TensorFlow深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)大全

第1篇 基礎(chǔ)篇
第1章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.1　人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) 1
1.2　機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的3
1.3　機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)6
1.4　機(jī)器學(xué)習(xí)的教材10
1.5　機(jī)器學(xué)習(xí)的分類11
1.6　本章小結(jié) 15
第2章 深度學(xué)習(xí)原理
2.1　什么是深度學(xué)習(xí)17
2.2　為什么需要深度學(xué)習(xí) 17
2.3　深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)21
2.4　深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練24
2.5　深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化35
2.6　本章小結(jié)40
第3章 TensorFlow安裝
3.1　在macOS上安裝TensorFlow41
3.2　在Windows上安裝TensorFlow49
3.3　在Ubuntu上安裝TensorFlow52
3.4　本章小結(jié)64
第4章 TensorFlow入門
4.1　TensorFlow編程環(huán)境65
4.2　TensorFlow運(yùn)行機(jī)制66
4.3　數(shù)據(jù)類型—張量78
4.4　數(shù)據(jù)操作86
4.5　使用Estimator開(kāi)發(fā)112
4.6　使用LinearEstimator的示例. 126
4.7　本章小結(jié)136
第5章 手寫數(shù)字識(shí)別
5.1　MNIST數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介137
5.2　手寫數(shù)字識(shí)別示例143
5.3　手寫數(shù)字識(shí)別優(yōu)化152
5.4　尋找最優(yōu)模型165
5.5　本章小結(jié) 176
第2篇 發(fā)展演變篇
第6章 圖像識(shí)別
6.1　CIFAR數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介178
6.2　ImageNet數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介180
6.3　圖像識(shí)別的關(guān)鍵及特點(diǎn). 182
6.4　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理184
6.5　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 188
6.6　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例 196
6.7　本章小結(jié) 208
第7章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起源及原理
7.1　多層架構(gòu) 209
7.2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 210
7.3　Neocognitron210
7.4　LeNet簡(jiǎn)介211
7.5　本章小結(jié) 212
第8章 AlexNet
8.1　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)213
8.2　主要特點(diǎn)214
8.3　后續(xù)影響 219
8.4　本章小結(jié) 219
第9章 VGGNet
9.1　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu).. 221
9.2　主要特點(diǎn).. 223
9.3　其他技巧和貢獻(xiàn)224
9.4　本章小結(jié) 228
第10章 Inception
10.1　Inception名稱由來(lái)229
10.2　背景問(wèn)題分析229
10.3　架構(gòu)設(shè)計(jì)思路230
10.4　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 232
10.5　Inception實(shí)戰(zhàn)236
10.6　本章小結(jié) 278
第11章 Inception v2 和Inception v3
11.1　指導(dǎo)原則 279
11.2　具體措施 280
11.3　卷積分解 280
11.4　并行池化 282
11.5　旁路分類器 284
11.6　批量標(biāo)準(zhǔn)化 284
11.7　低分辨率輸入的性能 287
11.8　其他技巧 288
11.9　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 288
11.10　后續(xù)影響 290
11.11　Inception v2實(shí)戰(zhàn)291
11.12　Inception v3實(shí)戰(zhàn)301
11.13　本章小結(jié)320
第12章 ResNet
12.1　退化問(wèn)題 321
12.2　原因分析 322
12.3　殘差模塊 322
12.4　降采樣殘差模塊323
12.5　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 324
12.6　ResNet實(shí)戰(zhàn). 326
12.7　主要優(yōu)點(diǎn) 334
12.8　本章小結(jié) 334
第13章 Inception v4
13.1　Inception v4網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 335
13.2　Inception-ResNet模塊336
13.3　Inception-ResNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)337
13.4　主要貢獻(xiàn) 338
13.5　本章小結(jié) 338
第14章 DenseNet
14.1　DenseNet網(wǎng)絡(luò)339
14.2　網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 340
14.3　實(shí)現(xiàn)方法 344
14.4　主要優(yōu)點(diǎn) 346
14.5　DenseNet實(shí)戰(zhàn)347
14.6　本章小結(jié) 354
第3篇 前沿篇
第15章 生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
15.1　生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介356
15.2　生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)358
15.3　生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)361
15.4　本章小結(jié) 376