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深度卷積網絡：原理與實踐 ( 簡體 字) |
| 作者：彭博 著 | 類別：1. -> 程式設計 -> 深度學習 |
| 譯者： |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 48973
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 645 元 |
| 出版日：4/1/2018 |
| 頁數：308 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：全彩印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787111596653 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：為何寫作本書
自2012年以來，隨著深度學習（Deep Learning，DL）的快速發展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）取得了長足的進展。\
從語音助手、人臉識別、照片美化，到自動駕駛、醫療診斷、機器翻譯，基于深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）的新一代人工智能，已在各個領域進入我們的日常生活。許多學者認為，人工智能將開啟第四次工業革命，并對人類的未來產生深遠影響。
例如，通過Mask R-CNN深度神經網絡，電腦可快速自動識別出圖像中的各個物體，用色彩和方框標記。這對于自動駕駛和機器人技術有重要意義，也是傳統AI方法難以實現的。
值此變革之際，我們理應跟上時代的步伐，增進對DL與AI的了解。本書的目標是：
如果讀者沒有編程和數學基礎，也能在閱讀后體會到深度神經網絡的奧妙。
如果讀者有一定基礎，就可學會用DL的方法解決實際問題，為從事相關的工作和研究做好準備。
具體而言，本書選取深度卷積網絡（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）作為切入點，這是目前最流行的深度神經網絡架構，其構造直觀易懂，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。
我們還將結合多個實例進行講述，讓讀者更深入理解深度神經網絡的運作。說起深度神經網絡的實例，廣為人知的莫過于由Google DeepMind研發的AlphaGo
在2016年3月，AlphaGo以4:1戰勝韓國頂尖棋手李世?，讓AI成為了目前最熱門的話題之一。
在2017年5月，新版AlphaGo以3:0戰勝當今世界圍棋第一人—中國的柯潔。所有棋手都認同它已全面勝過人類，但它仍需要人類棋譜作為訓練的前期輸入。
在2017年10月，名為AlphaGo Zero的最新版AlphaGo已能完全脫離人類棋譜，從零開始，純粹依靠自我探索，自我對弈，就能實現超越此前所有版本的棋力。
如下圖所示，藍色的20-blocks版AlphaGo Zero，最初的棋力還不如人類的初學者，但它在24小時內就能趕上紅色的學習人類棋譜的AlphaGo，并在40小時內超越與李世?對戰的AlphaGo。
在2017年12月，DeepMind還將AlphaGo Zero的方法用于國際象棋、日本將棋，稱為AlphaZero。它僅需幾個小時的訓練，就打敗了此前世界最強的程序，這證明AlphaGo方法的通用性極強。
AlphaGo的核心是深度卷積網絡。深度神經網絡的強大，關鍵在于能模擬人類的直覺。AlphaGo的強大，關鍵在于通過深度卷積網絡，成功模擬了人類的棋感。
那么，深度卷積網絡是如何學會下圍棋的？AlphaGo真的理解圍棋嗎？AlphaGo與人類下棋的思維有怎樣的相同和不同之處？我們將在第6章闡述AlphaGo的運作，并在第7章親手訓練AlphaGo的策略網絡（policy network）。如下圖所示，棋盤中的標記1到9，代表此時策略網絡對于下一手的前9位推薦。
