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深度學習
深度學習之TensorFlow入門.原理與進階實戰-贈送超值學習資料 版權信息
- ISBN：9787111590057
- 條形碼：9787111590057 ; 978-7-111-59005-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習之TensorFlow入門.原理與進階實戰-贈送超值學習資料 本書特色
本書采用“理論 實踐”的形式編寫，通過大量的實例（共96個），全面而深入地講解了深度學習神經網絡原理和TensorFlow使用方法兩方面的內容。書中的實例具有很強的實用性，如對圖片分類、制作一個簡單的聊天機器人、進行圖像識別等。書中每章都配有一段教學視頻，視頻和圖書的重點內容對應，能幫助讀者快速地掌握該章的重點內容。本書還免費提供了所有實例的源代碼及數據樣本，這不僅方便了讀者學習，而且也能為讀者以后的工作提供便利。
本書共12章，分為3篇。第1篇深度學習與TensorFlow基礎，包括快速了解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識別圖中模糊的手寫數字等內容；第2篇深度學習基礎——神經網絡，介紹了神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡等內容；第3篇深度學習進階，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組合，是對前面知識的綜合及拔高，包括深度神經網絡和對抗神經網絡兩章內容。
本書結構清晰，案例豐富，通俗易懂，實用性強，特別適合TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，本書也適合作為相關培訓學校的教材，以及各大院校相關專業的教學參考書。
本書采用“理論 實踐”的形式編寫，通過大量的實例（共96個），全面而深入地講解了深度學習神經網絡原理和TensorFlow使用方法兩方面的內容。書中的實例具有很強的實用性，如對圖片分類、制作一個簡單的聊天機器人、進行圖像識別等。書中每章都配有一段教學視頻，視頻和圖書的重點內容對應，能幫助讀者快速地掌握該章的重點內容。本書還免費提供了所有實例的源代碼及數據樣本，這不僅方便了讀者學習，而且也能為讀者以后的工作提供便利。
本書共12章，分為3篇。第1篇深度學習與TensorFlow基礎，包括快速了解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識別圖中模糊的手寫數字等內容；第2篇深度學習基礎——神經網絡，介紹了神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡等內容；第3篇深度學習進階，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組合，是對前面知識的綜合及拔高，包括深度神經網絡和對抗神經網絡兩章內容。
本書結構清晰，案例豐富，通俗易懂，實用性強，特別適合TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者作為自學教程閱讀。另外，本書也適合作為相關培訓學校的教材，以及各大院校相關專業的教學參考書。
30秒極速了解本書精華內容：1.
深度學習與TensorFlow基礎快速了解人工智能與TensorFlow
搭建開發環境
TensorFlow基本開發步驟——以邏輯回歸擬合二維數據為例
TensorFlow編程基礎
識別圖中模糊的手寫數字（實例21）2.
深度學習基礎——神經網絡單個神經元
多層神經網絡——解決非線性問題
卷積神經網絡——解決參數太多問題
循環神經網絡——具有記憶功能的網絡
自編碼網絡——能夠自學習樣本特征的網絡3.
深度學習進階深度神經網絡
對抗神經網絡（GAN）
深度學習之TensorFlow入門.原理與進階實戰-贈送超值學習資料 內容簡介
磁云科技創始人/*終身榮譽技術顧問李大學推薦 創客總部/創客共贏基金合伙人李建軍推薦 一線研發工程師以14年開發經驗的視角全面解析TensorFlow應用 涵蓋數值、語音、語義、圖像等多個領域96個有較高應用價值的深度學習案例 贈送12套同步配套教學視頻 113套源代碼文件（帶配套樣本） 內容全面，應用性強，從有監督學習到半監督學習，從簡單的數據分類到語音、語言和圖像分類乃至樣本生成等一系列前沿技術，均有介紹 語言通俗易懂，拒絕生僻的術語，拒絕生僻的公式符號，落地性強 穿插了幾十個需要讀者注意的知識要點和難點，分享作者積累的寶貴經驗
深度學習之TensorFlow入門.原理與進階實戰-贈送超值學習資料 目錄
配套學習資源
前言
第1篇 深度學習與TensorFlow基礎
第1章 快速了解人工智能與TensorFlow 2
1.1 什么是深度學習 2
1.2 TensorFlow是做什么的 3
1.3 TensorFlow的特點 4
1.4 其他深度學習框架特點及介紹 5
1.5 如何通過本書學好深度學習 6
1.5.1 深度學習怎么學 6
1.5.2 如何學習本書 7
第2章 搭建開發環境 8
2.1 下載及安裝Anaconda開發工具 8
2.2 在Windows平臺下載及安裝TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安裝方法 12
