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目录
第一部分 Python及应用数学基础 12
第1章 NumPy常用操作
1.1生成ndarray的几种方式 12
1.2存取元素 15
1.3矩阵操作 17
1.4数据合并与展平 18
1.5通用函数 20
1.6 广播机制 22
1.7小结 23
第2章 Theano基础
2.1安装 24
2.2符号变量 25
2.3符号计算图模型 28
2.4函数 29
2.5条件与循环 32
2.6共享变量 35
2.7小结 36
第3章线性代数
3.1标量、向量、矩阵和张量 37
3.2矩阵和向量运算 40
3.3特殊矩阵与向量 41
3.4线性相关性及向量空间 42
3.5范数 43
3.6特征值分解 44
3.7奇异值分解 45
3.8迹运算 46
3.9实例：Python实现主成分分析 47
3.10小结 51
第4章概率与信息论
4.1为何要学概率、信息论 52
4.2样本空间与随机变量 53
4.3概率分布 53
4.3.1 离散型随机变量 54
4.3.2 连续型随机变量 56
4.4边缘概率 58
4.5条件概率 59
4.6条件概率的链式法则 60
4.7独立性及条件独立性 60
4.8期望、方差及协方差 61
4.9贝叶斯定理 63
4.10信息论 64
4.11 小结 67
第5章概率图模型 68
5.1为何要引入概率图 68
5.2使用图描述模型结构 68
5.3贝叶斯网络 70
5.3.1隐马尔可夫模型简介 70
5.3.2隐马尔可夫模型三要素 71
5.3.3隐马尔可夫模型三个基本问题 72
5.3.4隐马尔可夫模型简单实例 72
5.4马尔可夫网络 74
5.4.1 马尔可夫随机场 75
5.4.2条件随机场 76
5.4.3实例：用Tensorflow实现条件随机场 77
5.5小结 80
第二部分深度学习理论与应用 81
第6章机器学习基础
6.1监督学习 81
6.1.1 线性模型 82
6.1.2 SVM 85
6.1.3贝叶斯分类器 87
6.1.4 集成学习 89
6.2无监督学习 91
6.2.1主成分分析 91
6.2.2k-means聚类 92
6.3梯度下降与优化 93
6.3.1梯度下降简介 93
6.3.2梯度下降与数据集大小 94
6.3.3传统梯度优化的不足 96
6.3.4动量算法 97
6.3.5 自适应算法 99
6.3.6有约束最优化 102
6.4前馈神经网络 104
6.4.1神经元结构 104
6.4.2感知机的局限 105
6.4.4多层神经网络 106
6.4.5 实例：用TensorFlow实现XOR 109
6.4.6反向传播算法 111
6.5 实例：用keras构建深度学习架构 116
6.6小结 117
第7章深度学习挑战与策略 118
7.1 正则化 118
7.1.1正则化参数 118
7.1.2增加数据量 123
7.1.3梯度裁剪 123
7.1.4提前终止 124
7.1.5共享参数 124
7.1.6 Dropout 125
7.2 预处理 127
7.2.1 初始化 127
7.2.2 归一化 128
7.3批量化 128
7.3.1随机梯度下降法 128
7.3.2批标准化 129
7.4并行化 131
7.4.1TensorFlow利用GPU加速 131
7.4.2深度学习并行模式 132
7.5选择合适激活函数 134
7.6选择合适代价函数 135
7.7选择合适优化算法 137
7.8小结 137
第8章安装TensorFlow 138
8.1 TensorFlow CPU版的安装 138
8.2 TensorFlow GPU版的安装 139
8.3配置Jupyter Notebook 143
8.4实例：比较CPU与GPU性能 144
8.5 实例：单GPU与多GPU性能 145
8.6小结 147
第8章新增：TensorFlow-gpu 2.0升级问题及解决方法
第9章TensorFlow基础 148
9.1 TensorFlow系统架构 148
9.2数据流图 149
9.3 TensorFlow基本概念 150
9.3.1张量 151
9.3.2算子 152
9.3.3计算图 152
9.3.4会话 153
9.3.5常量 155
9.3.6变量 155
9.3.7占位符 160
9.3.8实例：比较constant 、variable和 placeholder 161
9.4TensorFlow实现数据流图 163
9.5可视化数据流图 164
9.6TensorFlow分布式 166
9.7小结 168
第10章TensorFlow图像处理 169
10.1加载图像 169
10.2图像格式 170
10.3把图像转换为TFRecord文件 171
10.4 读取TFRecord文件 172
10.5图像处理实例 174
10.6 全新的数据读取方式Dataset API 177
10.6.1 Dataset API 架构 177
10.6.2 构建Dataset 178
10.6.3创建迭代器 182
10.6.4从迭代器中获取数据 182
