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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践

作者:魏秀参
出版社:电子工业出版社出版时间:2018-01-01
开本: 16开 页数: 200
读者评分:4分1条评论
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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 版权信息

  • ISBN:9787121345289
  • 条形码:9787121345289 ; 978-7-121-34528-9
  • 装帧:简裝本
  • 版次:1
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 印刷次数:1
  • 所属分类:>

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 本书特色

适读人群 :人工智能领域的从业者及对此方向有兴趣的人群
《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力,集原理与实践于一体,将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化,以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。
全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语,只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上,兼顾了基础知识和学习难点,各有侧重,让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。
无怪乎,业内专家认为“本书可能是我知道的“醉”好的深度学习的中文入门教材”。
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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 内容简介

北京PK10开奖记录深度学习,特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域,卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景,在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍,在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。全书共14 章,分为三个部分:靠前部分为绪论;第二部分(~4 章)介绍卷积神经网络的基础知识、基本部件、经典结构和模型压缩等基础理论内容;第三部分(第5~14 章)介绍深度卷积神经网络自数据准备开始,到模型参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡数据处理,很终到模型集成等实践应用技巧和经验。本书并不是一本编程类书籍,而是希望通过“基础知识”和“实践技巧”两方面使读者从更高维度了解、掌握并成功构建针对自身应用问题的深度卷积神经网络。本书可作为深度学习和卷积神经网络爱好者的入门书籍,也可供没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者阅读参考。

