深度學(xué)習(xí)之美：AI時代的數(shù)據(jù)處理與最佳實踐

第１章 一入侯門“深”似海，深度學(xué)習(xí)深幾許 1
1.1 深度學(xué)習(xí)的巨大影響 2
1.2 什么是學(xué)習(xí) 4
1.3 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 4
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的4個象限 5
1.5 什么是深度學(xué)習(xí) 6
1.6 “戀愛”中的深度學(xué)習(xí) 7
1.7 深度學(xué)習(xí)的方法論 9
1.8 有沒有淺層學(xué)習(xí) 13
1.9 本章小結(jié) 14
1.10 請你思考 14
參考資料 14
第2章 人工“碳”索意猶盡，智能“硅”來未可知 16
2.1 信數(shù)據(jù)者得永生嗎 17
2.2 人工智能的“江湖定位” 18
2.3 深度學(xué)習(xí)的歸屬 19
2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)的形式化定義 21
2.5 為什么要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 24
2.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點 26
2.7 什么是通用近似定理 27
2.8 本章小結(jié) 31
2.9 請你思考 31
參考資料 31
第3章 “機(jī)器學(xué)習(xí)”三重門，“中庸之道”趨若人 33
3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 34
3.1.1 感性認(rèn)知監(jiān)督學(xué)習(xí) 34
3.1.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)的形式化描述 35
3.1.3 k-近鄰算法 37
3.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 39
3.2.1 感性認(rèn)識非監(jiān)督學(xué)習(xí) 39
3.2.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)的代表—K均值聚類 41
3.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 45
3.4 從“中庸之道”看機(jī)器學(xué)習(xí) 47
3.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 49
3.6 本章小結(jié) 52
3.7 請你思考 53
參考資料 53
第4章 人生苦短對酒歌， 我用Python樂趣多 55
4.1 Python概要 56
4.1.1 為什么要用Python 56
4.1.2 Python中常用的庫 58
4.2 Python的版本之爭 61
4.3 Python環(huán)境配置 65
4.3.1 Windows下的安裝與配置 65
4.3.2 Mac下的安裝與配置 72
4.4 Python編程基礎(chǔ) 76
4.4.1 如何運(yùn)行Python代碼 77
4.4.2 代碼縮進(jìn) 79
4.4.3 注釋 80
4.4.4 Python中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 81
4.4.5 函數(shù)的設(shè)計 93
4.4.6 模塊的導(dǎo)入與使用 101
4.4.7 面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計 102
4.5 本章小結(jié) 112
4.6 請你思考 112
參考資料 113
第5章 機(jī)器學(xué)習(xí)終覺淺，Python帶我來實踐 114
5.1 線性回歸 115
5.1.1 線性回歸的概念 115
5.1.2 簡易線性回歸的Python實現(xiàn)詳解 119
5.2 k-近鄰算法 139
5.2.1 k-近鄰算法的三個要素 140
5.2.2 k-近鄰算法實戰(zhàn) 143
5.2.3 使用scikit-learn實現(xiàn)k-近鄰算法 155
5.3 本章小結(jié) 162
5.4 請你思考 162
參考資料 162
第6章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不勝語，M-P模型似可尋 164
6.1 M-P神經(jīng)元模型是什么 165
6.2 模型背后的那些人和事 167
6.3 激活函數(shù)是怎樣的一種存在 175
6.4 什么是卷積函數(shù) 176
6.5 本章小結(jié) 177
6.6 請你思考 178
參考資料 178
第7章 Hello World感知機(jī)，懂你我心才安息 179
7.1 網(wǎng)之初，感知機(jī) 180
7.2 感知機(jī)名稱的由來 180
7.3 感性認(rèn)識“感知機(jī)” 183
