深度學習原理與應用

定　價：￥98.00

作　者：	周中元等著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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京東 (￥98.00)

ISBN：	9787121404214	出版時間：	2021-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	288	字數：

內容簡介

　　本書系統(tǒng)性地介紹了深度學習的原理、關鍵技術及相關應用，首先從基本概念、必備的線性代數、微積分、概率統(tǒng)計等數學知識等入手，這些預備知識可幫助讀者更好地理解深度學習技術。接著對深度學習方法和技術進行了詳細介紹，包括卷積神經網絡、反饋神經網絡、循環(huán)神經網絡、生成對抗網絡等，針對每個技術都力圖用簡單易懂的語言、詳盡的公式推導說明和生動的圖形展示知識點，并附上應用樣例，便于讀者將概念、原理、公式和應用融會貫通。本書還考慮到初學者盡快入門的需求，對深度學習開發(fā)工具和處理技巧進行了細致的梳理和總結。最后本書對深度學習應用前景、發(fā)展趨勢、未來研究趨勢等進行了分析，具有一定前瞻性。本書涵蓋了大量深度學習的技術細節(jié)，適用于不同層次的讀者。

作者簡介

　　1984年畢業(yè)于南京大學數學系，曾任中國電科第二十八研究所副所長、中國電科通信事業(yè)部副總經理、中國司法大數據研究院總經理等職，主持和參加研制了十余項重大工程。獲電子部科學技術進步一等獎1項，中國電子科技集團公司科學技術獎特等獎2項，中國電子科技集團公司科學技術獎一等獎3項。2005年獲江蘇省有突出貢獻的中青年專家稱號。發(fā)表論文20余篇，獲發(fā)明專利1項，受理發(fā)明申請專利2項，出版學術專著1部，國家電子行業(yè)標準1部。

