【AI加油站】第九部：《Python深度学习（中文版）》（附下载）

本书介绍

《Python深度学习（中文版）》

由Keras之父弗朗索瓦·肖莱（François Chollet）撰写，张亮翻译，人民邮电出版社出版。全书分为两大部分：深度学习基础和深度学习实践，共9章。本书旨在帮助读者从零开始学习深度学习，并通过大量代码示例和实践案例掌握其应用。

第一部分：深度学习基础

第1章：什么是深度学习

人工智能、机器学习与深度学习：介绍了人工智能的发展历程，机器学习的基本概念，以及深度学习的兴起和重要性。
深度学习的进展：讨论了深度学习在图像识别、语音转录等领域的突破性进展。
深度学习的大众化：强调了深度学习技术的普及和易于上手的特点。

第2章：神经网络的数学基础

神经网络的介绍：通过一个简单的神经网络示例，介绍了张量、张量运算、梯度下降等基本概念。
张量与张量运算：详细讲解了张量的定义、属性、操作（如逐元素运算、广播、点积等）。
神经网络的学习机制：解释了神经网络如何通过梯度下降和反向传播进行学习。

第3章：神经网络入门

Keras简介：介绍了Keras框架及其与TensorFlow、Theano和CNTK的关系。
建立深度学习工作站：提供了在本地或云端建立深度学习环境的指南。
基本示例：通过电影评论分类、新闻分类和房价预测三个示例，展示了如何使用Keras构建和训练神经网络。

第4章：机器学习基础

机器学习的四个分支：介绍了监督学习、无监督学习、自监督学习和强化学习。
评估机器学习模型：讲解了训练集、验证集和测试集的划分，以及如何评估模型性能。
数据预处理和特征工程：讨论了数据标准化、特征提取等重要步骤。
过拟合与欠拟合：介绍了减小网络大小、添加权重正则化和dropout正则化等方法来解决过拟合问题。

第二部分：深度学习实践

第5章：深度学习用于计算机视觉

卷积神经网络（ConvNet）：介绍了卷积神经网络的基本概念、卷积运算和最大池化运算。
在小型数据集上训练卷积神经网络：通过猫狗图像分类的示例，讲解了从头开始训练卷积神经网络的方法。
使用预训练的卷积神经网络：介绍了特征提取和微调模型的方法，以及如何使用VGG16等预训练模型。
卷积神经网络的可视化：展示了如何可视化卷积神经网络的中间激活、过滤器和类激活热力图。

第6章：深度学习用于文本和序列

处理文本数据：介绍了单词和字符的one-hot编码、词嵌入等文本向量化方法。
循环神经网络（RNN）：讲解了RNN的基本概念、LSTM和GRU层的使用。
一维卷积神经网络：介绍了如何使用一维卷积神经网络处理序列数据。
温度预测问题：通过一个时间序列预测的示例，展示了如何应用循环神经网络和一维卷积神经网络。

第7章：高级的深度学习最佳实践

Keras函数式API：介绍了如何使用Keras的函数式API构建更复杂的模型。
使用回调函数和TensorBoard：讲解了如何使用Keras回调函数和TensorBoard来监控和调试模型。
模型性能优化：介绍了超参数优化、模型集成等高级技术。

第8章：生成式深度学习

文本生成：介绍了使用LSTM生成文本的方法。
DeepDream和神经风格迁移：讲解了如何使用深度学习模型生成艺术图像。
变分自编码器（VAE）和生成式对抗网络（GAN）：介绍了这两种生成模型的基本概念和实现方法。

第9章：总结

重点内容回顾：总结了全书的核心概念和方法。
深度学习的局限性：讨论了深度学习的局限性，如模型拟人化的风险、局部泛化与极端泛化等问题。
深度学习的未来：展望了深度学习的未来发展方向，如模型即程序、超越反向传播等。
如何保持对最新进展的了解：提供了通过Kaggle竞赛、arXiv论文和Keras生态系统来了解深度学习最新进展的方法。

实践案例与代码示例

案例 1：IMDB 情感分析

python

运行

from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
(x_train, y_train),(x_test, y_test)= imdb.load_data(num_words=10000)



    
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=500)
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000,128, input_length=500))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop'


    
, loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2)

案例 2：猫狗图像分类（迁移学习）

python

运行

from keras.applications import VGG16
conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150,150,3))
model = Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation=


    
'relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
conv_base.trainable =False# 冻结卷积基
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])