深度学习案例精粹

本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术，并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念，然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型，以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类，如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题，最后讨论了高级的深度学习模型，如生成对抗网络及其应用。

第 1章 数据科学——鸟瞰全景 1 1．1　通过示例了解数据科学　2 1．2　设计数据科学算法的流程　7 1．2．1　数据预处理　8 1．2．2　特征选择　8 1．2．3　模型选择　9 1．2．4　学习过程　9 1．2．5　评估模型　9 1．3　开始学习　10 1．4　实现鱼类识别/检测模型　12 1．4．1　知识库/数据集　12 1．4．2　数据分析预处理　14 1．4．3　搭建模型　17 1．5　不同学习类型　22 1．5．1　监督学习　22 1．5．2　无监督学习　23 1．5．3　半监督学习　24 1．5．4　强化学习　24 1．6　数据量和行业需求　25 1．7　总结　25 第　2章 数据建模实战——“泰坦尼克号”示例　27 2．1　线性回归模型　27 2．1．1　原因　28 2．1．2　广告—— 一个财务方面的例子　28 2．2　线性分类模型　36 2．3　“泰坦尼克号”示例——建立和训练模型　38 2．3．1　数据处理和可视化　39 2．3．2　数据分析——监督机器学习　44 2．4　不同类型的误差解析　47 2．5　表现（训练集）误差　47 2．6　泛化/真实误差　48 2．7　总结　48 第3章　特征工程与模型复杂性——重温“泰坦尼克号”示例　49 3．1　特征工程　49 3．1．1　特征工程的类型　50 3．1．2　重温“泰坦尼克号”示例　51 3．2　维度灾难　62 3．3　重温“泰坦尼克号”示例——融会贯通　64 3．4　偏差-方差分解　78 3．5　学习可见性　80 3．6　总结　80 第4章　TensorFlow入门实战　82 4．1　安装TensorFlow　82 4．1．1　在Ubuntu 16．04系统上安装GPU版的TensorFlow　83 4．1．2　在Ubuntu 16．04系统上安装CPU版的TensorFlow　86 4．1．3　在Mac OS X上安装CPU版的TensorFlow　88 4．1．4　在Windows系统上安装CPU/GPU版的TensorFlow　88 4．2　TensorFlow运行环境　89 4．3　计算图　90 4．4　TensorFlow中的数据类型、变量、占位符　91 4．4．1　变量　91 4．4．2　占位符　92 4．4．3　数学运算　92 4．5　获取TensorFlow的输出　94 4．6　TensorBoard——可视化学习过程　95 4．7　总结　101 第5章　TensorFlow基础示例实战　102 5．1　神经元的结构　102 5．2　激活函数　104 5．2．1　sigmoid　105 5．2．2　tanh　105 5．2．3　ReLU　105 5．3　前馈神经网络　106 5．4　需要多层网络的原因　107 5．4．1　训练MLP——反向传播算法　108 5．4．2　前馈传播　109 5．4．3　反向传播和权值更新　110 5．5　TensorFlow术语回顾　110 5．5．1　使用Tensorflow定义多维数组　112 5．5．2　为什么使用张量　114 5．5．3　变量　115 5．5．4　占位符　116 5．5．5　操作　117 5．6　构建与训练线性回归模型　118 5．7　构建与训练逻辑回归模型　123 5．8　总结　130 第6章　深度前馈神经网络——实现数字分类　131 6．1　隐藏单元与架构设计　131 6．2　MNIST数据集分析　133 6．3　数字分类——构建与训练模型　135 6．3．1　分析数据　137 6．3．2　构建模型　140 6．3．3　训练模型　144 6．4　总结　148 第7章　卷积神经网络　149 7．1　卷积运算　149 7．2　动机　152 7．3　CNN的不同层　153 7．3．1　输入层　153 7．3．2　卷积步骤　154 7．3．3　引入非线性　155 7．3．4　池化步骤　156 7．3．5　全连接层　157 7．4　CNN基础示例——MNIST手写数字分类　159 7．4．1　构建模型　162 7．4．2　训练模型　167 7．