深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	王琛，胡振邦，高杰著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121312984	出版時(shí)間：	2017-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	356	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》主要介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和TensorFlow系統(tǒng)基本使用方法。TensorFlow是目前機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域優(yōu)秀的計(jì)算系統(tǒng)之一，《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》結(jié)合實(shí)例介紹了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的詳細(xì)方法和步驟。同時(shí)，《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》著重講解了用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用于自然語(yǔ)言處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)及其TensorFlow實(shí)現(xiàn)方法，并結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景和例子描述了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用范圍與效果。《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》非常適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)感興趣的讀者，或是對(duì)深度學(xué)習(xí)理論有所了解，希望嘗試更多工程實(shí)踐的讀者，抑或是對(duì)工程產(chǎn)品有較多經(jīng)驗(yàn)，希望學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)理論的讀者。

作者簡(jiǎn)介

　　喻儼，百納信息（海豚瀏覽器）研發(fā)副總裁。2007年加入微軟亞洲工程院，2011年加入百納信息負(fù)責(zé)海外業(yè)務(wù)線，從0到1做過(guò)多個(gè)項(xiàng)目，現(xiàn)致力于AI和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研究與應(yīng)用。莫瑜，先后任職于微軟和海豚瀏覽器，從事搜索引擎、音樂(lè)檢索/哼唱搜索、內(nèi)容分發(fā)推薦算法和對(duì)話機(jī)器人技術(shù)研發(fā)。長(zhǎng)期以來(lái)持續(xù)關(guān)注和實(shí)踐大規(guī)模數(shù)據(jù)算法性能優(yōu)化、搜索引擎、推薦系統(tǒng)和人工智能技術(shù)。王琛，英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)碩士，現(xiàn)為百納信息技術(shù)有限公司人工智能方向負(fù)責(zé)人。早年參加過(guò)信息學(xué)奧林匹克競(jìng)賽獲得河北省1名、全國(guó)三等獎(jiǎng)，并保送進(jìn)入中山大學(xué)。大學(xué)期間，在ACM競(jìng)賽上也屢獲佳績(jī)。碩士畢業(yè)后就職于百度基礎(chǔ)架構(gòu)部，參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)工作，對(duì)大數(shù)據(jù)分析處理、分布式系統(tǒng)架構(gòu)等方面都有比較深刻的理解。2014年加入百納，負(fù)責(zé)多個(gè)項(xiàng)目的研發(fā)，自2016年起負(fù)責(zé)人工智能方向的探索。胡振邦，擁有博士學(xué)位，百納信息技術(shù)有限公司高級(jí)算法研究員，畢業(yè)于中國(guó)地質(zhì)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院地學(xué)信息工程專業(yè)。讀博期間，參與了關(guān)于遙感衛(wèi)星圖像識(shí)別分析的863項(xiàng)目，并且是主要的研發(fā)人員。畢業(yè)以來(lái)，一直從事圖像識(shí)別方面的算法研發(fā)工作，主要方向包括目標(biāo)檢測(cè)、圖文檢索、圖像分類與驗(yàn)證等，在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面都有深厚的積累和經(jīng)驗(yàn)。高杰，是一位1980年出生于蘇北的“愛(ài)學(xué)習(xí)、能折騰、有情懷”的大叔。畢業(yè)于揚(yáng)州中學(xué)特招班，1998年入學(xué)華中科技大學(xué)機(jī)械系，兼修管理、會(huì)計(jì)，自學(xué)計(jì)算機(jī)，2003年考入南京大學(xué)軟件學(xué)院，曾任德國(guó)西門子內(nèi)部SAP咨詢師，還在中銀國(guó)際TMT投行、金山軟件集團(tuán)投資部任過(guò)職，2015年與合伙人聯(lián)合創(chuàng)立了圖靈科技集團(tuán)，與華爾街優(yōu)秀交易團(tuán)隊(duì)一起致力于量化交易、算法模型和人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，目前這家公司管理著超過(guò)20億元的資產(chǎn)，是細(xì)分市場(chǎng)的領(lǐng)先公司。

