【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》

深度學(xué)習(xí) TensorFlow 大數(shù)據(jù) 閱讀

原創(chuàng) abby | 2017-09-19 07:56

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)曲線相當(dāng)陡峭，需要同時(shí)專注于數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建以及結(jié)果優(yōu)化，顛覆了我們以往對(duì)數(shù)據(jù)處理的理解。作為工程業(yè)界人士來說，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)的支持，幾乎無法應(yīng)用相關(guān)的工具；而沒有工程實(shí)踐的嘗試，又很難體系化理解理論基礎(chǔ)——入門著實(shí)不易

【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》

來源：數(shù)據(jù)猿作者：abby

技術(shù)發(fā)展的過程就是人類在探索自身創(chuàng)造能力邊界的過程，而人工智能無疑是最重要以及影響最深遠(yuǎn)的領(lǐng)域之一。

AlphaGo及其馬甲Master在圍棋領(lǐng)域大勝人類頂尖高手之后，在智力分析領(lǐng)域人類優(yōu)勢(shì)開始出現(xiàn)裂痕。而在“聽說讀寫”方面，不管是語音識(shí)別、語音合成、機(jī)器翻譯，還是圖像識(shí)別、物體識(shí)別，甚至是自動(dòng)文章生成、自動(dòng)曲譜生成、藝術(shù)圖像合成方面，機(jī)器已經(jīng)開始做得比人類更為強(qiáng)大。深度學(xué)習(xí)在工程領(lǐng)域的突破，使得“機(jī)器學(xué)習(xí)”走出了實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入到工程領(lǐng)域，人類開始重新審視機(jī)器能帶來的更多可能性。

正如2007年以iPhone為代表的智能手機(jī)出現(xiàn)，10年之間已經(jīng)顛覆了諸多商業(yè)領(lǐng)域、影響了人類的生活方式一樣，深度學(xué)習(xí)也必將如此，作為一名技術(shù)人，必須理解和跟上行業(yè)和時(shí)代的變革！

在過去的計(jì)算機(jī)技術(shù)演變過程中，數(shù)據(jù)主線（展示、邏輯、存儲(chǔ)）、架構(gòu)主線（C/S，B/S，SASS）、語言框架平臺(tái)主線（語法、庫、框架、操作系統(tǒng)、平臺(tái)）的變遷基本有跡可循，易于舉一反三，遷移學(xué)習(xí)曲線相對(duì)平緩。而機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)曲線相當(dāng)陡峭，需要同時(shí)專注于數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建以及結(jié)果優(yōu)化，顛覆了我們以往對(duì)數(shù)據(jù)處理的理解。作為工程業(yè)界人士來說，沒有機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)的支持，幾乎無法應(yīng)用相關(guān)的工具；而沒有工程實(shí)踐的嘗試，又很難體系化理解理論基礎(chǔ)——入門著實(shí)不易。

今天，小編將為大家推薦一本深度學(xué)習(xí)的入門級(jí)圖書——《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》

深度學(xué)習(xí)_TensorFlow_大數(shù)據(jù)_閱讀-1

本書主要介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)原理和TensorFlow系統(tǒng)基本使用方法。TensorFlow是目前機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最優(yōu)秀的計(jì)算系統(tǒng)之一，《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》結(jié)合實(shí)例介紹了使用TensorFlow開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的詳細(xì)方法和步驟。同時(shí)，《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》著重講解了用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和用于自然語言處理的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)及其TensorFlow實(shí)現(xiàn)方法，并結(jié)合實(shí)際場景和例子描述了深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用范圍與效果。

《深度學(xué)習(xí)原理與TensorFlow實(shí)踐》非常適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)感興趣的讀者，或是對(duì)深度學(xué)習(xí)理論有所了解，希望嘗試更多工程實(shí)踐的讀者，抑或是對(duì)工程產(chǎn)品有較多經(jīng)驗(yàn)，希望學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)理論的讀者。

本文從內(nèi)容上共分為7個(gè)章節(jié)：

第1章：介紹了深度學(xué)習(xí)的由來以及發(fā)展趨勢(shì)，簡要說明了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等名詞概念之間的聯(lián)系。

第2章：主要介紹了TensorFlow系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識(shí)和一些重要概念。