深度神經網絡的威力，還不僅止于此。近年來，深度學習中熱門的話題是一種新的深度神經網絡范式：生成式對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）。它同樣基于深度卷積網絡，我們會在第8章講述。
GAN試圖模擬人類的更神秘之處：創造力和想象力，如自動作畫、自動作曲，甚至自動發現治療癌癥的藥物結構。例如，通過StackGAN網絡，電腦可根據人提供的文字描述，自動繪制出無窮無盡的符合描述的圖像。
目前GAN的結果還不完美，但已有許多業界人士開始思考：離AI在所有領域超越人類還有多遠？AI會造福于人類，抑或會取代甚至毀滅人類？本書的第9章將討論這一話題，并介紹當前AI方法的強項與缺陷，展望未來的發展。
總而言之，本書以AlphaGo與GAN為主例，再配合大量其他實例，為讀者揭開深度卷積網絡的面紗，讓我們深入逐層認識AI的“思考過程”，包括與人類思維的相同和不同之處，體驗AI眼中的世界。這會是一段奇妙的旅途，希望本書能成為讀者探索深度學習世界的助手。
憾于篇幅所限，本書的重點會是深度卷積網絡，尤其是它在圖像的應用。對于深度學習涉及的其他領域，如循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN）、深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）等等，希望能在未來再為讀者講述。
深度學習的發展日新月異，筆者只是略知皮毛，書中難免有錯漏之處，懇請讀者不吝指正。
本書的特點
市面已有不少介紹深度學習與深度神經網絡的書籍，但多為編著或譯文。本書的特點是：
敘述與代碼范例皆會結合筆者的實際經驗，如調參經驗和網絡架構經驗，讓讀者掌握真正具有實用性的技巧。
包括深度卷積網絡和AI的重要最新發展，如DenseNet、XCeption、各種GAN變種、預測學習（predictive learning）、Capsule等。書中的許多例子都來自于2017年的最新研究。
對于重要的理論知識，如反向傳播（Back Propagation，BP）的推導，本書不會回避，會仔細說明。這里的細節是常見的面試題，如果讀者還沒有理解清楚，閱讀本書就對了。
本書的行文力求通俗易懂，不會過于抽象。如果讀者不熟悉數學，可跳過書中數學推導的部分，因為目前的深度學習框架已很完善，即使不了解數學，同樣可以成功訓練和使用。
本書讀者對象
對AI、深度學習感興趣的開發者。
希望通過深度學習方法，解決實際問題的工程師。
希望從事AI、深度學習相關工作的求職者。
對AI、深度學習感興趣的院校師生。
對AI感興趣，希望了解深度學習技術的愛好者。
如何閱讀本書
本書正文邏輯上可分為3部分，共9章：
綜述篇（第1、6、9章）。這三章不需要編程和數學基礎，如果讀者尚不熟悉相關技術，推薦優先閱讀。它們分別介紹了深度學習的基本概念、AlphaGo的架構、深度學習的問題和未來展望。
深度卷積網絡篇（第2∼5章）。這四章結合理論與實際代碼，由淺入深，從神經網絡，到卷積網絡，再到深度卷積網絡，讓讀者掌握深度卷積網絡的基礎知識、實踐技巧和最新發展，是本書的關鍵所在，值得仔細閱讀。
對于會編程的讀者，在閱讀后可寫出完整的采用現代架構的深度卷積網絡程序，以及學會在自己的數據集上進行訓練，解決實際問題。
對于不會編程的讀者，我們也會講述如何用Excel實現簡單的神經網絡模型。
實戰篇（第7和8章）。這兩章分別講述AlphaGo和GAN的訓練和應用細節，包括詳細的代碼分析。其中第8章還包括大量GAN的精彩實例，無須技術基礎也能體會。
本書附錄部分包括深度學習的網絡資源列表。
本書內容的一些選擇：
市面上有許多深度學習編程框架，如TensorFlow、Caffe等。本書選擇MXNet，因其訓練速度快、占用資源少，且使用方便、架構清晰、易于二次開發。
在編程語言方面，目前深度學習最流行的語言是Python，本書也會選用Python。
有時我們需要討論理論，這就離不開數學。本書數學符號的細節如下：
log都代表自然對數，即以e＝2.71828…為底的對數。有的書籍會將此寫成ln。
