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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
. g0 v) ^; ~+ t% o$ F: _- @9 R, \3 a: a( \2 K9 L) E7 X
& A- M/ p+ _4 S5 X' }编号：mudaima-P0327【Java吧 java8.com】# T) A- U! V( l: h5 ]& L
4 N5 I% r' N' o; u; H! a0 z! _3 i& |+ \; _; U
2 }; U8 `% A& z3 tJava电子书目录：第 一部分 深度学习基础1 A' Z7 y! L9 y6 B1 h* w
$ m; R1 N/ j0 e- r u
第 1章 什么是深度学习 29 w! s$ I3 w! M; [# `6 ]
1 M- T6 k8 p2 T" Y* b: ~* l' t1.1 人工智能、机器学习与深度学习 2$ J* V2 ~9 N% i( V* k9 q
; h9 C( r9 {" |
1.1.1 人工智能 3, g, v6 s& J" d( J8 g9 X
' S1 y. R' r: M% A" F; d
1.1.2 机器学习 3
1 ~+ S/ }* y; R, [) ?4 G3 x$ O% V! h/ r: _% b, ?3 t0 E
1.1.3 从数据中学习表示 4
; k; n' u. \" w) f: ]# V& i0 P" m
' B6 o" x: h. o. f0 B E( x1.1.4 深度学习之“深度” 6
* y% W: w' U: U
6 D0 V. Z2 v5 v+ c1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理 7
- d, T2 E9 o9 m$ g, n4 P+ v
- q$ C2 E9 G* y( b1.1.6 深度学习已经取得的进展 9 {# g0 o) {$ E& N
, @* q- s2 V, |5 ^- a
1.1.7 不要相信短期炒作 9
) ?9 Y. r1 [- S# ?, K+ r1 q7 L! u) x5 Y
1.1.8 人工智能的未来 10
- y3 ]& ` L! G2 r3 k; g! G
I$ l+ ^' [9 B1.2 深度学习之前：机器学习简史 11; M9 v2 o! C9 k! \& ]# @6 }4 p
+ H$ V5 L+ O7 g3 n* }1.2.1 概率建模 11
4 {2 P( \5 ]" ]% _
; B3 K* a3 x1 N1.2.2 早期神经网络 116 ?+ V9 \% ?% N: [. \. K
$ t/ A3 ~+ A8 B3 @6 ^5 X: k7 O `
1.2.3 核方法 12
6 T2 u, N7 m- J; U8 y# ~7 t C% P( l$ ~* J" d+ w
1.2.4 决策树、随机森林与梯度提升机 13
. F! ^8 A/ \0 t S2 N0 k2 x: X4 Z' z& n# F3 o
1.2.5 回到神经网络 14
! G, H9 {2 H) i3 k& |% y! {& w- o8 V8 p2 J
1.2.6 深度学习有何不同 14
+ v# G: C; u0 z4 N% b6 k+ V/ `& w9 u- ]. K! a
1.2.7 机器学习现状 15
5 O3 e- ]* a: Q0 \, v/ i* @# \$ M/ S: j6 o' S- t/ \4 }3 ~" e& y
1.3 为什么是深度学习，为什么是现在 15- i3 ~6 \- S, s1 E0 |
% `% ~1 p, v: Y% O/ e: X1.3.1 硬件 16
, I$ c: V* x$ q& o1 M7 r) H& Y2 u. G6 A# d
1.3.2 数据 17" n& \+ u1 e/ l% h1 b5 P/ P8 @% n
! E9 }# l7 I9 V v( d9 `/ ]
1.3.3 算法 173 Y$ ?5 F& ]+ n$ E& l! i3 n9 `# U
2 x6 {1 }; B, t( _1 g
1.3.4 新的投资热潮 17
8 Z3 O* H6 _4 [: F& |/ N
/ Q( o1 q4 c# q1.3.5 深度学习的大众化 18
/ j u3 R( Z9 K; ^! n8 t5 q4 }5 a4 m5 T
1.3.6 这种趋势会持续吗 18! K1 a: J: ~1 F+ }+ @
. E- S: X2 p) z+ ~$ U2 L+ N" b9 T第 2章 神经网络的数学基础 20; M6 h A+ P0 x( v6 V9 T: Q: x
4 m7 r7 { G3 r8 m( b
2.1 初识神经网络 20
* i6 ~. a$ R! R* p# n3 L) k* D
& C7 H6 R6 G9 l+ y2.2 神经网络的数据表示 23/ j2 Q" X, f) G
6 S" p D2 @: R( i
2.2.1 标量（0D张量） 23* T a' v2 G9 u1 t3 Y7 O6 e
* ~ |# N6 d) ]2 J
