深度学习（初学指南）
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作者[智]巴勃罗·里瓦斯(PabloRivas)
出版社机械工业
ISBN9787111695226
出版时间2022-01
装帧平装
开本16开
定价99元
货号1202539801
上书时间2024-06-13
商品详情
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目录
译者序<br/>序<br/>前言<br/>作者简介<br/>审校者简介<br/>第一部分 深度学习快速入门<br/>第1章 机器学习概述 2<br/>1.1 接触ML生态系统 2<br/>1.2 从数据中训练ML算法 4<br/>1.3 深度学习概述 5<br/>1.3.1 神经元模型 5<br/>1.3.2 感知机学习算法 6<br/>1.3.3 浅层网络 8<br/>1.3.4 深度网络 11<br/>1.4 深度学习在现代社会中的重要性 13<br/>1.5 小结 14<br/>1.6 习题与答案 15<br/>1.7 参考文献 15<br/>第2章 深度学习框架的搭建与概述 16<br/>2.1 Colaboratory简介 16<br/>2.2 TensorFlow的简介与安装 17<br/>2.2.1 安装 17<br/>2.2.2 拥有GPU支持的TensorFlow 18<br/>2.2.3 TensorFlow背后的原理 18<br/>2.3 Keras的简介与安装 19<br/>2.3.1 安装 19<br/>2.3.2 Keras背后的原理 19<br/>2.4 PyTorch简介 21<br/>2.5 Dopamine简介 21<br/>2.6 其他深度学习程序库 23<br/>2.6.1 Caffe 23<br/>2.6.2 Theano 23<br/>2.6.3 其他程序库 23<br/>2.7 小结 24<br/>2.8 习题与答案 24<br/>2.9 参考文献 24<br/>第3章 数据准备 26<br/>3.1 二元数据与二元分类 27<br/>3.1.1 克利夫兰心脏病数据集的二元目标 27<br/>3.1.2 二值化MINST数据集 30<br/>3.2 分类数据与多个类别 33<br/>3.2.1 将字符串标签转换成数字 34<br/>3.2.2 将分类转换成独热编码 36<br/>3.3 实值数据与单变量回归 38<br/>3.3.1 缩放到特定范围的数值 38<br/>3.3.2 标准化到零均值和单位方差 41<br/>3.4 改变数据的分布 42<br/>3.5 数据增强 44<br/>3.5.1 尺度缩放 44<br/>3.5.2 添加噪声 45<br/>3.5.3 旋转 45<br/>3.5.4 其他增强手段 46<br/>3.6 数据降维 46<br/>3.6.1 监督算法 47<br/>3.6.2 无监督技术 48<br/>3.6.3 关于维度的数量 52<br/>3.7 操纵数据的道德影响 53<br/>3.8 小结 53<br/>3.9 习题与答案 53<br/>3.10 参考文献 54<br/>第4章 从数据中学习 55<br/>4.1 学习的目的 55<br/>4.1.1 分类问题 56<br/>4.1.2 回归问题 60<br/>4.2 度量成功与错误 63<br/>4.2.1 二元分类 64<br/>4.2.2 多元分类 65<br/>4.2.3 回归分析矩阵 69<br/>4.3 识别过拟合和泛化 70<br/>4.3.1 拥有测试数据的情形 71<br/>4.3.2 没有测试数据的情形 72<br/>4.4 机器学习背后的艺术 74<br/>4.5 训练深度学习算法的伦理意蕴 78<br/>4.5.1 使用适当的模型性能度量指标 79<br/>4.5.2 小心对待并验证异常值 79<br/>4.5.3 抽样不足组的权重类 80<br/>4.6 小结 80<br/>4.7 习题与答案 81<br/>4.8 参考文献 81<br/>第5章 训练单个神经元 83<br/>5.1 感知机模型 83<br/>5.1.1 概念的可视化 83<br/>5.1.2 张量运算 84<br/>5.2 感知机学习算法 86<br/>5.3 处理线性不可分数据的感知机 88<br/>5.3.1 线性可分数据的收敛 88<br/>5.3.2 线性不可分数据的收敛 91<br/>5.4 小结 92<br/>5.5 习题与答案 93<br/>5.6 参考文献 93<br/>第6章 训练多层神经元 94<br/>6.1 MLP模型 94<br/>6.2 最小化误差 96<br/>6.2.1 步骤1：初始化 99<br/>6.2.2 步骤2：前向传播 99<br/>6.2.3 步骤3：计算损失 101<br/>6.2.4 步骤4：反向传播 101<br/>6.3 寻找最佳超参数 106<br/>6.4 小结 109<br/>6.5 习题与答案 109<br/>6.6 参考文献 110<br/>第二部分 无监督深度学习<br/>第7章 自编码器 112<br/>7.1 无监督学习简介 112<br/>7.2 编码层与解码层 113<br/>7.2.1 编码层 115<br/>7.2.2 解码层 116<br/>7.2.3 损失函数 116<br/>7.2.4 学习与测试 117<br/>7.3 数据降维与可视化应用 119<br/>7.3.1 MNIST数据的准备 120<br/>7.3.2 MNIST的自编码器 120<br/>7.3.3 模型训练与可视化 122<br/>7.4 无监督学习的伦理意蕴 126<br/>7.5 小结 127<br/>7.6 习题与答案 127<br/>7.7 参考文献 128<br/>第8章 深度自编码器 129<br/>8.1 深度信念网络简介 129<br/>8.2 建立深度自编码器 130<br/>8.2.1 