2.3.1 安裝CUDA軟件包 12
2.3.2 安裝cuDNN庫 13
2.3.3 測試顯卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3開發工具 15
2.4.1 快速了解Spyder 16
2.4.2 快速了解Jupyter Notebook 18
第3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯回歸擬合二維數據為例 19
3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找出y≈2x的規律 19
3.1.1 準備數據 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代訓練模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何訓練出來的 25
3.2.1 模型里的內容及意義 25
3.2.2 模型內部的數據流向 26
3.3 了解TensorFlow開發的基本步驟 27
3.3.1 定義輸入節點的方法 27
3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點 28
3.3.3 實例3：直接定義輸入節點 28
3.3.4 定義“學習參數”的變量 29
3.3.5 實例4：通過字典類型定義“學習參數” 29
3.3.6 定義“運算” 29
3.3.7 優化函數，優化目標 30
3.3.8 初始化所有變量 30
3.3.9 迭代更新參數到*優解 31
3.3.10 測試模型 31
3.3.11 使用模型 31
第4章 TensorFlow編程基礎 32
4.1 編程模型 32
4.1.1 了解模型的運行機制 33
4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 實例6：演示with
session的使用 35
4.1.4 實例7：演示注入機制 35
4.1.5 建立session的其他方法 36
4.1.6 實例8：使用注入機制獲取節點 36
4.1.7 指定GPU運算 37
4.1.8 設置GPU使用資源 37
4.1.9 保存和載入模型的方法介紹 38
4.1.10 實例9：保存/載入線性回歸模型 38
4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方法 40
4.1.12 檢查點（Checkpoint） 41
4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點 41
4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點 44
4.1.15 模型操作常用函數總結 45
4.1.16 TensorBoard可視化介紹 45
4.1.17 實例13：線性回歸的TensorBoard可視化 46
4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹 48
4.2.1 張量及操作 49
4.2.2 算術運算函數 55
4.2.3 矩陣相關的運算 56
4.2.4 復數操作函數 58
4.2.5 規約計算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比較與索引提取 61
4.2.8 錯誤類 62
4.3 共享變量 62
4.3.1 共享變量用途 62
4.3.2 使用get-variable獲取變量 63
4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區別 63
4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量 65
4.3.5 實例16：共享變量功能的實現 66
4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域 67
4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限范圍 68
4.4 實例19：圖的基本操作 70
4.4.1 建立圖 70
4.4.2 獲取張量 71
4.4.3 獲取節點操作 72
4.4.4 獲取元素列表 73
4.4.5 獲取對象 73
4.4.6 練習題 74
4.5 配置分布式TensorFlow 74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具體方法 75
4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練 75
4.6 動態圖（Eager） 81
4.7 數據集（tf.data） 82
第5章 識別圖中模糊的手寫數字（實例21） 83
5.1 導入圖片數據集 84
5.1.1 MNIST數據集介紹 84
5.1.2 下載并安裝MNIST數據集 85
5.2 分析圖片的特點，定義變量 87
5.3 構建模型 87
5.3.1 定義學習參數 87
5.3.2 定義輸出節點 88
5.3.3 定義反向傳播的結構 88
5.4 訓練模型并輸出中間狀態參數 89