MSE損失采用(X-Y)2定義。有的書籍會采用(X-Y)2定義。如果讀者還不知道MSE損失，可閱讀第2章。
致謝
感謝出版社楊福川編輯和小藝編輯對本書寫作和審校的大力支持。感謝設計師PiPi對本書插畫的繪制。感謝家人和朋友對書稿的校對和建議。感謝知乎網友五柳希安、王佑、Simon對本書內容的建議。 |
內容簡介：深度卷積網絡（DCNN）是目前十分流行的深度神經網絡架構，它構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。
本書以AI領域最新的技術研究和實踐為基礎，從技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧、訓練方法、技術前瞻等6個維度對深度卷積網絡進行了系統、深入、詳細的講解。
以實戰為導向，深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方法和應用細節，為讀者依次揭開神經網絡、卷積網絡和深度卷積網絡的神秘面紗，讓讀者了解AI的“思考過程”，以及與人類思維的相同和不同之處。
本書在邏輯上分為3個部分：
第一部分 綜述篇（第1、6、9章）
這3章不需要讀者具備編程和數學基礎，對深度學習和神經網絡的基礎知識、AlphaGo的架構設計和工作原理，以及深度學習和人工智能未來的技術發展趨勢進行了宏觀介紹。
第二部分 深度卷積網絡篇（第2、3、4、5章）
結合作者的實際工作經驗和案例代碼，對深度卷積網絡的技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧和訓練方法做了系統而深入的講解。
第三部分 實戰篇（第7、8章）
詳細分析了AlphaGo和GAN的技術原理、訓練方法和應用細節，包括詳細的代碼分析和大量GAN的精彩實例。
本書的案例代碼在GitHub上提供下載，同時讀者可在GitHub上與作者交流與本書相關的問題。 |
目錄：前言
引子·神之一手1
第1章 走進深度學習的世界5
1.1 從人工智能到深度學習5
1.2 深度神經網絡的威力：以AlphaGo為例8
1.2.1 策略網絡簡述9
1.2.2 泛化：看棋譜就能學會下圍棋11
1.2.3 擬合與過擬合11
1.2.4 深度神經網絡的速度優勢12
1.3 深度神經網絡的應用大觀13
1.3.1 圖像分類問題的難度所在13
1.3.2 用深度神經網絡理解圖像15
1.3.3 AlphaGo中的深度神經網絡17
1.3.4 自動發現規律：從數據A到答案B17
1.3.5 深度神經網絡的更多應用18
1.3.6 從分而治之，到端對端學習24
1.4 親自體驗深度神經網絡25
1.4.1 TensorFlow游樂場25
1.4.2 MNIST數字識別實例：LeNet-527
1.4.3 策略網絡實例28
1.4.4 簡筆畫：Sketch-RNN29
1.4.5 用GAN生成動漫頭像30
1.5 深度神經網絡的基本特點31
1.5.1 兩大助力：算力、數據31
1.5.2 從特征工程，到逐層抽象32
1.5.3 深度神經網絡學會的是什么35
1.6 人工智能與神經網絡的歷史36
1.6.1 人工智能的兩大學派：邏輯與統計37
1.6.2 人工智能與神經網絡的現代編年史37
第2章 深度卷積網絡：第一課42
2.1 神經元：運作和訓練43
2.1.1 運作：從實例說明43
2.1.2 訓練：梯度下降的思想44
2.1.3 訓練：梯度下降的公式46
2.1.4 訓練：找大小問題的初次嘗試48
2.1.5 訓練：Excel的實現 50
2.1.6 重要知識：批大小、mini-batch、epoch51
2.2 深度學習框架MXNet：安裝和使用51
2.2.1 計算圖：動態與靜態52
2.2.2 安裝MXNet：準備工作53
2.2.3 在Windows下安裝MXNet54
2.2.4 在macOS下安裝MXNet：CPU版57
2.2.5 在macOS下安裝MXNet：GPU版58
2.2.6 在Linux下安裝MXNet59
2.2.7 安裝Jupyter演算本59
2.2.8 實例：在MXNet訓練神經元并體驗調參60
