深度学习：数学基础、算法模型与实战

深度学习：数学基础、算法模型与实战
作　者： 于子叶
出版社： 机械工业出版社
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

　　于子叶，中国地震局地球物理研究所副研究员，中国科学院大学博士。主攻自然科学方向的机器学习算法研究，主持机器学习方向的国家青年基金、重点研发专题等国家级项目，发表多篇相关论文和著作。从事机器学习教育工作多年，在深度学习教育方面具有丰富的经验。

内容简介

本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解，并且在介绍计算机图形学（CV）和自然语言处理（NLP）任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型（全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等）和实现，多场景多领域最佳实践，模型优化、加速与部署等。本书配套有完整的案例源码，获取方式见封底。本书适合有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员阅读，还可以作为深度学习培训班及相关专业研究生的教学参考用书。

图书目录

前言

第1章 深度学习方法概述/

1.1阅读本书前需要的准备工作/

1.2机器学习方法的定义/

1.3为什么要使用机器学习方法/

1.4深度学习方法的产生与发展/

1.5深度学习应用领域与发展前景/

1.6如何开始学习/

1.7本书的章节编排/

1.8总结/

第2章 深度学习的数学基础/

2.1深度学习中的线性代数/

2.1.1机器学习中的数据与矩阵/

2.1.2矩阵的运算/

2.1.3图像的矩阵格式/

2.1.4文本的矩阵格式/

2.2优化算法/

2.2.1求一元函数的极小值问题/

2.2.2多元函数求导与梯度下降法/

2.2.3使用PyTorch进行的求导和优化/

2.2.4方程求解与欠定问题和正则化/

2.2.5再论双十一预测问题与超定问题/

2.3概率与统计/

2.3.1概率、条件概率与贝叶斯理论/

2.3.2极大似然估计与最大后验估计/

2.4总结/

第3章 深度学习基础模型和实现：全连接网络/

3.1逻辑回归算法/

3.1.1数据和模型/

3.1.2交叉熵损失函数/

3.1.3小批量梯度下降法/

3.1.4正则化影响/

3.2训练集、验证集、测试集及精度评价标准/

3.2.1分类问题精度评价标准/

3.2.2回归问题精度评价标准/

3.2.3过拟合和欠拟合问题/

3.3多层神经网络模型/

3.3.1线性可分与线性不可分/

3.3.2多层神经网络自动构建特征解决分类问题 /

3.3.3神经网络的深度、广度及高层API使用/

3.4使用NumPy构建神经网络库（复现PyTorch）/

3.4.1阵求导/

3.4.2交叉熵损失函数的导数/

3.4.3自动微分（求导）库的构建/

3.4.4完善深度学习库的高层API /

3.5回归、分类等监督学习模型/

3.6深度学习中的优化算法/

3.6.1带动量的梯度下降法/

3.6.2均方误差传递迭代算法/

3.6.3自适应矩估计迭代算法/

3.7总结/

第4章 深度学习基础模型和实现：卷积神经网络/

4.1信号、图像分析基础/

4.2从卷积到卷积神经网络/

4.3卷积神经网络模型的构建/

4.3.1从神经网络角度看待卷积神经网络/

4.3.2卷积神经网络其他辅助结构/

4.4卷积神经网络反向传播算法/

4.5卷积神经网络的感受野问题/

4.6总结/

第5章 深度学习基础模型和实现：循环神经网络和Transformer/

5.1文本向量化/

5.1.1语句、词分割算法之BPE编码/

5.1.2语句、词分割算法之一元模型/

5.2循环神经网络和文本建模/

5.2.1文本分类任务和基础循环神经网络结构/

5.2.2长短时记忆单元（LSTM）/

5.2.3门控循环结构/

5.3PyTorch的数据API使用/

5.4循环神经网络反向传播/

5.5文本处理中的前后文问题/

5.5.1双向循环神经网络结构/

5.5.2使用卷积神经网络进行文本分词/

5.6Transformer模型/

5.6.1向量的加权相加、自注意力机制和多头注意力机制/

5.6.2位置编码/

5.6.3注意力掩码与单向模型/

5.7总结/

第6章 深度学习基础模型和实现：深层设计和优化结构/

6.1构建一个更深的网络/

6.1.1深度神经网络的结构设计改进/

6.1.2深度神经网络设计中的梯度消失问题/

6.1.3残差网络设计/

6.2标准化层/

6.2.1批标准化/

6.2.2层标准化层/

6.3过拟合问题/

6.3.1数据增强/深度学习：数学基础、算法模型与实战目录

6.3.2正则化方法/

6.3.3DropOut层/

6.4参数初始化和迁移学习/

6.4.1参数的随机初始化问题/

6.4.2迁移学习问题/

6.5总结/

第7章 信号和图形学应用/

7.1信号和图像的滤波与“超级夜景”/

7.1.1卷积神经网络的上采样方式：转置卷积、插值和像素洗牌 /

7.1.2一维自编码器模型：波形的滤波与重建/

7.1.3二维数据滤波：图像滤波和超级夜景功能/

7.2物体检测和时序数据异常检测/

7.2.1物体检测模型设计：基于滑动窗的物体检测模型/

7.2.2物体检测模型设计：多物体检测的单一模型/

7.2.3Faster RCNN：用于物体检测的二阶模型/

7.2.4用于一维时序数据、波形异常、信号检测/

7.3图像特征提取与分类问题/

7.4对抗生成网络模型：图像生成与高频约束问题/

7.4.1图像生成问题：GAN和ACGAN/

7.4.2基于对抗生成模型的超分辨率采样任务：SRGAN/

7.4.3对抗生成网络图像转换实践：Pix2Pix/

7.4.4非成对的图形转换：CycleGAN/

7.5变分自编码器/

7.5.1无监督机器学习与隐变量分析/

7.5.2变分自编码器模型/

7.6总结/

第8章 自然语言和时序数据处理类应用/

8.1单向模型与文本和时序数据预测问题/

8.1.1中文文本生成/

8.1.2时序数据（股票等）预测问题/

8.1.3单向卷积模型：因果卷积/

8.2基于循环网络的编码解码模型/

8.2.1基础编码解码结构/

8.2.2基于循环神经网络的编码解码结构中的文本补0问题/

8.2.3序列到序列模型中的注意力机制与自然语言翻译/

8.3基于Transformer模型的自然语言处理模型/

8.3.1基于Transformer的序列到序列模型/

8.3.2BERT模型原理/

8.3.3GPT模型原理 /

8.4总结/

第9章 图像、信号、文本等跨模态转换/

9.1语音识别问题/

9.1.1基于短时傅里叶变换和CTC模型的语音识别/

9.1.2卷积神经网络直接处理原始波形进行语音识别/

9.1.3使用编码解码（Seq2Seq）模型完成语音识别 /

9.2图像文本混合任务 /

9.2.1光学字符识别任务/

9.2.2图像标题生成/

9.2.3文本到图像自动合成/

9.2.4自然科学应用：深度学习层析成像技术/

9.3强化学习/

9.4图神经网络/

9.4.1图及其相关概念/

9.4.2空间域图卷积神经网络 /

9.4.3谱域图卷积神经网络/

9.5总结/

第10章 深度学习模型压缩与加速/

10.1对模型进行优化与压缩/

10.1.1卷积基础结构优化/

10.1.2卷积层的优化/

10.1.3批标准化层融合/

10.1.4知识蒸馏/

10.2深度学习模型压缩和量化/

10.2.1深度学习模型浮点计算精度/

10.2.2深度学习模型量化/

10.2.3量化模型计算实现/

10.3模型部署/

10.4总结