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| 編輯推薦： |
深度学习正在改变软件，将算法性能推进到一个新的阶段，并促使新的更加强大的人工智能出现。本书介绍了深度学习的基本原理和技术，借助生动的插图、彩色印刷和易于理解的代码，尽量降低读者学习的门槛，使读者能够轻松愉悦地进行。
本书汇集了专家乔恩·克罗恩（Jon Krohn）和格兰特·贝勒费尔德（Grant Beyleveld）的丰富经验和具体实践，以及阿格莱·巴森斯（Aglaé Bassens）的精美插图，用直观生动的方式，清晰地阐释了什么是深度学习，为什么深度学习如此流行，并梳理了深度学习与其他机器学习方法的关系。在这本书中，作者通过Jupyter notebook这一强大的工具，编写可动手操作的Python代码，为那些想要开始学习深度学习的开发人员、数据科学家、研究人员、分析师和学生创建了实用的参考教程。
为了帮助读者快速提高，作者重点讲解了利用深度学习库Keras灵活构建TensorFlow模型的方法，同时还介绍了深度学习库PyTorch的强大功能。阅读本书，读者将能够深入理解和掌握深度学习的主要方法及其在机器视觉、自然语言处理、图像生成和游戏领域的应用。
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| 內容簡介： |
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本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助读者动手实践。
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| 關於作者： |
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作者简介 乔恩·克罗恩（Jon Krohn）是untapt机器学习公司的首席数据科学家，拥有牛津大学的神经科学博士学位，并在纽约数据科学学院和哥伦比亚大学讲授深度学习课程。他主持的TensorFlow深度学习视频课程广受赞誉。 格兰特·贝勒费尔德（Grant Beyleveld）是untapt的数据科学家，拥有伊坎医学院的生物医学博士学位，主要负责利用深度学习处理自然语言。 阿格莱·巴森斯（Aglaé Bassens）曾在牛津大学和伦敦大学的美术学院研修艺术，她是插画师、画家和壁画家。 译者简介 刘乐平，博士毕业于中国人民大学统计学院。天津财经大学大数据统计中心主任，统计学、金融学教授，博士生导师。主要研究领域为贝叶斯数据分析、风险管理与精算。 刘芳，硕士毕业于英国伯明翰大学，天津财经大学珠江学院讲师，主要研究方向为金融科技、机器学习和保险精算。 程瑞华，博士毕业于美国新泽西理工学院，天津财经大学金融学院讲师，主要研究方向包括深度学习、保险精算等，曾就职京东创新研究院担任算法工程师。
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| 目錄：
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目录
第Ⅰ部分 深度学习简介 1
第 1章 生物视觉与机器视觉 2
1.1 生物视觉 2
1.2 机器视觉 6
1.2.1 神经认知机 7
1.2.2 LeNet-5 7
1.2.3 传统机器学习方法 9
1.2.4 ImageNet和ILSVRC 10
1.2.5 AlexNet 10
1.3 TensorFlow Playground 13
1.4 Quick，Draw！ 14
1.5 小结 15
第 2章 人机语言 16
2.1 自然语言处理的深度学习 16
2.1.1 深度学习网络能够自动学习表征 16
2.1.2 自然语言处理 17
2.1.3 自然语言处理的深度学习简史 18
2.2 语言的计算表示 19
2.2.1 独热编码 19
2.2.2 词向量 20
2.2.3 词向量算法 22
2.2.4 word2viz 23
2.2.5 局部化与分布式表示 24
2.3 自然人类语言要素 25
2.4 Google Duplex 27
2.5 小结 28
第3章 机器艺术 29
3.1 一个热闹的通宵 29
目录 2
3.2 伪人脸算法 31
3.3 风格迁移：照片与莫奈风格间的相互转换 33