2.2.2 向量（1D张量） 249 A! I& \, ^6 E/ h; P
4 w8 y8 v+ s4 B; s$ J' Q3 g2.2.3 矩阵（2D张量） 24% K' m/ Q3 f# s5 r: |
, v0 b* g1 d( i. E$ W5 J; F2.2.4 3D张量与更高维张量 24
5 R r3 ~ j/ o1 { \. r1 {. W; v
+ a! Q- d2 {7 g+ G2.2.5 关键属性 25
8 U* g+ s) f4 f! W3 Z( C
x2 e' @9 [: r# Y3 s* E& y2.2.6 在Numpy中操作张量 265 Q& t. {% ~, K
/ R$ S/ i- P$ s
2.2.7 数据批量的概念 27 o# b( f" H, b2 }7 P6 Z" H
3 X% y$ M3 p. ?8 E. U2.2.8 现实世界中的数据张量 27 A& G! e2 ^8 y2 ]- x' F& h
' K% |6 O, q0 b, l' W5 i- n8 R2.2.9 向量数据 27
: X' A9 @+ g& v* q: D. S% M' @
z6 n5 Z5 r; z5 `& l2.2.10 时间序列数据或序列数据 281 q" S3 ~1 V& J
1 @6 p- g! P8 [
2.2.11 图像数据 28, s" a7 d6 `7 i e4 F$ Q& z
( j$ [1 |/ Z# Y+ r2 |0 y5 m
2.2.12 视频数据 29, p% L( s; A' @5 c- D- Z) B, o
* D" f7 `$ O+ N2.3 神经网络的“齿轮”：张量运算 298 m' x& A3 s/ x. N
6 ^1 F$ C7 m* E. I C* k4 z( A A2.3.1 逐元素运算 30
# J. K( s. g3 \9 G, T. s/ B
# q& \ M( o& u2.3.2 广播 31
0 J! t+ r+ j/ |% a( Y1 j$ j
. `# [- u' ~# B& w: P1 R2 @2.3.3 张量点积 32
4 t; a& S$ D7 t" T8 h7 g
* t. h$ I. \5 b* @3 k. D2.3.4 张量变形 349 J' E7 Z u+ n5 K
( f- x! ?. c- S2.3.5 张量运算的几何解释 34! Q- [! G# U$ ], k' M
4 j: B% m- k, P' i' j( I$ N+ q' T. ~
2.3.6 深度学习的几何解释 35" }* ^. [, O+ ] W
" X5 K; P8 y( z w: h7 |2.4 神经网络的“引擎”：基于梯度的优化 36
: h$ A( }% E; H& X# |! [. W3 I4 x9 W) _" R6 Q' B
2.4.1 什么是导数 37+ ~1 Z9 Y! P5 t- }: G1 V6 f; d
' L+ ^& U' @" o! e. v2.4.2 张量运算的导数：梯度 38, e6 j( [: _1 ?, G8 D
1 W, S2 \( j3 a& h8 |
2.4.3 随机梯度下降 38- c4 u" |5 p' B. N' F4 z0 ^
5 G- H: G; L6 k/ k! A2.4.4 链式求导：反向传播算法 41
' o6 s) ]6 p x9 c7 U( l+ _9 G6 {7 p5 K
2.5 回顾第 一个例子 41! Y" E: _, s$ U
/ y6 E6 y4 T. M7 L) R* S. [/ |本章小结 42
0 K m+ u1 Y4 o. S8 {7 U) _$ C* y! k; y9 L2 j6 h2 T
第3章 神经网络入门 43
0 N* f, ~! L& K( D, f7 `/ H6 K" J N( h
3.1 神经网络剖析 43% ` j$ E4 a1 [7 `. n$ P% {
* N% }* l% r% N( y5 A& G9 o3.1.1 层：深度学习的基础组件 44
8 `" ~7 O* i" G4 h% e; S1 O& {
3.1.2 模型：层构成的网络 45
, V- `. p4 O7 [' _; \5 J. P7 B* x/ E. h( g' `
3.1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键 45: S# g) N0 j8 q) s6 c8 O1 H
/ H w* W8 G4 O1 L4 H: y3 y9 `3 q; @
3.2 Keras简介 46/ S$ e" u( l( P0 [+ y
, Q) I$ n0 w n u+ |$ }
3.2.1 Keras、TensorFlow、Theano 和CNTK 476 p9 }7 H* Q/ b- k
/ e& g7 M; E* W3.2.2 使用Keras 开发：概述 48
4 o8 l9 g0 p: E
/ P4 {" O5 c" V; M* S- q% f0 @3.3 建立深度学习工作站 49
+ L+ ~/ l' t) u4 U
5 _$ V" z* p# x3 a3.3.1 Jupyter笔记本：运行深度学习实验的方法 49
% ?- v: @& t# Z0 ?
