21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解

作　者：	何之源
出版社：	电子工业出版社
丛编项：
版权说明：	本书为出版图书，暂不支持在线阅读，请支持正版图书
标　签：	暂缺

ISBN	出版时间	包装	开本	页数	字数
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作者简介

　　何之源，现为复旦大学人工智能方向在读硕士生。针对Tensorflow早期学习案例不足的情况，在知乎等网站上发表了多篇实践文章，获得了广大读者的肯定。何之源于2012年通过信息学竞赛保送进入复旦大学学习，2016获得复旦大学理学学士学位，并荣获复旦大学优秀学生的称号。同年进入复旦大学计算机学院攻读硕士学位。在编程和机器学习领域有多年一线实践经验。

内容简介

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4及以上版本，并介绍了TensorFlow中的一些新特性。本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究TensorFlow和深度学习算法的数据工程师，也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生，以及希望进入大数据应用的研究者。

图书目录

第1章MNIST机器学习入门1

1.1MNIST数据集2

1.1.1简介2

1.1.2实验：将MNIST数据集保存为图片5

1.1.3图像标签的独热(one-hot)表示6

1.2利用TensorFlow识别MNIST8

1.2.1Softmax回归8

1.2.2两层卷积网络分类14

1.3总结18

第2章CIFAR-10与ImageNet图像识别19

2.1CIFAR-10数据集20

2.1.1CIFAR-10简介20

2.1.2下载CIFAR-10数据21

2.1.3TensorFlow的数据读取机制23

2.1.4实验：将CIFAR-10数据集保存为图片形式30

2.2利用TensorFlow训练CIFAR-10识别模型34

2.2.1数据增强（DataAugmentation）34

2.2.2CIFAR-10识别模型36

2.2.3训练模型39

2.2.4在TensorFlow中查看训练进度39

2.2.5测试模型效果42

2.3ImageNet图像识别模型44

2.3.1ImageNet数据集简介44

2.3.2历代ImageNet图像识别模型45

2.4总结49

第3章打造自己的图像识别模型50

3.1微调（Fine-tune）的原理51

3.2数据准备52

3.3使用TensorFlowSlim微调模型56

3.3.1下载TensorFlowSlim的源代码56

3.3.2定义新的datasets文件57

3.3.3准备训练文件夹59

3.3.4开始训练60

3.3.5训练程序行为62

3.3.6验证模型正确率63

3.3.7TensorBoard可视化与超参数选择64

3.3.8导出模型并对单张图片进行识别65

3.4总结69

第4章DeepDream模型70

4.1DeepDream的技术原理71

4.2TensorFlow中的DeepDream模型实践73

4.2.1导入Inception模型73

4.2.2生成原始的DeepDream图像76

4.2.3生成更大尺寸的DeepDream图像78

4.2.4生成更高质量的DeepDream图像82

4.2.5最终的DeepDream模型87

4.3总结90