书[0名0]：	深度[0学0]习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战\|7436497
图书定价：	99元
图书作者：	李金洪
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111590057
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

配套[0学0]习资源
前言
[0第0]1篇深度[0学0]习与TensorFlow基础
[0第0]1章快速了解人工智能与TensorFlow 2
1.1 什么是深度[0学0]习 2
1.2 TensorFlow是做什么的 3
1.3 TensorFlow的特点 4
1.4 其他深度[0学0]习框架特点及介绍 5
1.5 如何通过本书[0学0]好深度[0学0]习 6
1.5.1 深度[0学0]习怎么[0学0] 6
1.5.2 如何[0学0]习本书 7
[0第0]2章搭建开发环境 8
2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8
2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11
2.3 GPU版本的安装方[0法0] 12
2.3.1 安装CUDA软件包 12
2.3.2 安装cuDNN库 13
2.3.3 测试显卡 14
2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15
2.4.1 快速了解Spyder 16
2.4.2 快速了解Jupyter [0No0]tebook 18
[0第0]3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19
3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19
3.1.1 准备数据 20
3.1.2 搭建模型 21
3.1.3 迭代训练模型 23
3.1.4 使用模型 25
3.2 模型是如何训练出来的 25
3.2.1 模型里的内容及意义 25
3.2.2 模型内部的数据流向 26
3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27
3.3.1 定义输入节点的方[0法0] 27
3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28
3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28
3.3.4 定义“[0学0]习参数”的变量 29
3.3.5 实例4：通过字典类型定义“[0学0]习参数” 29
3.3.6 定义“运算” 29
3.3.7 [0优0]化函数，[0优0]化目标 30
3.3.8 初始化所有变量 30
3.3.9 迭代更新参数到[0优0]解 31
3.3.10 测试模型 31
3.3.11 使用模型 31
[0第0]4章 TensorFlow编程基础 32
4.1 编程模型 32
4.1.1 了解模型的运行 [1机1] 制 33
4.1.2 实例5：编写hello world程序演示session的使用 34
4.1.3 实例6：演示with session的使用 35
4.1.4 实例7：演示注入 [1机1] 制 35
4.1.5 建立session的其他方[0法0] 36
4.1.6 实例8：使用注入 [1机1] 制获取节点 36
4.1.7 指定GPU运算 37
4.1.8 设置GPU使用资源 37
4.1.9 保存和载入模型的方[0法0]介绍 38
4.1.10 实例9：保存/载入线性回归模型 38
4.1.11 实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方[0法0] 40
4.1.12 检查点（Checkpoint） 41
4.1.13 实例11：为模型添加保存检查点 41
4.1.14 实例12：更简便地保存检查点 44
4.1.15 模型操作常用函数总结 45
4.1.16 TensorBoard可视化介绍 45
4.1.17 实例13：线性回归的TensorBoard可视化 46
4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍 48
4.2.1 张量及操作 49
4.2.2 算术运算函数 55
4.2.3 矩阵相关的运算 56
4.2.4 复数操作函数 58
4.2.5 规约计算 59
4.2.6 分割 60
4.2.7 序列比较与索引提取 61
4.2.8 错误类 62
4.3 共享变量 62
4.3.1 共享变量用途 62
4.3.2 使用get-variable获取变量 63
4.3.3 实例14：演示get_variable和Variable的区别 63
