合CNN和RNN来处理长序列 191
( P0 P$ f. ]/ m. z
; z a3 [+ j+ R4 {6.4.5 小结 195
6 v4 K: P4 n* a9 E, F
) Z* S6 B3 p2 ~( e o& I0 f4 x8 c本章总结 195
2 H n6 w8 F& C D9 j
3 p3 r( j9 l( n+ F第7章 高级的深度学习实践 196
0 I' L3 m7 B0 h; P* y/ w5 G% P) m9 v" D" I
7.1 不用Sequential模型的解决方案：Keras 函数式API 196
$ [# H7 U: ]/ N2 D4 w* P6 Z
" s3 C- \1 ~5 Y7.1.1 函数式API简介 199" g* |1 U; W6 {% F6 g! P
4 P) ?% z$ r% \2 e8 m3 I+ k, U
7.1.2 多输入模型 200, L5 N2 Y2 l# f0 ]/ S
y8 z1 @: M w
7.1.3 多输出模型 202
1 I) T& B% k0 d' b& B& {
+ T U# d! ~: {! S. n% o; Y7.1.4 层组成的有向无环图 204. ]4 G4 G( T5 F+ l) K4 `! d0 _
, c0 e- P2 c, R" W& z. m" T
7.1.5 共享层权重 208
: |0 _5 a: ~! p2 I
7 x2 z& L) L" X7.1.6 将模型作为层 208
8 b5 ]: I" r g9 o. b) f' v% x( y8 ?. W9 u3 _" ]
7.1.7 小结 209
( [$ S7 a4 o; c& l8 L4 H3 A$ ~* T, ]& m! _; U7 ^9 y$ ^/ w% d- A
7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard来检查并监控深度学习模型 210
+ i% M- S4 _8 t) N4 J [2 A3 [. w2 H
+ q% c# ?$ E9 r! [7 N! G2 `/ {( I& ?7.2.1 训练过程中将回调函数作用于模型 2101 {: I2 \4 O0 q5 I! ~: d3 K
0 ?) t9 x8 U3 ?, I7.2.2 TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架 212: p/ T$ f$ i9 S; a
2 U% T1 Y5 d+ E2 I, F [* `; c
7.2.3 小结 219& u* z; n3 `2 G* O& G8 a
& u! w$ ?3 O: H
7.3 让模型性能发挥到极致 219
$ P7 r6 [% }2 L1 ] |+ L3 t
, Z9 C! R* A# z4 G+ d7.3.1 高级架构模式 219# q5 N5 _' A B Z! ?
1 {1 U# n/ t' u0 f
7.3.2 超参数优化 2227 H+ o' I: ^7 A6 E& n
% L M9 L; ^6 v9 A1 i) }- W; @ |
7.3.3 模型集成 223
, F" }6 z+ d! O8 _, W7 f, ~: @4 O" }1 c% X2 s* J: k+ [; l
7.3.4 小结 2244 y E- R! ~+ F3 L$ x8 D6 K% i
4 z1 E' f; a" t9 [" R本章总结 225
7 D# [1 z% l. |7 K& K
1 z" p2 m# e3 v1 \; `* h9 L第8章 生成式深度学习 226
/ m1 C0 [5 d3 \: O
2 n7 h7 ]8 a p7 P) V) f f1 V" P8.1 使用LSTM生成文本 227
; Q) R, u2 j) f) @4 o4 a. ]& M9 c5 Y
8.1.1 生成式循环网络简史 227
% ]7 P1 |% j6 T& h. o" n; D! U/ y0 B* l m- G0 ~3 @- Y
8.1.2 如何生成序列数据 228
, E8 K- C( S' I3 @& Q; Z9 c# J3 l" @! m8 d
8.1.3 采样策略的重要性 229
; s* K) v% d& I" M7 P4 Y2 A# P6 p8 F- t6 U$ B7 e/ f" b$ Q7 C
8.1.4 实现字符级的LSTM文本生成 230
9 i; k1 ? S U% b+ u1 }4 A. r: l3 s. h8 U
8.1.5 小结 234% U) E G& o$ o0 o; v: C1 D- k
2 M; s( _+ j& o: f1 L. C
8.2 DeepDream 2356 f: q+ Y- q2 E: P* T( g1 H
, N9 e2 z/ D2 k* R
8.2.1 用Keras实现DeepDream 236) R1 X, [% g. K$ h
, F' H8 x' i% \* q) f6 F( B$ Q. S8.2.2 小结 241
4 a+ `( b" x' a2 F7 Q) _: Y# Y0 z. R7 g5 C
8.3 神经风格迁移 241
$ J% U6 E( o$ P! @
0 V/ a" [+ u: ~7 e8.3.1 内容损失 2421 p2 k& ~: f' Z3 B7 H
; w8 K/ l7 l: j" M
8.3.2 风格损失 243, ~/ u, {( v7 k
& R1 c- b W. G
8.3.3 用Keras实现神经风格迁移 243
4 s' U6 j1 `8 J5 s( D' a. C1 j; ^1 y# w, A! H
8.3.4 小结 2496 s/ D1 d" ] J% }0 ]7 p8 z
$ E0 A: C; M; N/ S, g
8.4 用变分自编码器生成图像 249
) z& e O2 z' {2 Q
& m q& m' s8 M) f* ?3 a8.4.1 从图像的潜在空间中采样 249
& `8 w4 n. Y' Q- l) f
