深度学习理论与实战：基础篇 azw3 网盘 高速 下载地址大全 免费

《深度学习理论与实战：基础篇》不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。 《深度学习理论与实战：基础篇》希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。 回顾人工智能几十年经历过的起起落落，希望对人工智能及深度学习感兴趣的读者通过本书的学习能够更加理性、更加全面地看待这个行业，理解人工智能尤其是深度学习的原理并应用，根据当前的技术现状合理地应用深度学习去改变人们的工作、生活和学习。

第 1 章 人工智能的基本概念 1 1.1 人工智能的发展历史 1 1.2 机器学习 4 1.3 常见的监督学习模型 8 1.4 衡量指标 16 1.5 损失函数 17 1.6 优化 18 1.7 过拟合 20 1.8 机器学习示例：线性回归 22 第 2 章 神经网络 27 2.1 手写数字识别问题 27 2.2 单个神经元和多层神经网络 30 2.3 用代码实战多层神经网络 33 2.4 多层神经网络构建代码解析 33 2.5 反向传播算法的推导 39 2.6 代码实现反向传播算法 47 2.7 为什么反向传播算法是一个高效的算法 50 2.8 优化技巧 50 第 3 章 卷积神经网络 59 3.1 卷积神经网络简介 59 3.2 局部感知域 59 3.3 特征映射 62 3.4 池化 63 3.5 构建完整的卷积神经网络 65 3.6 填充和步长 65 3.7 CNN 识别 MNIST 手写数字 66 3.8 CNN 模型识别 CIFAR¬10 图像 71 3.9 使用残差网络识别 MNIST 图像 92 第 4 章 循环神经网络 101 4.1 基本概念 101 4.2 RNN 的扩展 102 4.3 Word Embedding 简介 103 4.4 姓名分类 104 4.5 RNN 生成莎士比亚风格句子 114 4.6 机器翻译 123 4.7 汉语—英语翻译的批量训练 146 第 5 章 生成对抗网络 156 5.1 为什么研究生成模型 156 5.2 生成模型的原理以及 GAN 与其他生成模型的区别 159 5.3 GAN 的原理 165 5.4 深度卷积生成对抗网络 168 5.5 反卷积 168 5.6 DCGAN 实战 175 第 6 章 TensorFlow 196 6.1 TensorFlow 简介 196 6.2 Opitimizer 219 6.3 数据的处理和输入 226 6.4 常见网络结构 250 6.5 RNN 在 TensorFlow 中的实现 258 6.6 TensorBoard 276 6.7 高层 API 281 6.8 调试 309 6.9 TensorFlow Serving 316 第 7 章 PyTorch 343 7.1 基础知识 343 7.2 PyTorch 神经网络简介 350 7.3 训练一个分类器 354 7.4 使用 NumPy 实现三层神经网络 363 7.5 使用 Tensor 实现三层神经网络 364 7.6 使用 autograd 实现三层神经网络 365 7.7 使用自定义的 ReLU 函数 367 7.8 和 TensorFlow 的对比 369 7.9 使用 nn 模块实现三层神经网络 370 7.10 使用 optim 包 372 7.11 自定义 nn 模块 373 7.12 流程控制和参数共享 374 7.13 迁移学习示例 375 7.14 数据的加载和预处理 382 第 8 章 Keras 393 8.1 Keras 简介 393 8.2 Hello World 393 8.3 Sequential API 395 8.4 多分类 398 8.5 两分类 400 8.6 1D 卷积进行序列分类 400 8.7 多层 LSTM 序列分类 402 8.8 有状态的 LSTM 404 8.9 Functional API 405 8.10 判断两个数字是否是同一个数字 410 8.11 图片问答 411 8.12 视频问答 413

李理，毕业于北京大学，研究方向为自然语言处理，有十多年自然语言处理和人工智能研发经验，先后在去哪儿网、百度和出门问问等企业工作，从事过分布式爬虫、搜索引擎、广告系统，主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统。现在是环信人工智能研发中心的VP，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。目前他致力于语音识别、自然语言处理等人工智能技术在企业中的推广和落地，以提高企业服务的水平和效率。

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