【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)入門與實踐》

深度學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù) 圖書

原創(chuàng) abby | 2018-01-09 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】人工智能如水銀瀉地般地滲透入了人們生活的方方面面：醫(yī)療、交通、金融、資訊、旅游到處都有人工智能技術(shù)的身影。人工智能已經(jīng)打開了一片全新的世界，這個世界里充滿了未知與挑戰(zhàn)，也充滿著驚喜與寶藏。我們已經(jīng)進入了人工智能的大航海時代，在這個時代中，人工智能領(lǐng)域的大咖們已經(jīng)組織...

來源：數(shù)據(jù)猿作者：abby

目前，人工智能真可謂炙手可熱的技術(shù)。AlphaGo完敗李世乭的戰(zhàn)績宣告了人類智力最后的堡壘——圍棋被攻破。大量資本涌入人工智能領(lǐng)域，大量人工智能明星企業(yè)崛起（像大名鼎鼎的地平線、商湯、第四范式、寒武紀(jì)等），大量有著常春藤、斯坦福、伯克利等閃耀經(jīng)歷的學(xué)者投身業(yè)界或領(lǐng)銜創(chuàng)業(yè)。谷歌、微軟、BAT等全球著名的高科技公司爭相投入資源，占領(lǐng)人工智能技術(shù)的制高點，各大公司以人工智能為主要研究方向的研究院所紛紛成立。

人工智能如水銀瀉地般地滲透入了人們生活的方方面面：醫(yī)療、交通、金融、資訊、旅游到處都有人工智能技術(shù)的身影。人工智能已經(jīng)打開了一片全新的世界，這個世界里充滿了未知與挑戰(zhàn)，也充滿著驚喜與寶藏。我們已經(jīng)進入了人工智能的大航海時代，在這個時代中，人工智能領(lǐng)域的大咖們已經(jīng)組織船隊下海尋寶，去探索那充滿刺激的未知海域。相信大多數(shù)技術(shù)人員在這個時代里也都有著一個水手夢，奈何很多技術(shù)人員之前并未接觸過人工智能技術(shù)，是否就只能望洋興嘆了呢？

當(dāng)然不是！今天小編就給大家介紹一本人工智能入門書籍——《深度學(xué)習(xí)入門與實踐》。深度學(xué)習(xí)就是人工智能的一個重要實現(xiàn)方法，在語音識別、圖像識別、自然語言處理和搜索廣告預(yù)估等領(lǐng)域都取得了驚人的成果，連聲名顯赫的AlphaGo都是以他為基礎(chǔ)的哦。

深度學(xué)習(xí)_大數(shù)據(jù)_圖書-1

該書風(fēng)趣幽默，讀來毫不枯燥，從基本原理到實踐代碼，娓娓道來，受到了中國工程院院士于全和人工智能明星專家余凱的大力推薦！該書的作者以通俗易懂的語言和生動的比喻介紹了回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能基本概念。并將TensorFlow比喻成神雕大俠楊過手中的玄鐵重劍，將Caffe的基礎(chǔ)CNN比喻成令狐少俠的獨孤九劍，讀來毫無違和感。

從內(nèi)容方面，該書共分為六個章節(jié)：

第一章：通俗的講解深度學(xué)習(xí)的常用概念及概念之間的關(guān)系，如回歸、分類、聚類；監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)；感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。隨后介紹了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程及前輩學(xué)者們對深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域所做出的貢獻。最后列出了深度學(xué)習(xí)及相關(guān)領(lǐng)域的著名國際會議、期刊、賽事和學(xué)術(shù)團隊，以方便讀者獲取學(xué)習(xí)資料和進行學(xué)術(shù)研究。

第二章：介紹了深度學(xué)習(xí)的原理、線性回歸、邏輯回歸的概念。以生物學(xué)家Galton所研究的父子身高問題為例介紹了線性回歸的基本原理，講述了線性回歸的兩種求解方法：梯度下降法和正規(guī)方程法，并用R、MATLAB和Python三種工具求解了父子身高問題。隨后以學(xué)生考試問題為例介紹了邏輯回歸的基本原理，給出了邏輯回歸問題求解的過程，并用R、MATLAB和Python三種工具解決了學(xué)生考試問題，并賦源碼及解釋。

第三章：介紹了感知機和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流程。闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元Rosenblatt感知機的工作原理和訓(xùn)練方法，并以一個二維空間中線性可分的點集為例驗證了感知機的訓(xùn)練方法。隨后簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練方法。最后用Pybrain實現(xiàn)了一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，借助實例初步展現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神奇功能。

第四章：詳細(xì)介紹了Caffe的基本架構(gòu)和使用方法。闡述了Caffe架構(gòu)中Blob、Layer、Net和Solver等幾個基本類的作用，并以一個車型識別為例使用Caffe完成項目開發(fā)。最后介紹了目標(biāo)檢測的基本原理和幾個當(dāng)前最流行的算法：Faster R-CNN、YOLO和SSD等，并用開源的Caffe實例驗證了Faster R-CNN和SSD算法的性能。

第五章：介紹了TensorFlow的工作原理和使用方法。闡述了TensorFlow架構(gòu)中圖、張量、運算和會話等概念和用法，使用TensorFlow實現(xiàn)父子身高問題的線性回歸實例。

第六章：闡述了AlphaGo、強化學(xué)習(xí)、策略網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)和估值網(wǎng)絡(luò)工作原理。以一個九宮棋為例講述了強化學(xué)習(xí)的基本算法：Q學(xué)習(xí)算法。隨后介紹了AlphaGo的架構(gòu)，其賴以常勝不敗的監(jiān)督學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)和估值網(wǎng)絡(luò)等組件的工作原理。最后介紹了深度學(xué)習(xí)的一個有趣應(yīng)用：畫風(fēng)遷移，以饗讀者。

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