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內(nèi)容簡介

　　深度學習如今已經(jīng)成為了科技領域*炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，了解機器學習和深度學習的基礎理論，并學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的線性回歸和logistic回歸，深度學習的優(yōu)化方法，多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡以及生成對抗網(wǎng)絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，了解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，*后通過實戰(zhàn)了解*前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

作者簡介

　　廖星宇，目前就讀于中國科學技術大學應用數(shù)學系，獲得國家一等獎學金。在個人博客、知乎等平臺上發(fā)布多篇關于深度學習的文章，具有一定的閱讀量和人氣。

圖書目錄

第1 章深度學習介紹1
1．1 人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．2 數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與深度學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
1．2．1 數(shù)據(jù)挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．2 機器學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．3 深度學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4
1．3 學習資源與建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8
第2 章深度學習框架11
2．1 深度學習框架介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2．2 PyTorch 介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．1 什么是PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．2 為何要使用PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
2．3 配置PyTorch 深度學習環(huán)境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．1 操作系統(tǒng)的選擇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．2 Python 開發(fā)環(huán)境的安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 16
2．3．3 PyTorch 的安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 18
第3 章多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡24
3．1 熱身：PyTorch 基礎．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．1 Tensor（張量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．2 Variable（變量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
3．1．3 Dataset（數(shù)據(jù)集）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 28
3．1．4 nn．Module（模組）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
3．1．5 torch．optim（優(yōu)化）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
3．1．6 模型的保存和加載．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
3．2 線性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．2 一維線性回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 33
3．2．3 多維線性回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
3．2．4 一維線性回歸的代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 35
3．2．5 多項式回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
3．3 分類問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．2 Logistic 起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．3 Logistic 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．4 二分類的Logistic 回歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 43
3．3．5 模型的參數(shù)估計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 44
3．3．6 Logistic 回歸的代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 45
3．4 簡單的多層全連接前向網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．1 模擬神經(jīng)元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．2 單層神經(jīng)網(wǎng)絡的分類器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 50
3．4．3 激活函數(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 51
3．4．4 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 54
3．4．5 模型的表示能力與容量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 55
3．5 深度學習的基石：反向傳播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．1 鏈式法則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．2 反向傳播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．5．3 Sigmoid 函數(shù)舉例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．6 各種優(yōu)化算法的變式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．1 梯度下降法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．2 梯度下降法的變式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 62
3．7 處理數(shù)據(jù)和訓練模型的技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．1 數(shù)據(jù)預處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．2 權重初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 66
3．7．3 防止過擬合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 67
3．8 多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)MNIST 手寫數(shù)字分類．．．．．．．．．．．．．． 69
3．8．1 簡單的三層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．2 添加激活函數(shù)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．3 添加批標準化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
3．8．4 訓練網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
第4 章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡76
4．1 主要任務及起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 76
4．2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 77
4．2．1 卷積層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 80
4．2．2 池化層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 84
4．2．3 全連接層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．2．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．3 PyTorch 卷積模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．1 卷積層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．2 池化層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 88
4．3．3 提取層結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 90
4．3．4 如何提取參數(shù)及自定義初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 91
4．4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 92
4．4．1 LeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 93
4．4．2 AlexNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 94
4．4．3 VGGNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 95
4．4．4 GoogLeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 98
4．4．5 ResNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 100
4．5 再實現(xiàn)MNIST 手寫數(shù)字分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 103
4．6 圖像增強的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 105
4．7 實現(xiàn)cifar10 分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 107
第5 章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡111
5．1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 111
5．1．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．3 存在的問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 115
5．2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的變式：LSTM 與GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．1 LSTM ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．2 GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 119
5．2．3 收斂性問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 120
5．3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的PyTorch 實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．1 PyTorch 的循環(huán)網(wǎng)絡模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．2 實例介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 127
5．4 自然語言處理的應用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．1 詞嵌入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．2 詞嵌入的PyTorch 實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．3 N Gram 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．4 單詞預測的PyTorch 實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 134
5．4．5 詞性判斷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 136
5．4．6 詞性判斷的PyTorch 實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 137
5．5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的更多應用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．1 Many to one ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．2 Many to Many（shorter）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．3 Seq2seq ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．4 CNN+RNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 142
第6 章生成對抗網(wǎng)絡144
6．1 生成模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 144
6．1．1 自動編碼器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 145
6．1．2 變分自動編碼器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 150
6．2 生成對抗網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．1 何為生成對抗網(wǎng)絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．2 生成對抗網(wǎng)絡的數(shù)學原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 160
6．3 Improving GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．1 Wasserstein GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．2 Improving WGAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 167
6．4 應用介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．1 Conditional GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．2 Cycle GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 170
第7 章深度學習實戰(zhàn)173
7．1 實例一――貓狗大戰(zhàn)：運用預訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行特征提取與預測． 173
7．1．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．3 代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 177
7．1．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 183
7．2 實例二――Deep Dream：探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡眼中的世界．．．．．．．．． 183
7．2．1 原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 184
7．2．2 預備知識：backward ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
7．2．3 代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 190
7．2．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 195
7．3 實例三――Neural-Style：使用PyTorch 進行風格遷移．．．．．．．．．．． 196
7．3．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 196
7．3．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
7．3．3 代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 199
7．3．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 205
7．4 實例四――Seq2seq：通過RNN 實現(xiàn)簡單的Neural Machine Translation ． 205
7．4．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．3 代碼實現(xiàn)．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 209
7．4．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 221