6 `( H: l, w- |5 [" `3.3.2 运行Keras：两种选择 50& B9 E/ N8 H* l" t6 z
; J0 t* T* W, ~4 l) `) e4 P
3.3.3 在云端运行深度学习任务：优点和缺点 50
6 Y3 }( h6 { k( Y4 b U1 H8 ^; C& `2 e# K9 M K
3.3.4 深度学习的GPU 50, \# s1 K- D9 n! j8 K* B
! y( f$ b- J4 [5 {( d+ |
3.4 电影评论分类：二分类问题 51. ~! W, ^# J- v Y, J6 P6 P
3 `- w0 N0 h$ o! \! v" _
3.4.1 IMDB 数据集 51
* M+ } W: P) {: a2 ]) d
4 a; w! `' D' R3.4.2 准备数据 52
$ Z0 q* `) @; z7 f0 M# _! K
- ~9 Q6 S. h0 i% ~8 r" J6 l0 X) Q3.4.3 构建网络 52( ?5 B& D' z% z+ ]
, ~% D. S- B, l) {, T3.4.4 验证你的方法 561 p( M! O1 W, p/ z: M) H
" Y7 Q) w7 t7 Y
3.4.5 使用训练好的网络在新数据上生成预测结果 59+ J9 d, O2 `6 K/ ], o
& `: X) ~7 ~/ m6 O. M
3.4.6 进一步的实验 59. d; p. |6 `7 T3 y5 ]
? ?$ D4 P# c/ [$ h3.4.7 小结 59/ T" _, Z+ y( v6 `; P; e2 Q3 M; @
; z6 o K* ?( ]! M! u3.5 新闻分类：多分类问题 59
) f @8 c6 E) M; X
/ t1 W$ T p7 W, b1 g& ?3.5.1 路透社数据集 60
8 W4 I2 g+ @! c" o8 x: ^/ ^; [, e4 q6 E1 Q$ c H( d u
3.5.2 准备数据 615 p' L* l1 x/ e6 X3 h5 B; ~
1 r! ?# ^ P& J
3.5.3 构建网络 61
- \; P2 E$ W: a6 Y+ [; A: B F f9 W" X- N
3.5.4 验证你的方法 622 R8 P( b" d" w& w$ n
2 f5 |! m, X" D5 q+ ^$ ]
3.5.5 在新数据上生成预测结果 65/ L% O8 Z& l( ?& q. s5 E; k' k
+ p) s/ x: C7 G3 n/ a8 K, B+ K d3.5.6 处理标签和损失的另一种方法 65
& T5 L6 n) ^- [' ?# o' z6 X! l7 @ X6 U9 d1 l1 \
3.5.7 中间层维度足够大的重要性 65+ O7 M" R. I _4 k% n6 O
: C' M3 d: Q# x0 k4 v" d
3.5.8 进一步的实验 66
7 q5 W' @& S0 f% N g% j+ D: T+ S! N
3.5.9 小结 66
4 f( m( ~( y) P( L8 P* y9 e2 ~
2 q7 E$ B0 |& w# ^7 M* \0 z; g$ C6 k3.6 预测房价：回归问题 66
: H' X5 ?! V* s( n# Y9 j
M) |& V# z$ C! c5 c; z, W3.6.1 波士顿房价数据集 67' Y4 O1 u7 o3 r# Q% E2 e
" d& i2 I! h7 _( N9 m3.6.2 准备数据 67
, @/ d! ^ w& R9 L% H7 E
- @( W, s R' |' r1 K3.6.3 构建网络 68
* ]& X( o1 ~6 J$ F+ G8 I7 k4 J. x/ X4 {( `$ c4 _/ p
3.6.4 利用K折验证来验证你的方法 68
% p; J" s: L4 b$ S8 F1 g+ D/ ?% j. ^3 G! i* Y$ g
3.6.5 小结 72
% a7 R: C0 ~/ G, c
9 i- U+ W, e" d: F本章小结 73
" t. u/ Y" V4 O. J1 n( t3 h. V- F+ _
8 Q- D/ |9 n8 J# b( `% j f第4章 机器学习基础 74
# `, p% k) t, G. f4 V$ x) X+ }8 N/ |; U e& E1 j
4.1 机器学习的四个分支 74 ?2 W$ P8 E2 `" {' ?# p( O+ w" m. }7 ]
" y5 y( Y% h- t' |/ m3 H2 b
