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TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)

包郵 TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)

出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2021-04-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 383頁
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TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 版權(quán)信息

TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 本書特色

適讀人群 ：計算機、通信工程和電子工程專業(yè)高年級本科生、研究生，相關(guān)領(lǐng)域科研人員。本書共12章，主要內(nèi)容包括TensorFlow軟件介紹、計算機視覺與深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、其他監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、自動編碼機、強化學(xué)習(xí)等。

TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡介

本書共12章, 主要包括內(nèi)容有: TensorFlow軟件、計算機視覺與深度學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、其他監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、自動編碼機、強化學(xué)習(xí)等內(nèi)容。

TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 目錄

目錄
第1章 走進TENSORFLOW 1
1．1 TensorFlow介紹 1
1．1．1 TensorFlow特性 1
1．1．2 誰可以使用TensorFlow 2
1．1．3 為什么Google要開源這個
神器 3
1．2 TensorFlow的環(huán)境搭建 4
1．2．1 安裝環(huán)境介紹 4
1．2．2 安裝TensorFlow 5
1．2．3 Cuda和CuDNN的安裝 7
1．2．4 Geany開發(fā)環(huán)境 9
1．3 TensorFlow基本使用 10
1．3．1 計算圖 10
1．3．2 構(gòu)建圖 10
1．3．3 在一個會話中啟動圖 11
1．3．4 交互式使用 12
1．3．5 Fetch 12
1．3．6 Feed 13
1．4 變量 13
1．5 TensorFlow的隊列 16
1．5．1 隊列的創(chuàng)建 16
1．5．2 線程同步與停止 19
1．5．3 隊列中數(shù)據(jù)的讀取 20
1．6 TensorBoard可視化 23
1．6．1 在TensorBoard中查看
圖結(jié)構(gòu) 24
1．6．2 數(shù)據(jù)變化趨勢 25
第2章 計算機視覺與深度學(xué)習(xí) 28
2．1 計算機視覺 28
2．1．1 人類視覺的啟迪 28
2．1．2 計算機視覺的難點和
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 29
2．1．3 深度學(xué)習(xí) 30
2．1．4 前深度學(xué)習(xí)時代的
計算機視覺 31
2．1．5 仿生學(xué)角度看深度學(xué)習(xí) 31
2．1．6 應(yīng)用深度學(xué)習(xí)解決計算機
視覺問題 32
2．2 深度學(xué)習(xí)在視覺上的應(yīng)用 33
2．2．1 人臉識別 33
2．2．2 圖片問答問題 33
2．2．3 物體檢測問題 34
2．2．4 物體跟蹤 36
2．3 計算機視覺的學(xué)習(xí)方式和
未來趨勢 36
2．4 機器學(xué)習(xí) 37
2．4．1 機器學(xué)習(xí)發(fā)展的歷程 37
2．4．2 機器學(xué)習(xí)的步驟 38
2．4．3 機器學(xué)習(xí)的分類 38
2．4．4 機器學(xué)習(xí)的基本算法 40
第3章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ) 42
3．1 生物神經(jīng)元 42
3．2 人工神經(jīng)元 43
3．2．1 人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型 43
3．2．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 44
3．2．3 激活函數(shù) 45
3．2．4 神經(jīng)元之間的連接形式 46
3．2．5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類 47
3．3 激活函數(shù) 47
3．3．1 sigmoid激活函數(shù) 47
3．3．2 tanh激活函數(shù) 49
3．3．3 relu激活函數(shù) 50
3．3．4 dropout激活函數(shù) 53
3．4 softmax處理分類問題 54
3．4．1 什么是softmax 54
3．4．2 softmax原理 54
3．5 損失函數(shù) 56
3．5．1 均值平方差 56
3．5．2 交叉熵 56
3．5．3 自定義損失函數(shù) 57
3．6 梯度下降法 59
3．6．1 梯度下降法的作用與分類 59
3．6．2 退化學(xué)習(xí)率 61
3．7 優(yōu)化函數(shù) 62
3．7．1 隨機梯度下降優(yōu)化算法 62
3．7．2 基于沖量優(yōu)化算法 63
3．7．3 Adadelta優(yōu)化算法 64
3．7．4 Adam優(yōu)化算法 65
3．8 擬合 67
3．8．1 過擬合和欠擬合 68
3．8．2 正則化的方法 68
第4章 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 72
4．1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 72
4．2 感知機 74
4．2．1 感知機定義 74
4．2．2 學(xué)習(xí)策略 78
4．2．3 感知機學(xué)習(xí)算法 78
4．3 全連接 83
4．3．1 全連接結(jié)構(gòu) 83
4．3．2 前向傳播算法 84
4．4 線性模型的局限性 87
4．5 多層網(wǎng)絡(luò)解決異域運算 91
4．6 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典實戰(zhàn) 93

