领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (201章)
《深度学习应用与实战（全彩）》系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。 《深度学习应用与实战（全彩）》共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用，主要包括经典的深度卷积神经网络，ResNet、DenseNet和MobileNet，目标检测的基本概念和常见算法，循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具体应用，多元时间序列神经网络、注意力机制和Transformer的基本结构和具体应用。第4部分介绍了生成对抗网络及其应用，主要包括生成对抗网络的基本概念及其模型的结构和训练过程，使用检测模型、识别模型对车牌进行检测与识别。 《深度学习应用与实战（全彩）》适合对人工智能、机器学习、神经网络和深度学习等感兴趣的读者阅读，也适合作为本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读
第1部分深度学习基础算法与应用
正文
第1部分深度学习基础算法与应用第1章单层神经网络1.1.1深度学习的概述1.1.2神经网络1.2.1常见框架介绍1.2.2张量1.3.1回归模型1.3.2二分类模型1.3.3多分类模型1.4.1使用TensorFlow实现鸢尾花分类1.4.2使用PyTorch实现鸢尾花分类第1章单层神经网络-本章总结第1章单层神经网络-作业与练习第2章多层神经网络2.1.1隐藏层的意义2.1.2激活函数2.1.3反向传播2.1.4异或处理代码实现第2章多层神经网络-2.2梯度下降算法2.2.1批量梯度下降算法2.2.2随机梯度下降算法2.2.3小批量梯度下降算法第2章多层神经网络-2.3正则化处理2.3.1L1正则化与L2正则化2.3.2Dropout正则化2.3.3提前停止2.3.4批量标准化2.4.1MNIST数据集简介2.4.2使用TensorFlow实现MNIST手写数字分类2.4.3使用PyTorch实现MNIST手写数字分类第2章多层神经网络-本章总结第2章多层神经网络-作业与练习第3章卷积神经网络3.1.1像素3.1.2灰度值3.1.3彩色图像表达3.2.1卷积的概述3.2.2卷积运算的原理3.2.3卷积运算的方式3.2.4卷积表达的含义3.2.5卷积相关术语3.3.1卷积神经网络的网络结构3.3.2卷积层3.3.3ReLU层3.3.4池化层3.3.5全连接层3.4.1构建卷积神经网络模型3.4.2使用TensorFlow实现卷积神经网络MNIST手写数字分类3.4.3使用PyTorch实现卷积神经网络MNIST手写数字分类第3章卷积神经网络-本章总结第3章卷积神经网络-作业与练习第4章优化算法与模型管理4.1.1数据增强的意义4.1.2使用TensorFlow实现数据增强4.1.3使用PyTorch实现数据增强4.2.1梯度下降优化的必要性4.2.2Momentum优化器4.2.3Adagrad优化器4.2.4RMSprop优化器4.2.5Adam优化器第4章优化算法与模型管理-4.3模型的保存与加载4.3.1TensorFlow模型保存与加载4.3.2PyTorch模型保存与加载第4章优化算法与模型管理-4.4项目案例：车辆识别4.4.1汽车数据集4.4.2项目案例实现第4章优化算法与模型管理-本章总结第4章优化算法与模型管理-作业与练习第2部分深度学习进阶算法与应用第5章深度卷积神经网络第5章深度卷积神经网络-5.1深度卷积神经网络的概述5.2.1AlexNet的网络结构5.2.2构建AlexNet模型第5章深度卷积神经网络-5.3VGG5.3.1VGG的网络结构5.3.2构建VGG模型第5章深度卷积神经网络-5.4NiN5.4.1NiN的网络结构5.4.2构建NiN模型5.5.1GoogLeNet的网络结构5.5.2构建GoogLeNet模型第5章深度卷积神经网络-5.6项目案例：车辆多属性识别5.6.1多属性识别5.6.2项目案例实现第5章深度卷积神经网络-本章总结第5章深度卷积神经网络-作业与练习第6章高效的卷积神经网络第6章高效的卷积神经网络-6.1ResNet6.1.1ResNet的网络结构6.1.2构建ResNet模型第6章高效的卷积神经网络-6.2DenseNet6.2.1DenseNet的网络结构6.2.2构建DenseNet模型第6章高效的卷积神经