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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
基於瀏覽器的深度學習(附線上配套資源)
 叢書名稱: 智能系統與技術叢書
 作  者: (法)澤維爾•布里/(美)佐佐木凱/(奧地利)克里斯托夫•科納/(日)中野禮一郎
 出版單位: 機械工業
 出版日期: 2019.08
 進貨日期: 2019/9/23
 ISBN: 9787111629405
 開  本: 16 開    
 定  價: 593
 售  價: 474
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內容簡介:

《基於流覽器的深度學習》是一本在流覽器中進行深度學習應用的入門實踐指南,主要內容包括神經網路架構、主流的JavaScript深度學習框架、深度學習的JavaScript基礎、基於WebGL的GPU加速、流覽器上的資料抽取和操作以及TensorFlow.js實踐應用。每章都配有完整的代碼示例以及視覺化效果,輕鬆易學。書中也詳細介紹了TensorFlow.js重要的模組tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node、tfjs-converter等。
  《基於流覽器的深度學習》共8章,第1章主要介紹深度學習相關的數學知識、概念及架構;第2章介紹在深度學習應用中常用的深度學習架構;第3章介紹用在流覽器上的三種不同。JavaScript深度學習框架,即TensorFlow.js,WebDNN和Keras.js;第4章介紹在流覽器和Node.js中運行深度學習框架的JavaScript基礎;第5章介紹如何將深度學習操作映射到GPU,並展示如何用WebGL一實現神經網路;第6章介紹如何從流覽器提取資料,如從URL載入圖片資料、從網路攝像頭解析幀資料,或者從手機解析資料;第7章給出一些在流覽器中運算元據的實用方法;第8章通過一些小專案詳細闡釋TensorFlow.js實踐細節。


作者簡介:

賽維爾·布裡(Xavier Bourry)是創業公司Jeeliz的聯合創始人和CTO,專注於深度學習。他使用WebGLAPI開發了基於GPU的深度學習引擎,其性能比tfjs高,能夠用於即時視頻處理。
  
  佐佐木凱(Ka iSasaki)是Arm公司的高級軟體工程師,還是Apache Hivemall Committer。他擅長Web和資料處理平臺,在使用APNS與GCM開發和維護通知平臺、開發Hadoop和Storm等資料處理平臺、開發/維護Presto集群等方面有豐富的經驗。
  
  克裡斯托夫·科納(Christoph Korner)是微軟公司大資料和人工智慧專家,之前是T-Mobile Austria的大資料技術主管、Kaggle Vienna機器學習社區的會議組織者。除本書外,他還著有《Learning Responsive Data Visualization》《Data Visualization with D3 and AngularjS》等。
  
  中野禮·郎(Reiichiro Nakano)是Infostellar公司的軟體發展工程師,專注於機器學習。


圖書目錄:

譯者序
前言

第1章 深度學習
1.1 深度神經網路的數學基礎
1.1.1 感知機——門控線性回歸
1.1.2 多層感知機
1.1.3 卷積和池化
1.1.4 啟動函數
1.2 深度神經網路的訓練
1.2.1 損失函數的重要性
1.2.2 正則化
1.2.3 反向傳播演算法
1.2.4 優化方法
1.3 本章小結

第2章 神經網路架構
2.1 卷積神經網路
2.1.1 AlexNet
2.1.2 GoogLeNet
2.1.3 ResNet
2.1.4 SqueezeNet
2.2 迴圈神經網路
2.2.1 LSTM
2.2.2 GRU
2.3 深度強化學習
2.4 本章小結

第3章 JavaScript深度學習框架
3.1 TensorFlow.js
3.1.1 TensorFlow.js介紹
3.1.2 XOR問題
3.1.3 解決XOR問題
3.1.4 網路架構
3.1.5 張量
3.1.6 張量操作
3.1.7 模型訓練
3.1.8 TensorFlow.js的生態
3.2 WebDNN
3.3 Keras.js
……

第4章 深度學習的JavaScript基礎
第5章 基於WebGL的GPU加速
第6章 從流覽器中提取資料
第7章 高級資料操作的方法
第8章 基於TensorFlow.js構建應用


章節試讀:

“一次編寫,處處運行”是開發者們曾經的夢想。如果在所有環境,無論是什麼樣的機器、作業系統、螢幕解析度或者計算能力,你都可以執行相同的軟體,這個世界該是多麼美好啊!這個美好的願望首先導致了虛擬機器的出現:類比一個標準的電腦以供軟體運行,在物理電腦和代碼之間增加一個抽象層。因為在不同的架構中虛擬機器是相同的,你只需編寫和編譯一次原始程式碼。Java虛擬機器在1994年正式發佈,是第一個真正意義上的跨平臺虛擬機器。
  與此同時,萬維網還在繈褓中。每個連接的用戶能夠使用相同的檔案格式在網上讀取和發佈文檔。HTML語言迅速成為網上豐富的文本內容的標準。但它只是描述性的,不能滿足網路使用者的新需求。在20世紀90年代末,網路不再是一個共用的存儲庫:使用者希望動態地與內容和其他使用者進行交互。基於這個目的,流覽器上的JavaScript語言出現了,成為一個圖靈機。通過使用Javaapplet,Java虛擬機器也可以在流覽器上運行,並且大量使用,因為JavaScript功能弱且運行慢,不適合大型應用。
  隨著時間推移,JavaScript變得越來越強大。JavaScript第一次標準化是在1997年。在不使用WebAssembly或者ASM.js的情況下,它的速度增長到了比原生語言慢不到一個數量級的程度。Web流覽器實現新的API提供訪問以前預留給編譯應用的介面:基於WebGL的GPU、基於WebRTC的相機和P2P流、基於遊戲手柄API的遊戲機、基於WebAudio的音訊卡以及基於WebXR的VR和AR設備。JavaScript甚至發起新的挑戰:基於Node.js的伺服器端應用、基於Electron的桌面應用、基於漸進式網頁程式(Progressive Web Application)的移動應用,甚至基於Lisk的分散式區塊鏈應用。像React.js或者Angular這樣的大型框架和像Node包管理器這樣的包管理器使得開發大型軟體成為可能。JavaScript勢不可當,而它的競爭者(比如VBScript、Flash或者Silverlight,甚至Java虛擬機器)不斷從Web流覽器中出局。角色發生了逆轉:JavaScript經常通過Webview元件嵌入Java應用。在第一個虛擬機器發佈大約25年之後,“一次編寫,處處運行”又怎麼樣了呢?
  當Web流覽器使用新的JavaScript特徵而越來越豐富時,由於作為計算支援的GPU使用和像Cuda或者OpenCL這樣的GPU平行計算庫的出現,人工智慧神經網路的能力得以釋放。它們增加了新的功能,並在許多領域快速發展:自然語言處理、翻譯、面部識別、給物件加標籤、圖片分割和聊天機器人。大型開源深度學習框架,比如Torch、Theano、TensorFlow和雲GPU計算的提供,讓這種技術走出了實驗室。
  然而,深度學習的使用大部分仍然在伺服器端,而不在用戶端。造成這種情況的原因有三個:首先,為了高效地進行深度學習,你需要使用GPU,而現在即使移動設備的平均GPU能力也足夠好;其次,神經網路模型一般比較大,只有新移動網路技術(比如5G)能夠足夠快地傳輸這些資料;第三,你需要用JavaScript編寫的、易構建的開源框架(比如TensorFlow.js)運行神經網路模型。技術趨勢也從完全的雲計算轉向邊緣計算概念主導的更務實的方法:當使用者有免費的強大計算終端時,為什麼還要經過網路在昂貴的伺服器端處理所有的計算?技術已經到位,所以你將看到許多在流覽器上的深度學習應用,這只是時間問題。
  在用戶端實現深度學習應用有很大的優勢。你可以處理流覽器輸入,這些在伺服器端不可行,或者具有一些即時的限制(比如來自麥克風的音訊或者來自網路攝像頭的視頻)。用戶端的深度學習使得應用擴展性更好,連接更健壯。軟體可以享受JavaScript的所有便利:它能用Node.js在伺服器端測試,使用漸進式網頁程式封裝的手機應用或者安裝為桌面應用。使用者可以在不安裝任何東西的情況下安全地測試它。

 
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