5.5 測試模型 90
5.6 保存模型 91
5.7 讀取模型 92
第2篇 深度學習基礎——神經網絡
第6章 單個神經元 96
6.1 神經元的擬合原理 96
6.1.1 正向傳播 98
6.1.2 反向傳播 98
6.2 激活函數——加入非線性因素，解決線性模型缺陷 99
6.2.1 Sigmoid函數 99
6.2.2 Tanh函數 100
6.2.3 ReLU函數 101
6.2.4 Swish函數 103
6.2.5 激活函數總結 103
6.3 softmax算法——處理分類問題 103
6.3.1 什么是softmax 104
6.3.2 softmax原理 104
6.3.3 常用的分類函數 105
6.4 損失函數——用真實值與預測值的距離來指導模型的收斂方向 105
6.4.1 損失函數介紹 105
6.4.2 TensorFlow中常見的loss函數 106
6.5 softmax算法與損失函數的綜合應用 108
6.5.1 實例22：交叉熵實驗 108
6.5.2 實例23：one_hot實驗 109
6.5.3 實例24：sparse交叉熵的使用 110
6.5.4 實例25：計算loss值 110
6.5.5 練習題 111
6.6 梯度下降——讓模型逼近*小偏差 111
6.6.1 梯度下降的作用及分類 111
6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函數 112
6.6.3 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 113
6.6.4 實例26：退化學習率的用法舉例 114
6.7 初始化學習參數 115
6.8 單個神經元的擴展——Maxout網絡 116
6.8.1 Maxout介紹 116
6.8.2 實例27：用Maxout網絡實現MNIST分類 117
6.9 練習題 118
第7章 多層神經網絡——解決非線性問題 119
7.1 線性問題與非線性問題 119
7.1.1 實例28：用線性單分邏輯回歸分析腫瘤是良性還是惡性的 119
7.1.2 實例29：用線性邏輯回歸處理多分類問題 123
7.1.3 認識非線性問題 129
7.2 使用隱藏層解決非線性問題 130
7.2.1 實例30：使用帶隱藏層的神經網絡擬合異或操作 130
7.2.2 非線性網絡的可視化及其意義 133
7.2.3 練習題 135
7.3 實例31：利用全連接網絡將圖片進行分類 136
7.4 全連接網絡訓練中的優化技巧 137
7.4.1 實例32：利用異或數據集演示過擬合問題 138
7.4.2 正則化 143
7.4.3 實例33：通過正則化改善過擬合情況 144
7.4.4 實例34：通過增大數據集改善過擬合 145
7.4.5 練習題 146
7.4.6 dropout——訓練過程中，將部分神經單元暫時丟棄 146
7.4.7 實例35：為異或數據集模型添加dropout 147
7.4.8 實例36：基于退化學習率dropout技術來擬合異或數據集 149
7.4.9 全連接網絡的深淺關系 150
7.5 練習題 150
第8章 卷積神經網絡——解決參數太多問題 151
8.1 全連接網絡的局限性 151
8.2 理解卷積神經網絡 152
8.3 網絡結構 153
8.3.1 網絡結構描述 153
8.3.2 卷積操作 155
8.3.3 池化層 157
8.4 卷積神經網絡的相關函數 158
8.4.1 卷積函數tf.nn.conv2d 158
8.4.2 padding規則介紹 159
8.4.3 實例37：卷積函數的使用 160
8.4.4 實例38：使用卷積提取圖片的輪廓 165
8.4.5 池化函數tf.nn.max_pool（avg_pool） 167
8.4.6 實例39：池化函數的使用 167
8.5 使用卷積神經網絡對圖片分類 170
8.5.1 CIFAR介紹 171
8.5.2 下載CIFAR數據 172
8.5.3 實例40：導入并顯示CIFAR數據集 173
8.5.4 實例41：顯示CIFAR數據集的原始圖片 174
8.5.5 cifar10_input的其他功能 176
8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176
8.5.7 實例42：協調器的用法演示 178
8.5.8 實例43：為session中的隊列加上協調器 179
8.5.9 實例44：建立一個帶有全局平均池化層的卷積神經網絡 180
8.5.10 練習題 183
8.6 反卷積神經網絡 183
8.6.1 反卷積神經網絡的應用場景 184
8.6.2 反卷積原理 184
8.6.3 實例45：演示反卷積的操作 185
8.6.4 反池化原理 188
8.6.5 實例46：演示反池化的操作 189
8.6.6 實例47：演示gradients基本用法 192
8.6.7 實例48：使用gradients對多個式子求多變量偏導 192
8.6.8 實例49：演示梯度停止的實現 193
8.7 實例50：用反卷積技術復原卷積網絡各層圖像 195
8.8 善用函數封裝庫 198
8.8.1 實例51：使用函數封裝庫重寫CIFAR卷積網絡 198
8.8.2 練習題 201
8.9 深度學習的模型訓練技巧 201
8.9.1 實例52：優化卷積核技術的演示 201
