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226千字 字数
2022-04-01 发行日期
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主编推荐语

本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。

内容简介

本书旨在利用TensorFlow针对各种现实场景设计深度学习系统，引导读者实现有趣的深度学习项目。本书涵盖10个实践项目，如用目标检测API标注图像、利用长短期记忆神经网络（LSTM）预测股票价格、构建和训练机器翻译模型、检测Quora数据集中的重复问题等。

通过阅读本书，读者可以了解如何搭建深度学习的TensorFlow环境、如何构建卷积神经网络以有效地处理图像、如何利用长短期记忆神经网络预测股票价格，以及如何实现一个能够自己玩电子游戏的人工智能（AI）。

本书适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 作者简介
  • 审稿人简介
  • 译者简介
  • 前言
  • 第1章 用卷积神经网络识别交通标志
  • 1.1 数据集
  • 1.2 卷积神经网络
  • 1.3 图像预处理
  • 1.4 训练模型并进行预测
  • 1.5 后续问题
  • 1.6 小结
  • 第2章 用目标检测API标注图像
  • 2.1 微软常见物体数据集
  • 2.2 TensorFlow的目标检测API
  • R-CNN、R-FCN和SSD模型的基础知识
  • 2.3 展示项目计划
  • 2.3.1 为项目搭建合适的开发环境
  • 2.3.2 protobuf编译
  • 2.4 准备项目代码
  • 2.4.1 一些简单应用
  • 2.4.2 网络摄像头实时检测
  • 2.5 致谢
  • 2.6 小结
  • 第3章 图像的描述生成
  • 3.1 什么是描述生成
  • 3.2 探索图像描述数据集
  • 下载数据集
  • 3.3 把单词转换为词嵌入
  • 3.4 描述图像的方法
  • 3.4.1 条件随机场
  • 3.4.2 基于卷积神经网络的循环神经网络
  • 3.4.3 描述排序
  • 3.4.4 密集描述
  • 3.4.5 循环神经网络描述
  • 3.4.6 多模态描述
  • 3.4.7 基于注意力机制的描述
  • 3.5 实现描述生成模型
  • 3.6 小结
  • 第4章 为生成条件图像构建GAN
  • 4.1 GAN简介
  • 4.1.1 对抗方式是关键
  • 4.1.2 “寒武纪大爆发”
  • 4.2 项目
  • 4.2.1 数据集类
  • 4.2.2 CGAN类
  • 4.3 CGAN应用示例
  • 4.3.1 MNIST
  • 4.3.2 Zalando MNIST
  • 4.3.3 EMNIST
  • 4.3.4 重用经过训练的CGAN
  • 4.4 使用AWS服务
  • 4.5 致谢
  • 4.6 小结
  • 第5章 利用LSTM预测股票价格
  • 5.1 输入数据集（余弦信号和股票价格）
  • 5.2 格式化数据集
  • 5.3 用回归模型预测股票价格
  • 5.4 长短期记忆神经网络入门
  • 5.5 利用LSTM进行股票价格预测
  • 5.6 练习
  • 5.7 小结
  • 第6章 构建和训练机器翻译模型
  • 6.1 机器翻译系统架构
  • 6.2 语料库预处理
  • 6.3 训练机器翻译模型
  • 6.4 测试和翻译
  • 6.5 练习
  • 6.6 小结
  • 第7章 训练能像人类一样讨论的
  • 7.1 项目简介
  • 7.2 输入语料库
  • 7.3 创建训练集
  • 7.4 训练聊天机器人
  • 7.5 聊天机器人API
  • 7.6 练习
  • 7.7 小结
  • 第8章 检测Quora数据集中的重复问题
  • 8.1 展示数据集
  • 8.2 基础特征工程
  • 8.3 创建模糊特征
  • 8.4 借助TF-IDF和SVD特征
  • 8.5 用Word2vec嵌入映射
  • 8.6 测试机器学习模型
  • 8.7 搭建TensorFlow模型
  • 8.8 构建深度神经网络之前所做的处理
  • 8.9 深度神经网络的构建模块
  • 8.10 设计学习架构
  • 8.11 小结
  • 第9章 用TensorFlow构建推荐系统
  • 9.1 推荐系统
  • 9.2 推荐系统下的矩阵分解
  • 9.2.1 数据集准备和基准
  • 9.2.2 矩阵分解
  • 9.2.3 隐式反馈数据集
  • 9.2.4 基于SGD的矩阵分解
  • 9.2.5 贝叶斯个性化排序
  • 9.3 面向推荐系统的RNN
  • 9.3.1 数据集准备和基准
  • 9.3.2 用TensorFlow构建RNN模型
  • 9.4 小结
  • 第10章 基于强化学习的电子游戏
  • 10.1 关于游戏
  • 10.2 OpenAI版游戏
  • 10.3 在Linux（Ubuntu 14.04或16.04）上安装OpenAI Gym
  • 在OpenAI Gym中的《登月着陆器》游戏
  • 10.4 通过深度学习探索强化学习
  • 10.4.1 深度Q-learning技巧
  • 10.4.2 理解深度Q-learning的局限性
  • 10.5 启动项目
  • 10.5.1 定义人工智能大脑
  • 10.5.2 为经验回放创建记忆
  • 10.5.3 创建智能体
  • 10.5.4 指定环境
  • 10.5.5 执行强化学习过程
  • 10.6 致谢
  • 10.7 小结
  • 版权声明
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。