4.3.4 实例15：在特定的作用域下获取变量 65
4.3.5 实例16：共享变量功能的实现 66
4.3.6 实例17：初始化共享变量的作用域 67
4.3.7 实例18：演示作用域与操作符的受限范围 68
4.4 实例19：图的基本操作 70
4.4.1 建立图 70
4.4.2 获取张量 71
4.4.3 获取节点操作 72
4.4.4 获取元素列表 73
4.4.5 获取对象 73
4.4.6 练习题 74
4.5 配置分布式TensorFlow 74
4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74
4.5.2 分布部署TensorFlow的具体方[0法0] 75
4.5.3 实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练 75
4.6 动态图（Eager） 81
4.7 数据集（tf.data） 82
[0第0]5章识别图中模糊的手写数字（实例21） 83
5.1 导入图片数据集 84
5.1.1 MNIST数据集介绍 84
5.1.2 下载并安装MNIST数据集 85
5.2 分析图片的特点，定义变量 87
5.3 构建模型 87
5.3.1 定义[0学0]习参数 87
5.3.2 定义输出节点 88
5.3.3 定义反向传播的结构 88
5.4 训练模型并输出中间状态参数 89
5.5 测试模型 90
5.6 保存模型 91
5.7 读取模型 92
[0第0]2篇深度[0学0]习基础——神经网络
[0第0]6章单个神经元 96
6.1 神经元的拟合原理 96
6.1.1 正向传播 98
6.1.2 反向传播 98
6.2 激活函数——加入非线性因素，解决线性模型缺陷 99
6.2.1 Sigmoid函数 99
6.2.2 Tanh函数 100
6.2.3 ReLU函数 101
6.2.4 Swish函数 103
6.2.5 激活函数总结 103
6.3 softmax算[0法0]——处理分类问题 103
6.3.1 什么是softmax 104
6.3.2 softmax原理 104
6.3.3 常用的分类函数 105
6.4 损失函数——用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛方向 105
6.4.1 损失函数介绍 105
6.4.2 TensorFlow中常见的loss函数 106
6.5 softmax算[0法0]与损失函数的综合应用 108
6.5.1 实例22：交叉熵实验 108
6.5.2 实例23：one_hot实验 109
6.5.3 实例24：sparse交叉熵的使用 110
6.5.4 实例25：计算loss值 110
6.5.5 练习题 111
6.6 梯度下降——让模型逼近小偏差 111
6.6.1 梯度下降的作用及分类 111
6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函数 112
6.6.3 退化[0学0]习率——在训练的速度与精度之间找到平衡 113
6.6.4 实例26：退化[0学0]习率的用[0法0]举例 114
6.7 初始化[0学0]习参数 115
6.8 单个神经元的扩展——Maxout网络 116
6.8.1 Maxout介绍 116
6.8.2 实例27：用Maxout网络实现MNIST分类 117
6.9 练习题 118
[0第0]7章多层神经网络——解决非线性问题 119
7.1 线性问题与非线性问题 119
7.1.1 实例28：用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的 119
7.1.2 实例29：用线性逻辑回归处理多分类问题 123
7.1.3 认识非线性问题 129
7.2 使用隐藏层解决非线性问题 130
7.2.1 实例30：使用带隐藏层的神经网络拟合异或操作 130
7.2.2 非线性网络的可视化及其意义 133
7.2.3 练习题 135
7.3 实例31：利用全连接网络将图片进行分类 136
7.4 全连接网络训练中的[0优0]化技巧 137
7.4.1 实例32：利用异或数据集演示过拟合问题 138
7.4.2 正则化 143
7.4.3 实例33：通过正则化改善过拟合情况 144
7.4.4 实例34：通过增[0大0]数据集改善过拟合 145
7.4.5 练习题 146
7.4.6 dropout——训练过程中，将部分神经单元暂时丢弃 146
7.4.7 实例35：为异或数据集模型添加dropout 147
7.4.8 实例36：基于退化[0学0]习率dropout技术来拟合异或数据集 149
7.4.9 全连接网络的深浅关系 150
7.5 练习题 150
[0第0]8章卷积神经网络——解决参数太多问题 151
8.1 全连接网络的局限性 151
8.2 理解卷积神经网络 152
