深度学习图解
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天津西青
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作者(美)安德鲁·特拉斯克
出版社清华大学出版社
ISBN9787302540991
出版时间2020-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1202004026
上书时间2024-10-12
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商品详情
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- 商品描述
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目录
章深度学习简介：为什么应该学习深度学习1
1.1欢迎阅读《深度学习图解》1
1.2为什么要学习深度学习2
1.3这很难学吗?3
1.4为什么要阅读本书3
1.5准备工作4
1.6你可能需要掌握一部分Python知识5
1.7本章小结6
第2章基本概念：机器该如何学习？7
2.1什么是深度学习?7
2.2什么是机器学习？8
2.3监督机器学习9
2.4无监督机器学习10
2.5参数学习和非参数学习10
2.6监督参数学习11
2.7无监督参数学习13
2.8非参数学习14
2.9本章小结15
第3章神经网络预测导论：前向传播17
3.1什么是预测17
3.2能够进行预测的简单神经网络19
3.3什么是神经网络?20
3.4这个神经网络做了什么?21
3.5使用多个输入进行预测23
3.6多个输入：这个神经网络做了什么?24
3.7多个输入：完整的可运行代码29
3.8预测多个输出30
3.9使用多个输入和输出进行预测32
3.10多输入多输出神经网络的工作原理33
3.11用预测结果进一步预测35
3.12NumPy快速入门37
3.13本章小结40
第4章神经网络学习导论：梯度下降41
4.1预测、比较和学习41
4.2什么是比较42
4.3学习42
4.4比较：你的神经网络是否做出了好的预测？43
4.5为什么需要测量误差？44
4.6最简单的神经学习形式是什么？45
4.7冷热学习46
4.8冷热学习的特点47
4.9基于误差调节权重48
4.10梯度下降的一次迭代50
4.11学习就是减少误差52
4.12回顾学习的步骤54
4.13权重增量到底是什么?55
4.14狭隘的观点57
4.15插着小棍的盒子58
4.16导数：两种方式59
4.17你真正需要知道的60
4.18你不需要知道的60
4.19如何使用导数来学习61
4.20看起来熟悉吗?62
4.21破坏梯度下降63
4.22过度修正的可视化64
4.23发散65
4.24引入α66
4.25在代码中实现α66
4.26记忆背诵67
第5章通用梯度下降：一次学习多个权重69
5.1多输入梯度下降学习69
5.2多输入梯度下降详解71
5.3回顾学习的步骤75
5.4单项权重冻结：它有什么作用?77
5.5具有多个输出的梯度下降学习79
5.6具有多个输入和输出的梯度下降81
5.7这些权重学到了什么?83
5.8权重可视化85
5.9点积(加权和)可视化86
5.10本章小结87
第6章建立你的个深度神经网络：反向传播89
6.1交通信号灯问题89
6.2准备数据91
6.3矩阵和矩阵关系92
6.4使用Python创建矩阵95
6.5建立神经网络96
6.6学习整个数据集97
6.7完全、批量和随机梯度下降97
6.8神经网络对相关性的学习98
6.9向上与向下的压力99
6.10边界情况：过拟合101
6.11边界情况：压力冲突101
6.12学习间接相关性103
6.13创建关联104
6.14堆叠神经网络：回顾105
6.15反向传播：远程错误归因106
6.16反向传播：为什么有效?107
6.17线性与非线性107
6.18为什么神经网络仍然不起作用109
6.19选择性相关的秘密110
6.20快速冲刺111
6.21你的个深度神经网络111
6.22反向传播的代码112
6.23反向传播的一次迭代114
6.24整合代码116
6.25为什么深度网络这么重要?117
第7章如何描绘神经网络：在脑海里，在白纸上119
7.1到了简化的时候了119
7.2关联抽象120
7.3旧的可视化方法过于复杂121
7.4简化版可视化122
7.5进一步简化123
7.6观察神经网络是如何进行预测的124
7.7用字母而不是图片来进行可视化125
7.8连接变量126
7.9信息整合127
7.10可视化工具的重要性127
第8章学习信号，忽略噪声：正则化和批处理介绍129
8.1用在MNIST上的三层网络129
8.2好吧，这很简单131
8.3记忆与泛化132
8.4神经网络中的过拟合133
8.5过拟合从何而来134
8.6最简单的正则化：提前停止135
8.7行业标准正则化：dropout136
8.8为什么dropout有效：整合是有效的137
8.9dropout的代码137
8.10在MNIST数据集上对dropout进行测试139
