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深度学习技术基础与实践

样章
作者：
吕建成 段磊 张卫华 桑永胜 耿天玉
定价：
32.00 元
版面字数：
300千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
版次：
1
最新版次
印刷时间：
2025年
ISBN：
978-7-04-058595-7
物料号：
58595-00
出版时间：
2023-01-09
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机类专业核心课程
三级分类：
人工智能

本书是新一代人工智能实践系列教材之一，从基础理论、平台框架、网络模型和模型优化4 个方面重点阐述深度学习技术的基础与实践。本书分为4 篇8 章内容，包括深度学习概述、深度学习原理、深度学习框架、MindSpore 实践、卷积神经网络、序列数据建模、模型优化与强化学习实战。

本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科生及研究生学习深度学习技术的教材，同时也适用于经济、管理等商科专业需要数据计算的学生，以及希望通过自学认证深度学习工程师的人员。

  • 目录
    • 前辅文
      • 基础理论篇
        • 第1章　深度学习概述
          • 1.1　深度学习基本概念
            • 1.1.1　深度学习与机器学习
              • 1.1.2　深度学习分类
              • 1.2　深度学习的发展历史
                • 1.2.1　机器学习的发展史
                  • 1.2.2　神经网络的发展史
                    • 1.2.3　深度学习的发展史
                    • 1.3　深度学习的应用
                      • 1.3.1　深度学习在图像中的应用
                        • 1.3.2　深度学习在文本中的应用
                          • 1.3.3　深度学习在音频中的应用
                          • 小结
                            • 习题
                            • 第2章　深度学习原理
                              • 2.1　生物学启示
                                • 2.2　深度学习的网络模型
                                  • 2.2.1　前馈神经网络
                                    • 2.2.2　循环神经网络
                                      • 2.2.3　神经网络结构设计
                                      • 2.3　学习目标
                                        • 2.3.1　代价函数
                                          • 2.3.2　输出表示
                                          • 2.4　学习算法
                                            • 2.4.1　Hebb学习规则
                                              • 2.4.2　反向传播算法
                                                • 2.4.3　时间步上的反向传播
                                                  • 2.4.4　深度学习的泛化能力
                                                  • 2.5　深度学习技术示例1：解决XOR问题
                                                    • 2.5.1　什么是异或问题
                                                      • 2.5.2　解决异或问题的神经网络结构
                                                        • 2.5.3　得到异或问题的解
                                                        • 2.6　深度学习技术示例2：解决序列数据分类问题
                                                          • 小结
                                                            • 习题
                                                          • 平台框架篇
                                                            • 第3章　深度学习框架
                                                              • 3.1　MindSpore的驱动前提
                                                                • 3.2　MindSpore介绍
                                                                  • 3.2.1　框架简介
                                                                    • 3.2.2　环境安装与配置
                                                                      • 3.2.3　MindSpore实现简单神经网络
                                                                      • 3.3　TensorFlow介绍
                                                                        • 3.3.1　框架简介
                                                                          • 3.3.2　环境搭建
                                                                          • 3.4　PyTorch介绍
                                                                            • 3.4.1　框架简介
                                                                              • 3.4.2　环境搭建
                                                                              • 3.5　如何选择好的框架
                                                                                • 小结
                                                                                  • 习题
                                                                                  • 第4章　MindSpore实践
                                                                                    • 4.1　概述
                                                                                      • 4.2　数据
                                                                                        • 4.2.1　张量
                                                                                          • 4.2.2　数据集
                                                                                          • 4.3　模型模块
                                                                                            • 4.3.1　卷积层
                                                                                              • 4.3.2　激活函数
                                                                                                • 4.3.3　池化层
                                                                                                  • 4.3.4　全连接层
                                                                                                    • 4.3.5　平坦层
                                                                                                      • 4.3.6　自定义网络
                                                                                                      • 4.4　数据归一化
                                                                                                        • 4.5　损失函数
                                                                                                          • 4.6　优化器
                                                                                                            • 4.7　训练
                                                                                                              • 4.8　模型的保存与加载
                                                                                                                • 4.9　鸢尾花实验
                                                                                                                  • 小结
                                                                                                                    • 习题
                                                                                                                  • 网络模型篇
                                                                                                                    • 第5章　卷积神经网络
                                                                                                                      • 5.1　概述
                                                                                                                        • 5.1.1　发展历程
                                                                                                                          • 5.1.2　基本架构
                                                                                                                            • 5.1.3　重要组件
                                                                                                                            • 5.2　从头开始训练一个卷积神经网络
                                                                                                                              • 5.2.1　数据下载与处理
                                                                                                                                • 5.2.2　构建网络
                                                                                                                                  • 5.2.3　模型训练与测试
                                                                                                                                    • 5.2.4　数据增强与Dropout
                                                                                                                                    • 5.3　使用预训练的卷积神经网络
                                                                                                                                      • 5.3.1　特征提取
                                                                                                                                        • 5.3.2　模型微调
                                                                                                                                        • 5.4　卷积神经网络的可视化
                                                                                                                                          • 5.4.1　可视化中间激活
                                                                                                                                            • 5.4.2　可视化卷积神经网络的过滤器
                                                                                                                                              • 5.4.3　可视化类激活的热力图
                                                                                                                                              • 5.5　自编码器
                                                                                                                                                • 5.5.1　自编码器的特点
                                                                                                                                                  • 5.5.2　自编码器的降噪作用
                                                                                                                                                    • 5.5.3　变分自编码器
                                                                                                                                                    • 小结
                                                                                                                                                      • 习题
                                                                                                                                                      • 第6章　序列数据建模
                                                                                                                                                        • 6.1　概述
                                                                                                                                                          • 6.2　基本结构
                                                                                                                                                            • 6.3　经典模型
                                                                                                                                                              • 6.3.1　简单循环神经网络
                                                                                                                                                                • 6.3.2　深度循环神经网络
                                                                                                                                                                  • 6.3.3　长短期记忆网络
                                                                                                                                                                  • 6.4　编程实战
                                                                                                                                                                    • 6.4.1　利用MindSpore构建RNN模型实现单词分类任务
                                                                                                                                                                      • 6.4.2　基于MindSpore的LSTM-IMDB情感分类分享体验
                                                                                                                                                                      • 小结
                                                                                                                                                                        • 习题
                                                                                                                                                                      • 模型优化篇
                                                                                                                                                                        • 第7章　模型优化
                                                                                                                                                                          • 7.1　模型压缩
                                                                                                                                                                            • 7.1.1　剪枝......183.
                                                                                                                                                                              • 7.1.2　低秩分解
                                                                                                                                                                                • 7.1.3　模型量化
                                                                                                                                                                                  • 7.1.4　权值共享
                                                                                                                                                                                    • 7.1.5　知识蒸馏
                                                                                                                                                                                    • 7.2　超参数搜索方法
                                                                                                                                                                                      • 7.2.1　网格搜索
                                                                                                                                                                                        • 7.2.2　随机搜索
                                                                                                                                                                                          • 7.2.3　启发式搜索
                                                                                                                                                                                          • 7.3　编程实战
                                                                                                                                                                                            • 7.3.1　模型量化实验
                                                                                                                                                                                              • 7.3.2　参数搜索实验
                                                                                                                                                                                              • 小结
                                                                                                                                                                                                • 习题
                                                                                                                                                                                                • 第8章　强化学习实战
                                                                                                                                                                                                  • 8.1　概述
                                                                                                                                                                                                    • 8.2　基础知识
                                                                                                                                                                                                      • 8.3　经典模型
                                                                                                                                                                                                        • 8.3.1　Q-learning
                                                                                                                                                                                                          • 8.3.2　Deep Q Network
                                                                                                                                                                                                            • 8.3.3　Policy Gradient
                                                                                                                                                                                                              • 8.3.4　Actor-Critic
                                                                                                                                                                                                              • 8.4　MindSpore实战
                                                                                                                                                                                                                • 8.4.1　环境配置
                                                                                                                                                                                                                  • 8.4.2　算法流程
                                                                                                                                                                                                                  • 小结
                                                                                                                                                                                                                    • 习题
                                                                                                                                                                                                                    • 参考文献