) S( N8 ~$ f& u8.4.2 图像编辑的概念向量 2505 ?) m. A* [9 E, |2 y
7 [# n5 f, C8 H/ R* n1 }7 ]0 k/ I" v8.4.3 变分自编码器 2510 V% G+ K$ ?+ U3 Z# P
% x i: b5 U7 V; |! H D8.4.4 小结 256
* R, S7 W" q% y5 K( m5 C; p3 D& Y
8.5 生成式对抗网络简介 257
0 x7 l) M% K5 y9 f9 s* e% V' d O; X( D4 X4 e
8.5.1 GAN 的简要实现流程 258
2 C" ?& ^4 `4 ~' Z. S
1 }3 v2 [, p) x8 a7 F8.5.2 大量技巧 2590 ^5 x; T4 Q# C: I0 P/ L. c
7 Z }& c. b- g8 i8.5.3 生成器 260( I* ^" i* x9 V5 S; l8 \1 V! K
( k0 _+ @' t6 J8.5.4 判别器 261' _9 r8 v* B+ p: o$ l+ u
8 t0 B ^& r# Q3 K+ k# g4 K. g8.5.5 对抗网络 261
2 ]; U& B% W! A+ ~5 {! j0 U4 b1 K6 R& |+ J5 _. D8 b
8.5.6 如何训练DCGAN 262
, x$ B* u: Q$ y' m/ o( R
* T7 A6 O" W7 t5 w7 t1 F" L8.5.7 小结 264! s5 {( P: f, F6 W
5 o1 }8 V; M2 e6 Q6 O: v& C本章总结 264
7 U A! E* U s; v* `* v; A( b; k, G! [
第9章 总结 2650 t' u7 X/ L; @( }
9 p* e; U f" _' ]7 E$ e& n
9.1 重点内容回顾 265+ c- A4 u7 u. f
. `6 E' D1 |& B% d: g" Q3 L, r9.1.1 人工智能的各种方法 265" [% Y# @- X& v) V( A
+ k1 i9 @5 m4 t; f" k9.1.2 深度学习在机器学习领域中的特殊之处 266
5 C1 ^6 f: ^! p7 {3 B9 J: ]$ I# Q
" P5 }- O1 ~0 |- o' }# d: E9.1.3 如何看待深度学习 2661 A) e( q: D7 P! W; C* u/ [8 M
' }' |3 T' G- l5 U5 Q% P
9.1.4 关键的推动技术 267
1 V: t. A9 A7 u
k0 g* q1 U2 c Q% ]7 G. d& M6 ]- Y9.1.5 机器学习的通用工作流程 268
0 b) J0 W9 h& r" _( m4 k
! J$ h7 C" |- ~9.1.6 关键网络架构 2684 L, J: B; b, c# W, \8 b! H
1 C' a" |% x' h. F$ Q8 _9.1.7 可能性空间 272
0 S" L# W/ [4 ?+ Y! J+ i! s" H5 ^) `% x
9.2 深度学习的局限性 273" C( Q* o/ d; i4 K0 v/ P- X0 l! H
+ l% V U% y5 s2 q9 X+ W. Z5 C8 Z9.2.1 将机器学习模型拟人化的风险 273
. ]& d" d4 P8 q( p7 C) h2 J
5 ]. x6 C; m3 J9.2.2 局部泛化与泛化 275$ C4 t& b4 c6 M: A! R. |; i
3 ]6 E$ {( f9 ?8 ~+ e: C9.2.3 小结 276; j( ~4 t" i+ y, X* j; x3 @
' `+ R! D0 [7 `2 U1 _, S9.3 深度学习的未来 2778 @6 W1 |. f8 H+ R# n0 R9 ?, Y
0 K+ R% o, O% \& g/ x9.3.1 模型即程序 277) k! _+ R( {+ t8 U
' u" \- C* m. j* O8 I
9.3.2 超越反向传播和可微层 278
6 ?3 m5 o; B" z o- X. e$ q3 k9 r c4 C6 [
9.3.3 自动化机器学习 279
8 G. L9 i6 _0 V$ f" k; P- x" e
7 g2 N4 {$ B' S5 |( B9.3.4 终身学习与模块化子程序复用 2793 M4 f/ }& N, i* D" Q0 }
2 H8 F2 ~3 Y p9.3.5 长期愿景 281$ j6 q& x o9 B+ o% C( @
; g2 B7 R8 } o$ t! d9.4 了解一个快速发展领域的进展 281' P/ b1 B% n d% @8 S
) V2 A0 D: ~8 _9 m2 B
9.4.1 使用Kaggle练习解决现实世界的问题 281/ L! h; R$ _+ N0 `0 m
java8.com
8 n y8 |/ Z; a; y$ O9.4.2 在arXiv阅读进展 282
6 }; D6 C4 a9 D7 w$ c" M/ g3 W. Q9 W$ a: Y* D* W5 d
9.4.3 探索Keras生态系统 282! c. t- b7 E/ o1 j/ k- [9 ?
/ E# u5 O' H; z) X) T
9.5 结束语 282
7 g( z: | f$ k4 V; F/ h8 z* `& K" }( q- _. c
附录A 在Ubuntu上安装Keras及其依赖 283
4 `0 u7 q1 V9 A* {+ A1 H3 o" W- R% V0 v
附录B 在EC2 GPU实例上运行Jupyter笔记本 287
7 r7 M3 J/ s. m& o2 o7 C- U% Q百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：7 q, @ S$ m i' H+ @% u
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2023-09-01
