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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
神經網絡與深度學習:基於TensorFlow框架和Python技術實現(配件另行下載)
 叢書名稱: IT工程師寶典
 作  者: 包子陽
 出版單位: 電子工業
 出版日期: 2019.04
 進貨日期: 2019/8/30
 ISBN: 9787121362019
 開  本: 16 開    
 定  價: 374
 售  價: 199
  會 員 價: 199
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編輯推薦:

Python、TensorFlow、神經網路和深度學習因人工智慧的流行而成為當下IT領域的熱門關鍵字。本書首先介紹了Python及其常用庫Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法;其次介紹了TensorFlow的基本知識及使用方法;然後介紹了神經網路的基礎知識以及神經網路基本應用──感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現;最後介紹了兩種熱門的深度神經網路──卷積神經網路和迴圈神經網路的理論與實現。本書內容由淺入深,循序漸進,實踐性強,包含豐富的模擬實例。


作者簡介:

包子陽:高級工程師,自2009年起工作於北京無線電測量研究所。2009年6月畢業于電子科技大學信號與資訊處理專業,獲碩士學位。從事雷達電氣總體、智慧演算法和深度學習等研究工作。迄今出版專著3本;申請發明專利6項(已授權3項);在國際雷達會議、《系統工程與電子技術》、《現代雷達》、《電子技術與應用》、《雷達科學與技術》、《空間電子技術》、雷達年會、天線年會等發表學術論文十餘篇。


圖書目錄:

第1章 緒論 1
1.1 人工智慧 2
1.2 機器學習 3
1.2.1 監督學習 3
1.2.2 非監督學習 3
1.2.3 半監督學習 4
1.3 深度學習 4
1.3.1 卷積神經網路 4
1.3.2 迴圈神經網路 5
1.4 實現工具 6
1.4.1 Python 6
1.4.2 TensorFlow 6
第2章 Python基礎 9
2.1 Python簡介 10
2.1.1 概述 10
2.1.2 Python的特點 10
2.1.3 Python的版本 11
2.2 Python的安裝 11
2.2.1 Python官網下載安裝 11
2.2.2 Anaconda的安裝 14
2.3 Spyder編輯器 16
2.3.1 Spyder介面 16
2.3.2 Spyder快速鍵 19
2.4 Python基礎知識 19
2.4.1 基本語法 20
2.4.2 基底資料型別和運算 23
2.4.3 清單、元組和字串 25
2.4.4 字典和集合 32
2.4.5 分支和迴圈 35
2.4.6 函數和類 37
2.4.7 模組 40
第3章 Python基礎庫 43
3.1 Numpy庫 44
3.1.1 創建陣列 44
3.1.2 ndarray類 47
3.1.3 陣列操作 48
3.1.4 形狀操作 55
3.2 Matplotlib庫 58
3.2.1 快速繪圖 58
3.2.2 繪製多軸圖 61
3.2.3 繪製3D圖 64
3.3 Scipy庫 67
3.3.1 scipy.io 67
3.3.2 scipy.linalg 68
3.3.3 scipy.fftpack 69
3.3.4 scipy.optimize 70
3.3.5 scipy.interpolate 71
3.3.6 scipy.stats 72
第4章 TensorFlow基礎 75
4.1 概述 76
4.2 TensorFlow的安裝 77
4.3 TensorFlow基本概念 79
4.3.1 Graph和Session 79
4.3.2 placeholder 82
4.3.3 tensor 82
4.3.4 Variable 85
4.3.5 fetch和feed 87
4.4 MNIST 89
4.4.1 MNIST簡介 89
4.4.2 MNIST解析 90
第5章 神經網路基礎 95
5.1 神經網路概述 96
5.1.1 神經網路常用術語 97
5.1.2 神經網路模型 99
5.1.3 神經網路的運作 99
5.1.4 神經網路演算法的特點 100
5.2 神經元模型 101
5.3 啟動函數 103
5.4.1 sigmoid函數 104
5.4.2 tanh函數 104
5.4.3 ReLU函數 105
5.4.4 softmax函數 106
5.4 損失函數 106
5.4.1 均方差函數 106
5.4.2 交叉熵函數 107
5.5 梯度下降演算法 107
5.5.1 梯度下降演算法推導 108
5.5.2 梯度下降演算法種類 108
5.5 BP演算法 109
5.5.1 BP網路簡介 109
5.5.2 BP演算法流程 110
5.6 模擬實例 112
第6章 神經網路基礎應用 117
6.1 感知機 118
6.1.1 感知機網路結構 119
6.1.2 感知機學習規則 120
6.1.3 感知機網路訓練 120
6.1.5 模擬實例 121
6.2 線性回歸 123
6.2.1 線性回歸理論 123
6.2.2 模擬實例 126
6.3 邏輯回歸 129
6.3.1 邏輯回歸理論 129
6.3.2 模擬實例 131
第7章 卷積神經網路 137
7.1 概述 138
7.2 卷積神經網路結構 139
7.2.1 卷積層 141
7.2.2 池化層 144
7.2.3 全連接層 147
7.2.4 Dropout 層 148
7.3 訓練過程 148
7.4 卷積神經網路經典模型 149
7.4.1 LeNet-5模型 149
7.4.2 AlexNet模型 150
7.5 模擬實例 152
第8章 迴圈神經網路 159
8.1 迴圈神經網路概述 160
8.1.1 迴圈神經網路結構 160
8.1.2 迴圈神經網路前向傳播 162
8.1.3 迴圈神經網路訓練演算法 163
8.2 長短時記憶網路(LSTM) 163
8.2.1 LSTM結構 164
8.2.2 LSTM前向計算 165
8.2.3 LSTM訓練演算法 169
8.2.4 LSTM程式實現 169
8.3 迴圈神經網路的變種 170
8.3.1 雙向迴圈神經網路 170
8.3.2 深層迴圈神經網路 171
8.4 模擬實例 172
附錄A Python主要函數 181
附錄B TensorFlow主要函數 189
參考文獻 198


