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《深度学习：一起玩转TensorLayer》_1
《深度学习：一起玩转TensorLayer》_2
《深度学习：一起玩转TensorLayer》_3
内容简介：
内容简介
本书由 TensorLayen创始人领衔, TensorLayer主要开发团队倾力打造而成。内容不仅覆盖了人
工神经网络的基本知识,如多层感知器、卷积网络、递归网络及增强学习等,还着重讲解了深度学
的一些新的技术,如生成对抗网络、学习方法和实践经验,配有许多应用及产品的实例。读者可从
零开始掌握深度学习技术,以及使用 TensorLayer实现的各种应用
本书以通俗易懂的方式讲解深度学习技术,同时配有实现方法教学,面向深度学习初学者、进阶
者,以及希望长期从事深度学习研究和产品开发的深度学习的大学生和工程师。
未经许可,不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容
版权所有,侵权必究
图书在版编目(C|P)数据
深度学习:一起玩转 TensorLayer/董豪等编著,-北京:电子工业出版社,20181
博文视点A系列)
sBN978-7-121-32622-6
①深…‖.①董….①机器学习Ⅳ①TP181
中guo版本图书馆CP数据核字(2017)第215628号
责任编辑:安娜
印刷:中guo电影出版社印刷
装订:中guo电影出版社印刷厂
出版发行:电子工业出版社
北京市海淀区万寿路173信箱邮编:10
720×1000116印张:21.25字数:354千字
版次:2018年1月第1版
印次:2018年1月第1次印刷
定价:99.00元
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系,联系及邮购电话 010)88254888,88258888
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本书咨询联系方式010)51260888-819,taq@phei.com.cn
前言
深度学习已经成为了当今人工智能发展的主要助力,guo务院印发的《新一代人工
智能发展规划》中表示,2020年我guo人工智能核心产业规模超过1500亿元,带动相关
产业规模超过1万亿元;2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业
规模超过10万亿元。
为此产业界急需大量实用性人才,而深度学习是一门理论与工程相结合的科学,本
书将以通俗易懂的方式讲解深度学习技术,并辅以实践教学。本书同时面向深度学习
初学者、进阶者及工程师,内容涵盖了全连接网络、自编码器、卷积神经网络、递归神
经网络、深度增强学习、生成对抗网络等,并附有多个进阶实例教程。与传统深度学习
书籍相比,本书有以下特点
本书注重实践,科研人员和工程师都希望有一个深度学习开发工具可以同时满足
学术界和产业界的需求,可让最新的人工智能算法很快地从实验室投入到产品中。为
此我们开发了深度学习框架— TensorLayer。读者可以从零基础开始学习掌握目前最
新的深度学习技术。更多关于 TensorLayer的设计思路请见第1章。帝guo理工数据科学
院( Data Science Institute)是 Tensor Layer的发起单位和主要开发单位,Guo毅可教授是
该项目领导
本书对深度学习的最新方法进行了更多的阐述,特别是生成对抗网络方面,该研究
方向已在无监督学习方面取得重大突破,并已经开始在产业界产生非常大的影响。本
书还介绍及使用了多种新的反卷积方法,如子像素卷积和缩放卷积。
研究深度学习需要做大量的实验,本书在讲解技术的同时传授了很多实验经验。除
神经网络外,本书还讲解了数据预处理、数据后加工、训练、服务架设等任务,这些都
是搭建整个学习系统和产品的基本工作流
本书编著方式与其他同类书籍不同,是由 TensorLayer中文社区众包完成的,由董
豪统稿。本书代码除第3章和第14章实例五外都由董豪提供,本书第1章由莫元汉
董豪和Guo毅可执笔;第2章教学部分由杨光执笔,实现讲解部分由董豪执笔;第3章
由幺忠玮执笔;第4章由林一鸣执笔;第5章由王剑虹执笔;第6章由袁航执笔;第7
章由于思淼执笔;第8章与第12章实例三由张敬卿执笔;第9章、第10章实例一和第
13章实例四由董豪执笔;第11章实例二讲解部分由杨光执笔,实现部分由董豪执笔
第14章实例五由Chen竑执笔。本书图片整理由出版社、吴超、赵婧楠和种道涵完成,封
面设计由出版社和王盼完成
虽然本书的作者都是一线科研人员和技术人员,但是不妥和错误之处在所难免,真
深度学习:一起玩转 TensorLayer