4.1.1 监督学习 74
# D, ^1 ~9 ` r h1 A) H8 |3 o- J3 G
4.1.2 无监督学习 757 @: T9 J, M- n- _4 ~2 d
5 i) l! s% M+ n, N, o' G
4.1.3 自监督学习 75. z3 \3 c6 G, {5 ]! y" o1 w1 {7 h
# C* f$ N$ `' k' P4 O* G0 ]
4.1.4 强化学习 75% l% W( ], X( c) W
3 S: q. k8 H0 B* r0 A4.2 评估机器学习模型 76
: l' E. H0 H7 O* }7 V- N% |; ?
6 \% a1 E& {4 O: ]+ q5 b6 @. a4.2.1 训练集、验证集和测试集 77
+ ]. X6 ]- h7 t8 a% `- I3 d8 _$ p+ e% [
4.2.2 评估模型的注意事项 80( W( N1 h( D: x3 p4 \% O4 @
. n$ O3 P2 {- o+ Z' H+ U. X: K: O/ X$ G4.3 数据预处理、特征工程和特征学习 80
5 P& V1 ?' V- v: G; F. [: s- x8 O. l2 ~, z
4.3.1 神经网络的数据预处理 80$ m6 n% n1 m, _/ y( A
" B# G1 Z+ A; ~4 o* ]5 O. R
4.3.2 特征工程 81 t" f4 X! B; R- `/ K6 X
2 N9 l( f# u/ g
4.4 过拟合与欠拟合 83
+ K$ j( V( }% a3 n! c8 E2 H3 c/ D8 D9 E& m
4.4.1 减小网络大小 83* K9 H4 x7 r. A( i5 t" j- c: P
5 e% R! B; e- A3 J. T: ]
4.4.2 添加权重正则化 856 S; B9 ^" [$ ~& i
6 h' V- i( ~' b0 ?; x4.4.3 添加dropout正则化 87
% E6 K! _# [3 d/ o m; j, x5 {6 J- W# K; W! b2 h# y
4.5 机器学习的通用工作流程 89
+ }: ^8 E3 \/ R) d9 k6 V2 Q4 }' W
4.5.1 定义问题，收集数据集 89
% w t. k$ Y- Z2 F0 v
& Z" y. f6 H# L5 w) Y8 c8 _# a4.5.2 选择衡量成功的指标 895 C6 ~8 `- T- N! g, x5 Y
$ v/ L& w/ d* D8 c$ O9 W
4.5.3 确定评估方法 90( C+ Z2 s0 N3 n! B* [: A
& j& N' A& u k" k4 i. Z2 x! t4.5.4 准备数据 90
1 @4 o+ U) I( f, p$ u! } o- M& ^- S0 v" B1 a, Z
4.5.5 开发比基准更好的模型 90; \ \( T6 V H* }. w) [' P o
9 t+ i; x7 Z: I5 v2 _3 F, B
4.5.6 扩大模型规模：开发过拟合的模型 91
) y+ R( i& Z5 H+ }7 u( U- S! I; c4 U" P& l! v" c
4.5.7 模型正则化与调节超参数 92
8 I) D7 ?7 F8 M D6 v
' @9 q; ?0 n1 U1 i7 K0 v$ b本章小结 92
o5 [8 c* e; M; o" W: V% A
$ K, j1 Y4 P- U q, q第二部分 深度学习实践
2 n: a: S& k* [' {3 N. V
$ t! C6 G2 n* L+ ]( z第5章 深度学习用于计算机视觉 94
( l9 m! D# i. d* j! M: b# T: f+ x+ r6 i, K& m: e p) M t. L
5.1 卷积神经网络简介 94/ ]5 s! F2 v9 U$ n0 M1 u- ^" U: U
! o; _, B- ^! o, o7 h1 ]: c
5.1.1 卷积运算 96
: A. z4 o, t$ [4 D! _1 @. @7 a1 m% _2 I) r- G7 @4 g# N0 Y$ n9 I8 r
5.1.2 池化运算 101. w) Z2 o( s$ E
4 e' q! P N5 W/ b$ ]5.2 在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络 1020 T: f4 S" ^+ y4 v* g