2.3 神經網絡：運作和訓練63
2.3.1 運作：前向傳播，與非線性激活的必要性63
2.3.2 運作：非線性激活64
2.3.3 訓練：梯度的計算公式66
2.3.4 訓練：實例69
2.3.5 訓練：Excel的實現70
2.3.6 訓練：反向傳播71
2.3.7 重要知識：梯度消失，梯度爆炸72
2.3.8 從幾何觀點理解神經網絡72
2.3.9 訓練：MXNet的實現73
第3章 深度卷積網絡：第二課 77
3.1 重要理論知識77
3.1.1 數據：訓練集、驗證集、測試集77
3.1.2 訓練：典型過程79
3.1.3 有監督學習：回歸、分類、標簽、排序、Seq2Seq79
3.1.4 無監督學習：聚類、降維、自編碼、生成模型、推薦81
3.1.5 訓練的障礙：欠擬合、過擬合82
3.1.6 訓練的細節：局部極值點、鞍點、梯度下降算法83
3.2 神經網絡的正則化85
3.2.1 修改損失函數：L2和L1正則化85
3.2.2 修改網絡架構：Dropout正則化86
3.2.3 更多技巧：集合、多任務學習、參數共享等86
3.2.4 數據增強與預處理88
3.3 神經網絡的調參89
3.3.1 學習速率89
3.3.2 批大小90
3.3.3 初始化方法92
3.3.4 調參實戰：重返TensorFlow游樂場93
3.4 實例：MNIST問題95
3.4.1 重要知識：SoftMax層、交叉熵損失96
3.4.2 訓練代碼與網絡架構98
3.4.3 超越MNIST：最新的Fashion-MNIST數據集101
3.5 網絡訓練的常見bug和檢查方法103
3.6 網絡訓練性能的提高104
第4章 深度卷積網絡：第三課106
4.1 卷積網絡：從實例說明106
4.1.1 實例：找橘貓，最原始的方法107
4.1.2 實例：找橘貓，更好的方法108
4.1.3 實例：卷積和池化108
4.1.4 卷積網絡的運作111
4.2 運作：AlphaGo眼中的棋盤112
4.2.1 棋盤的編碼113
4.2.2 最簡化的策略網絡115
4.2.3 最簡化的策略網絡：特征層和卷積后的結果116
4.3 卷積神經網絡：進一步了解122
4.3.1 卷積核、濾波器與參數量的計算122
4.3.2 運作和訓練的計算123
4.3.3 外襯與步長124
4.3.4 縮小圖像：池化與全局池化126
4.3.5 放大圖像：轉置卷積127
4.4 實例：用卷積網絡解決MNIST問題128
4.4.1 網絡架構的定義與參數量的計算129
4.4.2 訓練MNIST網絡130
4.4.3 在MXNet運行訓練后的網絡131
4.4.4 調參實例133
4.4.5 在Fashion-MNIST數據集的結果133
4.5 MXNet的使用技巧134
4.5.1 快速定義多個層134
4.5.2 網絡的保存與讀取135
4.5.3 圖像數據的打包和載入135
4.5.4 深入MXNet訓練細節136
4.5.5 在瀏覽器和移動設備運行神經網絡139
第5章 深度卷積網絡：第四課141
5.1 經典的深度卷積網絡架構142
5.1.1 深度學習革命的揭幕者：AlexNet142
5.1.2 常用架構：VGG系列145
5.1.3 去掉全連接層：DarkNet系列147
5.2 網絡的可視化：以AlexNet為例150
5.3 遷移學習：精調、預訓練等155
5.4 架構技巧：基本技巧157
5.4.1 感受野與縮小卷積核157
5.4.2 使用1×1卷積核158
5.4.3 批規范化160
5.4.4 實例：回顧Fashion-MNIST問題161
5.4.5 實例：訓練CIFAR-10模型164
5.5 架構技巧：殘差網絡與通道組合169
5.5.1 殘差網絡：ResNet的思想169
5.5.2 殘差網絡：架構細節171
5.5.3 殘差網絡：來自于集合的理解與隨機深度172
5.5.4 殘差網絡：MXNet實現，以策略網絡為例173
5.5.5 通道組合：Inception模組174
5.5.6 通道組合：XCeption架構，深度可分卷積177
5.5.7 實例：再次訓練CIFAR-10模型178
