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深度學習筆記

  • 作者：魯偉|責編:吳曉月//王繼偉
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301161227
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：190
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為一本以「筆記」命名的深度學習圖書，主要定位是面向廣大希望入門深度學習的初學者。本書以深度神經網路(DNN)、卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)為核心，詳細介紹了深度學習的理論基礎、通用方法和三大網路的原理與實踐。全書代碼以Keras框架作為範例，對於初學者而言簡單易懂。
    對於深度學習而言，本書內容豐富，知識覆蓋面廣，兼有代碼實戰,適合想要入門深度學習的廣大學習者閱讀。
作者介紹
魯偉|責編:吳曉月//王繼偉
    魯偉,貝葉斯統計方向碩士畢業，深度學習演算法工程師，微信公眾號「機器學習實驗室」主編，對人工智慧、機器學習、深度學習、醫學圖像處理和電腦視覺等有深入研究。
目錄
第1講  神經網路與深度學習
  1.1  機器學習與深度學習的關係
  1.2  感知機與神經網路
第2講  神經網路的過擬合與正則化
  2.1  機器學習的核心要義
  2.2  范數與正則化
  2.3  神經網路的正則化和Dropout
第3講  深度學習的優化演算法
  3.1  機器學習的數學規約
  3.2  損失函數和深度學習優化演算法
  3.3  梯度下降法
  3.4  從Momentum到Adam
第4講  卷積神經網路
  4.1  CNN發展簡史與相關人物
  4.2  卷積的含義
  4.3  池化和全連接
第5講  CNN圖像學習過程與可視化
  5.1  CNN的直觀理解
  5.2  CNN圖像學習的可視化
第6講  CNN圖像分類：從LeNet5到EfficientNet
  6.1  電腦視覺的三大任務
  6.2  CNN圖像分類發展史
第7講  CNN目標檢測：從RCNN到YOLO
  7.1  目標檢測概述
  7.2  CNN目標檢測演算法
第8講  CNN圖像分割：從FCN到U-Net
  8.1  語義分割和實例分割概述
  8.2  語義分割
第9講  遷移學習理論與實踐
  9.1  遷移學習：深度學習未來五年的驅動力？
  9.2  遷移學習的使用場景
  9.3  深度卷積網路的可遷移性
  9.4  遷移學習的使用方法
  9.5  基於ResNet的遷移學習實驗
第10講  循環神經網路
  10.1  從語音識別到自然語言處理
  10.2  RNN：網路架構與技術
  10.3  四種RNN結構
第11講  長短期記憶網路
  11.1  深度神經網路的困擾：梯度爆炸與梯度消失
  11.2  LSTM：讓RNN具備更好的記憶機制
第12講  自然語言處理與詞向量
  12.1  自然語言處理簡介
  12.2  辭彙表徵
  12.3  詞向量與語言模型
第13講  word2vec詞向量
  13.1  word2vec
  13.2  word2vec的訓練過程：以CBOW為例
第14講  seq2seq與注意力模型
  14.1  seq2seq的簡單介紹

  14.2  注意力模型
  14.3  基於seq2seq和Attention機制的機器翻譯實踐
第15講  語音識別
  15.1  概述
  15.2  信號處理與特徵提取
  15.3  傳統聲學模型
  15.4  基於深度學習的聲學模型
  15.5  端到端的語音識別系統簡介
第16講  從Embedding到XLNet：NLP預訓練模型簡介
  16.1  從Embedding到ELMo
  16.2  特徵提取器：Transformer
  16.3  低調王者：GPT
  16.4  封神之作：BERT
  16.5  持續創新：XLNet
第17講  深度生成模型之自編碼器
  17.1  自編碼器
  17.2  自編碼器的降噪作用
  17.3  變分自編碼器
  17.4  VAE的Keras實現
第18講  深度生成模型之生成式對抗網路
  18.1  GAN
  18.2  訓練一個DCGAN
第19講  神經風格遷移、深度強化學習與膠囊網路
  19.1  神經風格遷移
  19.2  深度強化學習
  19.3  膠囊網路
第20講  深度學習框架
  20.1  概述
  20.2  TensorFlow
  20.3  Keras
  20.4  PyTorch
第21講  深度學習數據集
  21.1  CV經典數據集
  21.2  NLP經典數據集
參考文獻

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