电子书：《深度学习从入门到实战》《深度学习从入门到实战》高志强等20180601
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内容简介：
2今深度学习:从入门到实战141最优化问题4.2多目标优化问题1.4.3群智能优化方法【案例1-3】指挥“辉智能团队”逐渐逼近问题最优解温故知新停下来.思考一下第2章神经网络原理与实现2.1线性问题与感知机22多层前馈神经网络与bp算法2.2.1多层前馈神经网络【案例2-1】具有异或逻辑的感知机2.2.2多层前馈神经网络的训练【案例2-2】训练前馈神经网络【应知应会】梯度下降算法3其他神经网络2.3.1径向基函数网络2.3.2自组织映射网络【案例2-3】用som网络聚类iris数据3深度神经网络24温故知新490332.5停下来.思考一下第2篇深度学习方法论解析篇第3章卷积神经网络(cnn)3.1卷积神经网络入门生物机理3.1.2拓扑结构【知识扩客】图像处理中的全连接网络与卷积网絡3.13卷积神经网络的特点6663.2卷积神经网络的关键技术【案例3-1】利用图像的卷积操作对6×6的单通道图像进行瘦身【知识扩容】多通道卷积【案例3-2】构建基本cnn【认知提升】不同角度看“卷积【最佳实践】小技巧总【案例3-3】在 keras框架中实现 maxpooling6880712【知识扩容】gg卷积神经网络【案例3-4】揭开vgg和 googlenet的“庐山真面目
目录心【认知提升】 googlenet的 inception结构.323扁平化【案例3-5】实现图像特征矩阵的扃平化操作3.24关键技术小结【新观点】卷积神经网络发展方向3.3综合案例:三步教你构建手写字识别神经网络【应知应会】adam优化算法【知识扩容】cnn在自然语言处理中的应用4温故知新3.5停下来.思考一下第4章生成式对抗网络(gan)..4.!1生成式对抗网络基本原理4.1.1gan的核心思想【认知提升】gan与博弈理论gan数学描述【认知提升】“囚徒困境”博弈模型4.1.3gan的网络鲒构与核心技术44866894.1.4gan的改进模型【業例4-1】 acgan基于 tensor flow框架的实现(图像为64×64单通道数据)…91【认知提升】博奔理论与多目标优化4.2gan应用4.2.1敬据缺失4.2.2多标签预测4.2.3根据环境生成相应数据4.2.4数据特征表示图像检索4.2.6文本到图像翻译42.7医学方面4.3综合案例:动手构建生成式对抗网络4.3.1基于 matlab的gan4.3.2基于 tensorflow的gan68114.5停下来.思考第5章循环神经网络(rnn)1171循环神经网络基本原理51.1问题背景【案例5-1】词性标注(我学习猸环神经网络【应知应会】one-hot码【认知提升】神经网络的记忆问5.12循环神经网络基本思想900
4今深度学习:从入门到实战【最佳实践】rnn的梯度爆炸和消失问题52lstm网络基本原理521lstm的关键技术【知识扩容】递归神经网络( recursive neural network.rnn)【应知应会】自然语言处理5.3综合案例:基于lstm的语音预测3.1加载数据53.2定义网络结构90y333.3网络训练及评估【应知应会】深度学习代码一般结构54综合案例:基于循环神经网络的手写数字识别5.4.1数据准备及参数设置54.2网络构建5.5综合案例:基于lstm的自然语言处理数据收集及编码5.5.2构建lstm模型5.53模型训练55温故知新56停下来第3篇深度学习实战篇第6章深度学习主流工具及框架n14261 matlab基本语法与深度学习工具箱简介6.1.2 matlab安装6.13 matlab常用语法6.1.4基于 matlab的深度学习工具箱【案例6-1】基于 matlab的 alex net模型初【案例6-2】用安装好的深度学习工具箱中的卷积神经网络做 mnist手写数字识别.来验证工具箱的有效性62 python基本语法、库与开发工具22 python安装【应知应会】 python常见错误提示及原因624常用 python库625常用 python开发工具【知识扩容】 pycharm常用快捷键66以【案例6-3】 python遂你圣诞帽
6.3 caffe框架及环境搭建63.1cafe简介63.2 caffe环境搭建【案例6-4】手写体数字识别64 tensor flow框架及环境搭建64.1 tensorflow简介64.2 tensor flow与 keras框架的关系64.3 windows10上 tensorflow的环境搭建65其他常用框架6.51微软cntk6.5.3 torch6.5.4 theano6.6温故知新8906.7停下来.思考第7章 alexnet关键技术与实战1827.剖析 flexner网络结构【知识扩容】 image net与李飞飞7.2 alex net关键技术1relu激活函数7.22标准化【应知应会】激活函数的“饱和”与“不饱和【认知提升】马太效应、二八定律、长尾理论7.2.3 dropout【应知应会】cuda73 alex net与 lenet对比88009974cnn通用架构75综合案例:基于 alexnet的深度学习实战75.1静态图像分类7.5.2用 alex net做特征提取( feature extraction7.5.3用 alex net做迁移学习4卷积神经网络的特征可视化4g007.6温故知新…7.7停下来.思考一下第8章将手写体识别进行到底2118.1手写体识别“江湖地位8.2手写数字识别手写数字的无監督学习【应知应会】稀疏表示
6深度学习:从入门到实战【应知应会】无监督学习中的自动編码器8.22手写数宇的全连接神经网络识别【应知应会】 softmax函数介绍【认知提升】熵8.2.3手写数字的卷积神经网络识别8.3手写汉字识别83.1数据读取及预处理【最佳实践】数据读取8.3..2卷积神经网络构建8.3.3网络模型训练及结果可视化84综合案例:手写数字旋转角度识别8.4.1数据载入84.2网络构建843网络训练844测试预测精度23684.5残差晨示84.6偏转角度矫正及可视化8.5温故知新86停下来.思考第9章基于深度学习的视频检.测a24091人物监控视频问题研究意义及现状9.12guo内外研究现状92研究情况介绍92.1研究内容92.2研究目标及关键科学问题【案例9-1】基于 python库的人脸识别9.3综合案例:基于深度学习的人脸视频检.测93.1环境准备93.2数据处理模型训练93.4监控代码94综合案例:基于深度学习的物体视频检.测94.1 alexnet回顾9.4.3944加强版9.4.594.6豪华版【案例9-2】让手机当网絡摄像头2629.5温故知新
