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文件名:  白话深度学习与TensorFlow.pdf
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序
前言
基础篇
第1章机器学习是什么 2
1.1聚类 4
1.2回归 5
1.3分类 8
1.4综合应用 10
1.5小结 14
第2章深度学习是什么 15
2.1神经网络是什么 15
2.1.1神经元 16
2.1.2激励函数 19
2.1.3神经网络 24
2.2深度神经网络 25
2.3深度学习为什么这么强 28
2.3.1不用再提取特征 28
2.3.2处理线性不可分 29
2.4深度学习应用 30
2.4.1围棋机器人——AlphaGo 30
2.4.2被教坏的少女——Tai.ai 32
2.4.3本田公司的大宝贝——
ASIMO 33
2.5小结 37
第3章TensorFlow框架特性与安装 38
3.1简介 38
3.2与其他框架的对比 39
3.3其他特点 40
3.4如何选择好的框架 44
3.5安装TensorFlow 45
3.6小结 46
原理与实践篇
第4章前馈神经网络 50
4.1网络结构 50
4.2线性回归的训练 51
4.3神经网络的训练 75
4.4小结 79
第5章手写板功能 81
5.1MNIST介绍 81
5.2使用TensorFlow完成实验 86
5.3神经网络为什么那么强 92
5.3.1处理线性不可分 93
5.3.2挑战“与或非” 95
5.3.3丰富的VC——强大的空间
划分能力 98
5.4验证集、测试集与防止过拟合 99
5.5小结 102
第6章卷积神经网络 103
6.1与全连接网络的对比 103
6.2卷积是什么 104
6.3卷积核 106
6.4卷积层其他参数 108
6.5池化层 109
6.6典型CNN网络 110
6.7图片识别 114
6.8输出层激励函数——SOFTMAX 116
6.8.1SOFTMAX 116
6.8.2交叉熵 117
6.9小试牛刀——卷积网络做图片分类 124
6.10小结 138
第7章综合问题 139
7.1并行计算 139
7.2随机梯度下降 142
7.3梯度消失问题 144
7.4归一化 147
7.5参数初始化问题 149
7.6正则化 151
7.7其他超参数 155
7.8不唯一的模型 156
7.9DropOut 157
7.10小结 158
第8章循环神经网络 159
8.1隐马尔可夫模型 159
8.2RNN和BPTT算法 163
8.2.1结构 163
8.2.2训练过程 163
8.2.3艰难的误差传递 165
8.3LSTM算法 167
8.4应用场景 171
8.5实践案例——自动文本生成 174
8.5.1RNN工程代码解读 174
8.5.2利用RNN学习莎士比亚剧本 183
8.5.3利用RNN学习维基百科 184
8.6实践案例——聊天机器人 185
8.7小结 196
扩展篇
第9章深度残差网络 198
9.1应用场景 198
9.2结构解释与数学推导 200
9.3拓扑解释 205
9.4Github示例 207
9.5小结 207
第10章受限玻尔兹曼机 209
10.1结构 209
10.2逻辑回归 210
10.3最大似然度 212
10.4最大似然度示例 214
10.5损失函数 215
10.6应用场景 216
10.7小结 216
第11章强化学习 217
11.1模型核心 218
11.2马尔可夫决策过程 219
11.2.1用游戏开刀 221
11.2.2准备工作 223
11.2.3训练过程 224
11.2.4问题 226
11.2.5Q-Learning算法 228
11.3深度学习中的Q-Learning——DQN 231
11.3.1OpenAI Gym 234
11.3.2Atari游戏 237
11.4小结 238
第12章对抗学习 239
12.1目的 239
12.2训练模式 240
12.2.1二元极小极大博弈 240
12.2.2训练 242
12.3CGAN 244
12.4DCGAN 247
12.5小结 252
第13章有趣的深度学习应用 254
13.1人脸识别 254
13.2作诗姬 259
13.3梵高附体 264
13.3.1网络结构 265
13.3.2内容损失 268
13.3.3风格损失 270
13.3.4系数比例 271
13.3.5代码分析 272
13.4小结 279
附录AVMware Workstation的安装 280
附录BUbuntu虚拟机的安装 284
附录CPython语言简介 290
附录D安装Theano 296
附录E安装Keras 297
附录F安装CUDA 298
参考文献 303


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