章節試讀:

前 言
  繼2016年3月擊敗世界圍棋大師李世石,AlphaGo又於2017年5月橫掃中國九段棋手柯潔,從此“人工智慧”成為最火熱的詞彙之一,人工智慧的應用遍地開花,熱度持續高漲,IT領域甚至言必稱之。因此,眾多有志之士欲投身到人工智慧的浪潮之中,但如何快速入門成為擺在他們面前的第一道障礙。
  千里之行,始於足下。下面先梳理一下人工智慧、機器學習和深度學習的關係。人工智慧是寬泛概念上的高級計算智慧,機器學習是研究人工智慧的一個有效手段,而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習突破了傳統機器學習演算法的瓶頸,推動了人工智慧領域的快速發展;而目前大多數深度學習都是通過神經網路來實現的。
  工欲善其事,必先利其器。神經網路和深度學習的框架和程式實現語言有很多種。其中,TensorFlow由於其靈活性、高效性和可攜性,成為目前最流行的一種深度學習框架;Python語言由於其簡潔性、易讀性和可擴展性,已成為目前最受歡迎的深度學習程式設計語言。
  本書基於TensorFlow框架和Python語言來實現基本神經網路演算法和深度學習演算法,主要內容包括:第1章綜述人工智慧、機器學習和深度學習的基本知識;第2章、第3章介紹Python及其基礎庫Numpy、Matplotlib和Scipy的使用方法;第4章介紹TensorFlow的基本知識和使用方法;第5章、第6章介紹神經網路的基礎知識以及它的基礎應用——感知機、線性回歸與邏輯回歸的理論與實現;第7章、第8章介紹兩種熱門的深度神經網路——?卷積神經網路和迴圈神經網路的理論與實現。
  本書旨在作為一本神經網路與深度學習的入門圖書,其主要特點有:
  (1)系統性:首先介紹Python、TensorFlow的使用方法,然後介紹基本神經網路的理論及應用,最後介紹深度神經網路的理論及實現,內容由淺入深、循序漸進。
  (2)通用性:程式實例採用通用的數值優化和MNIST手寫字體案例,適合各學科和各領域的人員理解和學習。
  (3)實用性:注重理論聯繫實際,首先進行理論介紹,然後進行程式實現,通過理論介紹來初步瞭解演算法,通過程式實現來深入理解演算法。
  本書適於電子、通信、電腦、自動化、機器人和經濟學等學科以及信號處理、語音辨識、圖像識別、模式識別、機器翻譯和人機交互等領域的讀者閱讀,既可作為高等院校高年級本科生和研究生的學習用書,也可供相關領域的科研人員學習參考。
  為了便於讀者學習和參考,書中的實例程式可在華信教育資源網(https://www.hxedu.com.cn/)免費下載,或通過與本書責任編輯聯繫獲取。
  在本書編寫過程中,得到了北京無線電測量研究所科技委、檔信中心、總體部以及航太科工二院“創客銀行”項目的支持和幫助,電子工業出版社相關編輯為本書的編輯出版付出了辛勤勞動,特此表示感謝。
  最後要感謝我的愛人焦淑娟和愛子包佳銘所給予的支持和動力。由於編著者水準有限,書中定有不足之處,誠望各位專家和讀者批評指正。
  編著者
  2019年1月

 
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