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內(nèi)容簡介

　　《深度學(xué)習(xí)：一起玩轉(zhuǎn)TensorLayer》由TensorLayer創(chuàng)始人領(lǐng)銜寫作，TensorLayer社區(qū)眾包完成，作者全部來自一線人工智能研究員和工程師，內(nèi)容不僅覆蓋了傳統(tǒng)書籍都有的多層感知器、卷積網(wǎng)絡(luò)、遞歸網(wǎng)絡(luò)及增強學(xué)習(xí)等，還著重講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)方法和實踐經(jīng)驗，配有若干產(chǎn)品級別的實例。讀者將會從零開始學(xué)會目前新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以及使用TL實現(xiàn)各種應(yīng)用。《深度學(xué)習(xí)：一起玩轉(zhuǎn)TensorLayer》以通俗易懂的方式講解深度學(xué)習(xí)技術(shù)，同時配有實現(xiàn)方法教學(xué)，面向深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、進階者，以及希望長期從事深度學(xué)習(xí)研究和產(chǎn)品開發(fā)的深度學(xué)習(xí)工程師和TensorFlow用戶。

作者簡介

　　董豪：目前就讀于帝國理工學(xué)院，從事計算機視覺、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)理論研究，在ICCV、TNSRE、TIFS、ACM MM等會議和期刊發(fā)表過論文，Neurocomputing、TIP等會議和期刊的審稿人。有創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗，擅長把深度學(xué)習(xí)算法與實際問題結(jié)合，獲得多項國家發(fā)明專利和實用新型專利，TensorLayer創(chuàng)始人。郭毅可：帝國理工學(xué)院計算機系終身教授，Data Science Institute主任，Discovery Science Group主任，主持多項歐盟和英國大型項目，研究重點為機器學(xué)習(xí)、云計算、大數(shù)據(jù)和生物信息學(xué)。倫敦E-Science研究中心首席科學(xué)家，英國InforSense有限公司董事會主席兼首席執(zhí)行官，上海生物信息技術(shù)研究中心客座教授、首席科學(xué)家，TensorLayer項目領(lǐng)導(dǎo)。楊光：帝國理工醫(yī)學(xué)院高級研究員，皇家布朗普頓醫(yī)院醫(yī)學(xué)圖像分析師，倫敦大學(xué)圣喬治醫(yī)學(xué)院榮譽講師，倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL）碩士、博士、IEEE會員、SPIE會員、ISMRM會員、BMVA會員，專注于醫(yī)療大數(shù)據(jù)以及醫(yī)學(xué)圖像的成像和分析，在各類期刊會議上發(fā)表論文近40篇，國際專利兩項，Medical Physics雜志臨時副主編，MIUA會議委員會委員，長期為專業(yè)雜志會議義務(wù)審稿50余篇。其研究方向獲得英國EPSRC、CRUK、NIHR和British Heart Foundation （BHF）資助。近期致力于Medical AI方向的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。吳超：帝國理工數(shù)字科學(xué)研究所研究員，主要從事醫(yī)療和城市領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析和建模的研究工作，研究工作獲得EPSRC、Royal Society等多項研究基金資助。王劍虹：帝國理工碩士及利物浦大學(xué)本科畢業(yè)，主要研究語音識別分類問題；目前在UCL攻讀研究型碩士，主要研究增強學(xué)習(xí)在游戲中的運用。幺忠瑋：帝國理工碩士，本科畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，主要研究方向為計算機視覺，對生成模型和目標(biāo)識別領(lǐng)域感興趣。目前致力于將目標(biāo)檢測算法植入嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)即時檢測。張敬卿：帝國理工博士在讀，研究型碩士，主要研究興趣包括深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、時間序列與文本挖掘、多模態(tài)問題與生成模型。本科畢業(yè)于清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系，曾獲得中國國家獎學(xué)金。陳竑：北京大學(xué)光華管理學(xué)院在讀，哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院畢業(yè)，深度學(xué)習(xí)愛好者。林一鳴：帝國理工博士在讀，主要研究深度學(xué)習(xí)在人臉分析方向的應(yīng)用。于思淼：帝國理工博士在讀，浙江大學(xué)本科畢業(yè)，主要研究方向為深度學(xué)習(xí)、生成模型及其在計算機視覺方面的應(yīng)用。莫元漢：帝國理工博士在讀，北京航空航天大學(xué)本科畢業(yè)，主要研究方向為深度學(xué)習(xí)、動力學(xué)及其在醫(yī)療圖像分析方面的應(yīng)用。袁航：瑞士洛桑聯(lián)邦理工（EPFL）碩士在讀，本科就讀于德國雅各布大學(xué)（Jacobs）計算機系，及在美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）計算機科學(xué)學(xué)院交換學(xué)習(xí)，主要從事計算神經(jīng)科學(xué)與電腦人機接口研究。之前分別在帝國理工及馬克斯普朗克智能系統(tǒng)研究院（Max Planck Institute for Intelligent Systems）進行研習(xí)，現(xiàn)在主要在EPFL G-lab研究脊髓修復(fù)對運動功能康復(fù)及血壓控制等課題。