8.11批量梯度下降140
8.12本章小结143
第9章概率和非线性建模：激活函数145
9.1什么是激活函数?145
9.2标准隐藏层激活函数148
9.3标准输出层激活函数149
9.4核心问题：输入具有相似性151
9.5计算softmax152
9.6激活函数使用说明153
9.7将增量与斜率相乘156
9.8将输出转换为斜率(导数)157
9.9升级MNIST网络157
0章卷积神经网络概论：关于边与角的神经学习161
10.1在多个位置复用权重161
10.2卷积层162
10.3基于NumPy的简单实现164
10.4本章小结167
1章能够理解自然语言的神经网络：国王-男人女人=？169
11.1理解语言究竟是指什么?170
11.2自然语言处理(NLP)170
11.3监督NLP学习171
11.4IMDB电影评论数据集172
11.5在输入数据中提取单词相关性173
11.6对影评进行预测174
11.7引入嵌入层175
11.8解释输出177
11.9神经网络结构178
11.10单词嵌入表达的对比180
11.11神经元是什么意思?181
11.12完形填空182
11.13损失函数的意义183
11.14国王-男人女人~=女王186
11.15单词类比187
11.16本章小结188
2章像莎士比亚一样写作的神经网络：变长数据的递归层189
12.1任意长度的挑战189
12.2做比较真的重要吗？190
12.3平均词向量的神奇力量191
12.4信息是如何存储在这些向量嵌入中的？192
12.5神经网络是如何使用嵌入的？193
12.6词袋向量的局限194
12.7用单位向量求词嵌入之和195
12.8不改变任何东西的矩阵196
12.9学习转移矩阵197
12.10学习创建有用的句子向量198
12.11Python下的前向传播199
12.12如何反向传播？200
12.13让我们训练它！201
12.14进行设置201
12.15任意长度的前向传播202
12.16任意长度的反向传播203
12.17任意长度的权重更新204
12.18运行代码，并分析输出205
12.19本章小结207
3章介绍自动优化：搭建深度学习框架209
13.1深度学习框架是什么？209
13.2张量介绍210
13.3自动梯度计算(autograd)介绍211
13.4快速检查213
13.5多次使用的张量214
13.6升级autograd以支持多次使用的张量215
13.7加法的反向传播如何工作？217
13.8增加取负值操作的支持218
13.9添加更多函数的支持219
13.10使用autograd训练神经网络222
13.11增加自动优化224
13.12添加神经元层类型的支持225
13.13包含神经元层的神经元层226
13.14损失函数层227
13.15如何学习一个框架228
13.16非线性层228
13.17嵌入层230
13.18将下标操作添加到autograd231
13.19再看嵌入层232
13.20交叉熵层233
13.21递归神经网络层235
13.22本章小结238
4章像莎士比亚一样写作：长短期记忆网络239
14.1字符语言建模239
14.2截断式反向传播的必要性240
14.3截断式反向传播241
14.4输出样例244
14.5梯度消失与梯度激增245
14.6RNN反向传播的小例子246
14.7长短期记忆(LSTM)元胞247
14.8关于LSTM门限的直观理解248
14.9长短期记忆层249
14.10升级字符语言模型250
14.11训练LSTM字符语言模型251
14.12调优LSTM字符语言模型252
14.13本章小结253
5章在看不见的数据上做深度学习：联邦学习导论255
15.1深度学习的隐私问题255
15.2联邦学习256
15.3学习检测垃圾邮件257
15.4让我们把它联邦化259
15.5深入联邦学习260
15.6安全聚合261
15.7同态加密262
15.8同态加密联邦学习263
15.9本章小结264
6章往哪里去：简要指引265
内容摘要
深度学习是人工智能的一个分支，受到人类大脑的启发，致力于指导计算机用神经网络进行学习。在线文本翻译、自动驾驶、商品推荐和智能语音助手等一系列令人兴奋的现代技术应用领域，都在深度学习的辅助下取得了突破性进展。《深度学习图解》指导你从很基础的每一行代码开始搭建深度学习网络！经验丰富的深度学习专家Andrew W.Trask以有趣的图解方式为你揭开深度学习的神秘面纱，使你可亲身体会训练神经网络的每个细节。只需要使用Python语言及其很基本的数学库NumPy，就可以训练出自己的神经网络，借助它观察并理解图像、将文字翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作！当你完成这一切后，就为成为精通深度学习框架的专家做好了充分准备！本书主要内容包括：深度学习的基础科学原理，自行设计和训练神经网络，隐私保护的知识，包括联邦学习，帮助你继续深度学习之旅的建议专享的低门槛。在阅读本书前，读者只需要掌握高中数学知识和Python基本编程技能。
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