深度學習項目應用開發 (微課視頻版) 簡顯銳 吳青峰 劉一暢等 9787302674481 【台灣高等教育出版社】

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物品所在地:中國大陸
原出版社:清華大學
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商品編號: 9787302674481
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書名:深度學習項目應用開發 (微課視頻版)
ISBN:9787302674481
出版社:清華大學
著編譯者:簡顯銳 吳青峰 劉一暢等
頁數:191
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1700269
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內容簡介

本書是一本全面深入的深度學習實踐指導書,旨在為讀者提供從基礎概念到高級應用的系統性知識。 本書第1章從基礎開始,介紹了PyTorch工具,涵蓋了數據的載入與預處理,以及基礎網絡構建和訓練流程。第2章深入圖像分類,探討了CNN架構、數據增強技術,以及模型優化和部署策略。第3章轉向創造性圖像應用,包括風格遷移、Deep Dream、GAN和超解析度技術,並討論了CycleGAN的應用。第4章專註于視覺系統,講解了目標檢測、語義分割以及相關網絡結構。第5章和第6章分別探討了循環神經網絡在文本情感分析中的應用,以及NLP領域的預訓練模型和注意力機制,包括BERT模型的實踐。 本書適合作為高等院校計算機、軟體工程、人工智能等相關專業的教材,也可供對深度學習感興趣的開發人員、科技工作者和研究人員參考。

目錄

第1章 開始深度學習之旅
1 1 任務導學:什麼是深度學習
1 2 PyTorch基礎和設置
1 2 1 什麼是PyTorch
1 2 2 PyTorch的安裝和環境配置
1 2 3 PyTorch中的基礎概念
1 3 數據的載入、預處理和可視化分析
1 3 1 數據的載入
1 3 2 數據預處理:歸一化、數據轉換
1 3 3 數據可視化
1 3 4 實戰
1 4 構建和訓練基礎網絡
1 4 1 多層感知器(MLP)
1 4 2 損失函數和優化器
1 4 3 訓練循環
1 5 性能評估和改進策略
1 5 1 性能評估
1 5 2 正則化技術
1 5 3 超參數調整
1 5 4 其他策略
1 5 5 實戰
第2章 圖像分類的深度探索
2 1 任務導學:什麼是圖像分類
2 2 探索卷積神經網絡架構
2 2 1 卷積層的原理和作用
2 2 2 池化層
2 2 3 局部感受野和權重共享的概念
2 2 4 實戰
2 3 數據增強的實戰應用
2 3 1 翻轉和裁剪
2 3 2 改變顏色
2 3 3 結合多種數據增強方式
2 4 微調預訓練模型和遷移學習
2 4 1 微調預訓練模型
2 4 2 凍結和解凍網絡層
2 5 複雜數據集上的訓練挑戰和解決方案
2 5 1 訓練挑戰
2 5 2 優化算法
2 5 3 批量歸一化
2 5 4 深度學習調試策略
2 6 模型評估、調整和部署
2 6 1 模型評估
2 6 2 模型調整
2 6 3 模型部署
第3章 創造性圖像應用
3 1 任務導學:什麼是創造性圖像應用
3 2 實現風格遷移網絡
3 2 1 理解內容損失與風格損失
3 2 2 特徵提取
3 2 3 迭代更新圖像
3 3 深入理解並實現Deep Dream
3 3 1 網絡激活和梯度上升
3 3 2 多尺度處理技術
3 4 構建生成對抗網絡
3 4 1 生成器和判別器
3 4 2 對抗損失和訓練的穩定性
3 4 3 變分自編碼器
3 5 實戰:自動圖像上色
3 5 1 條件GAN的使用
3 5 2 顏色空間轉換
3 5 3 對抗損失和訓練
3 6 探索超解析度技術
3 6 1 超解析度卷積神經網絡
3 6 2 子像素卷積層
3 6 3 損失函數的設計
3 6 4 評估超解析度模型的性能
3 7 CycleGAN與非配對圖像轉換
3 7 1 非配對圖像轉換
3 7 2 CycleGAN
3 7 3 使用CycleGAN進行非配對圖像轉換
第4章 視覺系統應用
4 1 任務導學:什麼是目標檢測與語義分割
4 2 任務知識
4 2 1 目標檢測基礎
4 2 2 區域卷積神經網絡
4 2 3 UNet網絡
4 3 基於SSD和RNN的目標檢測
4 3 1 單發多框檢測
4 3 2 區域卷積神經網絡
4 4 基於UNet網絡的語義分割
第5章 循環神經網絡
5 1 任務導學:基於深度學習方法的文本情感分析
5 2 任務知識
5 2 1 循環神經網絡
5 2 2 現代循環神經網絡
5 3 文本情感分析
第6章 NLP預訓練與注意力機制
6 1 任務導學:什麼是模型預訓練與自然語言推斷
6 2 任務知識
6 2 1 NLP預訓練機制
6 2 2 注意力機制
6 3 預訓練BERT模型
6 4 基於注意力機制的自然語言推斷
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