7.4 感知機(jī)是如何學(xué)習(xí)的 185
7.5 感知機(jī)訓(xùn)練法則 187
7.6 感知機(jī)的幾何意義 190
7.7 基于Python的感知機(jī)實戰(zhàn) 191
7.8 感知機(jī)的表征能力 196
7.9 本章小結(jié) 199
7.10 請你思考 199
參考資料 199
第8章 損失函數(shù)減肥用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)權(quán)重 201
8.1 多層網(wǎng)絡(luò)解決“異或”問題 202
8.2 感性認(rèn)識多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 205
8.3 是淺而“胖”好，還是深而“瘦”佳 209
8.4 分布式特征表達(dá) 210
8.5 丟棄學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí) 211
8.6 現(xiàn)實很豐滿，理想很骨感 212
8.7 損失函數(shù)的定義 213
8.8 熱力學(xué)定律與梯度彌散 215
8.9 本章小結(jié) 216
8.10 請你思考 216
參考資料 217
第9章 山重水復(fù)疑無路，最快下降問梯度 219
9.1 “鳥飛派”還飛不 220
9.2 1986年的那篇神作 221
9.3 多層感知機(jī)網(wǎng)絡(luò)遇到的大問題 222
9.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計 225
9.5 再議損失函數(shù) 227
9.6 什么是梯度 229
9.7 什么是梯度遞減 231
9.8 梯度遞減的線性回歸實戰(zhàn) 235
9.9 什么是隨機(jī)梯度遞減 238
9.10 利用SGD解決線性回歸實戰(zhàn) 240
9.11 本章小結(jié) 247
9.12 請你思考 248
參考資料 248
第10章 BP算法雙向傳，鏈?zhǔn)角髮?dǎo)最纏綿 249
10.1 BP算法極簡史 250
10.2 正向傳播信息 251
10.3 求導(dǎo)中的鏈?zhǔn)椒▌t 255
10.4 誤差反向傳播 264
10.4.1 基于隨機(jī)梯度下降的BP算法 265
10.4.2 輸出層神經(jīng)元的權(quán)值訓(xùn)練 267
10.4.3 隱含層神經(jīng)元的權(quán)值訓(xùn)練 270
10.4.4 BP算法的感性認(rèn)知 273
10.4.5 關(guān)于BP算法的補(bǔ)充說明 278
10.5 BP算法實戰(zhàn)詳細(xì)解釋 280
10.5.1 初始化網(wǎng)絡(luò) 280
10.5.2 信息前向傳播 282
10.5.3 誤差反向傳播 285
10.5.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)（解決異或問題） 288
10.5.5 利用BP算法預(yù)測小麥品種的分類 293
10.6 本章小結(jié) 301
10.7 請你思考 302
參考資料 304
第11章 一騎紅塵江湖笑，TensorFlow谷歌造 305
11.1 TensorFlow概述 306
11.2 深度學(xué)習(xí)框架比較 309
11.2.1 Theano 309
11.2.2 Keras 310
11.2.3 Caffe 311
11.2.4 PyTorch 312
11.3 TensorFlow的安裝 313
11.3.1 Anaconda的安裝 313
11.3.2 TensorFlow的CPU版本安裝 315
11.3.3 TensorFlow的源碼編譯 323
11.4 Jupyter Notebook的使用 331
11.4.1 Jupyter Notebook的由來 331
11.4.2 Jupyter Notebook的安裝 333
11.5 TensorFlow中的基礎(chǔ)語法 337
11.5.1 什么是數(shù)據(jù)流圖 338
11.5.2 構(gòu)建第一個TensorFlow數(shù)據(jù)流圖 339
11.5.3 可視化展現(xiàn)的TensorBoard 342
11.5.4 TensorFlow的張量思維 346
11.5.5 TensorFlow中的數(shù)據(jù)類型 348
11.5.6 TensorFlow中的操作類型 353
11.5.7 TensorFlow中的Graph對象 356
11.5.8 TensorFlow中的Session 358
11.5.9 TensorFlow中的placeholder 361
11.5.10 TensorFlow中的Variable對象 363
11.5.11 TensorFlow中的名稱作用域 365
11.5.12 張量的Reduce方向 367
11.6 手寫數(shù)字識別MNIST 372
11.6.1 MNIST數(shù)據(jù)集簡介 373
11.6.2 MNIST數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理 375
