书籍作者:刘子瑛 | ISBN:9787301305812 |
书籍语言:简体中文 | 连载状态:全集 |
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创建日期:2021-02-14 | 发布日期:2021-02-14 |
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绪论程序员为什么要学习机器学习
0.1工业革命级的技术红利
0.2中美两国为机器学习作背书
0.3从编程思维向数据思维的进化
第1章30分钟环境搭建速成
1.1使用Anaconda搭建开发环境
1.2使用Python自带的开发环境
1.3从源代码搭建开发环境
第2章深度学习5-4-6速成法
2.1计算图模型与计算框架
2.2五步法构造基本模型
2.3案例教程
2.45-4-6速成法学习PyTorch
2.55-4-6速成法学习TensorFlow
2.6在TensorFlow中使用Keras
2.7本章小结
第3章张量与计算图
3.10维张量:标量
3.2计算图与流程控制
3.3变量
第4章向量与矩阵
4.11维张量:向量
4.22维张量:矩阵
4.3n维:张量
第5章高级矩阵编程
5.1范数及其实现
5.2迹运算
5.3矩阵分解
第6章优化方法
6.1梯度下降的基本原理
6.2高维条件下的梯度下降
6.3PyTorch和TensorFlow中的梯度计算
6.4梯度下降案例教程
6.5优化方法进阶
第7章深度学习基础
7.1从回归到分类
7.2深度学习简史
第8章基础网络结构:卷积网络
8.1卷积的原理与计算
8.2池化层
8.3激活函数
8.4AlexNet
第9章卷积网络图像处理进阶
9.1小卷积核改进VGGNet
9.2GoogLeNet
9.3残差网络
9.4目标检测
9.5人脸识别
第10章基础网络结构:循环神经网络
10.1循环神经网络原理
10.2实用循环神经网络:LSTM
10.3LSTM案例教程
10.4实用循环神经网络:GRU
10.5双向循环神经网络
10.6将隐藏状态串联起来
第11章RNN在自然语言处理中的应用
11.1文本编码:从独热编码到词向量
11.2Char-RNN算法
11.3Char-RNN的训练
11.4Char-RNN的预测推理
11.5Char-RNN完整模型
第12章用JavaScript进行TensorFlow编程
12.1TensorFlow.js的简介和安装
12.2TensorFlow.js的张量操作
12.3TensorFlow.js的常用运算
12.4激活函数
12.5TensorFlow.js变量
12.6TensorFlow.js神经网络编程
12.7TensorFlow.js实现完整模型
12.8TensorFlow.js的后端接口
第13章高级编程
13.1GPU加速
13.2生成对抗网络
13.3Attention机制
13.4多任务学习
第14章超越深度学习
14.1自动机器学习AutoML
14.2Autokeras
14.3WindowsSubsystemforLinux
14.4强化学习
14.5强化学习编程
14.6下一步的学习方法