人工智能：深度學習核心算法（精裝版）

定　價：￥98.00

作　者：	馮超著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：	人工智能出版工程
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121381423	出版時間：	2020-09-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	332	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是一本介紹深度學習核心算法的書籍。書中以輕松、直白的語言，生動、詳細地介紹了與深度學習模型相關(guān)的基礎(chǔ)知識，深入剖析了深度學習核心算法的原理與本質(zhì)。同時，書中配有大量案例與源碼，幫助讀者切實體會深度學習的核心思想和精妙之處。此外，書中還介紹了深度學習在計算機視覺、自然語言處理和推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的應用，從原理層面揭示其思想，幫助讀者在這些領(lǐng)域中夯實技術(shù)基礎(chǔ)。

作者簡介

　　馮超畢業(yè)于中國科學院大學，現(xiàn)任阿里巴巴高級算法專家，曾在滴滴出行、猿輔導等公司擔任核心算法業(yè)務(wù)負責人。自 2016 年起，在知乎開設(shè)技術(shù)專欄，并著有技術(shù)書《深度學習輕松學：核心算法與視覺實踐》《強化學習精要：核心算法與 TensorFlow 實現(xiàn)》。

圖書目錄

第 1 章從生活走進深度學習 1
1．1 鈔票面值問題1
1．2 機器學習的特征表示5
1．3 機器學習10
1．4 深度學習的逆襲14
1．5 總結(jié)與提問 19
第 2 章構(gòu)建小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20
2．1 線性代數(shù)基礎(chǔ)21
2．2 全連接層與非線性函數(shù)27
2．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化30
2．4 反向傳播法35
2．5 反向傳播法的計算方法37
2．6 反向傳播法在計算上的抽象40
2．7 反向傳播法在批量數(shù)據(jù)上的推廣42
2．8 模型訓練與結(jié)果可視化46
2．9 總結(jié)與提問48
第 3 章多層網(wǎng)絡(luò)與分類50
3．1 MNIST 數(shù)據(jù)集50
3．2 概率論基礎(chǔ)51
3．3 Softmax 函數(shù)57
3．4 交叉熵損失60
3．5 使用 PyTorch 實現(xiàn)模型構(gòu)建與訓練67
3．6 模型結(jié)果分析72
3．7 總結(jié)與提問74
第 4 章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)76
4．1 卷積操作76
4．2 卷積層匯總了什么83
4．3 卷積層的反向傳播87
4．4 ReLU93
4．5 Pooling 層97
4．6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗101
4．7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感受野103
4．8 總結(jié)與提問112
第 5 章網(wǎng)絡(luò)初始化113
5．1 錯誤的初始化113
5．2 關(guān)于數(shù)值的初始化實驗116
5．3 Xavier 初始化122
5．4 MSRA 初始化128
5．5 ZCA 初始化132
5．6 總結(jié)與提問138
第 6 章網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化140
6．1 梯度下降法140
6．2 動量法145
6．3 隨機梯度下降的變種算法151
6．4 總結(jié)與提問164
第 7 章進一步強化網(wǎng)絡(luò)165
7．1 Dropout165
7．2 Batch Normalization168
7．3 總結(jié)與提問176
第 8 章高級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)178
8．1 CIFAR10 數(shù)據(jù)集178
8．2 VGG 模型179
8．3 ResNet183
8．4 Inception 195
8．5 通道分解的網(wǎng)絡(luò)196
8．6 總結(jié)與提問202
第 9 章網(wǎng)絡(luò)可視化203
9．1 模型優(yōu)化路徑的簡單可視化203
9．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化206
9．3 圖像風格轉(zhuǎn)換211
9．4 總結(jié)與提問217
第 10 章物體檢測218
10．1 物體檢測的評價指標218
10．2 YOLOv3：一階段檢測算法223
10．3 Faster RCNN：兩階段檢測算法230
10．4 總結(jié)與提問235
第 11 章詞嵌入237
11．1 One-Hot 編碼的缺點237
11．2 分布式表征238
11．3 負采樣242
11．4 SGNS 實現(xiàn)243
11．5 tSNE247
11．6 總結(jié)與提問255
第 12 章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)256
12．1 語言模型與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)256
12．2 RNN 實現(xiàn)259
12．3 LSTM 網(wǎng)絡(luò)262
12．4 語言模型實踐266
12．5 LSTM 網(wǎng)絡(luò)的可視化與分析272
12．6 RNN 的應用類型274
12．7 CTC276
12．8 總結(jié)與提問282
第 13 章 Transformer284
13．1 Transformer 模型的基本結(jié)構(gòu)286
13．2 模型訓練與預測293
13．3 BERT 模型296
13．4 總結(jié)與提問303
第 14 章深度分解模型304
14．1 分解機306
14．2 評價指標 AUC310
14．3 DeepFM314
14．4 DeepFM 的改進方法317
14．5 總結(jié)與提問322