10.6.5读入输入数据 183
10.6.6预处理数据 183
10.6.7批处理数据集元素 184
10.6.8使用高级API 185
10.7 小结 186
第11章TensorFlow神经元函数 187
11.1激活函数 187
11.1.1sigmoid函数 187
11.1.2tanh函数 188
11.1.3relu函数 188
11.1.4softplus函数 190
11.1.5dropout函数 190
11.2代价函数 190
11.2.1sigmoid_cross_entropy_with_logits函数 191
11.2.2softmax_cross_entropy_with_logits函数 192
11.2.3sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函数   193
11.2.4weighted_cross_entropy_with_logits函数 193
11.3小结 194
第12章 TensorFlow自编码器 195
12.1自编码简介 195
12.2降噪自编码 197
12.3 实例：TensorFlow实现自编码 197
12.4实例：用自编码预测信用卡欺诈 200
12.5小结 208
第 13章 TensorFlow 实现Word2Vec 209
13.1词向量及其表达 209
13.2Word2Vec原理 210
13.2.1 CBOW模型 210
13.2.2 Skim-gram模型 211
13.3实例：TensorFlow实现Word2Vec 212
13.4小结 218
第14章 TensorFlow 卷积神经网络 219
14.1 卷积神经网络简介 219
14.2卷积层 220
14.2.1 卷积核 221
14.2.2步幅 222
14.2.3 填充 223
14.2.4 多通道上的卷积 224
14.2.5激活函数 225
14.2.6卷积函数 225
14.3池化层 227
14.4归一化层 228
14.5TensorFlow实现简单卷积神经网络 229
14.6TensorFlow实现进阶卷积神经网络 230
14.7几种经典卷积神经网络 235
14.8小结 236
第15章TensorFlow 循环神经网络 237
15.1 循环神经网络简介 237
15.2前向传播与随时间反向传播 239
15.3 梯度消失或爆炸 242
15.4LSTM算法 242
15.5 RNN其他变种 245
15.6 RNN应用场景 247
15.7 实例：用LSTM实现分类 248
15.8小结 252
第 16章 TensorFlow高层封装 253
16.1 TensorFlow高层封装简介 253
16.2 Estimator简介 254
16.3 实例：使用Estimator预定义模型 255
16.4 实例：使用Estimator自定义模型 258
16.5 Keras简介 264
16.6实例：Keras实现序列式模型 265
16.7 TFLearn简介 267
16.7.1利用TFLearn解决线性回归问题 268
16.7.2利用TFLearn进行深度学习 269
16.8小结 270
第17章情感分析 271
17.1深度学习与自然语言处理 271
17.2词向量简介 272
17.3 循环神经网络 273
17.4 迁移学习简介 273
17.5实例：TensorFlow实现情感分析 274
17.5.1 导入数据 274
17.5.2定义辅助函数 280
17.5.3构建RNN模型 280
17.5.4调优超参数 283
17.5.5训练模型 283
17.6小结 286
第18章利用TensorFlow预测乳腺癌 287
18.1 数据说明 287
18.2数据预处理 288
18.3 探索数据 290
18.4 构建神经网络 294
18.5 训练并评估模型 296
18.6 小结 298
第19章聊天机器人 299
19.1 聊天机器人原理 299
19.2 带注意力的框架 300
19.3用TensorFlow实现聊天机器人 304
19.3.1 接口参数说明 305
19.3.2 训练模型 308
19.4 小结 321
第20 章人脸识别 322
20.1人脸识别简介 322
20.2项目概况 325
20.3实施步骤 325
20.3.1数据准备 326
20.3.2 预处理数据 326
20.3.3 训练模型 329
20.3.4 测试模型 334
20.4小结 337
第三部分扩展篇 338
第21章强化学习基础 338
21.1强化学习简介 338
21.2强化学习常用算法 340
21.2.1 Q-Learning算法 340
21.2.2 Sarsa算法 342
21.2.3 DQN算法 342
21.3小结 343
第22章生成式对抗网络 344
22.1 GAN简介 344
22.2GAN的改进版本 346
22.3小结 348
第23章语音识别基础 349
23.1 语言识别系统的架构 349
23.2 语音识别的原理 350
23.3 语音识别发展历程 354
23.4小结 355