深度學習的高級議題 翟中華 9787121473210 【台灣高等教育出版社】

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書名:深度學習的高級議題
ISBN:9787121473210
出版社:電子工業
著編譯者:翟中華
頁數:185
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書號:1639310
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內容簡介

深度學習是人工智慧領域無法避開的課題之一,也是比較強大的方法之一。很多從事演算法工作或相關工作的人,或多或少都在應用深度學習方法解決相關領域的問題。本書針對深度學習知識做進階性探討。通過本書學習,對卷積網路、新型結構、注意力機制、模型壓縮、自監督學習、目標檢測中的高級技巧、無監督學習、Transformer高級篇,以及圖神經網路和元學習進行了深入的探討,最後對深度學習的未來發展進行了展望。

作者簡介

林宇平 畢業於首都經濟貿易大學信息管理與信息系統專業,現就職于《財經》雜誌社,任創新業務主管,負責全球投資、硬科技和科技投資相關工作。作為騰訊官方認證的Al編程支教講師,承擔相應教學工作。曾任工業和信息化部APEC中小企業信息化促進中心副研究員。對計算機科學、自然語言處理基礎理論與實踐及教學方法有獨到見解。

目錄

第1章 卷積網路
1 1 轉置卷積
1 1 1 概念
1 1 2 運算過程
1 1 3 應用場景
1 2 空洞卷積
1 2 1 概念
1 2 2 工作原理
1 2 3 應用場景
1 3 深度可分離卷積
1 3 1 概念
1 3 2 工作原理
1 3 3 應用場景
1 4 三維卷積
1 4 1 概念
1 4 2 工作原理
1 4 3 應用場景
第2章 新型結構
2 1 殘餘連接
2 2 ResNeXt原理及架構
2 3 FCN原理及架構
2 4 U-Net原理及架構
2 5 FPN原理及架構
第3章 注意力機制
3 1 注意力機制的生物學原理及數學本質
3 2 應用於RNN的注意力機制
3 3 自注意力的數學支撐:像素間的協方差
3 4 自注意力機制的直觀展示及舉例
3 5 Transformer中的注意力機制
3 6 擠壓激勵網路
3 7 Transformer編碼器代碼
3 8 Transformer詞嵌入中融入位置信息
第4章 模型壓縮
4 1 模型壓縮的必要性及常用方法
4 2 修剪深度神經網路
4 3 模型量化
4 4 知識蒸餾
4 4 1 知識蒸餾的實現步驟
4 4 2 軟目標的作用
4 4 3 蒸餾「溫度」
4 4 4 特徵蒸餾
第5章 自監督學習
5 1 什麼是自監督學習
5 2 Bert中的自監督學習
第6章 目標檢測中的高級技巧
6 1 特徵融合
6 2 DenseNet與ResNet
6 3 晚融合及特徵金字塔網路
6 4 YOLOv3中的三級特徵融合
6 5 通過多尺度特徵圖跳過連接改進SSD方法
第7章 無監督學習
第8章 Transformer高級篇
8 1 計算機視覺中的Transformer
8 1 1 什麼是ViT
8 1 2 ViT詳解
8 2 DeiT:以合理的方式訓練ViT
8 3 金字塔視覺Transformer
8 3 1 PVT整體架構
8 3 2 SRA的實現
8 3 3 PVT的改進
8 4 Swin Transformer:使用「移動窗口」的分層ViT
8 5 視覺Transformer的自監督訓練:DINO
8 5 1 DINO架構
8 5 2 中心化和「教師」網路權重更新
8 5 3 DINO代碼實踐偽碼和效果展示
8 6 縮放視覺Transformer
8 7 一些有趣的進展
8 7 1 替代自注意力機制
8 7 2 多尺度視覺Transformer(MViT)
8 7 3 完全基於Transformer的視頻理解框架
8 7 4 語義分割中的ViT(SegFormer)
8 7 5 醫學成像中的ViT
第9章 圖神經網路
9 1 圖數據
9 1 1 圖像作為圖數據
9 1 2 文本作為圖數據
9 1 3 天然的圖數據
9 2 圖上的預測任務
9 3 圖神經網路構建應用
9 3 1 最簡單的GNN
9 3 2 通過聚合信息進行GNN預測
9 3 3 在圖的各屬性之間傳遞消息
9 3 4 學習邊緣表示
9 3 5 添加全局表示
第10章 元學習
10 1 什麼是元學習
10 2 機器學習與元學習
10 2 1 機器學習簡介
10 2 2 元學習簡介
10 2 3 機器學習與元學習
10 3 模型無關的元學習:MAML
10 3 1 MAML簡介
10 3 2 MAML特點
10 3 3 MAML為什麼能夠起作用
參考文獻

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