- t2 \: j& a5 t" U7 \2 v5.2.1 深度学习与小数据问题的相关性 103* x* E# P5 l+ B6 S9 e5 b% c
* u- V" h; M- T3 X# S" k$ w5.2.2 下载数据 103
% ]( Z# U A5 t+ \% g$ {6 ^& [7 c7 j. q2 _! X, l: u w0 M
5.2.3 构建网络 106
1 a; Z; p, {5 K
; g0 s$ C6 o& b& i: B5.2.4 数据预处理 107
P6 X Y( n+ c$ r
) C' @; P' O9 v; k$ T5.2.5 使用数据增强 1114 X5 x( N6 B# G/ Q) l* j
( D3 M) N6 Z: M/ h" {. Y" u( a! U; F5.3 使用预训练的卷积神经网络 115
% f( c2 I$ a9 b( e" e3 M* F; l) `+ M/ K; \, [, ~' r
5.3.1 特征提取 116
9 X+ l# m6 g8 X; B- O6 w* u/ g/ t! ?: n: l$ g# a. |3 ^
5.3.2 微调模型 124
+ T% ?1 f/ N+ S3 }0 ?! D$ ]9 u3 j' {+ m7 K1 ^1 M, G
5.3.3 小结 1302 }3 i4 i% K5 D" H" L4 i& w
" R( X! Z9 j5 _
5.4 卷积神经网络的可视化 130
1 s5 Z, p3 I |5 ^, ]# S9 @$ s- O' G" P( d, Y6 G2 l0 k
5.4.1 可视化中间激活 131
; ?7 X8 T# F" {" m; p' @) t0 _2 A. T2 a9 l
5.4.2 可视化卷积神经网络的过滤器 1368 `' q4 Q. L! h+ W. r* r4 J2 a
: s0 P* ]! X) a( X$ r1 d v/ e5.4.3 可视化类激活的热力图 142" X' Q. F! M& x r) ?
" }0 Y* T* R& K/ Z
本章小结 146: u/ N# [1 s k
* \( I h& }$ u# u2 p' w0 ^6 [
第6章 深度学习用于文本和序列 1479 ?7 R, i2 p7 t5 ~' Q
( K; S. n: y/ ~0 F4 i+ I6.1 处理文本数据 1477 @/ A" J% V1 J' _7 u$ Q
5 Z( T0 n K( ~- w4 S4 ~9 C
6.1.1 单词和字符的one-hot编码 149
4 t8 C5 {. W9 F" c8 Y% o- _/ y; j* _0 e; n2 C8 `( z: y
6.1.2 使用词嵌入 1514 \6 s- C" M7 |+ n. F! @
, ]0 c" d k. c2 [6.1.3 整合在一起：从原始文本到词嵌入 155# D: }: K d6 A
3 n' _. s; l9 A5 Q1 H
6.1.4 小结 162$ P9 ?/ R" U) O, ]- P. W6 Z
4 y# Y1 E; O0 n
6.2 理解循环神经网络 162
7 {- Z! `3 c* ]8 k
( {6 ^/ u, D& I! T6.2.1 Keras中的循环层 164' L3 j) |1 X' s3 m5 ]0 o
# k* Q4 u W: ~6 `) h6 [6.2.2 理解LSTM层和GRU层 168
8 s- j/ A: y% _3 l6 x5 T+ Y8 O' A' z- P9 ^! ?! q u1 ^+ P9 x, m$ t: @
6.2.3 Keras中一个LSTM的具体例子 170
8 I4 g& d B- V. Y! |8 n" f# ^ ]% t
6.2.4 小结 172
- [! r% g/ H8 f/ u& t6 d
/ i( C) V4 W5 v7 L) K6.3 循环神经网络的高级用法 172
+ K8 [/ I [" j. d
! r h1 j( L0 e) W, E) ~6.3.1 温度预测问题 1720 @% i9 r) L4 c, `* f$ p) u
/ {" Z( Q/ `9 X) e) g4 Z
6.3.2 准备数据 175
! K% Q" W2 i1 l8 ] f0 d( H3 T# ]5 m# l! d
6.3.3 一种基于常识的、非机器学习的基准方法 177
! r9 J) [9 U f* B# h' e2 M3 |$ ^ [! [& B( C) M' {6 @) }& h4 ~* I( ]
6.3.4 一种基本的机器学习方法 178
! b; J! x. i$ p Q! H( l8 j, i2 r+ }% n% R4 d h6 e$ o% d4 Q9 ^