11.6.3 分類模型的構(gòu)建—Softmax Regression 378
11.7 TensorFlow中的Eager執(zhí)行模式 394
11.7.1 Eager執(zhí)行模式的背景 394
11.7.2 Eager執(zhí)行模式的安裝 395
11.7.3 Eager執(zhí)行模式的案例 395
11.7.4 Eager執(zhí)行模式的MNIST模型構(gòu)建 398
11.8 本章小結(jié) 401
11.9 請你思考 402
參考資料 403
第12章 全面連接困何處，卷積網(wǎng)絡(luò)顯神威 404
12.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史 405
12.1.1 眼在何方？路在何方？ 405
12.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史脈絡(luò) 406
12.1.3 那場著名的學(xué)術(shù)賭局 410
12.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 412
12.2.1 卷積的數(shù)學(xué)定義 412
12.2.2 生活中的卷積 413
12.3 圖像處理中的卷積 414
12.3.1 計算機(jī)“視界”中的圖像 414
12.3.2 什么是卷積核 415
12.3.3 卷積在圖像處理中的應(yīng)用 418
12.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 420
12.5 卷積層要義 422
12.5.1 卷積層的設(shè)計動機(jī) 422
12.5.2 卷積層的局部連接 427
12.5.3 卷積層的3個核心概念 428
12.6 細(xì)說激活層 434
12.7 詳解池化層 442
12.8 勿忘全連接層 445
12.9 本章小結(jié) 446
12.10 請你思考 447
參考資料 448
第13章 紙上談兵終覺淺，絕知卷積要編程 450
13.1 TensorFlow的CNN架構(gòu) 451
13.2 卷積層的實現(xiàn) 452
13.3 激活函數(shù)的使用 460
13.4 池化層的實現(xiàn) 466
13.5 規(guī)范化層 470
13.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MNIST分類器中的應(yīng)用 480
13.7 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——AlexNet的實現(xiàn) 488
13.8 本章小結(jié) 495
13.9 請你思考 496
參考資料 496
第14章 循環(huán)遞歸RNN，序列建模套路深 498
14.1 你可能不具備的一種思維 499
14.2 標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷所在 501
14.3 RNN簡史 502
14.4 RNN的理論基礎(chǔ) 506
14.5 RNN的結(jié)構(gòu) 509
14.6 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 512
14.7 基于RNN的TensorFlow實戰(zhàn)——正弦序列預(yù)測 514
14.8 本章小結(jié) 524
14.9 請你思考 524
參考資料 525
第15章 LSTM長短記，長序依賴可追憶 526
15.1 遺忘是好事還是壞事 527
15.2 施密德胡伯是何人 527
15.3 為什么需要LSTM 529
15.4 拆解LSTM 530
15.5 LSTM的前向計算 533
15.6 LSTM的訓(xùn)練流程 539
15.7 自然語言處理的一個假設(shè) 540
15.8 詞向量表示方法 542
15.9 自然語言處理的統(tǒng)計模型 549
15.10 基于Penn Tree Bank的自然語言處理實戰(zhàn) 560
15.11 本章小結(jié) 579
15.12 請你思考 580
參考資料 580
第16章 卷積網(wǎng)絡(luò)雖動人，膠囊網(wǎng)絡(luò)更傳“神” 583
16.1 從神經(jīng)元到神經(jīng)膠囊 584
16.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn) 584
16.3 神經(jīng)膠囊的提出 588
16.4 神經(jīng)膠囊理論初探 591
16.5 神經(jīng)膠囊的實例化參數(shù) 594
16.6 神經(jīng)膠囊的工作流程 598
16.7 CapsNet的驗證與實驗 614
16.8 神經(jīng)膠囊網(wǎng)絡(luò)的TensorFlow實現(xiàn) 618
16.9 本章小結(jié) 644
16.10 請你思考 645
16.11 深度學(xué)習(xí)美在何處 646
參考資料 647
后記 648
索引 651

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