8.9.2 實例53：多通道卷積技術的演示 202
8.9.3 批量歸一化 204
8.9.4 實例54：為CIFAR圖片分類模型添加BN 207
8.9.5 練習題 209
第9章 循環神經網絡——具有記憶功能的網絡 210
9.1 了解RNN的工作原理 210
9.1.1 了解人的記憶原理 210
9.1.2 RNN網絡的應用領域 212
9.1.3 正向傳播過程 212
9.1.4 隨時間反向傳播 213
9.2 簡單RNN 215
9.2.1 實例55：簡單循環神經網絡實現——裸寫一個退位減法器 215
9.2.2 實例56：使用RNN網絡擬合回聲信號序列 220
9.3 循環神經網絡（RNN）的改進 225
9.3.1 LSTM網絡介紹 225
9.3.2 窺視孔連接（Peephole） 228
9.3.3 帶有映射輸出的STMP 230
9.3.4 基于梯度剪輯的cell 230
9.3.5 GRU網絡介紹 230
9.3.6 Bi-RNN網絡介紹 231
9.3.7 基于神經網絡的時序類分類CTC 232
9.4 TensorFlow實戰RNN 233
9.4.1 TensorFlow中的cell類 233
9.4.2 通過cell類構建RNN 234
9.4.3 實例57：構建單層LSTM網絡對MNIST數據集分類 239
9.4.4 實例58：構建單層GRU網絡對MNIST數據集分類 240
9.4.5 實例59：創建動態單層RNN網絡對MNIST數據集分類 240
9.4.6 實例60：靜態多層LSTM對MNIST數據集分類 241
9.4.7 實例61：靜態多層RNN-LSTM連接GRU對MNIST數據集分類 242
9.4.8 實例62：動態多層RNN對MNIST數據集分類 242
9.4.9 練習題 243
9.4.10 實例63：構建單層動態雙向RNN對MNIST數據集分類 243
9.4.11 實例64：構建單層靜態雙向RNN對MNIST數據集分類 244
9.4.12 實例65：構建多層雙向RNN對MNIST數據集分類 246
9.4.13 實例66：構建動態多層雙向RNN對MNIST數據集分類 247
9.4.14 初始化RNN 247
9.4.15 優化RNN 248
9.4.16 實例67：在GRUCell中實現LN 249
9.4.17 CTC網絡的loss——ctc_loss 251
9.4.18 CTCdecoder 254
9.5 實例68：利用BiRNN實現語音識別 255
9.5.1 語音識別背景 255
9.5.2 獲取并整理樣本 256
9.5.3 訓練模型 265
9.5.4 練習題 272
9.6 實例69：利用RNN訓練語言模型 273
9.6.1 準備樣本 273
9.6.2 構建模型 275
9.7 語言模型的系統學習 279
9.7.1 統計語言模型 279
9.7.2 詞向量 279
9.7.3 word2vec 281
9.7.4 實例70：用CBOW模型訓練自己的word2vec 283
9.7.5 實例71：使用指定侯選采樣本訓練word2vec 293
9.7.6 練習題 296
9.8 處理Seq2Seq任務 296
9.8.1 Seq2Seq任務介紹 296
9.8.2 Encoder-Decoder框架 297
9.8.3 實例72：使用basic_rnn_seq2seq擬合曲線 298
9.8.4 實例73：預測當天的股票價格 306
9.8.5 基于注意力的Seq2Seq 310
9.8.6 實例74：基于Seq2Seq注意力模型實現中英文機器翻譯 313
9.9 實例75：制作一個簡單的聊天機器人 339
9.9.1 構建項目框架 340
9.9.2 準備聊天樣本 340
9.9.3 預處理樣本 340
9.9.4 訓練樣本 341
9.9.5 測試模型 342
9.10 時間序列的高級接口TFTS 344
第10章 自編碼網絡——能夠自學習樣本特征的網絡 346
10.1 自編碼網絡介紹及應用 346
10.2 *簡單的自編碼網絡 347
10.3 自編碼網絡的代碼實現 347
10.3.1 實例76：提取圖片的特征，并利用特征還原圖片 347
10.3.2 線性解碼器 351
10.3.3 實例77：提取圖片的二維特征，并利用二維特征還原圖片 351
10.3.4 實例78：實現卷積網絡的自編碼 356
10.3.5 練習題 358
10.4 去噪自編碼 359
10.5 去噪自編碼網絡的代碼實現 359
10.5.1 實例79：使用去噪自編碼網絡提取MNIST特征 359
10.5.2 練習題 363
10.6 棧式自編碼 364
10.6.1 棧式自編碼介紹 364
10.6.2 棧式自編碼在深度學習中的意義 365
10.7 深度學習中自編碼的常用方法 366
10.7.1 代替和級聯 366
10.7.2 自編碼的應用場景 366
10.8 去噪自編碼與棧式自編碼的綜合實現 366
10.8.1 實例80：實現去噪自編碼 367
10.8.2 實例81：添加模型存儲支持分布訓練 375
10.8.3 小心分布訓練中的“坑” 376
10.8.4 練習題 377
10.9 變分自編碼 377
10.9.1 什么是變分自編碼 377
10.9.2 實例82：使用變分自編碼模擬生成MNIST數據 377
10.9.3 練習題 384
10.10 條件變分自編碼 385
10.10.1 什么是條件變分自編碼 385
