人工智能 类型
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224千字 字数
2020-10-01 发行日期
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主编推荐语

本书用原生Python及Numpy实现深度学习框架MatrixSlow，分三部分：原理篇、模型篇及工程篇。

内容简介

本书带领读者用原生Python语言和Numpy线性代数库实现一个基于计算图的深度学习框架，该框架称作MatrixSlow（类似简易版的PyTorch、TensorFlow或Caffe）。全书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并围绕实现讲解了机器学习与深度学习的概念和原理，比如模型、计算图、训练、梯度下降法及其各种变体。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构与它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题。第三部分是工程篇，讨论了一些与深度学习框架相关的工程问题，内容涉及训练与评估，模型的保存、导入和服务部署，分布式训练，等等。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第一部分 原理篇
  • 第1章 机器学习与模型
  • 1.1 模型
  • 1.2 参数与训练
  • 1.3 损失函数
  • 1.4 计算图的训练
  • 1.5 小结
  • 第2章 计算图
  • 2.1 什么是计算图
  • 2.2 前向传播
  • 2.3 函数优化与梯度下降法
  • 2.4 链式法则与反向传播
  • 2.5 在计算图上执行梯度下降法
  • 2.6 节点类及其子类
  • 2.7 用计算图搭建ADALINE并训练
  • 2.8 小结
  • 第3章 优化器
  • 3.1 优化流程的抽象实现
  • 3.2 BGD、SGD和MBGD
  • 3.3 梯度下降优化器
  • 3.4 朴素梯度下降法的局限
  • 3.5 冲量优化器
  • 3.6 AdaGrad优化器
  • 3.7 RMSProp优化器
  • 3.8 Adam优化器
  • 3.9 小结
  • 第二部分 模型篇
  • 第4章 逻辑回归
  • 4.1 对数损失函数
  • 4.2 Logistic函数
  • 4.3 二分类逻辑回归
  • 4.4 多分类逻辑回归
  • 4.5 交叉熵
  • 4.6 实例：鸢尾花
  • 4.7 小结
  • 第5章 神经网络
  • 5.1 神经元与激活函数
  • 5.2 神经网络
  • 5.3 多层全连接神经网络
  • 5.4 多个全连接层的意义
  • 5.5 实例：鸢尾花
  • 5.6 实例：手写数字识别
  • 5.7 小结
  • 第6章 非全连接神经网络
  • 6.1 带二次项的逻辑回归
  • 6.2 因子分解机
  • 6.3 Wide & Deep
  • 6.4 DeepFM
  • 6.5 实例：泰坦尼克号幸存者
  • 6.6 小结
  • 第7章 循环神经网络
  • 7.1 RNN的结构
  • 7.2 RNN的输出
  • 7.3 实例：正弦波与方波
  • 7.4 变长序列
  • 7.5 实例：3D电磁发音仪单词识别
  • 7.6 小结
  • 第8章 卷积神经网络
  • 8.1 蒙德里安与莫奈
  • 8.2 滤波器
  • 8.3 可训练的滤波器
  • 8.4 卷积层
  • 8.5 池化层
  • 8.6 CNN的结构
  • 8.7 实例：手写数字识别
  • 8.8 小结
  • 第三部分 工程篇
  • 第9章 训练与评估
  • 9.1 训练和Trainer训练器
  • 9.2 评估和Metrics节点
  • 9.3 混淆矩阵
  • 9.4 正确率
  • 9.5 查准率
  • 9.6 查全率
  • 9.7 ROC曲线和AUC
  • 9.8 小结
  • 第10章 模型保存、预测和服务
  • 10.1 模型保存
  • 10.2 模型加载和预测
  • 10.3 模型服务
  • 10.4 客户端
  • 10.5 小结
  • 第11章 分布式训练
  • 11.1 分布式训练的原理
  • 11.2 基于参数服务器的架构
  • 11.3 Ring AllReduce原理
  • 11.4 Ring AllReduce架构实现
  • 11.5 分布式训练性能评测
  • 11.6 小结
  • 第12章 工业级深度学习框架
  • 12.1 张量
  • 12.2 计算加速
  • 12.3 GPU
  • 12.4 数据接口
  • 12.5 模型并行
  • 12.6 静态图和动态图
  • 12.7 混合精度训练
  • 12.8 图优化和编译优化
  • 12.9 移动端和嵌入式端
  • 12.10 小结
  • 作者简介
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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。