3.4 让你的素描更具真实感 34
3.5 基于文本创建真实感图像 35
3.6 使用深度学习进行图像处理 35
3.7 小结 36
第4章 对弈机 38
4.1 人工智能、深度学习和其他技术 38
4.1.1 人工智能 39
4.1.2 机器学习 39
4.1.3 表征学习 39
4.1.4 人工神经网络 39
4.1.5 深度学习 40
4.1.6 机器视觉 40
4.1.7 自然语言处理 41
4.2 机器学习问题的3种类型 41
4.2.1 监督学习 41
4.2.2 无监督学习 41
4.2.3 强化学习 42
4.3 深度强化学习 43
4.4 电子游戏 44
4.5 棋盘游戏 45
4.5.1 AlphaGo 46
4.5.2 AlphaGo Zero 49
4.5.3 AlphaZero 50
4.6 目标操纵 52
4.7 主流的深度强化学习环境 53
4.7.1 OpenAI Gym 53
4.7.2 DeepMind Lab 54
4.7.3 Unity ML-Agents 55
4.8 人工智能的3种类型 56
4.8.1 狭义人工智能 56
4.8.2 通用人工智能 56
4.8.3 超级人工智能 56
4.9 小结 56
目录 3
第Ⅱ部分 图解深度学习基本理论 57
第5章 先代码后理论 58
5.1 预备知识 58
5.2 安装 58
5.3 用Keras构建浅层网络 59
5.3.1 MNIST手写数字 59
5.3.2 浅层网络简图 60
5.3.3 加载数据 61
5.3.4 重新格式化数据 63
5.3.5 设计神经网络架构 64
5.3.6 训练深度学习模型 65
5.4 小结 66
第6章 热狗人工神经元检测器 67
6.1 生物神经元概述 67
6.2 感知机 68
6.2.1 热狗/非热狗感知机 68
6.2.2 本书中最重要的公式 71
6.3 现代人工神经元与激活函数 72
6.3.1 sigmoid神经元 72
6.3.2 tanh神经元 73
6.3.3 ReLU：线性整流单元 74
6.4 选择神经元 74
6.5 小结 75
6.6 核心概念 75
第7章 人工神经网络 76
7.1 输入层 76
7.2 全连接层 76
7.3 热狗检测全连接网络 77
7.3.1 通过第 一个隐藏层的正向传播 78
7.3.2 通过后续层的正向传播 79
7.4 快餐分类网络的softmax层 81
目录 4
7.5 浅层网络回顾 83
7.6 小结 84
7.7 核心概念 84
第8章 训练深度网络 85
8.1 损失函数 85
8.1.1 平方损失函数 85
8.1.2 饱和神经元 86
8.1.3 交叉熵损失函数 86
8.2 优化：学习最小化损失 88
8.2.1 梯度下降 88
8.2.2 学习率 89
8.2.3 batch size和随机梯度下降 90
8.2.4 解决局部极小值问题 92
8.3 反向传播 94
8.4 调整隐藏层层数和神经元数量 94
8.5 用Keras构建中等深度的神经网络 95
8.6 小结 98
8.7 核心概念 98
第9章 改进深度网络 99
9.1 权重初始化 99
9.2 不稳定梯度 104
9.2.1 梯度消失 104
9.2.2 梯度爆炸 105
9.2.3 批量归一化 105
9.3 模型泛化（避免过拟合） 106
9.3.1 L1/L2正则化 107
9.3.2 dropout 108
9.3.3 数据增强 110
9.4 理想的优化器 110
9.4.1 动量 110
9.4.2 Nesterov动量 111
9.4.3 AdaGrad 111
9.4.4 AdaDelta和RMSProp 111
目录 5
9.4.5 Adam 112
9.5 用Keras构建深度神经网络 112
9.6 回归 114
9.7 TensorBoard 116
9.8 小结 118
9.9 核心概念 118
第Ⅲ部分 深度学习的交互应用 119
第 10章 机器视觉 120
10.1 卷积神经网络 120
10.1.1 视觉图像的二维结构 120
10.1.2 计算复杂度 120
10.1.3 卷积层 121
10.1.4 多个卷积核 122
10.1.5 卷积示例 123
10.1.6 卷积核的超参数 126
10.2 池化层 127
10.3 用Keras实现LeNet-5 129
10.4 用Keras实现AlexNet和VGGNet 133
