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深度学习图解:人工智能的可视化交互式指南

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描述

  • 版权2020
  • 页:416
  • 版本:1
  • 电子书(水印)
  • ISBN-10: 0-13-511687-2
  • ISBN-13: 978-0-13-511687-6

“作者清晰的视觉风格提供了一个全面的视角,让人们了解人工神经网络目前的可能性,以及即将到来的魔力。”
- - - - - -蒂姆·厄本,《等等,为什么?
完全实用,有见地的现代深度学习指南

深度学习正在改变软件,促进强大的新人工智能功能,并推动前所未有的算法性能。深度学习图解是独特的直觉,并提供了一个完整的介绍学科的技术。它包含了全彩图形和易于理解的代码,消除了构建深度学习模型的复杂性,使主题平易近人,学习起来很有趣。

世界级的讲师和实践者Jon krohn通过Grant Beyleveld的富有远见的内容和agla bassens的漂亮插图,提出了直接的类比来解释深度学习是什么,为什么它变得如此受欢迎,以及它与其他机器学习方法的关系。Krohn为开发人员、数据科学家、研究人员、分析师和想要开始应用它的学生创建了一个实用的参考和教程。他在随附的Jupyter笔记本中用实际操作的Python代码阐明了理论。为了帮助你快速进步,他专注于多功能深度学习库Keras,以灵活地构建高效的TensorFlow模型;PyTorch,一个领先的替代库,也被介绍。

您将获得对所有主要深度学习方法及其在从机器视觉和自然语言处理到图像生成和游戏算法等应用中的应用的实用理解。
  • 了解深度学习系统的独特之处,以及对从业者的影响
  • 探索使深度学习模型更容易构建、使用和改进的新工具
  • 掌握基本理论:人工神经元、训练、优化、卷积网络、循环网络、生成对抗网络(GANs)、深度强化学习等
  • 通过构建交互式深度学习应用程序,并推进您自己的人工智能项目
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临时演员

作者的网站

请访问作者的网站deeplearningillustrated.com

示例内容

目录表

第十九数据
表29
例子第29
前言时
前言第45
确认xxxix
作者简介


第一部分:深度学习介绍

第1章:生物与机器视觉

生物视觉3
机器视觉8
TensorFlow Playground
快,画!19
总结19

第二章:人类和机器语言
自然语言的深度学习
处理21
语言的计算表示
人类自然语言的要素
Google Duplex 35
总结37

第三章:机器艺术
通宵狂饮
假人脸的算法
风格转换:将照片转换为莫奈(反之亦然
让你自己的草图逼真
从文本中创建逼真的图像
基于深度学习的图像处理
总结48

第四章:游戏机器
深度学习、人工智能和其他野兽
机器学习问题的三大类
深度强化学习56
电子游戏57
棋盘游戏59
对象的操作67
流行的深度强化学习环境
ai71的三种类型
72年总结

第二部分:基本理论说明

第五章:(代码)超前(理论)

马75
先决条件75
安装76
克拉斯的浅层网络
84年总结

第六章:人工神经元探测热狗
生物神经解剖学101
感知机86
现代神经元和激活函数[j]
选择神经元96
96年总结
关键概念97

第七章:人工神经网络
输入层99
致密层99
一个检测热狗的密集网络
快餐分类网络的Softmax层[j]
重新审视我们的浅层网络
110年总结
关键概念110

第8章:训练深度网络
成本函数111
优化:学习最小化成本
反向传播124年
调整隐藏层计数和神经元
数125
Keras中的一个中间网
129年总结
关键概念130

第九章:改进深度网络
权重初始化131
不稳定梯度137
模型泛化(避免过拟合
花式优化器145
中的深度神经网络
Keras 147
149年回归
TensorBoard 152
154年总结
关键概念155

第三部分:深度学习的交互式应用

第十章:机器视觉

卷积神经网络
池化层169
在Keras的LeNet-5
AlexNet和VGGNet在Keras 176
残余网络179
机器视觉的应用
193年总结
关键概念193

第十一章:自然语言处理
自然语言数据预处理
创建单词嵌入与word2vec 206
ROC曲线下的面积
自然语言分类与熟悉网络222
为顺序数据设计的网络
非顺序架构:Keras功能性API
256年总结
关键概念257

第12章:生成对抗网络
基本GAN理论259
快,画!数据集263
鉴别器网络
发电机网络269
《对抗网络
GAN培训275
281年总结
关键概念282

第13章:深度强化学习
强化学习的基本理论
深度q -学习网络的基本理论[j]
定义DQN Agent 293
与OpenAI健身环境互动
用SLM进行超参数优化
超越dqn306的特工
308年总结
关键概念309

第四部分:你和ai311

第十四章:推进你自己的深度学习项目

深度学习项目的思路
进一步项目的资源
建模过程,包括超参数调优
深度学习库321
软件2.0 324
接近人工智能326
328年总结

第五部分:附录331

附录A:形式化神经网络符号333

附录B:反向传播

附录C: PyTorch 339

PyTorch的特性
PyTorch在实践中的应用

指数345

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最后更新:2020年11月17日