包郵中國通信學會5G+行業應用培訓指導用書深度學習程序設計實戰

作者：方林陳海波

出版社：機械工業出版社出版時間：2021-03-01

開本： 16開 頁數： 267

本類榜單：計算機/網絡銷量榜

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版權信息
內容簡介
目錄

中國通信學會5G+行業應用培訓指導用書深度學習程序設計實戰版權信息

ISBN：9787111673590
條形碼：9787111673590 ; 978-7-111-67359-0
裝幀：一般膠版紙
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網絡
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人工智能

中國通信學會5G+行業應用培訓指導用書深度學習程序設計實戰內容簡介

本書以Python語言和Tensorflow為工具，由淺入深地講述了深度學習程序設計的基本原理、算法和思考問題的方法，內容包括自頂向下的程序設計、遞歸程序設計、面向對象的程序設計、反向傳播算法、三層神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、生成式對抗網絡和目標檢測等。本書重在研究代碼背后深刻的計算機理論和數學原理，試圖說明代碼是對理論和思想的實現手段，而不是目的。學以致用是本書的宗旨，提高讀者編程水平和動手能力是本書的目的。本書通過大量有趣的實例，說明了理論對深度學習程序設計實踐的指導意義。

中國通信學會5G+行業應用培訓指導用書深度學習程序設計實戰目錄

序

前言

第1 章程序設計方法...00

1.1 自頂向下的程序設計...00

1.1.1 問題分解和自頂向下的程序設計方法...00

1.1.2 五猴分桃問題...00

1.1.3 猜姓氏問題...00

1.1.4 囚犯問題...00

1.1.5 撲克牌問題...0

1.2 遞歸程序設計...0

1.2.1 河內塔問題...0

1.2.2 兔子問題...0

1.2.3 字符串匹配問題...0

1.2.4 組合問題...0

1.2.5 人字形鐵路問題...0

1.3 面向對象的程序設計...0

1.3.1 方法重定義和分數...0

1.3.2 二十四點問題...0

1.4 結束語...0

第2 章反向傳播算法...0

2.1 導數和導數的應用...0

2.1.1 導數...0

2.1.2 梯度下降法求函數的*小值...0

2.1.3 牛頓法求平方根...0

2.1.4 復合函數和鏈式法則...0

2.1.5 多元函數和全微分方程...0

2.1.6 反向傳播算法...0

2.1.7 梯度...0

2.1.8 分段求導...0

2.2 自動求導和人工智能框架...0

2.2.1 表達式和自動求偏導...0

2.2.2 表達式求值...0

2.2.3 求解任意方程...0

2.2.4 求解任意方程組...0

2.2.5 求解任意函數的極小值...0

2.2.6 張量、計算圖和人工智能框架...0

2.3 結束語...0

第3 章神經元網絡初步...0

3.1 Tensorflow基本概念...0

3.1.1 計算圖、張量、常數和變量...0

3.1.2 會話、運行...0

3.1.3 占位符...0

3.1.4 矩陣算術運算...0

3.1.5 矩陣運算的廣播...0

3.1.6 TF矩陣運算...0

3.1.7 形狀和操作...0

3.1.8 關系運算和邏輯運算...0

3.2 優化器和計算圖...0

3.2.1 梯度和優化器...0

3.2.2 求解平方根...0

3.2.3 計算圖...0

3.3 三層神經網絡...0

3.3.1 神經元網絡訓練算法...0

3.3.2 線性變換和激活函數...0

3.3.3 矩陣乘法和全連接...0

3.3.4 激活函數...0

3.3.5 全連接和Relu的梯度...0

3.3.6 求正弦...0

3.3.7 BGD、SGD和MBGD...0

3.3.8 三層神經網絡模型...0

3.4 用三層神經網絡擬合任意一個函數...0

3.4.1 三層神經網絡擬合一元函數...0

3.4.2 樣本、訓練和預測...0

3.4.3 中間層神經元個數和樣本數量之間
的關系...0

3.4.4 自變量越界會發生什么...0

3.4.5 同時擬合cos(x)、sin(x)...0

3.4.6 擬合多元函數...0

3.4.7 過擬合...0

3.5 手寫數字識別...0

3.5.1 手寫數字樣本集合MNIST...0

3.5.2 獨熱向量...0

3.5.3 3種損失函數...0

3.5.4 softmax函數...0

3.5.5 保存和恢復模型...0

3.5.6 驗證模型...0

3.5.7 測試和使用模型...0

3.6 結束語...0

第4 章卷積神經網絡...0

4.1 卷積...0

4.1.1 一維卷積...0

4.1.2 二維卷積...

4.1.3 通道...

4.1.4 TF對卷積的**種實現...

4.1.5 TF對卷積的第二種實現...

4.1.6 卷積的實質...

4.2 池化操作...

4.2.1 *大值池化和平均值池化...

4.2.2 池化操作的梯度...

4.3 用CNN實現手寫數字識別...

4.3.1 模型的結構...

4.3.2 模型參數數量和計算量...

4.3.3 關于全連接和Dropout...

4.3.4 用Tensorboard監視訓練...

4.4 手寫數字生成...

4.4.1 生成問題...

4.4.2 VAE模型和語義...

4.4.3 反卷積操作...

4.4.4 網絡的結構...

4.4.5 動量...

4.4.6 控制依賴...

4.4.7 預測...

4.5 條件VAE模型...

4.5.1 CVAE模型...

4.5.2 條件式手寫數字生成模型...

4.6 使用GPU...

4.6.1 單GPU和nvidia-smi命令...

4.6.2 多GPU和重名問題...

4.6.3 多GPU的梯度...

4.6.4 多GPU訓練...

4.6.5 多GPU預測...

4.7 殘差神經網絡...

4.7.1 殘差神經網絡的實現...

4.7.2 BN操作...

4.8 表情識別...

4.8.1 樣本...

4.8.2 通用超級框架...

4.8.3 模型...

4.9 人臉識別和人臉對比...

4.9.1 人臉識別...

4.9.2 簡單人臉對比...

4.9.3 簡單人臉對比的實現...

4.9.4 法向量和夾角余弦...

4.9.5 基于夾角余弦的人臉對比...

4.10 語義分割和實例分割...

4.10.1 什么是語義分割和實例分割...

4.10.2 多分類問題...

4.10.3 U型網絡...

4.10.4 語義分割和實例分割的實現...

4.10.5 點到點的語義分割和實例分割...

4.11 其他CNN模型...

4.12 優化器...

4.12.1 GradientDescentOptimizer...

4.12.2 MomentumOptimizer...

4.12.3 RMSPropOptimizer...

4.12.4 AdamOptimizer...

4.12.5 AdagradOptimizer...

4.12.6 AdadeltaOptimizer...

4.13 結束語...

第5 章循環神經網絡...

5.1 什么是循環神經網絡...

5.2 RNN的結構...

5.2.1 簡單RNN模型...

5.2.2 多層RNN...

5.3 詩歌生成器...

5.3.1 樣本預處理...

5.3.2 字向量...

5.3.3 可洗牌的DataSet...

5.3.4 生成詩歌...

5.4 LSTM模型...

5.4.1 基本LSTM模型...

5.4.2 LSTM變體之一——Peephole...

5.4.3 LSTM變體之二——GRU...

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