5.6 架構技巧：更多進展181
5.6.1 殘差網絡進展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181
5.6.2 壓縮網絡：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183
5.6.3 卷積核的變形188
5.7 物體檢測與圖像分割189
5.7.1 YOLO v1：實時的物體檢測網絡190
5.7.2 YOLO v2：更快、更強192
5.7.3 Faster R-CNN：準確的物體檢測網絡194
5.7.4 Mask-RCNN：準確的圖像分割網絡195
5.8 風格轉移197
第6章 AlphaGo架構綜述200
6.1 從AlphaGo到AlphaZero201
6.1.1 AlphaGo v13與AlphaGo v18201
6.1.2 AlphaGo Master與AlphaGoZero202
6.1.3 解決一切棋類：AlphaZero204
6.2 AlphaGo的對弈過程205
6.2.1 策略網絡205
6.2.2 來自人類的思路208
6.2.3 蒙特卡洛樹搜索與估值問題209
6.2.4 從快速走子估值到價值網絡211
6.2.5 從搜索樹看策略與價值網絡的作用213
6.2.6 策略與價值網絡的運作實例215
6.3 AlphaGo中的深度卷積網絡架構217
6.4 AlphaGo的訓練過程219
6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方法219
6.4.2 新版AlphaGo：從蒙特卡洛樹搜索學習220
6.5 AlphaGo方法的推廣221
第7章 訓練策略網絡與實戰224
7.1 訓練前的準備工作224
7.1.1 棋譜數據225
7.1.2 落子模擬226
7.1.3 終局判斷226
7.2 訓練代碼227
7.2.1 主程序：train.py227
7.2.2 訓練參數：config.py233
7.2.3 輔助函數：util.py234
7.2.4 棋盤隨機變換：symmetry.py235
7.2.5 訓練實例236
7.3 對弈實戰237
第8章 生成式對抗網絡：GAN240
8.1 GAN的起源故事240
8.2 GAN的基本原理242
8.2.1 生成模型：從圖像到編碼，從編碼到圖像242
8.2.2 GAN的基本效果243
8.2.3 GAN的訓練方法246
8.3 實例：DCGAN及訓練過程248
8.3.1 網絡架構248
8.3.2 訓練代碼249
8.4 GAN的更多架構和應用255
8.4.1 圖像轉移：CycleGAN系列255
8.4.2 生成高分辨率圖像：nVidia的改進260
8.4.3 自動提取信息：InfoGAN261
8.4.4 更多應用264
8.5 更多的生成模型方法266
8.5.1 自編碼器：從AE到VAE266
8.5.2 逐點生成：PixelRNN和PixelCNN系列267
8.5.3 將VAE和GAN結合：CVAE-GAN268
第9章 通向智能之秘272
9.1 計算機視覺的難度272
9.2 對抗樣本，與深度網絡的特點276
9.3 人工智能的挑戰與機遇278
9.3.1 棋類游戲中的電腦陷阱278
9.3.2 偏見、過濾氣泡與道德困境280
9.3.3 語言的迷局283
9.3.4 強化學習、機器人與目標函數286
9.3.5 創造力、審美與意識之謎290
9.3.6 預測學習：機器學習的前沿293
9.4 深度學習的理論發展295
9.4.1 超越反向傳播：預測梯度與生物模型295
9.4.2 超越神經網絡：Capsule與gcForest297
9.4.3 泛化問題300
9.5 深度學習與人工智能的展望304
9.5.1 工程層面304
9.5.2 理論層面304
9.5.3 應用層面305
跋 人工智能與我們的未來306
附錄 深度學習與AI的網絡資源310 |
| 序： |
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