《深度學習與TensorFlow實戰》是2019年7月人民郵電出版社出版的圖書，作者是李建軍、王希銘、潘勉。
基本介紹
- 書名：深度學習與TensorFlow實戰
- 作者：李建軍
王希銘
潘勉 - ISBN：9787115478849
- 頁數：218頁
- 定價：59元
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2019年7月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要講解深度學習和TensorFlow的實戰知識，全書分為10章，主要內容如下：第1章為深度學習概述，包括深度學習的基礎知識、深度學習的生產力實現—TensorFlow、數據模型、TensorFlow項目介紹、TensorFlow工作環境的安裝與運行；第2章為機器學習概述，講解機器學習的定義、任務、性能、經驗、學習算法、線性回歸實例和TensorFlow的完整運行腳本；第3章介紹從生物神經元到感宙阿喇知器的內容，講解基於MCP神經元實現布爾邏輯、感知器、使用感知器做分類等；第4章介紹人工神經網路，講述的內容包括從感知器到多層感知器、帶有權值的MCP神經元—感知器、反向傳播神經網路、使用人工神經網路分類mnist；第5章介紹Logistic回歸與Softmax回歸；第6章介紹卷積神經網路，講述感知器模式識別、卷積操作、卷積神經網路的結構、使用TensorFlow實現卷積神經網路的實例；第7章介紹循環神經網路，包括循環神經網路的特徵、有限狀態機、從MCP神經網路到循環神經網路等；第8章介紹LSTM循環神經網路，包括梯度彌散現象、長短期記憶網路、通過TensorFlow實現一個簡單的LSTM；第9章深入討論TensorFlow，講解機器學習框架、計算圖、神經網路與計算圖、TensorFlow中的數據流圖、使用GPU、數據可視化工具TensorBoard等；第10章為TensorFlow案例實踐，包括構建TensorFlow的圖片分類系統、準備代碼和訓練集、構造模型計算圖、訓練模型、評估模精翻型的性能、多GPU訓練等。
本書旨在幫助具有較少數學基礎並期望在深度學習上有所作為的學習者，希望匙采和章為他們提供一盼囑估個戒姜只戀快速上手深度學習的實戰教程。本書適合閱讀的讀者包括相關專業的本科生或研究生，以及不具有機器學習或統計知識背景但想要快速補充深度學習知識，以便在實際產品或平台中套用的軟體工程師。
圖書目錄
前言 Ⅰ
第1章 深度學習概述 1
1.1 人類的人工智慧之夢 1
1.2 從遙想到實踐 3
1.3 三大人工智慧學派 3
1.3.1 符號學派 3
1.3.2 行為學派 3
1.3.3 連線學派 4
1.4 連線學派中的神經網路 4
1.5 神經網路的“新稱謂”—深度學習 7
1.6 深度學習的生產力實現—
TensorFlow 8
1.6.1 TensorFlow之Tensor 9
1.6.2 TensorFlow之Flow 10
1.6.3 TensorFlow之簡單的
數據模型 11
1.7 TensorFlow項協棄茅目介紹 13
1.8 TensorFlow工作環境的安裝和運行 14
1.8.1 Ubuntu環境下基於Virtualenv的
安裝方法 15
1.8.2 基於Mac OS的安裝方法 16
1.8.3 簡單運行一下TensorFlow 16
第2章 機器學習概述 18
2.1 什麼是機器學習 18
2.1.1 機器學習的定義 18
2.1.2 任務 19
2.1.3 性能 20
2.1.4 經驗 24
2.2 學習算法 24
2.2.1 表示 25
2.2.2 評價 25
2.2.3 最佳化 27
2.3 以線性回歸為例 28
2.3.1 線性回歸的任務T 28
2.3.2 線性回歸的經驗E 28
2.3.3 線性回歸的表示R 30
2.3.4 線性回歸的評價E 30
2.3.5 線性回歸的最佳化O 31
2.3.6 小結 32
2.3.7 TensorFlow的完整運行腳本 33
2.4 本章小結 35
第3章 從生物神經元到感知器 36