圖書目錄

1 深度學(xué)習(xí)簡介1
1.1 人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 1
1.1.1 引言 1
1.1.2 人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三者的關(guān)系 2
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3
1.2.1 感知器 3
1.2.2 激活函數(shù) 5
1.2.3 損失函數(shù) 8
1.2.4 梯度下降和隨機梯度下降 8
1.2.5 反向傳播算法簡述 11
1.2.6 其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 12
1.3 學(xué)習(xí)方法建議 13
1.3.1 網(wǎng)絡(luò)資源 13
1.3.2 TensorFlow 官方深度學(xué)習(xí)教程 14
1.3.3 開源社區(qū) 15
1.4 TensorLayer 15
1.4.1 深度學(xué)習(xí)框架概況 15
1.4.2 TensorLayer 概括 16
1.4.3 實驗環(huán)境配置 17
2 多層感知器19
2.1 McCulloch-Pitts 神經(jīng)元模型 19
2.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底能干什么？到底在干什么 21
2.1.2 什么是激活函數(shù)？什么是偏值 22
2.2 感知器 23
2.2.1 什么是線性分類器 24
2.2.2 線性分類器有什么優(yōu)缺點 26
2.2.3 感知器實例和異或問題（XOR 問題） 26
2.3 多層感知器 30
2.4 實現(xiàn)手寫數(shù)字分類 32
2.5 過擬合 40
2.5.1 什么是過擬合 40
2.5.2 Dropout 41
2.5.3 批規(guī)范化 42
2.5.4 L1、L2 和其他正則化方法 42
2.5.5 Lp 正則化的圖形化解釋 44
2.6 再實現(xiàn)手寫數(shù)字分類 46
2.6.1 數(shù)據(jù)迭代器 46
2.6.2 通過all_drop 啟動與關(guān)閉Dropout 47
2.6.3 通過參數(shù)共享實現(xiàn)訓(xùn)練測試切換 50
3 自編碼器54
3.1 稀疏性 54
3.2 稀疏自編碼器 56
3.3 實現(xiàn)手寫數(shù)字特征提取 59
3.4 降噪自編碼器 65
3.5 再實現(xiàn)手寫數(shù)字特征提取 68
3.6 堆棧式自編碼器及其實現(xiàn) 72
4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)80
4.1 卷積原理 80
4.1.1 卷積操作 81
4.1.2 張量 84
4.1.3 卷積層 85
4.1.4 池化層 87
4.1.5 全連接層 89
4.2 經(jīng)典任務(wù) 90
4.2.1 圖像分類 90
4.2.2 目標(biāo)檢測 91
4.2.3 語義分割 94
4.2.4 實例分割 94
4.3 經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò) 95
4.3.1 LeNet 95
4.3.2 AlexNet 96
4.3.3 VGGNet 96
4.3.4 GoogLeNet 98
4.3.5 ResNet 99
4.4 實現(xiàn)手寫數(shù)字分類 100
4.5 數(shù)據(jù)增強與規(guī)范化 104
4.5.1 數(shù)據(jù)增強 104
4.5.2 批規(guī)范化 106
4.5.3 局部響應(yīng)歸一化 107
4.6 實現(xiàn)CIFAR10 分類 108
4.6.1 方法1：tl.prepro 做數(shù)據(jù)增強 108
4.6.2 方法2：TFRecord 做數(shù)據(jù)增強 114
4.7 反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 120
5 詞的向量表達121
5.1 目的與原理 121
5.2 Word2Vec 124
5.2.1 簡介 124
5.2.2 Continuous Bag-Of-Words（CBOW）模型 124
5.2.3 Skip Gram（SG）模型 129
5.2.4 Hierarchical Softmax 132
5.2.5 Negative Sampling 135
5.3 實現(xiàn)Word2Vec 136
5.3.1 簡介 136
5.3.2 實現(xiàn) 136
5.4 重載預(yù)訓(xùn)練矩陣 144
6 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)148
6.1 為什么需要它 148
6.2 不同的RNNs 151
6.2.1 簡單遞歸網(wǎng)絡(luò) 151