批归一化 130<br/>8.2.2 随机失活 134<br/>8.3 探索深度自编码器的潜在空间 139<br/>8.3.1 CIFAR-10 139<br/>8.3.2 MNIST 146<br/>8.4 小结 148<br/>8.5 习题与答案 148<br/>8.6 参考文献 149<br/>第9章 变分自编码器 150<br/>9.1 深度生成模型简介 150<br/>9.2 研究变分自编码器模型 151<br/>9.2.1 回顾心脏病数据集 153<br/>9.2.2 重参数化技巧与采样 154<br/>9.2.3 学习编码器中的后验概率分布参数 154<br/>9.2.4 解码器建模 156<br/>9.2.5 最小化重构损失 156<br/>9.2.6 训练VAE模型 157<br/>9.2.7 使用VAE生成数据 159<br/>9.3 深度和浅层VAE在MNIST上的性能比较 161<br/>9.3.1 浅层VAE模型 162<br/>9.3.2 深度VAE模型 164<br/>9.3.3 VAE模型去噪 168<br/>9.4 生成模型的伦理意蕴 168<br/>9.5 小结 169<br/>9.6 习题与答案 169<br/>9.7 参考文献 170<br/>第10章 受限玻尔兹曼机 171<br/>10.1 RBM模型简介 171<br/>10.1.1 BM模型 172<br/>10.1.2 RBM模型 172<br/>10.1.3 伯努利RBM 173<br/>10.2 使用RBM学习数据表示 174<br/>10.3 比较RBM和AE 178<br/>10.4 小结 180<br/>10.5 习题与答案 181<br/>10.6 参考文献 181<br/>第三部分 监督深度学习<br/>第11章 深度与广度神经网络 184<br/>11.1 广度神经网络 184<br/>11.1.1 回顾深度学习 184<br/>11.1.2 网络层的广度 185<br/>11.1.3 CIFAR-10数据集 187<br/>11.1.4 新的训练工具 189<br/>11.1.5 结果 192<br/>11.2 密集深度神经网络 195<br/>11.2.1 构建并训练模型 195<br/>11.2.2 结果 198<br/>11.3 稀疏深度神经网络 199<br/>11.3.1 构建并训练稀疏网络 200<br/>11.3.2 结果 202<br/>11.4 超参数调优 204<br/>11.4.1 程序库与参数 204<br/>11.4.2 实现与结果 204<br/>11.5 小结 206<br/>11.6 习题与答案 207<br/>11.7 参考文献 207<br/>第12章 卷积神经网络 209<br/>12.1 卷积神经网络简介 209<br/>12.2 多维卷积 210<br/>12.2.1 一维卷积 210<br/>12.2.2 二维卷积 212<br/>12.2.3 n维卷积 213<br/>12.3 卷积层 214<br/>12.3.1 Conv2D 214<br/>12.3.2 layer+activation组合 216<br/>12.4 池化策略 216<br/>12.5 面向CIFAR-10的卷积神经网络 217<br/>12.5.1 实现 217<br/>12.5.2 结果 222<br/>12.5.3 滤波器的可视化 224<br/>12.6 小结 226<br/>12.7 习题与答案 226<br/>12.8 参考文献 226<br/>第13章 循环神经网络 227<br/>13.1 循环神经网络简介 227<br/>13.1.1 简单RNN模型 228<br/>13.1.2 嵌入层 229<br/>13.1.3 词嵌入与IMDb上的RNN 231<br/>13.2 长短时记忆模型 237<br/>13.3 序列到向量的模型 242<br/>13.3.1 无监督模型 243<br/>13.3.2 结果 245<br/>13.4 向量到序列的模型 247<br/>13.4.1 双向LSTM 248<br/>13.4.2 实现与结果 249<br/>13.5 序列到序列的模型 252<br/>13.6 伦理意蕴 253<br/>13.7 小结 253<br/>13.8 习题与答案 254<br/>13.9 参考文献 255<br/>第14章 生成对抗网络 256<br/>14.1 对抗学习简介 256<br/>14.1.1 基于对抗的学习 257<br/>14.1.2 GAN模型 258<br/>14.2 训练GAN模型 258<br/>14.2.1 基于MLP的GAN模型 259<br/>14.2.2 卷积GAN模型 264<br/>14.3 比较GAN和VAE 270<br/>14.4 GAN的伦理意蕴 272<br/>14.5 小结 273<br/>14.6 习题与答案 273<br/>14.7 参考文献 274<br/>第15章 深度学习的未来 275<br/>15.1 寻找深度学习的前沿话题 275<br/>15.1.1 深度强化学习 275<br/>15.1.2 自监督学习 278<br/>15.1.3 系统2算法 278<br/>15.2 从Packt获取更多资源 279<br/>15.2.1 强化学习 279<br/>15.2.2 自监督学习 279<br/>15.3 小结 279<br/>15.4 参考文献 280
内容摘要
本书分为三部分。第1部分将帮助你快速理解从数据中学习、深度学习基本架构、如何准备数据，以及深度学习中经常使用的基本概念。第二部分将重点介绍无监督学习算法。从自编码器开始，然后转向层数更深、规模更大的神经网络模型。第三部分介绍监督学习算法，你将掌握基本和高级深度学习模型的实现方法，并能够将这些模型用于分类、回归以及从潜在空间生成数据等应用场合。
主编推荐
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