3.1 感知器的前身 36
3.1.1 生物神經元 36
3.1.2 一個基礎的神經元—
McCulloch-Pitts Units 37
3.1.3 基於MCP神經元實現
布爾邏輯 37
3.1.4 帶有權值的MCP神經元 39
3.1.5 通過帶有權值的MCP神經元對
空間進行線性劃分 40
3.2 感知器 41
3.2.1 感知器簡介 41
3.2.2 感知器的激活函式 42
3.3 使謎戒恥用感知器分類 43
3.3.1 感知器的二分類 43
3.3.2 經驗E—Iris鳶尾花數據集 44
3.3.3 感知器的表示R 45
3.3.4 感知器的評價E 45
3.3.5 感知器的最佳化O 46
3.3.6 實踐感知器 47
3.4 本章小結 49
第4章 人工神經網路 50
4.1 從感知器到多層感知器 50
4.1.1 再次回到MCP神經元 50
4.1.2 帶有權值的MCP神經元—
感知器 57
4.1.3 兩層感知器形成“凸域”問題 61
4.1.4 非凸域最佳化 64
4.2 反向傳播神經網路 65
4.2.1 一個生動的比喻 65
4.2.2 計算圖基礎—前向傳播 66
4.2.3 計算圖—帶有參數w、b的
前向傳播 68
4.2.4 計算圖—帶有參數w、b的
反向傳播 69
4.3 使用人工神經網路對mnist數據進行
分類 71
4.4 本章小結 73
第5章 Logistic回歸與Softmax回歸 74
5.1 資訊理論 74
5.1.1 編碼 74
5.1.2 編碼效率 74
5.1.3 編碼代價 75
5.1.4 最優編碼 77
5.1.5 信息量和熵 78
5.1.6 交叉熵 80
5.2 Logistic回歸 81
5.2.1 線性回歸回顧 81
5.2.2 Logistic回歸回顧 84
5.2.3 Logistic人工神經網路稀疏化
表征 87
5.2.4 sigmoid激活函式與信息熵 90
5.2.5 最大熵模型 91
5.3 Softmax回歸 96
5.3.1 從Logistic回歸到Softmax
回歸 96
5.3.2 Softmax回歸的參數冗餘 96
5.3.3 Softmax回歸與Logistic回歸的
關係 97
5.3.4 Softmax回歸與k個二元
分類器 98
5.4 本章小結 98
第6章 卷積神經網路 99
6.1 感知器模式識別 99
6.1.1 通過感知器識別一幅簡單的
圖像 99
6.1.2 感知器的魯棒性 101
6.1.3 生物視神經與感受野 103
6.1.4 Minsky感知器與
局部感受野 105
6.1.5 從魯賓杯角度理解
局部感受野 108
6.1.6 單個感知器模式識別的
局限性 110
6.1.7 多層感知器的模式識別 112
6.2 卷積操作 116
6.2.1 卷積的數學定義 116
6.2.2 局部感受野與卷積 116
6.2.3 卷積操作的用途 118
6.3 卷積神經網路的結構 119
6.3.1 卷積操作中局部感受野的
跨度 120
6.3.2 白邊 122
6.3.3 池化操作 123
6.3.4 卷積神經網路的層級結構 124
6.3.5 通過卷積神經網路處理彩色
圖像的模型 126
6.4 使用TensorFlow實現卷積神經網路的
小例子 129
6.5 本章小結 131
第7章 循環神經網路 132
7.1 循環神經網路：一種循環的人工
神經網路 132
7.1.1 回到黑箱模型 132
7.1.2 時間序列性 134
7.2 有限狀態機 135
7.2.1 有限狀態機的布爾邏輯 135
7.2.2 有限狀態機的結構 136
7.3 從MCP神經網路到循環神經網路 138
7.3.1 MCP神經網路與有限
狀態機的等效性 138
7.3.2 前饋神經網路與MCP
神經網路的等效性 140
7.3.3 循環神經網路與前饋
神經網路的等效性 142
7.3.4 循環神經網路的描述 145
7.3.5 循環神經網路的參數學習—
BPTT 147
7.4 本章小結 151
第8章 LSTM循環神經網路 152
8.1 梯度彌散現象 152
