人工智能出版工程人工智能：深度学习核心算法（精装版）

图书标准信息

• 作者 冯超 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2020-09
• 版次 1
• ISBN 9787121381423
• 定价 98.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 332页
• 字数 99999千字

【内容简介】

本书是一本介绍深度学习核心算法的书籍。书中以轻松、直白的语言，生动、详细地介绍了与深度学习模型相关的基础知识，深入剖析了深度学习核心算法的原理与本质。同时，书中配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。此外，书中还介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统领域的应用，从原理层面揭示其思想，帮助读者在这些领域中夯实技术基础。

【作者简介】

冯超毕业于中国科学院大学，现任阿里巴巴高级算法专家，曾在滴滴出行、猿辅导等公司担任核心算法业务负责人。自 2016 年起，在知乎开设技术专栏，并著有技术书《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》《强化学习精要：核心算法与 TensorFlow 实现》。

【目录】

第 1 章 从生活走进深度学习 ????????????????????????????????????????????????．1
1．1 钞票面值问题?????????????????????????????????????????????????????????．1
1．2 机器学习的特征表示 ?????????????????????????????????????????????????．5
1．3 机器学习 ??????????????????????????????????????????????????????????????．10
1．4 深度学习的逆袭 ??????????????????????????????????????????????????????．14
1．5 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．19
第 2 章 构建小型神经网络 ???????????????????????????????????????????????????．20
2．1 线性代数基础?????????????????????????????????????????????????????????．21
2．2 全连接层与非线性函数 ??????????????????????????????????????????????．27
2．3 神经网络可视化 ??????????????????????????????????????????????????????．30
2．4 反向传播法 ???????????????????????????????????????????????????????????．35
2．5 反向传播法的计算方法 ??????????????????????????????????????????????．37
2．6 反向传播法在计算上的抽象 ?????????????????????????????????????????．40
2．7 反向传播法在批量数据上的推广 ????????????????????????????????????．42
2．8 模型训练与结果可视化 ??????????????????????????????????????????????．46
2．9 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．48
第 3 章 多层网络与分类??????????????????????????????????????????????????????．50
3．1 MNIST 数据集????????????????????????????????????????????????????????．50
3．2 概率论基础 ???????????????????????????????????????????????????????????．51
3．3 Softmax 函数??????????????????????????????????????????????????????????．57
3．4 交叉熵损失 ???????????????????????????????????????????????????????????．60
3．5 使用 PyTorch 实现模型构建与训练 ??????????????????????????????????．67
3．6 模型结果分析?????????????????????????????????????????????????????????．72
3．7 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．74
第 4 章 卷积神经网络 ????????????????????????????????????????????????????????．76
4．1 卷积操作 ??????????????????????????????????????????????????????????????．76
4．2 卷积层汇总了什么????????????????????????????????????????????????????．83
4．3 卷积层的反向传播????????????????????????????????????????????????????．87
4．4 ReLU ??????????????????????????????????????????????????????????????????．93
4．5 Pooling 层 ?????????????????????????????????????????????????????????????．97
4．6 卷积神经网络实验????????????????????????????????????????????????????．101
4．7 卷积神经网络的感受野 ??????????????????????????????????????????????．103
4．8 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．112
第 5 章 网络初始化 ???????????????????????????????????????????????????????????．113
5．1 错误的初始化?????????????????????????????????????????????????????????．113
5．2 关于数值的初始化实验 ??????????????????????????????????????????????．116
5．3 Xavier 初始化?????????????????????????????????????????????????????????．122
5．4 MSRA 初始化 ????????????????????????????????????????????????????????．128
5．5 ZCA 初始化???????????????????????????????????????????????????????????．132
5．6 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．138
第 6 章 网络优化 ?????????????????????????????????????????????????????????????．140
6．1 梯度下降法 ???????????????????????????????????????????????????????????．140
6．2 动量法 ????????????????????????????????????????????????????????????????．145
6．3 随机梯度下降的变种算法 ????????????????????????????????????????????．151
6．4 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．164
第 7 章 进一步强化网络??????????????????????????????????????????????????????．165
7．1 Dropout????????????????????????????????????????????????????????????????．165
7．2 Batch Normalization???????????????????????????????????????????????????．168
7．3 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．176
第 8 章 高级网络结构 ????????????????????????????????????????????????????????．178
8．1 CIFAR10 数据集 ??????????????????????????????????????????????????????．178
8．2 VGG 模型 ?????????????????????????????????????????????????????????????．179
8．3 ResNet?????????????????????????????????????????????????????????????????．183
8．4 Inception ??????????????????????????????????????????????????????????????．195
8．5 通道分解的网络 ??????????????????????????????????????????????????????．196
8．6 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．202
第 9 章 网络可视化 ???????????????????????????????????????????????????????????．203
9．1 模型优化路径的简单可视化 ?????????????????????????????????????????．203
9．2 卷积神经网络的可视化 ??????????????????????????????????????????????．206
9．3 图像风格转换?????????????????????????????????????????????????????????．211
9．4 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．217
第 10 章 物体检测 ????????????????????????????????????????????????????????????．218
10．1 物体检测的评价指标 ?????????????????????????????????????????????????．218
10．2 YOLOv3：一阶段检测算法??????????????????????????????????????????．223
10．3 Faster RCNN：两阶段检测算法 ?????????????????????????????????????．230
10．4 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．235
第 11 章 词嵌入???????????????????????????????????????????????????????????????．237
11．1 One-Hot 编码的缺点??????????????????????????????????????????????????．237
11．2 分布式表征 ???????????????????????????????????????????????????????????．238
11．3 负采样 ????????????????????????????????????????????????????????????????．242
11．4 SGNS 实现243
11．5 tSNE???????????????????????????????????????????????????????????????????．247
11．6 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．255
第 12 章 循环神经网络 ???????????????????????????????????????????????????????．256
12．1 语言模型与循环神经网络????????????????????????????????????????????．256
12．2 RNN 实现?????????????????????????????????????????????????????????????．259
12．3 LSTM 网络 ???????????????????????????????????????????????????????????．262
12．4 语言模型实践?????????????????????????????????????????????????????????．266
12．5 LSTM 网络的可视化与分析 ?????????????????????????????????????????．272
12．6 RNN 的应用类型 ?????????????????????????????????????????????????????．274
12．7 CTC ???????????????????????????????????????????????????????????????????．276
12．8 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．282
第 13 章 Transformer ????????????????????????????????????????????????????????．284
13．1 Transformer 模型的基本结构 ????????????????????????????????????????．286
13．2 模型训练与预测 ??????????????????????????????????????????????????????．293
13．3 BERT 模型????????????????????????????????????????????????????????????．296
13．4 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．303
第 14 章 深度分解模型 ???????????????????????????????????????????????????????．304
14．1 分解机 ????????????????????????????????????????????????????????????????．306
14．2 评价指标 AUC????????????????????????????????????????????????????????．310
14．3 DeepFM ???????????????????????????????????????????????????????????????．314
14．4 DeepFM 的改进方法 ?????????????????????????????????????????????????．317
14．5 总结与提问 ???????????????????????????????????????????????????????????．322