计算机
类型
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160千字
字数
2022-09-01
发行日期
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主编推荐语
本书主要讲述了神经网络的重要概念和技术，并展示了如何使用Python来解决日常生活中常见的神经网络问题。
内容简介
全书包含了6个神经网络相关的项目，分别是糖尿病预测、出租车费用预测、图像分类、图像降噪、情感分析和人脸识别，这6个项目均是从头开始实现，且使用了不同的神经网络。
在每个项目中，本书首先会提出问题，然后介绍解决该问题需要用到的神经网络架构，并给出选择该神经网络模型的原因，最后会使用Python语言从头实现该模型。
此外，本书还介绍了机器学习和神经网络的基础知识，以及人工智能未来的发展。
目录
- 版权信息
- 内容提要
- 作者简介
- 审校者简介
- 前言
- 第1章 机器学习和神经网络导论
- 1.1 什么是机器学习
- 1.2 在你的计算机上配置机器学习环境
- 1.3 神经网络
- 1.4 pandas
- 1.5 TensorFlow和Keras
- 1.6 其他Python函数库
- 1.7 小结
- 第2章 基于多层感知器预测糖尿病
- 2.1 技术需求
- 2.2 糖尿病
- 2.3 医疗中的人工智能
- 2.4 糖尿病数据集
- 2.5 探索性数据分析
- 2.6 数据预处理
- 2.7 MLP
- 2.8 使用Keras构建模型
- 2.9 结果分析
- 2.10 小结
- 2.11 问题
- 第3章 基于深度前馈网络预测出租车费用
- 3.1 技术需求
- 3.2 预测纽约市出租车打车费用
- 3.3 纽约市出租车打车费用数据集
- 3.4 探索性数据分析
- 3.5 数据预处理
- 3.6 特征工程
- 3.7 特征缩放
- 3.8 深度前馈网络
- 3.9 使用Keras构建模型
- 3.10 结果分析
- 3.11 综合应用
- 3.12 小结
- 3.13 习题
- 第4章 是猫还是狗
- 4.1 技术需求
- 4.2 计算机视觉和目标识别
- 4.3 目标识别的问题类型
- 4.4 数字图像作为神经网络输入
- 4.5 卷积神经网络的基础结构
- 4.6 卷积神经网络基本结构
- 4.7 现代卷积神经网络回顾
- 4.8 猫狗数据集
- 4.9 在Keras中处理图像数据
- 4.10 图像增强
- 4.11 建模
- 4.12 结果分析
- 4.13 小结
- 4.14 习题
- 第5章 使用自动编码器进行图像降噪
- 5.1 技术需求
- 5.2 自动编码器的概念
- 5.3 隐式表示
- 5.4 用于数据压缩的自动编码器
- 5.5 MNIST手写数字数据集
- 5.6 构建简单的自动编码器
- 5.7 用于降噪的自动编码器
- 5.8 基于自动编码器的文件去噪
- 5.9 小结
- 5.10 习题
- 第6章 使用长短期记忆网络进行情感分析
- 6.1 技术需求
- 6.2 机器学习中的顺序问题
- 6.3 自然语言处理和情感分析
- 6.4 RNN
- 6.5 LSTM网络
- 6.6 IMDb影评数据集
- 6.7 用向量表示词语
- 6.8 模型结构
- 6.9 在Keras中创建模型
- 6.10 结果分析
- 6.11 代码整合
- 6.12 小结
- 6.13 习题
- 第7章 基于神经网络实现人脸识别系统
- 7.1 技术需求
- 7.2 人脸识别系统
- 7.3 分解人脸识别问题
- 7.4 人脸识别系统需求
- 7.5 一次学习
- 7.6 孪生神经网络
- 7.7 对比损失函数
- 7.8 人脸数据集
- 7.9 在Keras中创建孪生神经网络
- 7.10 在Keras中训练模型
- 7.11 结果分析
- 7.12 重构代码
- 7.13 创建一个实时人脸识别程序
- 7.14 小结
- 7.15 习题
- 第8章 未来是什么样的
- 8.1 项目总结
- 8.2 神经网络的最新进展
- 8.3 神经网络的局限性
- 8.4 人工智能和机器学习的未来
- 8.5 持续获取机器学习的相关信息
- 8.6 推荐的机器学习数据集
- 8.7 总结
- 资源与支持
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出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