8.1.1 梯度彌散的緣由 152
8.1.2 梯度彌散帶來的“健忘” 155
8.2 長短期記憶網路 157
8.2.1 LSTM的結構 157
8.2.2 LSTM單元如何緩解
梯度彌散 161
8.3 通過TensorFlow實現一個
簡單的LSTM 162
8.4 本章小結 165
第9章 深入TensorFlow 166
9.1 機器學習框架回顧 166
9.2 計算圖 167
9.2.1 計算圖的前饋計算 167
9.2.2 計算圖的反饋計算 168
9.3 神經網路與計算圖 170
9.3.1 神經網路與計算圖的轉換 170
9.3.2 神經網路計算圖的前饋計算與
反饋計算 172
9.4 TensorFlow中的數據流圖 176
9.4.1 張量 176
9.4.2 操作 177
9.4.3 變數和占位符 178
9.4.4 三段式編程 179
9.4.5 會話 180
9.5 使用GPU 183
9.5.1 單機CPU+GPU 183
9.5.2 單機CPU+多GPU 184
9.5.3 分散式計算 185
9.6 數據可視化工具TensorBoard 188
9.6.1 生成靜態計算圖 188
9.6.2 統計動態數據流 190
9.6.3 使用TensorBoard實現訓練
可視化 190
9.7 本章小結 193
第10章 TensorFlow案例實踐 194
10.1 構建TensorFlow的圖片分類系統 194
10.2 準備代碼和訓練集 195
10.3 構造模型計算圖 199
10.4 訓練模型 207
10.5 評估模型的性能 210
10.6 多GPU訓練 213
10.7 本章小結 218
第2章 機器學習概述 18
2.1 什麼是機器學習 18
2.1.1 機器學習的定義 18
2.1.2 任務 19
2.1.3 性能 20
2.1.4 經驗 24
2.2 學習算法 24
2.2.1 表示 25
2.2.2 評價 25
2.2.3 最佳化 27
2.3 以線性回歸為例 28
2.3.1 線性回歸的任務T 28
2.3.2 線性回歸的經驗E 28
2.3.3 線性回歸的表示R 30
2.3.4 線性回歸的評價E 30
2.3.5 線性回歸的最佳化O 31
2.3.6 小結 32
2.3.7 TensorFlow的完整運行腳本 33
2.4 本章小結 35
第3章 從生物神經元到感知器 36
3.1 感知器的前身 36
3.1.1 生物神經元 36
3.1.2 一個基礎的神經元—
McCulloch-Pitts Units 37
3.1.3 基於MCP神經元實現
布爾邏輯 37
3.1.4 帶有權值的MCP神經元 39
3.1.5 通過帶有權值的MCP神經元對
空間進行線性劃分 40
3.2 感知器 41
3.2.1 感知器簡介 41
3.2.2 感知器的激活函式 42
3.3 使用感知器分類 43
3.3.1 感知器的二分類 43
3.3.2 經驗E—Iris鳶尾花數據集 44
3.3.3 感知器的表示R 45
3.3.4 感知器的評價E 45
3.3.5 感知器的最佳化O 46
3.3.6 實踐感知器 47
3.4 本章小結 49
第4章 人工神經網路 50
4.1 從感知器到多層感知器 50
4.1.1 再次回到MCP神經元 50
4.1.2 帶有權值的MCP神經元—
感知器 57
4.1.3 兩層感知器形成“凸域”問題 61
4.1.4 非凸域最佳化 64
4.2 反向傳播神經網路 65
4.2.1 一個生動的比喻 65
4.2.2 計算圖基礎—前向傳播 66
4.2.3 計算圖—帶有參數w、b的
前向傳播 68
4.2.4 計算圖—帶有參數w、b的
反向傳播 69
4.3 使用人工神經網路對mnist數據進行
分類 71
4.4 本章小結 73
第5章 Logistic回歸與Softmax回歸 74
5.1 資訊理論 74
5.1.1 編碼 74
5.1.2 編碼效率 74
5.1.3 編碼代價 75
5.1.4 最優編碼 77
5.1.5 信息量和熵 78
5.1.6 交叉熵 80