6.2.2 回音網(wǎng)絡(luò) 152
6.3 長短期記憶 153
6.3.1 LSTM 概括 153
6.3.2 LSTM 詳解 157
6.3.3 LSTM 變種 159
6.4 實現(xiàn)生成句子 160
6.4.1 模型簡介 160
6.4.2 數(shù)據(jù)迭代 163
6.4.3 損失函數(shù)和更新公式 164
6.4.4 生成句子及Top K 采樣 167
6.4.5 接下來還可以做什么 169
7 深度增強學(xué)習(xí)171
7.1 增強學(xué)習(xí) 172
7.1.1 概述 172
7.1.2 基于價值的增強學(xué)習(xí) 173
7.1.3 基于策略的增強學(xué)習(xí) 176
7.1.4 基于模型的增強學(xué)習(xí) 177
7.2 深度增強學(xué)習(xí) 179
7.2.1 深度Q 學(xué)習(xí) 179
7.2.2 深度策略網(wǎng)絡(luò) 181
7.3 更多參考資料 187
7.3.1 書籍 187
7.3.2 在線課程 187
8 生成對抗網(wǎng)絡(luò)188
8.1 何為生成對抗網(wǎng)絡(luò) 189
8.2 深度卷積對抗生成網(wǎng)絡(luò) 190
8.3 實現(xiàn)人臉生成 191
8.4 還能做什么 198
9 高級實現(xiàn)技巧202
9.1 與其他框架對接 202
9.1.1 無參數(shù)層 203
9.1.2 有參數(shù)層 203
9.2 自定義層 204
9.2.1 無參數(shù)層 204
9.2.2 有參數(shù)層 205
9.3 建立詞匯表 207
9.4 補零與序列長度 209
9.5 動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 210
9.6 實用小技巧 211
9.6.1 屏蔽顯示 211
9.6.2 參數(shù)名字前綴 212
9.6.3 獲取特定參數(shù) 213
9.6.4 獲取特定層輸出 213
10 實例一：使用預(yù)訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)214
10.1 高維特征表達 214
10.2 VGG 網(wǎng)絡(luò) 215
10.3 連接TF-Slim 221
11 實例二：圖像語義分割及其醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用225
11.1 圖像語義分割概述 225
11.1.1 傳統(tǒng)圖像分割算法簡介 227
11.1.2 損失函數(shù)與評估指標(biāo) 229
11.2 醫(yī)學(xué)圖像分割概述 230
11.3 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和U-Net 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 232
11.4 醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用：實現(xiàn)腦部腫瘤分割 234
11.4.1 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)增強 235
11.4.2 U-Net 網(wǎng)絡(luò) 238
11.4.3 損失函數(shù) 239
11.4.4 開始訓(xùn)練 241
12 實例三：由文本生成圖像244
12.1 條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)之GAN-CLS 245
12.2 實現(xiàn)句子生成花朵圖片 246
13 實例四：超高分辨率復(fù)原260
13.1 什么是超高分辨率復(fù)原 260
13.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 261
13.3 聯(lián)合損失函數(shù) 264
13.4 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 269
13.5 使用測試 277
14 實例五：文本反垃圾280
14.1 任務(wù)場景 280
14.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 281
14.3 詞的向量表示 282
14.4 Dynamic RNN 分類器 283
14.5 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 284
14.5.1 訓(xùn)練詞向量 284
14.5.2 文本的表示 290
14.5.3 訓(xùn)練分類器 291
14.5.4 模型導(dǎo)出 296
14.6 TensorFlow Serving 部署 299
14.7 客戶端調(diào)用 301
14.8 其他常用方法 306
中英對照表及其縮寫309
參考文獻316