10.10.2 實例83：使用標簽指導變分自編碼網絡生成MNIST數據 385
第3篇 深度學習進階
第11章 深度神經網絡 392
11.1 深度神經網絡介紹 392
11.1.1 深度神經網絡起源 392
11.1.2 經典模型的特點介紹 393
11.2 GoogLeNet模型介紹 394
11.2.1 MLP卷積層 394
11.2.2 全局均值池化 395
11.2.3 Inception 原始模型 396
11.2.4 Inception v1模型 396
11.2.5 Inception v2模型 397
11.2.6 Inception v3模型 397
11.2.7 Inception v4模型 399
11.3 殘差網絡（ResNet） 399
11.3.1 殘差網絡結構 399
11.3.2 殘差網絡原理 400
11.4 Inception-ResNet-v2結構 400
11.5 TensorFlow中的圖片分類模型庫——slim 400
11.5.1 獲取models中的slim模塊代碼 401
11.5.2 models中的Slim目錄結構 401
11.5.3 slim中的數據集處理 403
11.5.4 實例84：利用slim讀取TFRecord中的數據 405
11.5.5 在slim中訓練模型 407
11.6 使用slim中的深度網絡模型進行圖像的識別與檢測 410
11.6.1 實例85：調用Inception_ResNet_v2模型進行圖像識別 410
11.6.2 實例86：調用VGG模型進行圖像檢測 413
11.7 實物檢測模型庫——Object Detection API 417
11.7.1 準備工作 418
11.7.2 實例87：調用Object
Detection API進行實物檢測 421
11.8 實物檢測領域的相關模型 425
11.8.1 RCNN基于卷積神經網絡特征的區域方法 426
11.8.2 SPP-Net：基于空間金字塔池化的優化RCNN方法 426
11.8.3 Fast-R-CNN快速的RCNN模型 426
11.8.4 YOLO：能夠一次性預測多個位置和類別的模型 427
11.8.5 SSD：比YOLO更快更準的模型 428
11.8.6 YOLO2：YOLO的升級版模型 428
11.9 機器自己設計的模型（NASNet） 428
第12章 對抗神經網絡（GAN） 430
12.1 GAN的理論知識 430
12.1.1 生成式模型的應用 431
12.1.2 GAN的訓練方法 431
12.2 DCGAN——基于深度卷積的GAN 432
12.3 InfoGAN和ACGAN：指定類別生成模擬樣本的GAN 432
12.3.1 InfoGAN：帶有隱含信息的GAN 432
12.3.2 AC-GAN：帶有輔助分類信息的GAN 433
12.3.3 實例88：構建InfoGAN生成MNIST模擬數據 434
12.3.4 練習題 440
12.4 AEGAN：基于自編碼器的GAN 441
12.4.1 AEGAN原理及用途介紹 441
12.4.2 實例89：使用AEGAN對MNIST數據集壓縮特征及重建 442
12.5 WGAN-GP：更容易訓練的GAN 447
12.5.1 WGAN：基于推土機距離原理的GAN 448
12.5.2 WGAN-GP：帶梯度懲罰項的WGAN 449
12.5.3 實例90：構建WGAN-GP生成MNIST數據集 451
12.5.4 練習題 455
12.6 LSGAN（*小乘二GAN）：具有WGAN 同樣效果的GAN 455
12.6.1 LSGAN介紹 455
12.6.2 實例91：構建LSGAN生成MNIST模擬數據 456
12.7 GAN-cls：具有匹配感知的判別器 457
12.7.1 GAN-cls的具體實現 458
12.7.2 實例92：使用GAN-cls技術實現生成標簽匹配的模擬數據 458
12.8 SRGAN——適用于超分辨率重建的GAN 461
12.8.1 超分辨率技術 461
12.8.2 實例93：ESPCN實現MNIST數據集的超分辨率重建 463
12.8.3 實例94：ESPCN實現flowers數據集的超分辨率重建 466
12.8.4 實例95：使用殘差網絡的ESPCN 472
12.8.5 SRGAN的原理 477
12.8.6 實例96：使用SRGAN實現flowers數據集的超分辨率修復 477
12.9 GAN網絡的高級接口TFGAN 485
12.10 總結 486
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深度學習之TensorFlow入門.原理與進階實戰-贈送超值學習資料 作者簡介
李金洪 長期拼搏在一線的高級軟件工程師。先后擔任過CAD算法工程師、手機游戲主程、架構師、項目經理、CTO、部門經理、資深產品總監和CEO等職務。現任代碼醫生工作室主程序員。精通C、C 、匯編、Python、Java和Go等編程語言；擅長神經網絡、算法、協議分析、逆向和移動互聯網安全架構等技術。在深度學習領域中參與過某移動互聯網后臺的OCR項目、某娛樂節目機器人的語音識別和聲紋識別項目，以及活體檢測、金融和安全等領域的多個AI項目。發布過兩套關于CNTK深度學習框架的視頻教程。
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