圖書目錄

目錄
第1章深度學習概述\t1
1．1 什么是深度學習\t1
1．2 為什么會出現(xiàn)深度學習\t6
1．3 深度學習方法的分類\t8
1．4 人工神經網絡的發(fā)展簡史\t9
思考題\t15
第2章必備的數學知識\t16
2．1 線性代數\t16
2．1．1 矩陣\t16
2．1．2 向量\t21
2．2 微積分\t22
2．2．1 微分\t22
2．2．2 積分\t26
2．3 概率統(tǒng)計\t27
2．3．1 隨機事件\t27
2．3．2 概率的定義\t28
2．3．3 條件概率和貝葉斯公式\t28
2．3．4 常用概率模型\t29
2．3．5 隨機變量與概率分布\t30
2．3．6 隨機變量的數字特征\t31
2．3．7 典型的概率分布\t33
2．3．8 統(tǒng)計與概率\t36
2．3．9 樣本與總體\t37
2．3．10 統(tǒng)計量與抽樣分布\t37
2．3．11 參數估計\t38
第3章神經網絡\t40
3．1 生物神經元\t40
3．2 M-P模型\t41
3．3 前饋神經網絡\t42
3．4 感知器\t43
3．4．1 單層感知器\t43
3．4．2 多層感知器\t45
3．5 神經網絡的學習\t46
3．5．1 數據驅動\t46
3．5．2 損失函數\t47
3．5．3 激活函數\t50
3．5．4 似然函數\t55
3．5．5 梯度與梯度下降法\t58
3．5．6 學習率\t61
3．5．7 學習規(guī)則\t62
3．6 誤差反向傳播算法\t63
3．7 隨機梯度下降法\t69
3．8 神經網絡學習算法的基本步驟\t70
思考題\t71
第4章卷積神經網絡\t72
4．1 卷積神經網絡的結構\t72
4．2 輸入層\t76
4．3 卷積層\t76
4．4 池化層\t82
4．5 全連接層\t84
4．6 輸出層\t84
4．7 卷積神經網絡的訓練方法\t85
4．8 卷積神經網絡的可視化\t88
4．8．1 特征圖可視化\t88
4．8．2 卷積核可視化\t94
4．8．3 類激活圖可視化\t97
4．8．4 可視化工具（Deep Visualization Toolbox）\t98
4．9 典型的卷積神經網絡\t99
4．9．1 LeNet神經網絡\t99
4．9．2 AlexNet\t103
4．9．3 VGGNet\t104
4．9．4 GoogLeNet\t106
4．9．5 ResNet\t108
4．9．6 基于AlexNet的人臉識別\t108
思考題\t118
第5章反饋神經網絡\t119
5．1 Hopfield神經網絡\t119
5．2 離散型Hopfield神經網絡\t121
5．2．1 離散型Hopfield神經網絡的結構\t121
5．2．2 離散型Hopfield神經網絡的狀態(tài)變化規(guī)律\t122
5．2．3 離散型Hopfield神經網絡的穩(wěn)態(tài)判別函數\t123
5．2．4 離散型Hopfield神經網絡的聯(lián)想記憶\t126
5．2．5 離散型Hopfield神經網絡的模式識別例子\t127
5．2．6 離散型Hopfield神經網絡的權重設置\t128
5．2．7 離散型Hopfield神經網絡的不足\t130
5．3 連續(xù)型Hopfield神經網絡\t131
5．3．1 連續(xù)型Hopfield神經網絡結構及其穩(wěn)定性分析\t131
5．3．2 連續(xù)型Hopfield神經網絡解決旅行商問題\t133
5．4 玻爾茲曼機\t135
5．3 受限玻爾茲曼機\t141
5．4 對比散度算法\t146
5．5 深度信念網絡\t148
思考題\t150
第6章自編碼器\t151
6．1 自編碼器\t151
6．2 降噪自編碼器\t153
6．3 稀疏自編碼器\t155
6．4 棧式自編碼器\t156
6．5 變分自編碼器\t158
思考題\t161
第7章循環(huán)神經網絡\t162
7．1 循環(huán)神經網絡概述\t162
7．2 隱馬爾可夫鏈\t163
7．3 循環(huán)神經網絡架構\t164
7．4 LSTM\t166
7．4．1 基于LSTM預測彩票\t170
7．4．2 基于LSTM生成古詩詞\t180
思考題\t188
第8章生成對抗網絡\t189
8．1 生成對抗網絡概述\t189
8．2 生成對抗網絡\t190
8．3 條件生成對抗網絡\t193
8．4 深度對抗生成網絡\t195
8．5 基于DCGAN生成人臉圖片\t196
8．5．1 準備數據集\t196
8．5．2 構建模型\t197
思考題\t204
第9章學習有關的處理技巧\t205
9．1 訓練樣本\t205
9．2 數據預處理\t206
9．3 Dropout與DropConnect\t209
9．4 正則化\t212
9．5 權重的初值設置\t213
思考題\t214
第10章深度學習開發(fā)工具\t215
10．1 TensorFlow\t215
10．1．1 安裝TensorFlow\t216
10．1．2 TensorFlow運行環(huán)境\t217
10．1．3 TensorFlow基本要素\t218
10．1．4 TensorFlow運行原理\t219
10．1．5 TensorFlow編程識別手寫數字實例\t221
10．1．6 TensorBoard可視化工具\t225
10．2 Caffe\t226
10．2．1 Caffe的安裝\t228
10．2．2 Caffe的應用實例\t231
思考題\t232
第11章自動化機器學習\t233
11．1 AutoML簡介\t234
11．2 AutoML與傳統(tǒng)方法的對比\t234
11．3 現(xiàn)有AutoML平臺產品\t235
11．3．1 谷歌Cloud AutoML\t235
11．3．2 百度EasyDL\t235
11．3．3 阿里云PAI\t238
第12章深度學習的未來\t242
12．1 物體識別\t242
12．2 物體檢測\t243
12．3 圖像分割\t251
12．4 回歸問題\t253
12．4．1 人體姿態(tài)估計\t253
12．4．2 面部器官檢測\t255
12．5 圖像標注生成\t255
12．6 圖像風格變換\t257
12．7 自動駕駛\t258
12．8 強化學習\t259
12．9 深度學習的最新應用\t260
12．9．1 AlphaGo圍棋機器人\t260
12．9．2 人機對話\t262
12．9．3 視頻換臉\t263
12．9．4 無人機自動控制\t265
12．9．5 機器人行動協(xié)同\t267
12．9．6 醫(yī)療自動診斷\t269
12．10 深度學習的發(fā)展趨勢分析\t271
12．10．1 深度學習技術現(xiàn)狀\t271
12．10．2 深度學習發(fā)展趨勢\t271
參考答案\t273
參考文獻\t277