6.3.5 第 一个循环网络基准 180
- L2 k" A+ K8 M- P. ]# W- P" Z2 B! h" k) [2 E3 B+ m$ I3 y8 O3 I& E/ E8 m8 h+ j
6.3.6 使用循环dropout来降低过拟合 181: W, g5 Y+ P- ^8 ]
! { A5 f, P7 e6.3.7 循环层堆叠 182' i" d' B7 W2 X0 ^
- m* K; O+ \' x( |9 s
6.3.8 使用双向RNN 184
) \7 ^# ^! A! z' v
7 ?/ ^0 I( J4 u5 k2 v6.3.9 更多尝试 187
9 p/ c {$ ?" Y9 _
) t- L$ R$ S1 y( o, C/ e$ j6.3.10 小结 187
2 c9 {# I y5 ]
5 ]2 k7 y* T1 B- L6.4 用卷积神经网络处理序列 188
% F. i+ ~ O& m2 W2 [% S- o2 u8 [
6.4.1 理解序列数据的一维卷积 188
! D: V, f# ^1 G! C
5 Z7 V+ O: w. h6 _1 s1 }6.4.2 序列数据的一维池化 189
$ Q; K% g# P! J' I5 X8 r. R5 n4 I: U d. F5 g$ p* p2 e
6.4.3 实现一维卷积神经网络 189
, K7 _: F3 S+ i- | L
2 n1 L" F& k' a6.4.4 结合CNN和RNN来处理长序列 191* z, R5 {/ N# r" l1 X: D
/ N5 ]* n9 G0 A4 `6.4.5 小结 1950 u: ]: E% j0 o! _0 n
% o- y2 A1 K. W1 J本章总结 195: _1 g) F4 S5 m& l3 f* p
) X( c8 @9 u, M/ v4 C1 X1 H6 K
第7章 高级的深度学习实践 196
+ W6 w% ^1 k/ K3 i, t$ h# X
7 b! h- d- p6 A5 d" \# Y7 w4 e7.1 不用Sequential模型的解决方案：Keras 函数式API 196& W7 i2 l7 H7 z0 \
# `. ~8 G& }4 y3 h. u7.1.1 函数式API简介 199# m. ` Q. M( K! i6 V
# T! d9 l3 G& j& k& v. ^3 l7.1.2 多输入模型 200
. e0 R% m4 ^; _& E0 V/ n1 z; G0 B
! t3 O3 ]% a& [. x- z- v7.1.3 多输出模型 2026 c# i3 H2 s: Q# @4 j
0 D8 y: W0 k3 l8 }* y7.1.4 层组成的有向无环图 204% g5 {) w! m) q: H6 c+ t" k# F9 U9 K
. O; j x6 k) q1 H G! o& E7.1.5 共享层权重 208
1 c+ G9 J6 T8 T0 f* c9 p( u& N4 V1 Q8 W% F$ z$ M0 e6 o, e% X, B
7.1.6 将模型作为层 208
" d2 x* c9 L4 R7 m; H) h, q q1 Q; ^' k8 E1 H9 \6 H+ m4 U
7.1.7 小结 209
* v5 k( d3 }* s, |% R
0 {" w6 y* i, X( j8 T! P7.2 使用Keras回调函数和TensorBoard来检查并监控深度学习模型 210
$ L% Z5 H6 @5 A- Z E# x: J" E8 Z# E% ~" J0 | e+ l
7.2.1 训练过程中将回调函数作用于模型 210
% ^ o: z7 l) l" w B$ R! W f7 h* s+ f6 Q! o
7.2.2 TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架 2121 f- U, I1 d& W2 r9 L% t9 v1 o
& ?5 V' n: h# P [7.2.3 小结 219' G, h- D/ _ d H- s
/ W" X* X$ p, v5 n2 V1 ~% p* ^
7.3 让模型性能发挥到极致 219
! X1 ~- X' [' w* q' E v1 D" b8 p8 \2 C; t; e
7.3.1 高级架构模式 219) W( R9 [& J6 A
3 g: J7 c- _/ ]% u4 o
7.3.2 超参数优化 222
