扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
全国计算机等级考试最新真考题库模拟考场及详解·二级MSOffice高级应用
-
>
决战行测5000题(言语理解与表达)
-
>
软件性能测试.分析与调优实践之路
-
>
第一行代码Android
-
>
C Primer Plus 第6版 中文版
-
>
深度学习
-
>
MATLAB计算机视觉与深度学习实战-赠在线交流卡和本书源码
深度学习入门之PyToch 版权信息
- ISBN：9787121326202
- 条形码：9787121326202 ; 978-7-121-32620-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习入门之PyToch 本书特色
深度学习如今已经成为了科技领域*炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，*后通过实战了解*前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。
深度学习入门之PyToch 内容简介
1 作者本身也是从小白开始入门深度学习的，无论从书中内容，还是讲解思路，以及语言风格，均适合你从零开始进入深度学习这个充满魔力的世界。
2 实例简单而不简约，用到了生成对抗网络和注意力机制等目前相对前沿的深度学习技术。
3 虽然是一本入门教程，但是对原理的讲述也不含糊，清晰易懂，让读者能知其然且知其所以然。
深度学习入门之PyToch 目录
第1 章深度学习介绍1
1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
第2 章深度学习框架11
2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 操作系统的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
第3 章多层全连接神经网络24
3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.2 一维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.3 多维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.4 一维线性回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.5 多项式回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3 分类问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.4 二分类的Logistic 回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.5 模型的参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.6 Logistic 回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4 简单的多层全连接前向网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.1 模拟神经元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.2 单层神经网络的分类器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.4.3 激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4.4 神经网络的结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.5 模型的表示能力与容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5 深度学习的基石：反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.1 链式法则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.2 反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.5.3 Sigmoid 函数举例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.6 各种优化算法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.2 梯度下降法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.7 处理数据和训练模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.1 数据预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.2 权重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.7.3 防止过拟合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.8 多层全连接神经网络实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . 69
3.8.1 简单的三层全连接神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.2 添加激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.3 添加批标准化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.8.4 训练网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
第4 章卷积神经网络76
4.1 主要任务及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2 卷积神经网络的原理和结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.3 全连接层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.4 卷积神经网络的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.3 PyTorch 卷积模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3.3 提取层结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.3.4 如何提取参数及自定义初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.4 卷积神经网络案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4.1 LeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4.2 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4.3 VGGNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.4.4 GoogLeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.4.5 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5 再实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.6 图像增强的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.7 实现cifar10 分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
第5 章循环神经网络111
5.1 循环神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.1.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.2 循环神经网络的基本结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.3 存在的问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.2 循环神经网络的变式：LSTM 与GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.2.3 收敛性问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.3 循环神经网络的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.1 PyTorch 的循环网络模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.2 实例介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
5.4 自然语言处理的应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.1 词嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.2 词嵌入的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.3 N Gram 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.4 单词预测的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.4.5 词性判断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.4.6 词性判断的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.5 循环神经网络
1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
第2 章深度学习框架11
2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.1 操作系统的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
第3 章多层全连接神经网络24
3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.2.2 一维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.2.3 多维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2.4 一维线性回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.2.5 多项式回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.3 分类问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.4 二分类的Logistic 回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.3.5 模型的参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3.6 Logistic 回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4 简单的多层全连接前向网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.1 模拟神经元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.2 单层神经网络的分类器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.4.3 激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4.4 神经网络的结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.4.5 模型的表示能力与容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.5 深度学习的基石：反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.1 链式法则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.5.2 反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.5.3 Sigmoid 函数举例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.6 各种优化算法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.6.2 梯度下降法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.7 处理数据和训练模型的技巧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.1 数据预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.7.2 权重初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.7.3 防止过拟合. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.8 多层全连接神经网络实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . 69
3.8.1 简单的三层全连接神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.2 添加激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.8.3 添加批标准化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.8.4 训练网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
第4 章卷积神经网络76
4.1 主要任务及起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
4.2 卷积神经网络的原理和结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.2.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
4.2.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.3 全连接层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.4 卷积神经网络的基本形式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.3 PyTorch 卷积模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.1 卷积层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.3.2 池化层. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3.3 提取层结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.3.4 如何提取参数及自定义初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.4 卷积神经网络案例分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.4.1 LeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.4.2 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.4.3 VGGNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.4.4 GoogLeNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.4.5 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5 再实现MNIST 手写数字分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
4.6 图像增强的方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
4.7 实现cifar10 分类. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
第5 章循环神经网络111
5.1 循环神经网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.1.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.2 循环神经网络的基本结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.1.3 存在的问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
5.2 循环神经网络的变式：LSTM 与GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.2.3 收敛性问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.3 循环神经网络的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.1 PyTorch 的循环网络模块. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
5.3.2 实例介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
5.4 自然语言处理的应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.1 词嵌入. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.4.2 词嵌入的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.3 N Gram 模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.4.4 单词预测的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
5.4.5 词性判断. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.4.6 词性判断的PyTorch 实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
5.5 循环神经网络
展开全部
深度学习入门之PyToch 作者简介
廖星宇，目前就读于中国科学技术大学应用数学系，获得国家一等奖学金。在个人博客、知乎等平台上发布多篇关于深度学习的文章，具有一定的阅读量和人气。
书友推荐
- >
朝闻道
朝闻道
¥10.2¥23.8 - >
小考拉的故事-套装共3册
小考拉的故事-套装共3册
¥20.4¥68.0 - >
新文学天穹两巨星--鲁迅与胡适/红烛学术丛书(红烛学术丛书)
新文学天穹两巨星--鲁迅与胡适/红烛学术丛书(红烛学术丛书)
¥11.0¥23.0 - >
【精装绘本】画给孩子的中国神话
【精装绘本】画给孩子的中国神话
¥17.6¥55.0 - >
伯纳黛特,你要去哪(2021新版)
伯纳黛特,你要去哪(2021新版)
¥15.9¥49.8 - >
二体千字文
二体千字文
¥16.0¥40.0 - >
罗庸西南联大授课录
罗庸西南联大授课录
¥13.8¥32.0 - >
回忆爱玛侬
回忆爱玛侬
¥10.5¥32.8
本类畅销
-
深度学习自然语言处理实战
¥25.8¥59.9 -
过程控制
¥11.9¥35 -
2022图书×抽奖盲袋
¥9.9¥25 -
2023读书月阅读盲盒——天黑，闭眼，刀谁？
¥42.3¥158 -
-
2022读者节纪念徽章-三星会员专属
¥45¥45.6
