AlphaGo如何戰(zhàn)勝人類圍棋大師：智能硬件TensorFlow實踐

第1章機器智能的發(fā)展1

1.1機器智能1

1.1.1機器智能的定義1

1.1.2機器智能的分類1

1.2深度學(xué)習(xí)2

1.2.1機器智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法2

1.2.2人工神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3

1.2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興4

1.3機器學(xué)習(xí)5

1.3.1機器學(xué)習(xí)的基本原理5

1.3.2機器學(xué)習(xí)泛化能力6

1.3.3大數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)6

參考文獻7

第2章深度學(xué)習(xí)8

2.1深度學(xué)習(xí)的原理8

2.1.1人工神經(jīng)元8

2.1.2多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10

2.1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練11

2.2典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)15

2.2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15

2.2.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17

2.2.3長短時記憶循環(huán)網(wǎng)絡(luò)18

2.2.4門控循環(huán)單元循環(huán)網(wǎng)絡(luò)19

2.3機器感知21

2.3.1語音識別21

2.3.2計算機視覺25

2.4深度學(xué)習(xí)實踐26

2.4.1建模工具26

2.4.2軟硬件工具26

2.5小結(jié)28

參考文獻28

第3章強 化 學(xué) 習(xí)30

3.1強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)30

3.1.1強化學(xué)習(xí)概述30

3.1.2深度強化學(xué)習(xí)32

3.1.3強化學(xué)習(xí)框架35

3.2計算機圍棋36

3.2.1圍棋游戲36

3.2.2蒙特卡洛樹搜索37

3.2.3基于卷積網(wǎng)絡(luò)的圍棋程序43

3.3阿爾法圍棋的原理43

3.3.1阿爾法圍棋團隊44

3.3.2深度卷積網(wǎng)絡(luò)44

3.3.3結(jié)合策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)的蒙特卡洛樹搜索46

3.3.4阿爾法圍棋技術(shù)總結(jié)48

3.4小結(jié)49

參考文獻49

第4章TensorFlow簡介51

4.1TensorFlow 51

4.2TensorFlow使用53

4.2.1TensorFlow起步53

4.2.2Tensor Flow 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)53

4.2.3TensorFlow的工作流程54

4.3Tensor運算54

4.4導(dǎo)入實驗數(shù)據(jù)55

4.4.1NumpyArray方法56

4.4.2TensorFlow組件方法57

4.4.3TensorFlow示例58

4.5TensorBoard示例59

4.6小結(jié)61

參考文獻61

第5章Keras簡介62

5.1Keras62

5.2Keras組織結(jié)構(gòu)63

5.2.1Models63

5.2.2Core Layers63

5.2.3Layers63

5.2.4Activations63

5.2.5Optimizers64

5.3Keras實踐64

5.3.1Keras安裝64

5.3.2Keras使用65

5.4小結(jié)66

參考文獻66

第6章聲控智能1——預(yù)處理與訓(xùn)練67

6.1聲控智能67

6.1.1語音指令67

6.1.2語音時頻譜圖68

6.1.3語音文件錄音68

6.2實驗過程69

6.2.1語音數(shù)據(jù)預(yù)處理69

6.2.2語音識別網(wǎng)絡(luò)70

6.2.3TensorFlow/Keras的使用73

6.3小結(jié)76

參考文獻77

第7章聲控智能2——部署78

7.1網(wǎng)站端——在線推斷78

7.1.1云知音網(wǎng)站功能78

7.1.2Flask 網(wǎng)站搭建79

7.1.3Flask+Keras實現(xiàn)80

7.2移動端——離線推斷81

7.2.1移動端的網(wǎng)絡(luò)模型文件81

7.2.2安卓平臺的TensorFlow庫生成85

7.2.3安卓應(yīng)用的TensorFlow庫調(diào)用88

7.2.4安卓應(yīng)用的錄音功能調(diào)用89

7.2.5快速集成開發(fā)91

7.3小結(jié)93

參考文獻94

第8章PYNQ語音識別95

8.1PYNQ95

8.1.1PYNQ簡介95

8.1.2PYNQZ1開發(fā)板95

8.1.3Jupyter Notebook 97

8.2實驗設(shè)計97

8.2.1PYNQ設(shè)置97

8.2.2服務(wù)器端設(shè)置99

8.3實驗過程101

8.3.1AudioInput101

8.3.2傳送云端105

參考文獻106

第9章TX1視覺對象檢測107

9.1英偉達Jetson TX1107

9.2YOLO算法107

9.2.1YOLO算法107

9.2.2YOLOv2算法110

9.2.3YOLO的TX1實踐112

9.3SSD算法113

9.3.1SSD算法介紹113

9.3.2SSD的TX1實踐113

參考文獻115

后記116

附錄APython和TensorFlow操作基礎(chǔ)117A.1Python實踐基礎(chǔ)117

A.2TensorFlow實踐基礎(chǔ)120