第5章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 99
5．1 人類視覺原理 99
5．2 卷積運算 100
5．2．1 卷積運算 101
5．2．2 卷積函數(shù)實現(xiàn) 102
5．2．3 標(biāo)注圖像感興趣的區(qū)域 106
5．2．4 池化運算 107
5．2．5 加強卷積特征提取 110
5．3 反卷積、反池化操作 111
5．3．1 反卷積操作 111
5．3．2 反池化操作 114
5．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 117
5．4．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般框架 117
5．4．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 119
5．4．3 利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
數(shù)據(jù)集分類 121
5．5 圖像數(shù)據(jù)處理 126
5．5．1 圖像編碼處理 127
5．5．2 翻轉(zhuǎn)圖像 128
5．5．3 圖像色彩調(diào)整 129
5．5．4 圖像標(biāo)準(zhǔn)化處理 132
5．5．5 調(diào)整圖像大小 133
5．5．6 圖像的標(biāo)注框 137
第6章 高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 140
6．1 LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 140
6．1．1 LeNet-5模型 140
6．1．2 TensorFlow 實現(xiàn)簡單的
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 142
6．2 AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 145
6．2．1 AlexNet概述 145
6．2．2 AlexNet結(jié)構(gòu) 148
6．2．3 AlexNet實現(xiàn) 150
6．3 VGGNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 154
6．3．1 VGGNet模型結(jié)構(gòu) 155
6．3．2 VGGNet實現(xiàn) 157
6．4 Inception v3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 162
6．4．1 幾種 Inception模型 162
6．4．2 Inception v3原理及實現(xiàn) 163
6．5 ResNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 175
6．5．1 ResNet模型結(jié)構(gòu) 175
6．5．2 ResNet實現(xiàn) 177
第7章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 184
7．1 RNN基礎(chǔ)概念和結(jié)構(gòu) 184
7．2 RNN前后向傳播算法 186
7．2．1 RNN前向傳播 186
7．2．2 RNN后向傳播 187
7．3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度 191
7．4 LSTM單元 193
7．4．1 LSTM單元基本結(jié)構(gòu) 193
7．4．2 LSTM的變體 200
7．5 RNN的實現(xiàn) 201
7．6 自然語言建模與詞向量 214
7．6．1 統(tǒng)計學(xué)語言模型 214
7．6．2 獨熱編碼 217
7．6．3 詞向量與Word2vec 217
7．7 LSTM實現(xiàn)語音識別 226
7．7．1 語音特征介紹 226
7．7．2 算法流程 227
7．7．3 TensorFlow實現(xiàn)語音識別 228
第8章 對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 235
8．1 理論知識 235
8．1．1 GAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 235
8．1．2 GAN原理 236
8．1．3 基本架構(gòu) 236
8．1．4 GAN 的特點及優(yōu)缺點 237
8．2 DCGAN網(wǎng)絡(luò) 243
8．3 InfoGAN網(wǎng)絡(luò) 248
8．4 WGAN-GP網(wǎng)絡(luò) 255
8．4．1 WGAN網(wǎng)絡(luò)的理論 255
8．4．2 WGAN網(wǎng)絡(luò)的
改進WGAN-GP網(wǎng)絡(luò) 256
8．4．3 WGAN-GP網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn) 257
8．5 SRGAN網(wǎng)絡(luò) 260
8．5．1 超分辨率技術(shù) 260
8．5．2 ESPCN網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的
超分辨率重建 261
第9章 其他監(jiān)督學(xué)習(xí) 264
9．1 支持向量機 264
9．1．1 支持向量機的含義 264
9．1．2 線性不可分支持向量機與
核函數(shù) 273
9．1．3 SMO原理及實現(xiàn) 280
9．2 樸素貝葉斯 286
9．2．1 統(tǒng)計學(xué)知識 286
9．2．2 樸素貝葉斯的模型 287
9．2．3 樸素貝葉斯的推斷過程 287
9．2．4 樸素貝葉斯的參數(shù)估計 288
9．2．5 樸素貝葉斯算法過程 289
9．2．6 樸素貝葉斯的實現(xiàn) 290
9．3 決策樹 292
9．3．1 認(rèn)識決策樹 293
9．3．2 ID3算法的介紹 294
9．3．3 C4．5算法的介紹 296
9．3．4 決策樹的實現(xiàn) 297
9．4 k近鄰算法 300
9．4．1 kNN算法三要素 300
9．4．2 kd樹實現(xiàn)原理 301
9．4．3 kNN算法的優(yōu)缺點 302
9．4．4 kNN算法的實現(xiàn) 303
第10章 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 305
10．1 主成分分析 305
10．1．1 PCA思想 305
10．1．2 基于*小投影距離 306
10．1．3 基于*大投影方差 307
10．1．4 PCA算法流程 308
10．1．5 PCA的優(yōu)缺點 308
10．1．6 PCA的實現(xiàn) 309
10．2 k均值聚類 312
10．2．1 距離測試 312
10．2．2 k均值聚類原理 317
10．2．3 傳統(tǒng)k均值算法流程 318
10．2．4 K-Means++聚類算法 322
10．3 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 324
10．3．1 自組織映射算法 325
10．3．2 與k均值的比較 325
10．4 受限玻爾茲曼機 330
10．5 譜聚類 336
10．5．1 譜聚類的基礎(chǔ)知識 336
10．5．2 譜聚類之切圖聚類 339
10．5．3 譜聚類算法的實現(xiàn) 343
第11章 自動編碼機 345
11．1 自動編碼機原理 345
11．2 標(biāo)準(zhǔn)自動編碼機 346
11．3 稀疏自動編碼機 351
11．4 去噪自動編碼機 355
11．5 卷積自動編碼機 360
第12章 強化學(xué)習(xí) 366
12．1 強化學(xué)習(xí)的概述 366
12．2 強化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)過程 367
12．3 OpenAI Gym原理及應(yīng)用 369
12．4 Q learning原理及應(yīng)用 371
12．5 DQN原理及應(yīng)用 377
參考文獻 384

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TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí) 作者簡介

張德豐，男， 1963年9月生，遼寧大連人。1993年畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，獲得工學(xué)碩士學(xué)位。現(xiàn)佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院，電子信息工程學(xué)院計算機系，計算機應(yīng)用技術(shù)教授，學(xué)院數(shù)字圖像處理與識別學(xué)術(shù)帶頭人。

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