10.5 残差网络 136
10.5.1 梯度消失：深度CNN的最大缺点 136
10.5.2 残差连接 136
10.5.3 ResNet 138
10.6 机器视觉的应用 139
10.6.1 目标检测 139
10.6.2 图像分割 142
10.6.3 迁移学习 143
10.6.4 胶囊网络 147
10.7 小结 147
10.8 核心概念 147
第 11章 自然语言处理 149
11.1 自然语言数据的预处理 149
11.1.1 分词 151
目录 6
11.1.2 将所有字符转换成小写 153
11.1.3 删除停顿词和标点符号 153
11.1.4 词干提取 154
11.1.5 处理n-grams 155
11.1.6 预处理整个语料库 156
11.2 通过word2vec创建词嵌入 158
11.2.1 word2vec背后的基本理论 158
11.2.2 词向量的评估 160
11.2.3 word2vec的运行 160
11.2.4 词向量的绘制 163
11.3 ROC曲线下的面积 167
11.3.1 混淆矩阵 168
11.3.2 计算ROC AUC指标 169
11.4 通过常见网络实现自然语言分类 171
11.4.1 加载IMDb电影评论 171
11.4.2 检查IMDb数据 173
11.4.3 标准化评论长度 176
11.4.4 全连接网络 176
11.4.5 卷积网络 182
11.5 序列数据的网络设计 186
11.5.1 循环神经网络 186
11.5.2 LSTM 189
11.5.3 双向LSTM 192
11.5.4 堆叠的循环神经网络 192
11.5.5 seq2seq模型和注意力机制 193
11.5.6 自然语言处理中的迁移学习 194
11.6 非序列架构——Keras函数式API 195
11.7 小结 198
11.8 核心概念 199
第 12章 生成对抗网络 200
12.1 生成对抗网络的基本理论 200
12.2 “Quick，Draw！”数据集 202
12.3 判别器网络 205
12.4 生成器网络 208
目录 7
12.5 对抗网络 211
12.6 训练生成对抗网络 212
12.7 小结 218
12.8 核心概念 219
第 13章 深度强化学习 220
13.1 强化学习的基本理论 220
13.1.1 Cart-Pole 游戏 221
13.1.2 马尔可夫决策过程 222
13.1.3 最优策略 224
13.2 深度Q-Learning网络的基本理论 225
13.2.1 值函数 226
13.2.2 Q值函数 226
13.2.3 估计最优Q值 226
13.3 定义DQN智能体 227
13.3.1 初始化参数 229
13.3.2 构建智能体的神经网络模型 231
13.3.3 记忆游戏 232
13.3.4 记忆回放训练 232
13.3.5 选择要采取的行动 233
13.3.6 保存和加载模型参数 234
13.4 与OpenAI Gym环境交互 234
13.5 通过SLM Lab进行超参数优化 236
13.6 DQN智能体以外的智能体 238
13.6.1 策略梯度算法和REINFORCE
算法 239
13.6.2 Actor-Critic算法 240
13.7 小结 240
13.8 核心概念 241
第Ⅳ部分 您与人工智能 243
第 14章 推进专属于您的深度学习项目 244
14.1 深度学习项目构想 244
14.1.1 机器视觉和生成对抗网络 244
目录 8
14.1.2 自然语言处理 246
14.1.3 深度强化学习 246
14.1.4 转换现有的机器学习项目 247
14.2 引申项目资源 248
14.3 建模过程和超参数调优 249
14.4 深度学习框架 251
14.4.1 Keras和TensorFlow 251
14.4.2 PyTorch 253
14.4.3 MXNet、CNTK、Caffe等深度学习
框架 253
14.5 Software 2.0 253
14.6 迈向通用人工智能 255
14.7 小结 256
第Ⅴ部分 附录 259
附录A 神经网络的形式符号 260
附录B 反向传播 262
附录C PyTorch 265
本书图片来源 271
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