: F( W0 K) E" I" s% { c: K2 I5 K: J3 T( M
7.3.3 模型集成 223& L, ? Z4 z& U9 h; Y4 W/ H
0 [3 ^1 d5 f% G7.3.4 小结 224: C2 j, K$ y- u) {1 M( V$ h1 P; }1 L
# z; `/ ~5 @# z6 ]* _本章总结 225
. N3 d+ Z! Q8 y5 ^; p! y4 J
0 _$ F9 G; a3 N4 F. x0 ^. v第8章 生成式深度学习 226; a; K# k* m+ i8 }. u. s2 O9 ^
8 @6 X: e& E G) a4 d! d( L3 _ L4 C8.1 使用LSTM生成文本 227( O1 H/ h9 o# b9 g% U! A
, M% @7 R0 i/ {: U3 c8 l9 Y1 x
8.1.1 生成式循环网络简史 2273 D& M* C+ [% q+ S; d
2 S! B0 {' j& [/ Q# {9 s
8.1.2 如何生成序列数据 228
0 t. x1 X' F8 X0 H1 X
1 f1 B1 @+ O( |+ F% L8.1.3 采样策略的重要性 229
- l+ U. b; q% a2 ^. g! ?7 Z1 {) N2 ~: H3 l5 e+ o! D2 x8 T
8.1.4 实现字符级的LSTM文本生成 230 t& x# J' E. v5 P& Z# q
% Z, F- L4 a ^) V; D2 H
8.1.5 小结 2347 ~, ?# {8 \. m8 D# q
7 P7 a( d/ ^5 X' ^0 j+ }
8.2 DeepDream 235
" A9 x }: H7 s0 t& v% Z) |% C9 A% b" ]/ m( S
8.2.1 用Keras实现DeepDream 236+ G5 Y R6 c# n8 |. V9 w
& S) J8 |4 B# W/ P4 @: H0 v5 X8.2.2 小结 241
; r# ^* h# M" \- V1 {- F9 F/ `8 c2 D% h' H% ?
8.3 神经风格迁移 241
2 q1 N3 [8 h6 r, M6 s' `# x& N6 }; [% `4 X& M X( T4 \1 }: t8 O
8.3.1 内容损失 242( K3 C! N9 S0 t2 C2 d8 l8 M
; O$ u' [/ m* }. ?- H+ w: q# Y
8.3.2 风格损失 243
7 S! p: T; H( a7 l* B& ?
: |) x& r9 c+ B7 ?! g8.3.3 用Keras实现神经风格迁移 2435 K% V$ \& y: {1 e/ n
% v* K# D& G5 W: T6 X8.3.4 小结 249
# i) S; z4 l: U3 E0 i" P0 T
% S8 U( R4 ~, D, p8.4 用变分自编码器生成图像 2494 P, ^0 Y& ~7 A. s) {
% e7 O" O9 n' `8.4.1 从图像的潜在空间中采样 249& o f' N, b* w/ o
5 G, `- `0 p( V1 _2 U8.4.2 图像编辑的概念向量 250) X: g5 P( e5 a( Q5 e6 y6 J; \# J
( W$ c: Y: t# T1 ^6 v
8.4.3 变分自编码器 251
( y% ^ v4 x$ e& y1 |
+ \7 n) R* v; H# b2 I5 P2 O* }8.4.4 小结 256; f5 ^" e8 c* V
5 j6 L0 v( b2 B. m9 B8.5 生成式对抗网络简介 257+ v/ h# q7 ~# O- O, |. Q8 Z+ P
! o( @' E1 e2 l+ x: J/ r5 B
8.5.1 GAN 的简要实现流程 258
# j# u0 G! P* P' q( }0 M+ i: d
8.5.2 大量技巧 2594 K0 x5 Y7 b& ^( T' h( e
7 v5 u2 `: B3 Z0 U# k! s1 M: j* b8.5.3 生成器 260( c, m: W" N4 a( f5 F9 _/ q7 g. v5 k
/ R T9 c2 `4 l, K+ D5 {/ ]
8.5.4 判别器 261& u: [2 u9 f3 X1 i- b
: a( k! r+ h) ~8.5.5 对抗网络 2615 h, a+ n7 r2 ]. K# s
. V& `7 f6 d5 w2 L0 t8.5.6 如何训练DCGAN 262
