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原书前言

《Python深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案》本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案,包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。本节为原书前言。

作者:程国建/周冠武 译来源:机械工业出版社|2018-08-30 17:45

原书前言

深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化。对于许多应用来说,深度学习通过做出更快和更准确的预测,证明其已经超越人类的预测。本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案。这些应用程序包括计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测和机器人。

本书主要内容

第1 章 编程环境、GPU 计算、云解决方案和深度学习框架 主要包括与环境和GPU计算相关的信息和方案。对于在不同平台上设置环境有问题的读者来说,这是一个必读内容。

第2 章 前馈神经网络 提供了与前馈神经网络有关的一系列方法,并作为其他章节的基础。本章的重点是为不同网络拓扑常见的实现问题提供解决方案。

第3 章 卷积神经网络 着重介绍卷积神经网络及其在计算机视觉中的应用。它提供了有关CNN 中使用的技术和优化方法。

第4 章 递归神经网络 提供了一系列与递归神经网络相关的方法,包括LSTM(长短期记忆)网络和GRU(门控递归神经元)。本章的重点是为循环神经网络的常见的实现问题提供解决方案。

第5 章 强化学习 涵盖强化学习神经网络的各种方法。本章介绍了在单智能体环境中深度强化学习的概念。

第6 章 生成对抗网络 提供了与无监督学习问题相关的一系列方法,这包括图像生成和超分辨率的生成对抗网络。

第7 章 计算机视觉 包含图像编码相关的数据处理方法,如视频帧。将提供使用Python 处理图像数据的经典技术,以及用于图像检测、分类和分割的最佳解决方案。

第8 章 自然语言处理 涵盖与文本数据处理相关的方法,包括与文本特征表示和处理相关的方法,包括文字嵌入和文本数据存储。

第9 章 语音识别和视频分析 涵盖与流数据处理相关的方法,这包括音频、视频和帧序列。

第10 章 时间序列和结构化数据 提供与数字运算相关的方法,这包括序列和时间序列。

第11 章 游戏智能体和机器人 专注于最先进的深度学习研究应用,这包括与多智能体环境(模拟)和自主车辆中游戏智能体相关的方法。

第12 章 超参数选择、调优和神经网络学习 阐述了神经网络学习过程涉及的方方面面。本章的总体目标是提供非常简洁和具体的技巧来提升网络性能。

第13 章 网络内部构造 介绍了一个神经网络的内部构造,这包括张量分解、权重初始化、拓扑存储、瓶颈特征和相应的嵌入。

第14 章 预训练模型 涵盖了流行的深度学习模型,如VGG-16 和Inception V4。

学习本书所需的准备工作

本书专注于AI(人工智能)的Python 实现,而不是Python 本身。本书使用Python 3来构建各种应用程序,专注于如何以最好的方式利用各种Python 库来构建真实世界的应用程序。本着这样的精神,尽力使所有的代码尽可能无误易懂,这将使读者能够轻松理解代码,并在不同的场景中使用它。

本书读者对象

本书面向那些希望使用深度学习算法来创建真实Python 应用程序的机器学习专业人士。

对机器学习概念和Python 库(如NumPy、SciPy 和Scikit-learn)有深入的理解。此外,还需要具备线性代数和微积分的基本知识。

约定惯例

在本书中,读者将看到许多区分不同类型信息的文本样式。下面是这些样式的一些例子,以及对其含义的解释。

文本、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、虚拟URL、用户输入和Twitter 句柄中的代码字如下所示:“为提供虚拟数据集,将使用numpy 和以下代码”。

设置如下一段代码:

任意命令行的输入或输出如下:

新术语和关键词以黑体显示。

在屏幕上看到的单词,例如菜单或对话框,就会像这样出现在文本中:

警告或重要关注。

提示和技巧图标。

读者反馈

欢迎读者反馈意见。让作者了解读者对本书的看法,喜欢什么或不喜欢什么。读者反馈对于作者2018送彩金的娱乐网站真正让读者受益的主题非常重要。

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. WinRAR / 7-Zip for Windows。

. Zipeg / iZip / UnRarX for Mac。

. 7-Zip / PeaZip for Linux。

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勘误

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本书审稿人

Radovan Kavicky 是GapData 研究院的首席数据科学家和总裁(https://www.gapdata.org),该研究院总部设在斯洛伐克的布拉迪斯拉发市,致力于利用数据的力量和经济学智慧为公共利益服务。Radovan Kavicky 是一位具有教育和学术背景的宏观经济学家、专业咨询师和分析师(在公共和私营部门为客户提供咨询服务方面具有超过8 年的经验),他具有强大的数学和分析能力,能够提供顶级研究和分析工作。从MATLAB、SAS 和Stata 开
始,目前转向Python、R 和Tableau。他是斯洛伐克经济协会的成员,也是开放数据、开放预算举措和开放政府合作伙伴的传播者。他是PyData Bratislava、R<-Slovakia 和SK/CZTableau 用户组(skczTUG) 的创始人。他曾在TechSummit(Bratislava 2017) 和PyData(Berlin 2017)峰会上发表演讲,并且是全球Tableau #DataLeader 网络(2017)的成员。读者可以在Twitter 上@radovankavicky、@GapDataInst 或@PyDataBA 关注他。其完整档案和经历可参阅网页https://www.linkedin.com/in/radovankavicky/https://github.com/radovankavicky

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