深度学习实战
全新正版 极速发货
￥ 49.63 5.6折 ￥ 89 全新
库存2件
广东广州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者(美)杜威·奥辛格(Douwe Osinga)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111624837
出版时间2019-05
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1201873642
上书时间2024-06-10
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
前言1
章 工具与技术9
1.1 神经网络的类型9
1.2 数据获取19
1.3 数据预处理27
第2章 摆脱困境34
2.1 确定我们遇到的问题34
2.2 解决运行过程中的错误36
2.3 检查中间结果38
2.4 为最后一层选择正确的激活函数39
2.5 正则化和Dropout40
2.6 网络结构、批尺寸和学习率42
第3章 使用词嵌入计算文本相似性44
3.1 使用预训练的词嵌入发现词的相似性45
3.2 Word2vec数学特性47
3.3 可视化词嵌入49
3.4 在词嵌入中发现实体类51
3.5 计算类内部的语义距离55
3.6 在地图上可视化国家数据57
第4章 基于维基百科外部链接构建推荐系统58
4.1 收集数据58
4.2 训练电影嵌入62
4.3 构建电影推荐系统66
4.4 预测简单的电影属性67
第5章 按照示例文本的风格生成文本69
5.1 获取公开领域书籍文本69
5.2 生成类似莎士比亚的文本70
5.3 使用RNN编写代码74
5.4 控制输出温度76
5.5 可视化循环神经网络的活跃程度78
第6章 问题匹配80
6.1 从Stack Exchange网站获取数据80
6.2 使用Pandas探索数据82
6.3 使用Keras对文本进行特征化83
6.4 构建问答模型84
6.5 用Pandas训练模型86
6.6 检查相似性88
第7章 推荐表情符号90
7.1 构建一个简单的情感分类器90
7.2 检验一个简单的分类器93
7.3 使用卷积网络进行情感分析95
7.4 收集Twitter数据97
7.5 一个简单的表情符号预测器99
7.6 Dropout和多层窗口100
7.7 构建单词级模型102
7.8 构建你自己的嵌入104
7.9 使用循环神经网络进行分类106
7.10 可视化一致性/不一致性108
7.11 组合模型111
第8章 Sequence-to-Sequence映射113
8.1 训练一个简单的Sequence-to-Sequence模型113
8.2 从文本中提取对话115
8.3 处理开放词汇表117
8.4 训练seq2seq 聊天机器人119
第9章 复用预训练的图像识别网络123
9.1 加载预训练网络124
9.2 图像预处理124
9.3 推测图像内容126
9.4 使用Flickr API收集一组带标签的图像128
9.5 构建一个分辨猫狗的分类器129
9.6 改进搜索结果131
9.7 复训图像识别网络133
0章 构建反向图像搜索服务137
10.1 从维基百科中获取图像137
10.2 向N维空间投影图像140
10.3 在高维空间中寻找最近邻141
10.4 探索嵌入中的局部邻域143
1章 检测多幅图像145
11.1 使用预训练的分类器检测多个图像145
11.2 使用Faster RCNN进行目标检测149
11.3 在自己的图像上运行Faster RCNN152
2章 图像风格155
12.1 可视化卷积神经网络激活值156
12.2 尺度和缩放159
12.3 可视化神经网络所见161
12.4 捕捉图像风格164
12.5 改进损失函数以提升图像相干性168
12.6 将风格迁移至不同图像169
12.7 风格内插171
3章 用自编码器生成图像173
13.1 从Google Quick Draw中导入绘图174
13.2 为图像创建自编码器176
13.3 可视化自编码器结果178
13.4 从正确的分布中采样图像180
13.5 可视化变分自编码器空间183
13.6 条件变分编码器185
4章 使用深度网络生成图标189
14.1 获得训练用的图标190
14.2 将图标转换为张量表示193
14.3 使用变分自编码器生成图标194
14.4 使用数据扩充提升自编码器的性能196
14.5 构建生成式对抗网络198
14.6 训练生成式对抗网络200
14.7 显示GAN生成的图标202
14.8 将图标编码成绘图指令204
14.9 训练RNN绘制图标205
14.10 使用RNN生成图标207
5章 音乐与深度学习210
15.1 为音乐分类器创建训练数据集211
15.2 训练音乐风格检测器213
15.3 对混淆情况进行可视化215
15.4 为已有的音乐编制索引217
15.5 设置Spotify API219
15.6 从Spotify中收集播放列表和歌曲221
15.7 训练音乐推荐系统224
15.8 使用Word2vec模型推荐歌曲225
6章 生产化部署机器学习系统228
16.1 使用scikit-learn最近邻计算嵌入229
16.2 使用Postgres存储嵌入230
16.3 填充和查询Postgres存储的嵌入231
16.4 在Postgres中存储高维模型233
16.5 使用Python编写微服务234
16.6 使用微服务部署Keras模型236
16.7 从Web框架中调用微服务237
16.8 Tensorflow seq2seq模型238
16.9 在浏览器中执行深度学习模型240
16.10 使用TensorFlow服务执行Keras模型243
16.11 在iOS中使用Keras模型245
内容摘要
本书的章从深度学习相关的基本概念开始，介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点，然后对深度学习中常见的数据集进行了介绍，很后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调试相关的通用技巧，主要涉及到如何解决遇到的问题，包括排查错误、结果检查、选择激活函数、正则化和Dropout、训练参数设置等技巧。第3章到5章以实际例子的形式，介绍深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧，涵盖了深度学习主要应用领域和数据类型，内容很好丰富。很后一章作者从实际生产系统使用的角度告诉读者如何在生产系统中部署机器学习应用，这使得本书的内容更加贴近实际，更加完整。
主编推荐
精彩内容
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价