                                                                                                                                                                                                                  相关图书

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                                                                                                                                                                                                                  高济

                                                                                                                                                                                                                  0.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  人工智能基础(第2版)

                                                                                                                                                                                                                  高济

                                                                                                                                                                                                                  36.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  人工智能教程学习指导与习题解析

                                                                                                                                                                                                                  张仰森

                                                                                                                                                                                                                  19.30 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  人工智能高级技术导论

                                                                                                                                                                                                                  高济

                                                                                                                                                                                                                  46.30 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  人工智能基础（第2版）

                                                                                                                                                                                                                  蔡自兴 蒙祖强

                                                                                                                                                                                                                  33.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  智能之门：神经网络与深度学习入门（基于Python的实现）

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                                                                                                                                                                                                                  69.00 元 收藏

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                                                                                                                                                                                                                  蔡自兴 蒙祖强 陈白帆

                                                                                                                                                                                                                  46.50 元 收藏

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                                                                                                                                                                                                                  79.00 元 收藏

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                                                                                                                                                                                                                  徐增林 康昭

                                                                                                                                                                                                                  48.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  跨媒体移动应用理论与实践

                                                                                                                                                                                                                  张克俊 叶雨晴 吴宋若瑶 俞佳兴

                                                                                                                                                                                                                  36.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  跨媒体移动应用理论与实践

                                                                                                                                                                                                                  张克俊 叶雨晴 吴宋若瑶 俞佳兴

                                                                                                                                                                                                                  36.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  计算机视觉理论与实践

                                                                                                                                                                                                                  刘家瑛 杨帅 杨文瀚 段凌宇

                                                                                                                                                                                                                  54.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  自然语言处理理论与实践

                                                                                                                                                                                                                  黄河燕 史树敏 李洪政

                                                                                                                                                                                                                  36.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  金融智能：理论与实践

                                                                                                                                                                                                                  郑小林主编； 朱梦莹 陈超超副主编

                                                                                                                                                                                                                  42.00 元 收藏

                                                                                                                                                                                                                  人工智能导论：案例与实践

                                                                                                                                                                                                                  朱强、飞桨教材编写组

                                                                                                                                                                                                                  43.80 元 收藏