解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 目录

**部分绪论1


北京PK10开奖记录0.1 引言 . 2


0.2 什么是深度学习 3


北京PK10开奖记录0.3 深度学习的前世今生 . 6


第二部分基础理论篇9


1 卷积神经网络基础知识10


北京PK10开奖记录1.1 发展历程 11


1.2 基本结构 13


1.3 前馈运算 16


北京PK10开奖记录1.4 反馈运算 16


北京PK10开奖记录1.5 小结 . 19


2 卷积神经网络基本部件21


2.1 “端到端”思想 21


2.2 网络符号定义 . 23


北京PK10开奖记录2.3 卷积层 . 24


北京PK10开奖记录2.3.1 什么是卷积 24


2.3.2 卷积操作的作用 27


北京PK10开奖记录2.4 汇合层 . 28


北京PK10开奖记录2.4.1 什么是汇合 29


北京PK10开奖记录2.4.2 汇合操作的作用 30


北京PK10开奖记录2.5 激活函数 31


2.6 全连接层 33


北京PK10开奖记录2.7 目标函数 34


2.8 小结 . 34


3 卷积神经网络经典结构35


3.1 CNN 网络结构中的重要概念 . 35


北京PK10开奖记录3.1.1 感受野 . 35


3.1.2 分布式表示 37


3.1.3 深度特征的层次性 39


北京PK10开奖记录3.2 经典网络案例分析 . 42


3.2.1 Alex-Net 网络模型 . 42


北京PK10开奖记录3.2.2 VGG-Nets 网络模型 46


北京PK10开奖记录3.2.3 Network-In-Network 48


3.2.4 残差网络模型 . 49


北京PK10开奖记录3.3 小结 . 54


4 卷积神经网络的压缩56


4.1 低秩近似 58


4.2 剪枝与稀疏约束 60


4.3 参数量化 64


北京PK10开奖记录4.4 二值网络 68


4.5 知识蒸馏 71


北京PK10开奖记录4.6 紧凑的网络结构 74


4.7 小结 . 76


北京PK10开奖记录第三部分实践应用篇77


5 数据扩充78


北京PK10开奖记录5.1 简单的数据扩充方式 . 78


5.2 特殊的数据扩充方式 . 80


5.2.1 Fancy PCA . 80


5.2.2 监督式数据扩充 80


5.3 小结 . 82


6 数据预处理83


7 网络参数初始化85


北京PK10开奖记录7.1 全零初始化 . 86


7.2 随机初始化 . 86


7.3 其他初始化方法 90


7.4 小结 . 90


8 激活函数91


8.1 Sigmoid 型函数 . 92


北京PK10开奖记录8.2 tanh(x) 型函数 . 93


北京PK10开奖记录8.3 修正线性单元(ReLU) 93


8.4 Leaky ReLU . 94


北京PK10开奖记录8.5 参数化ReLU 95


8.6 随机化ReLU 97


8.7 指数化线性单元(ELU) . 98


8.8 小结 . 99


9 目标函数100


9.1 分类任务的目标函数 . 100


9.1.1 交叉熵损失函数 101


9.1.2 合页损失函数 . 101


北京PK10开奖记录9.1.3 坡道损失函数 . 101


北京PK10开奖记录9.1.4 大间隔交叉熵损失函数 103


9.1.5 中心损失函数 . 105


9.2 回归任务的目标函数 . 107


9.2.1 ?1 损失函数 108


9.2.2 ?2 损失函数 108


9.2.3 Tukey’s biweight 损失函数 109


9.3 其他任务的目标函数 . 109


9.4 小结 . 111


北京PK10开奖记录10 网络正则化113


10.1 ?2 正则化 114


北京PK10开奖记录10.2 ?1 正则化 115


10.3 *大范数约束 . 115


北京PK10开奖记录10.4 随机失活 116


10.5 验证集的使用 . 118


10.6 小结 . 119


11 超参数设定和网络训练120


11.1 网络超参数设定 120


11.1.1 输入数据像素大小 120


11.1.2 卷积层参数的设定 121


11.1.3 汇合层参数的设定 122


11.2 训练技巧 123


北京PK10开奖记录11.2.1 训练数据随机打乱 123


11.2.2 学习率的设定 . 123


北京PK10开奖记录11.2.3 批规范化操作 . 125


11.2.4 网络模型优化算法选择 127


11.2.5 微调神经网络 . 132


11.3 小结 . 133


12 不平衡样本的处理135


北京PK10开奖记录12.1 数据层面处理方法 . 136


12.1.1 数据重采样 136


12.1.2 类别平衡采样 . 137


北京PK10开奖记录12.2 算法层面处理方法 . 138


北京PK10开奖记录12.2.1 代价敏感方法 . 139


12.2.2 代价敏感法中权重的指定方式 140


12.3 小结 . 142


13 模型集成方法143


北京PK10开奖记录13.1 数据层面的集成方法 . 143


北京PK10开奖记录13.1.1 测试阶段数据扩充 143


13.1.2 “简易集成”法 144


13.2 模型层面的集成方法 . 144


13.2.1 单模型集成 144


北京PK10开奖记录13.2.2 多模型集成 146


北京PK10开奖记录13.3 小结 . 149


北京PK10开奖记录14 深度学习开源工具简介151


北京PK10开奖记录14.1 常用框架对比 . 151


14.2 常用框架的各自特点 . 153


北京PK10开奖记录14.2.1 Caffe 153


北京PK10开奖记录14.2.2 Deeplearning4j . 153


14.2.3 Keras 154


北京PK10开奖记录14.2.4 MXNet . 155


14.2.5 MatConvNet 155


北京PK10开奖记录14.2.6 TensorFlow . 155


14.2.7 Theano . 156


北京PK10开奖记录14.2.8 Torch 157


A 向量、矩阵及其基本运算158


B 随机梯度下降162


C 链式法则165


参考文献167


索引181

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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 作者简介

北京PK10开奖记录魏秀参 ,旷视科技(Face++)南京研究院负责人。南京大学LAMDA研究所博士,主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域重要国际期刊和国际会议发表论文十余篇,并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠、亚军。曾获CVPR 2017佳审稿人、南京大学博士生校长特别奖学金等荣誉,担任ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI等国际会议PC member。(个人自媒体:知乎“魏秀参”,新浪微博“Wilson_NJUer”)

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