网络-6.3MobileNet6.3.1MobileNet的网络结构6.3.2构建MobileNet模型第6章高效的卷积神经网络-6.4项目案例：违规驾驶行为识别第6章高效的卷积神经网络-本章总结第6章高效的卷积神经网络-作业与练习第7章目标检测第7章目标检测-7.1目标检测的概述7.2.1R-CNN7.2.2FastR-CNN和FasterR-CNN7.2.3MaskR-CNN7.3.1YOLO系列7.3.2SSD第7章目标检测-7.4项目案例：车辆检测第7章目标检测-本章总结第7章目标检测-作业与练习第8章循环神经网络第8章循环神经网络-8.1循环神经网络的概述8.2.1LSTM神经网络的网络结构8.2.2LSTM门机制8.3.1GRU神经网络的网络结构8.3.2GRU门机制第8章循环神经网络-8.4项目案例：文本生成第8章循环神经网络-本章总结第8章循环神经网络-作业与练习第9章深度循环神经网络9.1.1深度循环神经网络的特点9.1.2双向LSTM神经网络第9章深度循环神经网络-9.2项目案例：短时交通流量预测9.2.1解决方案9.2.2项目案例实现第9章深度循环神经网络-本章总结第9章深度循环神经网络-作业与练习第3部分时空数据模型与应用第10章CNN-LSTM混合模型第10章CNN-LSTM混合模型-10.1编码器-解码器模型10.1.1模型结构10.1.2构建编码器-解码器模型第10章CNN-LSTM混合模型-10.2项目案例：基于时空特征的交通事故预测10.2.1数据集和评价指标10.2.2项目案例实现第10章CNN-LSTM混合模型-本章总结第10章CNN-LSTM混合模型-作业与练习第11章多元时间序列神经网络-11.1图11.1.1结构和信号11.1.2图结构11.1.3图神经网络第11章多元时间序列神经网络-11.2图卷积网络11.2.1基本原理11.2.2数学运算11.2.3使用GCN模型实现图像识别11.3.1DCRNN11.3.2seq2seq模型第11章多元时间序列神经网络-11.4项目案例：基于DCRNN实现交通流量预测11.4.1解决方案11.4.2项目案例实现第11章多元时间序列神经网络-本章总结第11章多元时间序列神经网络-作业与练习第12章MTGNN与交通流量预测第12章MTGNN与交通流量预测-12.1基于MTGNN实现交通流量预测12.1.1MTGNN的网络结构12.1.2MTGNN时空卷积第12章MTGNN与交通流量预测-12.2PyTorch-Lightning12.2.1安装12.2.2基本使用第12章MTGNN与交通流量预测-12.3项目案例：基于MTGNN实现交通流量预测第12章MTGNN与交通流量预测-本章总结第12章MTGNN与交通流量预测-作业与练习第13章注意力机制第13章注意力机制-13.1注意力机制的概述13.1.1机器翻译中的注意力机制13.1.2自注意力机制的概述第13章注意力机制-13.2项目案例：视频异常检测第13章注意力机制-本章总结第13章注意力机制-作业与练习第14章Transformer第14章Transformer-14.1Transformer的概述14.1.1Transformer的简介14.1.2Transformer的总体结构14.2.1Self-Attention机制的原理14.2.2Self-Attention的计算过程14.2.3PositionalEncoding和LayerNorm第14章Transformer-14.3项目案例：轨迹预测14.3.1解决方案14.3.2车辆轨迹预测数据集14.3.3实现过程第14章Transformer-本章总结第14章Transformer-作业与练习第4部分生成对抗网络及其应用第15章生成对抗网络第15章生成对抗网络-15.1生成对抗网络的概述15.1.1GAN模型的结构15.1.2GAN模型的训练过程第15章生成对抗网络-15.2TecoGAN模型15.2.1TecoGAN模型的结构15.2.2TecoGAN损失函数15.2.3TecoGAN评价指标第15章生成对抗网络-15.3项目案例：视频超分辨率第15章生成对抗网络-本章总结第15章生成对抗网络-作业与练习第16章车牌检测与识别第16章车牌检测与识别-16.1项目案例：车牌检测与识别16.1.1数据集16.1.2MTCNN模型16.1.3LPRNet第16章车牌检测与识别-16.2项目案例实现第16章车牌检测与识别-本章总结第16章车牌检测与识别-作业与练习
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