第3章：通過對(duì)Kaggle競賽平臺(tái)上的Titanic問題的求解實(shí)例，介紹了TensorFlow系統(tǒng)的基本用法，并簡要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)問題中的一些常用的處理技巧。

第4章：介紹了CNN的基本原理和多個(gè)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并通過圖像風(fēng)格化的實(shí)例展示了CNN在更多場景下應(yīng)用的可能性。

第5章：介紹了RNN、LSTM以及它們的多種變種結(jié)構(gòu)，并通過實(shí)例介紹了如何構(gòu)建實(shí)用的語言模型和對(duì)話機(jī)器人。

第6章：介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，通過圖像檢測(cè)和圖像摘要兩個(gè)問題介紹了CNN+LSTM相結(jié)合的威力。

第7章：介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的損失函數(shù)與優(yōu)化算法在TensorFlow中的實(shí)現(xiàn)，對(duì)實(shí)際使用深度學(xué)習(xí)解決問題都有極大幫助。

作者簡介

喻儼，百納信息（海豚瀏覽器）研發(fā)副總裁。2007年加入微軟亞洲工程院，2011年加入百納信息負(fù)責(zé)海外業(yè)務(wù)線，從0到1做過多個(gè)項(xiàng)目，現(xiàn)致力于AI和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研究與應(yīng)用。

莫瑜，先后任職于微軟和海豚瀏覽器，從事搜索引擎、音樂檢索/哼唱搜索、內(nèi)容分發(fā)推薦算法和對(duì)話機(jī)器人技術(shù)研發(fā)。長期以來持續(xù)關(guān)注和實(shí)踐大規(guī)模數(shù)據(jù)算法性能優(yōu)化、搜索引擎、推薦系統(tǒng)和人工智能技術(shù)。

王琛，英國愛丁堡大學(xué)人工智能專業(yè)碩士，現(xiàn)為百納信息技術(shù)有限公司人工智能方向負(fù)責(zé)人。早年參加過信息學(xué)奧林匹克競賽獲得河北省第一名、全國三等獎(jiǎng)，并保送進(jìn)入中山大學(xué)。大學(xué)期間，在ACM競賽上也屢獲佳績。碩士畢業(yè)后就職于百度基礎(chǔ)架構(gòu)部，參與大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)工作，對(duì)大數(shù)據(jù)分析處理、分布式系統(tǒng)架構(gòu)等方面都有比較深刻的理解。2014年加入百納，負(fù)責(zé)多個(gè)項(xiàng)目的研發(fā)，自2016年起負(fù)責(zé)人工智能方向的探索。

胡振邦，擁有博士學(xué)位，百納信息技術(shù)有限公司高級(jí)算法研究員，畢業(yè)于中國地質(zhì)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院地學(xué)信息工程專業(yè)。讀博期間，參與了關(guān)于遙感衛(wèi)星圖像識(shí)別分析的863項(xiàng)目，并且是主要的研發(fā)人員。畢業(yè)以來，一直從事圖像識(shí)別方面的算法研發(fā)工作，主要方向包括目標(biāo)檢測(cè)、圖文檢索、圖像分類與驗(yàn)證等，在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等方面都有深厚的積累和經(jīng)驗(yàn)。

高杰，是一位1980年出生于蘇北的“愛學(xué)習(xí)、能折騰、有情懷”的大叔。畢業(yè)于揚(yáng)州中學(xué)特招班，1998年入學(xué)華中科技大學(xué)機(jī)械系，兼修管理、會(huì)計(jì)，自學(xué)計(jì)算機(jī)，2003年考入南京大學(xué)軟件學(xué)院，曾任德國西門子內(nèi)部SAP咨詢師，還在中銀國際TMT投行、金山軟件集團(tuán)投資部任過職，2015年與合伙人聯(lián)合創(chuàng)立了圖靈科技集團(tuán)，與華爾街頂尖交易團(tuán)隊(duì)一起致力于量化交易、算法模型和人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，目前這家公司管理著超過20億元的資產(chǎn)，是細(xì)分市場的領(lǐng)先公司。

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本書由 數(shù)據(jù)猿聯(lián)合電子工業(yè)出版社 共同推薦

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