诚地希望有关专家和读者给予批评指正,以便再版时修改。最后,在计算机技术发展非
常快的今天,书籍里的知识更新速度有限,建议读者多参与社区讨论交流。本书代码例
子使用 Tensor Flow1.2和 TensorLayerI.53, Python3在 Ubuntu下测试。由于 TensorFlow
和 TensorLayer在不断地更新,若出现兼容性问题,请到各章节给定的网址链接中获取
最新的代码。
2017年12月
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同学习交流。
页面入口http://www,broadviewcomcn/3262
本书作者
董豪:目前就读于帝guo理工学院,从事计算机视觉、医疗数据分析和深度学习理论研
究,在CCV、 TNSRE、TIFS、 ACM MM等顶级会议和期刊发表过论文, Neurocomputing
TP等会议和期刊的审稿人。有创业经验,擅长把深度学习算法与实际问题结合,获得
多项guo家发明专利和实用新型专利, TensorLayer创始人
Guo毅可:帝guo理工学院计算机系终身教授, Data Science Institute主任, Discovery
Science Group主任,主持多项欧盟和英guo大型项目,研究重点为机器学习、云计算、大
数据和生物信息学。伦敦 E-Science研究中心首席科学家,英guo InforSense有限公司董事
会主席兼首席执行官,上海生物信息技术研究中心客座教授、首席科学家, TensorLayer
项目领导
杨光:帝guo理工医学院高级研究员,皇家布朗普顿医院医学图像分析师,伦敦大学
圣乔治医学院荣誉讲师,伦敦大学学院(UCL)硕士、博士、IE会员、SPE会员
ISMRM会员、BMVA会员,专注于医疗大数据以及医学图像的成像和分析,在各类期
刊会议上发表论文近40篇,guo际专利两项, Medical Physics杂志临时副主编,MUA会
议委员会委员,长期为专业杂志会议义务审稿50余篇。其研究方向获得英guo EPSRC、
CRUK、NIHR和 British Heart Foundation(BHF)资助。近期致力于 Medical AI方向的
创新创业。
昊超:帝guo理工数字科学研究所研究员,主要从事医疗和城市领域数据分析和建
模的研究工作,研究工作获得 EPSRO、 Royal Society等多项研究基金资助。
王剑虹:帝guo理工硕士及利物浦大学本科毕业,主要研究语音识别分类问题;目前
在UCL攻读研究型硕士,主要研究增强学习在游戏中的运用
么忠玮:帝guo理工硕士,本科毕业于北京邮电大学,主要研究方向为计算机视觉
对生成模型和目标识别领域感兴趣。目前致力于将目标检.测算法植入嵌入式系统实现
即时检.测
张敬卿:帝guo理工博士在读,研究型硕士,主要研究兴趣包括深度学习、数据挖
掘、时间序列与文本挖掘、多模态问题与生成模型。本科毕业于清华大学计算机科学与
技术系,曾获得中guoguo家奖学金
Chen竑:北京大学光华管理学院在读,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院毕业,深
林一鸣:帝guo理工博士在读,主要研究深度学习在人脸分析方向的应用。
度学习:一起玩转 TensorLayer
于思淼:帝guo理工博士在读,浙江大学本科毕业,主要研究方向为深度学习、生成
模型及其在计算机视觉方面的应用
莫元汉:帝guo理工博士在读,北京航空航天大学本科毕业,主要研究方向为深度学
习、动力学及其在医疗图像分析方面的应用
袁航:瑞士洛桑联邦理工(EPFL)硕士在读,本科就读于德guo雅各布大学( Jacobs)
计算机系,及在美guo卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院交换学习,主要从事计
算神经科学与电脑人机接口研究。之前分别在帝guo理工及MA克斯普朗克智能系统研究
院( Max Planck Institute for Intelligent Systems)进行研习,现在主要在 EPFL G-lab研究
脊髓修复对运动功能康复及血压控制等课题。
本书章节具体作者情况如下表所示。
本书作者
作者
致谢
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如何阅读本书
董豪
第1章
莫元汉、董豪、Guo毅可
第2章
杨光、董豪
第3章
幺忠玮
第5章
王剑虹
第6章
袁航
第8章
第10章
董豪、吴超
第
11章
杨光、董豪
张敬卿
章
吴超、赵婧楠、种道涵
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