深度学习架构与实践

作者: 鲁远耀　编著

11.22万字96人正在读

已完结现代当代当代文学

目录 (148章)

倒序

正文

001 .1.1 人工智能：从概念提出到走向繁荣 002 .1.2 机器学习：一种实现人工智能的方法 003 .1.3 深度学习：一种实现机器学习的技术 004 .1.4 人工智能、机器学习和深度学习的关系 005 .2.1 深度学习的发展历史 006 .2.2 深度学习的研究现状 007 .3.1 深度学习的基本内容 008 .3.2 深度学习的理论基础 009 .4.1 深度学习的发展趋势 010 .4.2 深度学习的未来 011 .1 线性代数 012 .1.1 标量、向量、矩阵和张量 013 .1.2 矩阵和向量相乘 014 .1.3 单位矩阵和逆矩阵 015 .1.4 线性相关和生成子空间 016 .1.5 范数 017 .1.6 特殊类型的矩阵和向量 018 .1.7 特征分解 019 .1.8 奇异值分解 020 .1.9 Moore-Penrose伪逆 021 .1.10 迹运算 022 .1.11 行列式 023 .1.12 主成分分析 024 .2 概率论与信息论 025 .2.1 随机试验、频率与概率、随机变量 026 .2.2 随机变量的分布情况 027 .2.3 二维随机变量 028 .2.4 期望、方差、协方差、相关系数 029 .2.5 常用的概率分布 030 .2.6 常用函数的有用性质 031 .2.7 连续型变量的技术细节 032 .2.8 信息论 033 .2.9 结构化概率模型 034 .3.1 过拟合和欠拟合 035 .3.2 随机梯度下降 036 .3.3 正向传播与反向传播 037 .1 神经网络与神经元 038 .2.1 深度神经网络的概念 039 .2.2 深度神经网络的结构 040 .3.1 前馈深度网络 041 .3.2 反馈深度网络 042 .3.3 双向深度网络 043 .4.1 自动编码器 044 .4.2 玻尔兹曼机 045 .1 卷积神经网络的概念 046 .2 卷积神经网络的基本结构 047 .2.1 卷积层 048 .2.2 池化层 049 .2.3 全连接层 050 .3 非线性层与激活函数 051 .3.1 Sigmoid激活函数 052 .3.2 Tanh函数 053 .3.3 Relu函数 054 .4 感受野与权值共享 055 .4.1 局部感受野 056 .4.2 权值共享 057 .5 卷积神经网络与反卷积神经网络 058 .5.1 卷积神经网络及其特点 059 .5.2 反卷积神经网络及其特点 060 .6 卷积神经网络的训练 061 .1 RNN的概念 062 .2 RNN的结构 063 .3 RNN的训练 064 .3.1 反向传播算法的原理 065 .3.2 反向传播算法的步骤 066 .4.1 梯度爆炸与梯度消失 067 .4.2 基于RNN的语言模型例子 068 .4.3 语言模型训练过程 069 .5.1 双向循环神经网络 070 .5.2 长短时记忆结构 071 .1 GAN的概念 072 .1.1 对抗思想与GAN 073 .1.2 最大似然估计及最优化问题 074 .1.3 GAN的训练过程 075 .2.1 生成器 076 .2.2 判别器 077 .3 GAN的应用 078 .4.1 GAN的优缺点 079 .4.2 GAN的未来发展方向 080 .1 Python程序结构 081 .1.1 循环结构 082 .1.2 分支结构 083 .2 NumPy操作 084 .2.1 NumPy的主要特点 085 .2.2 ndarray 086 .2.3 NumPy-数据类型 087 .2.4 NumPy-数组属性 088 .2.5 NumPy-数组创建例程 089 .2.6 NumPy-切片和索引 090 .2.7 NumPy-字符串函数 091 .2.8 NumPy-算数函数 092 .2.9 NumPy-算数运算 093 .2.10 NumPy-统计函数 094 .2.11 NumPy-排序、搜索和计数函数 095 .2.12 NumPy-字节交换 096 .2.13 NumPy-副本和视图 097 .2.14 NumPy-矩阵库 098 .2.15 NumPy-线性代数 099 .3.1 Python中函数的应用 100 .3.2 Python函数的定义 101 .3.3 Python函数的调用 102 .3.4 为函数提供说明文档 103 .4 第三方资源 104 .1.1 TensorFlow的简介 105 .1.2 TensorFlow的架构 106 .1.3 TensorFlow的特点 107 .1.4 TensorFlow的安装 108 .2.1 Theano的简介 109 .2.2 Theano的安装 110 .3.1 Caffe的简介 111 .3.2 Caffe的安装 112 .1.1 TensorFlow的工作原理 113 .1.2 TensorFlow的简单应用 114 .1.3 TensorFlow的复杂应用 115 .2.1 Theano的基本语法 116 .2.2 Theano在Windows下的常用实例 117 .2.3 用Theano来编写一个简单的神经网络 118 .3.1 Caffe的结构 119 .3.2 Caffe的写法 120 .3.3 Caffe的训练与测试 121 .1 字符识别的意义 122 .2.1 实验简介 123 .2.2 实验环境搭建 124 .3.1 网络搭建过程 125 .3.2 梯度下降 126 .4 多层神经网络搭建 127 .4.1 Sigmoid激活函数 128 .4.2 Relu激活函数 129 .4.3 衰减学习率 130 .4.4 添加dropout解决过拟合现象 131 .5 卷积神经网络 132 .1 自动生成图像描述的目标 133 .2 自动生成图像描述的设计 134 .3 语言生成模型 135 .4 自动生成图像描述的实现 136 .5 实验结果及分析 137 .1 唇语识别技术的目标 138 .2.1 CNN的唇部视觉特征提取 139 .2.2 RNN的时序特征提取 140 .2.3 特征分类算法SVM、KNN、Softmax 141 .3.1 抽取视频帧算法与视频唇部区域定位 142 .3.2 图像特征提取网络架构 143 .3.3 基于注意力机制的时间特征提取架构 144 .3.4 唇语识别模型与整体识别流程 145 .4.1 数据集与预处理 146 .4.2 实验结果 147 .4.3 可视化分析 148 参考文献

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