圖書(shū)目錄

1 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 1
1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 1
1.2 深度學(xué)習(xí)的趨勢(shì) 7
1.3 參考資料 10
2 TensorFlow系統(tǒng)介紹 12
2.1 TensorFlow誕生的動(dòng)機(jī) 12
2.2 TensorFlow系統(tǒng)簡(jiǎn)介 14
2.3 TensorFlow基礎(chǔ)概念 16
2.3.1 計(jì)算圖 16
2.3.2 Session會(huì)話 18
2.4 系統(tǒng)架構(gòu) 19
2.5 源碼結(jié)構(gòu) 21
2.5.1 后端執(zhí)行引擎 22
2.5.2 前端語(yǔ)言接口 24
2.6 小結(jié) 24
2.7 參考資料 25
3 Hello TensorFlow 26
3.1 環(huán)境準(zhǔn)備 26
3.1.1 Mac OS安裝 27
3.1.2 Linux GPU服務(wù)器安裝 28
3.1.3 常用Python庫(kù) 32
3.2 Titanic題目實(shí)戰(zhàn) 34
3.2.1 Kaggle平臺(tái)介紹 34
3.2.2 Titanic題目介紹 35
3.2.3 數(shù)據(jù)讀入及預(yù)處理 38
3.2.4 構(gòu)建計(jì)算圖 40
3.2.5 構(gòu)建訓(xùn)練迭代過(guò)程 44
3.2.6 執(zhí)行訓(xùn)練 46
3.2.7 存儲(chǔ)和加載模型參數(shù) 47
3.2.8 預(yù)測(cè)測(cè)試數(shù)據(jù)結(jié)果 50
3.3 數(shù)據(jù)挖掘的技巧 51
3.3.1 數(shù)據(jù)可視化 52
3.3.2 特征工程 54
3.3.3 多種算法模型 57
3.4 TensorBoard可視化 58
3.4.1 記錄事件數(shù)據(jù) 58
3.4.2 啟動(dòng)TensorBorad服務(wù) 60
3.5 數(shù)據(jù)讀取 62
3.5.1 數(shù)據(jù)文件格式 63
3.5.2 TFRecord 63
3.6 SkFlow、TFLearn與TF-Slim 67
3.7 小結(jié) 69
3.8 參考資料 69
4 CNN“看懂”世界 71
4.1 圖像識(shí)別的難題 72
4.2 CNNs的基本原理 74
4.2.1 卷積的數(shù)學(xué)意義 75
4.2.2 卷積濾波 77
4.2.3 CNNs中的卷積層 81
4.2.4 池化（Pooling） 83
4.2.5 ReLU 84
4.2.6 多層卷積 86
4.2.7 Dropout 86
4.3 經(jīng)典CNN模型 87
4.3.1 AlexNet 88
4.3.2 VGGNets 95
4.3.3 GoogLeNet & Inception 98
4.3.4 ResNets 106
4.4 圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換 109
4.4.1 量化的風(fēng)格 109
4.4.2 風(fēng)格的濾鏡 116
4.5 小結(jié) 120
4.6 參考資料 121
5 RNN“能說(shuō)會(huì)道” 123
5.1 文本理解和文本生成問(wèn)題 124
5.2 標(biāo)準(zhǔn)RNN模型 128
5.2.1 RNN模型介紹 128
5.2.2 BPTT算法 130
5.2.3 靈活的RNN結(jié)構(gòu) 132
5.2.4 TensorFlow實(shí)現(xiàn)正弦序列預(yù)測(cè) 135
5.3 LSTM模型 138
5.3.1 長(zhǎng)期依賴的難題 138
5.3.2 LSTM基本原理 139
5.3.3 TensorFlow構(gòu)建LSTM模型 142
5.4 更多RNN的變體 144
5.5 語(yǔ)言模型 146
5.5.1 NGram語(yǔ)言模型 146
5.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型 148
5.5.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型 150
5.5.4 語(yǔ)言模型也能寫代碼 152
5.5.5 改進(jìn)方向 163
5.6 對(duì)話機(jī)器人 164
5.6.1 對(duì)話機(jī)器人的發(fā)展 165
5.6.2 基于seq2seq的對(duì)話機(jī)器人 169
5.7 小結(jié) 181
5.8 參考資料 182
6 CNN+LSTM看圖說(shuō)話 183
6.1 CNN+LSTM網(wǎng)絡(luò)模型與圖像檢測(cè)問(wèn)題 184
6.1.1 OverFeat和Faster R-CNN圖像檢測(cè)算法介紹 185
6.1.2 遮擋目標(biāo)圖像檢測(cè)方法 187
6.1.3 ReInspect算法實(shí)現(xiàn)及模塊說(shuō)明 188
6.1.4 ReInspect算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)論 204
6.2 CNN+LSTM網(wǎng)絡(luò)模型與圖像摘要問(wèn)題 207
6.2.1 圖像摘要問(wèn)題 208
6.2.2 NIC圖像摘要生成算法 209
6.2.3 NIC圖像摘要生成算法實(shí)現(xiàn)說(shuō)明 214
6.2.4 NIC算法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)論 243
6.3 小結(jié) 249
6.4 參考資料 250
7 損失函數(shù)與優(yōu)化算法 253
7.1 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化策略 254
7.1.1 梯度下降算法 254
7.1.2 RMSProp優(yōu)化算法 256
7.1.3 Adam優(yōu)化算法 257
7.1.4 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法小結(jié) 258
7.2 類別采樣（Candidate Sampling）損失函數(shù) 259
7.2.1 softmax類別采樣損失函數(shù) 261
7.2.2 噪聲對(duì)比估計(jì)類別采樣損失函數(shù) 281
7.2.3 負(fù)樣本估計(jì)類別采樣損失函數(shù) 286
7.2.4 類別采樣logistic損失函數(shù) 286
7.3 小結(jié) 287
7.4 參考資料 288
結(jié)語(yǔ) 289