深度學習實戰(2019年機械工業出版社出版的圖書)

內容簡介

深度學習並沒有那么可怕。直到*近，這項機器學習方法還要經過數年的學習才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow這樣的框架後，沒有機器學習背景的軟體工程師也可以快速進入這個領域。通過本書中的技巧，你將學會解決深度學習在生成和分類文本、圖像和音樂方面的問題。

本書每章包括完成獨立項目所需的幾個技巧，如訓練一個音樂推薦系統。如果你陷入了困境，作者還在第2章提供了6個技巧來幫助你。本書中的例子用Python語言編寫，代碼在GitHub上以Python notebook集合的方式提供。

通過本書，你將學會：

■ 創建為真實用戶服務的套用

■ 使用詞嵌入計算文本的相似性

■ 基於維基百科連結建立電影推薦系統

■ 通過可視化的內部狀態了解AI看待世界的原理

■ 建立一個為文本片段推薦表情符台尋堡號的模型

■ 重用預訓練的神經網路構建反向圖像搜尋服務

■ 比較GAN、自動編碼器和LSTM如何生成圖示

■ 檢測音樂的風格並檢索歌曲集

圖書目錄

前言1

第1章　工具與技術9

1.1 神經網路的類型9

1.2 數據獲取19

1.3 數據預處理27

第2章　擺脫困境34

2.1 確定我們遇到的問題34

2.2 解決運行過程中的錯誤36

2.3 檢查中間結果38

2.4 為後一層選擇正確的激活函式39

2.5 正則化和Dropout40

2.6 網路結構、批尺寸和學習率42

第3章　使用詞嵌入計算文本相似性44

3.1 使用預訓練的詞嵌入發贈婆頸現詞的相似性45

3.2 Word2vec數學特性47

3.3 可視化詞嵌入49

3.4 在詞嵌入中發現實體類51

3.5 計算類內部的語義距離55

3.6 在地圖上可視化國家數據57

第4章　基於維基百科外部連結構建推薦系統58

4.1 收集數據58

4.2 訓練電影嵌入62

4.3 構建電影推薦系統66

4.4 預測簡單的電影屬性67

第5章　按照示例文本的風格生成文本69

5.1 獲取公開領域書籍文本69

5.2 生成類似莎士比亞的文本70

5.3 使用RNN編寫代碼74

5.4 控制輸出溫度76

5.5 可視化循環神經網路的活躍程度78

第6章　問題匹配80

6.1 從Stack Exchange網站獲取數據80

6.2 使用Pandas探棄和朽索數據82

6.3 使用Keras對文本進行特徵化83

6.4 構建問答模型84

6.5 用Pandas訓練模型86

6.6 檢查相似性88

第7章　推薦表情符號90

7.1 構建一個簡燥店訂單的情感分類器90

7.2 檢驗一個簡單的分類器93

7.3 使用卷積網路進行情感分析95

7.4 收集Twitter數據97

7.5 一個簡單的表情符號預測器99

7.6 Dropout和多層視窗100

7.7 構建單詞級模型102

7.8 構建你自己的嵌入104

7.9 使用循環神經網路進行分類106

7.10 可視化一致性/不一致性108

7.11 組合模型111

第8章　Sequence-to-Sequence映射113

8.1 訓練一個簡單的Sequence-to-Sequence模型113

8.2 從文本中提取對話115

8.3 處理開放辭彙表117

8.4 訓練seq2seq 聊天機器人119

第9章　復用預訓練的圖像識別網路123

9.1 載入預訓練網路124

9.2 圖像預處理124

9.3 推測圖像內容126

9.4 使用Flickr API收集一組帶標籤的圖像128

9.5 構建一個分辨貓狗的分類器129

9.6 改進搜尋結果131

9.7 復訓圖像識別網路133

第檔束棄洪10章　構建反向習記主員圖像搜尋服務137

10.1 從維基百科中獲取圖像137

10.2 向N維空間投影圖像140

10.3 在高維空間中尋找近鄰141

10.4 探索嵌入中的局部鄰域143

第11章　檢測多幅圖像145

11.1 使用預訓練的分類器檢測多個圖像145

11.2 使用Faster RCNN進行目標檢測149

11.3 在自己的圖像上運行Faster RCNN152

第12章　圖像風格155

12.1 可視化卷積神經網路激活值156

12.2 尺度和縮放159

12.3 可視化神經網路所見161

12.4 捕捉圖像風格164

12.5 改進損失函式以提民閥升圖像相干性168

12.6 將風格遷移至不同圖像169

12.7 風格內插171

第13章　用自編碼器生成圖像173

13.1 從Google Quick Draw中導入繪圖174

13.2 為圖像創建自編碼器176

13.3 可視化自編碼器結果178

13.4 從正確的分布中採樣圖像180

13.5 可視化變分自編碼器空間183

13.6 條件變分編碼器185

第14章　使用深度網路生成圖示189

14.1 獲得訓練用的圖示190

14.2 將圖示轉換為張量表示193

14.3 使用變分自編碼器生成圖示194

14.4 使用數據擴充提升自編碼器的性能196

14.5 構建生成式對抗網路198

14.6 訓練生成式對抗網路200

14.7 顯示GAN生成的圖示202

14.8 將圖示編碼成繪圖指令204

14.9 訓練RNN繪製圖示205

14.10 使用RNN生成圖示207

第15章　音樂與深度學習210

15.1 為音樂分類器創建訓練數據集211

15.2 訓練音樂風格檢測器213

15.3 對混淆情況進行可視化215

15.4 為已有的音樂編制索引217

15.5 設定Spotify API219

15.6 從Spotify中收集播放列表和歌曲221

15.7 訓練音樂推薦系統224

15.8 使用Word2vec模型推薦歌曲225

第16章　生產化部署機器學習系統228

16.1 使用scikit-learn近鄰計算嵌入229

16.2 使用Postgres存儲嵌入230

16.3 填充和查詢Postgres存儲的嵌入231

16.4 在Postgres中存儲高維模型233

16.5 使用Python編寫微服務234

16.6 使用微服務部署Keras模型236

16.7 從Web框架中調用微服務237

16.8 Tensorflow seq2seq模型238

16.9 在瀏覽器中執行深度學習模型240

16.10 使用TensorFlow服務執行Keras模型243

16.11 在iOS中使用Keras模型245

作者簡介

杜威·奧辛格（Douwe Osinga）曾供職於Google，是一位經驗豐富的工程師、環球旅行者和三個初創企業的創始人。他的流行軟體項目網站（https://douweosinga.com/projects）涉及包括機器學習在內的多個有趣的領域。

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作者簡介

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