, u5 R2 w# B. e3 G5 y3 q R0 b; \# ?; L0 h: R
8.5.7 小结 2649 y/ B) z* y% c5 `. A
( G8 ^/ k7 m4 [- O" | h w本章总结 264( C y8 C) c, U ^
8 K; t6 \. R/ p A l- D) A第9章 总结 265' S; d. }+ k1 }
& ?. g5 n& D3 I9 V. `
9.1 重点内容回顾 265! O' i+ `5 d" h# A: K& |
- X& K) T6 v# p$ W9.1.1 人工智能的各种方法 265
3 p! J0 R" w- u" v! m6 M5 a$ j& W6 W7 S1 a! L+ r/ e/ [" @' M& w
9.1.2 深度学习在机器学习领域中的特殊之处 266
, I' q$ [* R9 x) N
) I5 g6 Q2 m9 d- }7 M9.1.3 如何看待深度学习 2665 @: {! O- z: o
9 { \( C; s( v% E! z- ~9.1.4 关键的推动技术 267
' \( l, J+ b: r! j/ x$ v+ Y: @ y) b# Y& Z
9.1.5 机器学习的通用工作流程 268/ O1 Z4 Z+ h9 C
6 q3 B6 [* U3 e) x% x9.1.6 关键网络架构 268
7 C1 O4 K% L1 c2 g: Z9 @8 A+ F2 M1 E# @5 ~3 o' }2 ]
9.1.7 可能性空间 272
! @# x+ \, e8 N0 b8 N" j: S9 c7 a& X% C. J7 \8 H3 N
9.2 深度学习的局限性 273: I% ?7 D* s! P
! |" e5 z `7 f# `
9.2.1 将机器学习模型拟人化的风险 273
2 C4 n. {$ ~; j( {" ?1 A' q
. d Y) e( H- F9 P7 h9.2.2 局部泛化与泛化 275! H- p; g9 t0 x: w' H
$ D& e. t6 ~, s5 g
9.2.3 小结 276& o" d$ D- O/ d6 r x5 Z
2 y% f7 {! M0 l9.3 深度学习的未来 277% a* v) ]+ W% J: W" Q- W3 f
/ S G( c0 H5 c. S9.3.1 模型即程序 277) C4 U$ a& P& ~
; H- i* o: R+ `9 w
9.3.2 超越反向传播和可微层 278( k# _7 k( q* A# D: a+ @
$ y- |2 `6 ]$ H6 E a9.3.3 自动化机器学习 279% F. ?5 Z# t2 ^( I( x7 V' I9 M
n) a# K3 P, f& V+ \& J
9.3.4 终身学习与模块化子程序复用 279
# r( N3 T* ^2 [) R' i. r8 k7 J) _, L3 ] i1 Y. ?( w& U4 L$ @
9.3.5 长期愿景 281/ ^8 u* @6 b& a" ~' W
' N! ], J: Q. w K. c; ]9.4 了解一个快速发展领域的进展 2819 w& Z3 P) R( B* {- E
* w! |* Z; _* d8 N. ^$ N, ~
9.4.1 使用Kaggle练习解决现实世界的问题 2819 X# L7 j) a5 A) }6 E" y1 N, {& U
java8.com
4 m7 Z g. S+ o9.4.2 在arXiv阅读进展 282) [: _1 M- W3 ^: i! F
) ^" V" Q# U% S! C/ T" l. n/ S; a( H
9.4.3 探索Keras生态系统 2827 V8 j( b& p& E3 I. v) v( |
7 j% h: i' }0 w2 d6 A/ P- F" n* X9.5 结束语 282" f4 E9 i: d8 h5 B- W# M* L
+ z7 S) D7 H. P" o" f- N
附录A 在Ubuntu上安装Keras及其依赖 283
3 H+ y/ l" W6 D1 `
U B4 { p2 K& x附录B 在EC2 GPU实例上运行Jupyter笔记本 287
" ~" X3 @" t# W* R0 i# H3 i百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：3 L) r' V- y. b/ J( a( |- n% g
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2023-09-01