5　总结　174 第8章　目标检测——CIFAR-10示例　175 8．1　目标检测　175 8．2　CIFAR-10目标图像检测——构建与训练模型　176 8．2．1　使用软件包　176 8．2．2　加载CIFAR-10数据集　177 8．2．3　数据分析与预处理　178 8．2．4　建立网络　183 8．2．5　训练模型　186 8．2．6　测试模型　191 8．3　总结　195 第9章　目标检测——CNN迁移学习　196 9．1　迁移学习　196 9．1．1　迁移学习背后的直觉　197 9．1．2　传统机器学习与迁移学习之间的不同　198 9．2　CIFAR-10目标检测——回顾　199 9．2．1　解决方案大纲　199 9．2．2　加载和探索CIFAR-10数据集　200 9．2．3　inception模型迁移值　204 9．2．4　迁移值分析　207 9．2．5　模型构建与训练　211 9．3　总结　219 第　10章 循环神经网络——语言模型　220 10．1　RNN的直观解释　220 10．1．1　RNN的架构　221 10．1．2　RNN的示例　222 10．1．3　梯度消失问题　224 10．1．4　长期依赖问题　225 10．2　LSTM网络　226 10．3　语言模型的实现　227 10．3．1　生成训练的最小批　230 10．3．2　构建模型　232 10．3．3　训练模型　238 10．4　总结　243 第　11章 表示学习——实现词嵌入　244 11．1　表示学习简介　244 11．2　Word2Vec　245 11．3　skip-gram架构的一个实际例子　248 11．4　实现skip-gram Word2Vec　250 11．4．1　数据分析与预处理　251 11．4．2　构建模型　257 11．4．3　训练模型　259 11．5　总结　264 第　12章 神经网络在情感分析中的应用　265 12．1　常用的情感分析模型　265 12．1．1　RNN——情感分析背景　267 12．1．2　梯度爆炸与梯度消失——回顾　269 12．2　情感分析——模型实现　270 12．2．1　Keras　270 12．2．2　数据分析与预处理　271 12．2．3　构建模型　282 12．2．4　模型训练和结果分析　284 12．3　总结　288 第　13章 自动编码器——特征提取和降噪　289 13．1　自动编码器简介　289 13．2　自动编码器的示例　290 13．3　自动编码器架构　291 13．4　压缩MNIST数据集　292 13．4．1　MNIST数据集　292 13．4．2　构建模型　293 13．4．3　训练模型　295 13．5　卷积自动编码器　297 13．5．1　数据集　297 13．5．2　构建模型　299 13．5．3　训练模型　301 13．6　降噪自动编码器　304 13．6．1　构建模型　305 13．6．2　训练模型　307 13．7　自动编码器的应用　310 13．7．1　图像着色　310 13．7．2　更多的应用　311 13．8　总结　311 第　14章 生成对抗网络　312 14．1　直观介绍　312 14．2　GAN的简单实现　313 14．2．1　模型输入　315 14．2．2　变量作用域　316 14．2．3　Leaky ReLU　316 14．2．4　生成器　317 14．2．5　判别器　318 14．2．6　构建GAN网络　319 14．2．7　训练模型　322 14．2．8　从生成器中采样　327 14．3　总结　328 第　15章 面部生成与标签缺失处理　329 15．1　面部生成　329 15．1．1　获取数据　330 15．1．2　探讨数据集　331 15．1．3　构建模型　332 15．2　用生成对抗网络进行半监督学习　340 15．2．1　直观解释　340 15．2．2　数据分析与预处理　341 15．2．3　构建模型　345 15．3　总结　359 附录A　实现鱼类识别　360

艾哈迈德·曼肖伊（Ahmed Menshawy）是爱尔兰都柏林三一学院的研究工程师。他在机器学习和自然语言处理领域拥有超过5年的工作经验，并拥有计算机科学硕士学位。他曾在埃及开罗阿勒旺大学（Helwan University）计算机科学系做教学助理，负责机器学习和自然语言处理课程，如机器学习、图像处理等，并参与设计了阿拉伯文字到语音的系统。此外，他还是埃及的IST Networks工业研发实验室的机器学习专家。

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  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-09 08:07:50