8.3 网络结构 153
8.3.1 网络结构描述 153
8.3.2 卷积操作 155
8.3.3 池化层 157
8.4 卷积神经网络的相关函数 158
8.4.1 卷积函数tf.nn.conv2d 158
8.4.2 padding规则介绍 159
8.4.3 实例37：卷积函数的使用 160
8.4.4 实例38：使用卷积提取图片的轮廓 165
8.4.5 池化函数tf.nn.max_pool（avg_pool） 167
8.4.6 实例39：池化函数的使用 167
8.5 使用卷积神经网络对图片分类 170
8.5.1 CIFAR介绍 171
8.5.2 下载CIFAR数据 172
8.5.3 实例40：导入并显示CIFAR数据集 173
8.5.4 实例41：显示CIFAR数据集的原始图片 174
8.5.5 cifar10_input的其他功能 176
8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176
8.5.7 实例42：协调器的用[0法0]演示 178
8.5.8 实例43：为session中的队列加上协调器 179
8.5.9 实例44：建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络 180
8.5.10 练习题 183
8.6 反卷积神经网络 183
8.6.1 反卷积神经网络的应用场景 184
8.6.2 反卷积原理 184
8.6.3 实例45：演示反卷积的操作 185
8.6.4 反池化原理 188
8.6.5 实例46：演示反池化的操作 189
8.6.6 实例47：演示gradients基本用[0法0] 192
8.6.7 实例48：使用gradients对多个式子求多变量偏导 192
8.6.8 实例49：演示梯度停止的实现 193
8.7 实例50：用反卷积技术复原卷积网络各层图像 195
8.8 善用函数封装库 198
8.8.1 实例51：使用函数封装库重写CIFAR卷积网络 198
8.8.2 练习题 201
8.9 深度[0学0]习的模型训练技巧 201
8.9.1 实例52：[0优0]化卷积核技术的演示 201
8.9.2 实例53：多通道卷积技术的演示 202
8.9.3 批量归一化 204
8.9.4 实例54：为CIFAR图片分类模型添加BN 207
8.9.5 练习题 209
[0第0]9章循环神经网络——具有记忆功能的网络 210
9.1 了解RNN的工作原理 210
9.1.1 了解人的记忆原理 210
9.1.2 RNN网络的应用[0领0]域 212
9.1.3 正向传播过程 212
9.1.4 随时间反向传播 213
9.2 简单RNN 215
9.2.1 实例55：简单循环神经网络实现——裸写一个退位减[0法0]器 215
9.2.2 实例56：使用RNN网络拟合回声信号序列 220
9.3 循环神经网络（RNN）的改进 225
9.3.1 LSTM网络介绍 225
9.3.2 窥视孔连接（Peephole） 228
9.3.3 带有映射输出的STMP 230
9.3.4 基于梯度剪辑的cell 230
9.3.5 GRU网络介绍 230
9.3.6 Bi-RNN网络介绍 231
9.3.7 基于神经网络的时序类分类CTC 232
9.4 TensorFlow实战RNN 233
9.4.1 TensorFlow中的cell类 233
9.4.2 通过cell类构建RNN 234
9.4.3 实例57：构建单层LSTM网络对MNIST数据集分类 239
9.4.4 实例58：构建单层GRU网络对MNIST数据集分类 240
9.4.5 实例59：创建动态单层RNN网络对MNIST数据集分类 240
9.4.6 实例60：静态多层LSTM对MNIST数据集分类 241
9.4.7 实例61：静态多层RNN-LSTM连接GRU对MNIST数据集分类 242
9.4.8 实例62：动态多层RNN对MNIST数据集分类 242
9.4.9 练习题 243
9.4.10 实例63：构建单层动态[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 243
9.4.11 实例64：构建单层静态[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 244
9.4.12 实例65：构建多层[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 246
9.4.13 实例66：构建动态多层[0[0双0]0]向RNN对MNIST数据集分类 247
9.4.14 初始化RNN 247
9.4.15 [0优0]化RNN 248
9.4.16 实例67：在GRUCell中实现LN 249
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