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內(nèi)容簡介

　　《TensorFlow+PyTorch深度學(xué)習(xí)從算法到實戰(zhàn)》詳盡介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本原理與使用TensorFlow、PyTorch兩大主流框架的開發(fā)基礎(chǔ)知識和基本技術(shù)，并且展示了在圖像識別與文本生成實際問題中的應(yīng)用方法。同時考慮到程序員擅長JavaScript 的人員比熟悉Python 的人員更多的情況，特別增加了對于TensorFlow.js 的介紹。初學(xué)者面對深度學(xué)習(xí)望而卻步的主要原因是認(rèn)為入門門檻太高，需要較多的算法基礎(chǔ)訓(xùn)練。針對此問題，本書原創(chuàng)了5-4-6 學(xué)習(xí)模型提綱挈領(lǐng)地降低學(xué)習(xí)曲線，并通過將知識點和難點分散到代碼中的方式讓讀者以熟悉的方式迅速入門，并且為進(jìn)一步學(xué)習(xí)打下堅實的基礎(chǔ)。同時，本書也介紹了AutoML和深度強化學(xué)習(xí)等新技術(shù)，幫助讀者開闊眼界?！　禩ensorFlow+PyTorch深度學(xué)習(xí)從算法到實戰(zhàn)》內(nèi)容翔實，講解深入淺出，通俗易懂，配有大量的程序案例可供實操學(xué)習(xí)，既適合職場中經(jīng)驗豐富的開發(fā)人員學(xué)習(xí)，又可供計算機等相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生和其他科技人員參考，還可供算法理論相關(guān)的研究人員參考。

作者簡介

　　劉子瑛，畢業(yè)于清華大學(xué)軟件學(xué)院。曾在高通、摩托羅拉等公司長期從事移動技術(shù)開發(fā)工作，現(xiàn)在阿里巴巴集團(tuán)阿里云智能事業(yè)群從事智能互聯(lián)網(wǎng)汽車等相關(guān)研發(fā)工作。

圖書目錄

目錄
緒論?程序員為什么要學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)
0.1?工業(yè)革命級的技術(shù)紅利
0.2?中美兩國為機器學(xué)習(xí)作背書
0.3?從編程思維向數(shù)據(jù)思維的進(jìn)化
第1章?30分鐘環(huán)境搭建速成
1.1?使用Anaconda搭建開發(fā)環(huán)境
1.2?使用Python自帶的開發(fā)環(huán)境
1.3?從源代碼搭建開發(fā)環(huán)境
第2章?深度學(xué)習(xí)5-4-6速成法
2.1?計算圖模型與計算框架
2.2?五步法構(gòu)造基本模型
2.3?案例教程
2.4?5-4-6速成法學(xué)習(xí)PyTorch
2.5?5-4-6速成法學(xué)習(xí)TensorFlow
2.6?在TensorFlow中使用Keras
2.7?本章小結(jié)
第3章?張量與計算圖
3.1?0維張量：標(biāo)量
3.2?計算圖與流程控制
3.3?變量
第4章?向量與矩陣
4.1?1維張量：向量
4.2?2維張量：矩陣
4.3?n維：張量
第5章?高級矩陣編程
5.1?范數(shù)及其實現(xiàn)
5.2?跡運算
5.3?矩陣分解
第6章?優(yōu)化方法
6.1?梯度下降的基本原理
6.2?高維條件下的梯度下降
6.3?PyTorch和TensorFlow中的梯度計算
6.4?梯度下降案例教程
6.5?優(yōu)化方法進(jìn)階
第7章?深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
7.1?從回歸到分類
7.2?深度學(xué)習(xí)簡史
第8章?基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：卷積網(wǎng)絡(luò)
8.1?卷積的原理與計算
8.2?池化層
8.3?激活函數(shù)
8.4?AlexNet
第9章?卷積網(wǎng)絡(luò)圖像處理進(jìn)階
9.1?小卷積核改進(jìn)VGGNet
9.2?GoogLeNet
9.3?殘差網(wǎng)絡(luò)
9.4?目標(biāo)檢測
9.5?人臉識別
第10章?基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.1?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
10.2?實用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：LSTM
10.3?LSTM案例教程
10.4?實用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：GRU
10.5?雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
10.6?將隱藏狀態(tài)串聯(lián)起來
第11章?RNN在自然語言處理中的應(yīng)用
11.1?文本編碼：從獨熱編碼到詞向量
11.2?Char-RNN算法
11.3?Char-RNN的訓(xùn)練
11.4?Char-RNN的預(yù)測推理
11.5?Char-RNN完整模型
第12章?用JavaScript進(jìn)行TensorFlow編程
12.1?TensorFlow.js的簡介和安裝
12.2?TensorFlow.js的張量操作
12.3?TensorFlow.js的常用運算
12.4?激活函數(shù)
12.5?TensorFlow.js變量
12.6?TensorFlow.js神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程
12.7?TensorFlow.js實現(xiàn)完整模型
12.8?TensorFlow.js的后端接口
第13章?高級編程
13.1?GPU加速
13.2?生成對抗網(wǎng)絡(luò)
13.3?Attention機制
13.4?多任務(wù)學(xué)習(xí)
第14章?超越深度學(xué)習(xí)
14.1?自動機器學(xué)習(xí)AutoML
14.2?Autokeras
14.3?Windows Subsystem for Linux
14.4?強化學(xué)習(xí)
14.5?強化學(xué)習(xí)編程
14.6?下一步的學(xué)習(xí)方法