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《深度学习从入门到实战》_高志强等_2018-06-01_1
《深度学习从入门到实战》_高志强等_2018-06-01_2
《深度学习从入门到实战》_高志强等_2018-06-01_3
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
Wen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
24Wen故知新
49033
2.5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
666
3.2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 Maxpooling
6880712
【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
4Wen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
4486689
4.1.4GAN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GAN
4.3.2基于 TensorFlow的GAN
6811
4.5停下来,思考
第5章循环神经网络(RNN)
117
1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
90y33
3.3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
55Wen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
n142
61 MATLAB基本语法与深度学习工具箱
简介
6.1,2 MATLABAn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An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 PythonAn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CNTK
6.5.3 Torch
6.5.4 Theano
6.6Wen故知新
890
6.7停下来,思考
第7章 AlexNet关键技术与实战
182
7.剖析 FlexNer网络结构
【知识扩容】 Image Net与Li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】MA太效应、二八定律、长尾理论
7.2.3 Dropout
【应知应会】CUDA
73 Alex Net与 LeNet对比
880099
74CNN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 extraction
7.5.3用 Alex Net做迁移学习
4卷积神经网络的特征可视化
4g00
7.6Wen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
211
8.1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
236
84.5残差晨示
84.6偏转角度矫正及可视化
8.5Wen故知新
86停下来,思考
第9章基于深度学习的视频检.测
a240
91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
9.4.3
944加强版
9,4.5
94.6豪华版
【案例9-2】让手机当网絡摄像头
262
9.5Wen故知新
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