《深度學習技術套用》是2022年電子工業出版社出版的圖書，作者是胡心雷 。
基本介紹
- 書名：深度學習技術套用
- 作者：胡心雷
- 類別：人工智慧
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2022年2月
- 頁數：192 頁
- 定價：68 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平塑勒
- ISBN：9787121428517
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
本書結合了的深度學習技術套用成果，充分考慮了大學生的知識結構和學習特點，結合各個專業特點介紹了深度學習的基本概念及TensorFlow框架，以及深度學習在各個領域的具體套用。 本書為高職高專院校深度學習基礎課程教材重點介紹了神經網路與深度學習、TensorFlow環境使用、卷積神經網路、循環神經網路、遷移學習等內容。各個章節知識淺顯易懂，每個章節後都有實際套用，以強化學生實踐能力。 本書可作為高職院校深度學習基礎通識教材。
圖書目錄
第1章 深度學習簡介 001
1.1 深度學習的起源與發展 001
1.2 深度學習的定義 004
1.3 深度學習的優勢 005
1.4 深度學習的套用 006
1.5 深度學習的主流框架 007
1.5.1 TensorFlow 007
1.5.2 Pytorch 008
1.5.3 Deeplearning4j(DL4J) 008
第2章 神經網路與深度學習 010
2.1 人腦神經網路 013
2.2 人工神經網路 015
2.2.1 感知器 017
2.2.2 單層神經網路 019
2.2.3 多層神經網路 027
2.2.4 激活函式 037
2.3 走向深度學習 039
第3章 TensorFlow環境使用 043
3.1 TensorFlow 簡介 044
3.1.1 TensorFlow與Keras的關係 045
3.1.2 TensorFlow 1.x與2.x的區別 046
3.2 TensorFlow基礎 049
3.2.1 張量 050
3.2.2 變數 064
3.2.3 計算圖 066
3.3 基於TensorFlow的深度學習建模構建 070
3.3.1 建模目的 070
3.3.2 數據處理 071
3.3.3 模型搭建 080
3.3.4 模型編譯 085
3.3.5 模型訓練 091
3.3.6 模型驗證 093
3.3.7 模型保存 096
3.3.8 小結 096
3.4 基於TensorFlow的手寫數字識別 099
3.4.1 數據簡介 099
3.4.2 數據處理 103
3.4.3 模型搭建 106
3.4.4 模型調優 108
3.4.5 總結 114
第4章 卷積神經網路 115
4.1 什麼是卷積神經網路 115
4.2 輸入層 116
4.3 卷積層 117
4.3.1 填充 118
4.3.2 步幅 125
4.4 池化層 126
4.5 全連線層 127
4.6 Dropout 128
4.7 數據增強 129
4.8 典型卷積神經網路算法 132
4.8.1 LeNet-5網路 132
4.8.2 AlexNet 133
4.8.3 VGG16 134
4.9 卷積神經網路案例 136
4.9.1 數據簡介 136
4.9.2 數據處理 136
4.9.3 模型搭建 138
4.9.4 總結 140
第5章 循環神經網路 143
5.1 什麼是循環神經網路 143
5.2 長短期記憶和門控循環單元 145
5.2.1 長短期記憶（LSTM） 145
5.2.2 門控循環單元（GRU） 149
5.3 雙向循環神經網路 153
5.4 深度循環神經網路案例 154
5.4.1 準備操作 154
5.4.2 數據簡介 154
5.4.3 數據處理 155
5.4.4 網路模型搭建 157
5.4.5 模型訓練 159
5.4.6 小結 161
第6章 遷移學習 167
6.1 什麼是遷移學習 167
6.2 遷移學習的工作原理 168
6.3 遷移學習的優勢 169
6.4 遷移學習的方法 170
6.5 微調 171
6.6 利用遷移學習對花進行分類 171
6.6.1 準備操作 172
6.6.2 數據處理 173
6.6.3 網路模型搭建 173
6.6.4 模型訓練 175
6.6.5 微調 175
6.6.6 小結 176
作者簡介
胡心雷（1983.12—）工學博士，畢業於四川大學計算機科學與技術專業。主要研究方向包括人工免疫、機器學習、信息安全和雲計算技術等。有豐富的從事人工免疫在網路安全套用的研究經驗和信息安全技術、人工智慧方面的教學經驗。發表學術論文10餘篇，其中EI及SCI論文6篇，主持及主研省部級項目3項，已獲得國家授權實用新型專利1項。
