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Python神經網路入門與實戰

  • 作者：編者:王凱|責編:張雲靜//王繼偉
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301316290
  • 出版日期：2020/11/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：234
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從神經網路的基礎知識講起，逐步深入到Python進階實戰，通過對各種實用的第三方庫進行詳細講解與實戰運用，讓讀者不但能夠更加深入地了解神經網路，而且能夠簡單高效地搭建自己的神經網路，即使沒有專業背景知識也能輕鬆入門神經網路。
    本書分為11章，涵蓋的主要內容有神經網路概述，神經網路基礎知識，電腦程序的特點，神經網路優化演算法，搭建Python環境，Python基礎知識，深度學習框架PyTorch基礎知識，NumPy簡介與使用，OpenCV簡介與使用，OS遍歷文件夾，Python中Matplotlib可視化繪圖，Lenet-5、AlexNet、VGG16網路模型，回歸問題和分類問題，貓狗識別程序開發，驗證碼識別程序開發，過擬合問題與解決方法，梯度消失與爆炸，加速神經網路訓練的方法，人工智慧的未來發展趨勢等。
    本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合神經網路的零基礎人門讀者閱讀，也適合Python程序員、PyTorch愛好者等閱讀。
作者介紹
編者:王凱|責編:張雲靜//王繼偉
    王凱，西安電子科技大學人工智慧學院電腦專業研究生，曾參加過全國大學生驗證碼識別大賽並獲得三等獎，長期從事神經網路的研究，具有豐富的開發實踐經驗。
目錄
第1章  神經網路概述
  1.1  神經網路簡介
    1.1.1  神經網路的定義
    1.1.2  神經網路可解決的問題
  1.2  神經網路的靈感來源
    1.2.1  對人類認知過程的傳統認知
    1.2.2  對人類認知過程的現代認知
    1.2.3  神經元連接的靈感
  1.3  為什麼要學習神經網路
    1.3.1  神經網路的發展
    1.3.2  學習神經網路有什麼用
  1.4  怎樣學習神經網路
    1.4.1  選擇一門編程語言
    1.4.2  對演算法的理解
    1.4.3  寫博客
  1.5  小結
第2章  神經網路基礎知識
  2.1  感知器模型
    2.1.1  神經元細胞的本質
    2.1.2  感知器模型的構建
  2.2  訓練感知器
    2.2.1  計算誤差
    2.2.2  誤差反向傳播
    2.2.3  訓練示例
  2.3  激活函數
    2.3.1  激活函數的定義
    2.3.2  Sigmoid函數
    2.3.3  Tanh函數
    2.3.4  ReLU函數
  2.4  損失函數
    2.4.1  損失函數的定義及作用
    2.4.2  絕對值損失函數
    2.4.3  均方差損失函數
    2.4.4  交叉熵損失函數
  2.5  單層神經網路
    2.5.1  單層神經網路的結構
    2.5.2  單層神經網路的參數
    2.5.3  單層神經網路的前向傳播過程
  2.6  訓練單層神經網路
    2.6.1  梯度下降演算法
    2.6.2  反向傳播演算法
    2.6.3  理解反向傳播
  2.7  多層神經網路
    2.7.1  多層神經網路的結構
    2.7.2  參數向量化
  2.8  卷積神經網路
    2.8.1  卷積神經網路簡介
    2.8.2  卷積核
    2.8.3  卷積操作
    2.8.4  池化操作

    2.8.5  卷積層
    2.8.6  池化層
    2.8.7  全連接層
  2.9  小結
第3章  實戰前的預備知識
  3.1  電腦程序
    3.1.1  電腦程序簡介
    3.1.2  電腦程序的執行過程
    3.1.3  電腦程序的開發流程
    3.1.4  電腦程序的特點
  3.2  加速訓練
    3.2.1  CPU與GPU
    3.2.2  歸一化
    3.2.3  其他學習演算法
    3.2.4  Mini-Batch
  3.3  構建樣本集
    3.3.1  Tensor類型
    3.3.2  訓練集
    3.3.3  測試集
    3.3.4  交叉驗證集
  3.4  小結
第4章  Python入門與實戰
第5章  深度學習框架PyTorch入門與實戰
第6章  Python搭建神經網路進階
第7章  實戰1：回歸問題和分類問題
第8章  實戰2：貓狗識別問題
第9章  一些經典的網路
第10章  實戰3：驗證碼識別問題
第11章  優化網路

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