5.2 Logistic回歸 81
5.2.1 線性回歸回顧 81
5.2.2 Logistic回歸回顧 84
5.2.3 Logistic人工神經網路稀疏化
表征 87
5.2.4 sigmoid激活函式與信息熵 90
5.2.5 最大熵模型 91
5.3 Softmax回歸 96
5.3.1 從Logistic回歸到Softmax
回歸 96
5.3.2 Softmax回歸的參數冗餘 96
5.3.3 Softmax回歸與Logistic回歸的
關係 97
5.3.4 Softmax回歸與k個二元
分類器 98
5.4 本章小結 98
第6章 卷積神經網路 99
6.1 感知器模式識別 99
6.1.1 通過感知器識別一幅簡單的
圖像 99
6.1.2 感知器的魯棒性 101
6.1.3 生物視神經與感受野 103
6.1.4 Minsky感知器與
局部感受野 105
6.1.5 從魯賓杯角度理解
局部感受野 108
6.1.6 單個感知器模式識別的
局限性 110
6.1.7 多層感知器的模式識別 112
6.2 卷積操作 116
6.2.1 卷積的數學定義 116
6.2.2 局部感受野與卷積 116
6.2.3 卷積操作的用途 118
6.3 卷積神經網路的結構 119
6.3.1 卷積操作中局部感受野的
跨度 120
6.3.2 白邊 122
6.3.3 池化操作 123
6.3.4 卷積神經網路的層級結構 124
6.3.5 通過卷積神經網路處理彩色
圖像的模型 126
6.4 使用TensorFlow實現卷積神經網路的
小例子 129
6.5 本章小結 131
第7章 循環神經網路 132
7.1 循環神經網路：一種循環的人工
神經網路 132
7.1.1 回到黑箱模型 132
7.1.2 時間序列性 134
7.2 有限狀態機 135
7.2.1 有限狀態機的布爾邏輯 135
7.2.2 有限狀態機的結構 136
7.3 從MCP神經網路到循環神經網路 138
7.3.1 MCP神經網路與有限
狀態機的等效性 138
7.3.2 前饋神經網路與MCP
神經網路的等效性 140
7.3.3 循環神經網路與前饋
神經網路的等效性 142
7.3.4 循環神經網路的描述 145
7.3.5 循環神經網路的參數學習—
BPTT 147
7.4 本章小結 151
第8章 LSTM循環神經網路 152
8.1 梯度彌散現象 152
8.1.1 梯度彌散的緣由 152
8.1.2 梯度彌散帶來的“健忘” 155
8.2 長短期記憶網路 157
8.2.1 LSTM的結構 157
8.2.2 LSTM單元如何緩解
梯度彌散 161
8.3 通過TensorFlow實現一個
簡單的LSTM 162
8.4 本章小結 165
第9章 深入TensorFlow 166
9.1 機器學習框架回顧 166
9.2 計算圖 167
9.2.1 計算圖的前饋計算 167
9.2.2 計算圖的反饋計算 168
9.3 神經網路與計算圖 170
9.3.1 神經網路與計算圖的轉換 170
9.3.2 神經網路計算圖的前饋計算與
反饋計算 172
9.4 TensorFlow中的數據流圖 176
9.4.1 張量 176
9.4.2 操作 177
9.4.3 變數和占位符 178
9.4.4 三段式編程 179
9.4.5 會話 180
9.5 使用GPU 183
9.5.1 單機CPU+GPU 183
9.5.2 單機CPU+多GPU 184
9.5.3 分散式計算 185
9.6 數據可視化工具TensorBoard 188
9.6.1 生成靜態計算圖 188
9.6.2 統計動態數據流 190
9.6.3 使用TensorBoard實現訓練
可視化 190
9.7 本章小結 193
第10章 TensorFlow案例實踐 194
10.1 構建TensorFlow的圖片分類系統 194
10.2 準備代碼和訓練集 195
10.3 構造模型計算圖 199
10.4 訓練模型 207
10.5 評估模型的性能 210
10.6 多GPU訓練 213
10.7 本章小結 218
