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本書共分為三個部分，分別為理論基礎(chǔ)、實驗和案例。這三個部分層層遞進，介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細致地提供了深度學(xué)習(xí)的原理和在深度學(xué)習(xí)框架下的實踐步驟。第一部分主要通過7個章節(jié)來介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，不同深度學(xué)習(xí)框架的對比，以及機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的講解。第二部分主要包括常用深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)講解以及計算機視覺、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)領(lǐng)域的一些實驗講解。第三部分則是提供8個案例，來介紹深度學(xué)習(xí)在圖像分類、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別、圖像分割、風(fēng)格遷移、自然語言處理等方面的應(yīng)用。本書將理論與實踐緊密結(jié)合，相信能為讀者提供有益的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。本書適合Python深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、機器學(xué)習(xí)算法分析從業(yè)人員以及高等院校計算機科學(xué)、軟件工程等相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，在這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)是一種復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果遠遠超過先前的相關(guān)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、機器翻譯、自然語言處理、多媒體學(xué)習(xí)、語音、推薦和個性化技術(shù)及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。
深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，而機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必經(jīng)路徑。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層來表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。研究深度學(xué)習(xí)的動機在于建立模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，如圖像、聲音和文本等。
本書的寫作目的是讓讀者盡可能深入理解深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。此外，本書強調(diào)將理論與實踐結(jié)合，簡明的案例不僅能加深讀者對于理論知識的理解，還能直觀感受到實際生產(chǎn)中深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用過程。
本書第1部分主要通過7章來介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識，包括深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)等方面的應(yīng)用，不同深度學(xué)習(xí)框架的介紹和對比，以及機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面的內(nèi)容。第2部分主要是本書的實驗部分，包括PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle這三個深度學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)講解，以及計算機視覺、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)領(lǐng)域的一些實驗講解。第3部分則是提供了綜合實踐案例，通過8個案例來介紹深度學(xué)習(xí)在圖像分類、目標(biāo)檢測、目標(biāo)識別、圖像分割、風(fēng)格遷移、自然語言處理等方面的應(yīng)用。
為了實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，我們需要經(jīng)歷許多考驗，需要花費很長時間，但是相應(yīng)地也能學(xué)到和發(fā)現(xiàn)很多東西，而且這也是一個有趣的、令人興奮的過程。
本書編寫人員有呂云翔、王志鵬、王淥汀、郭聞浩、劉卓然、王禮科、趙禹昇、譚家俊、陳天異、仇善召、關(guān)捷雄、姜豐、華昱云、陳妙然、梁晶晶、屈茗若、陳翔宇、歐陽植昊。此外，曾洪立參與了部分內(nèi)容的編寫并進行了素材整理及配套資源制作等工作。
由于編者水平和能力有限，書中難免有疏漏之處，懇請各位同人和廣大讀者給予批評指正，也希望各位讀者能將實踐過程中的經(jīng)驗和心得與我們交流。

前言
第1部分深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)
第1章深度學(xué)習(xí)簡介
11計算機視覺
111定義
112基本任務(wù)
113傳統(tǒng)方法
114仿生學(xué)與深度學(xué)習(xí)
115現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)
116卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12自然語言處理
121自然語言處理的基本問題
122傳統(tǒng)方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的比較
123發(fā)展趨勢
13強化學(xué)習(xí)
131什么是強化學(xué)習(xí)
132強化學(xué)習(xí)算法簡介
133強化學(xué)習(xí)的應(yīng)用
14本章小結(jié)
習(xí)題
第2章深度學(xué)習(xí)框架
21PyTorch
211什么是PyTorch
212PyTorch的特點
213PyTorch應(yīng)用概述
22TensorFlow
221什么是TensorFlow
222數(shù)據(jù)流圖
223TensorFlow的特點
224TensorFlow應(yīng)用概述
23PaddlePaddle
231什么是PaddlePaddle
232PaddlePaddle的特點
233PaddlePaddle應(yīng)用概述
24三者的比較
25本章小結(jié)
習(xí)題
第3章機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識
31機器學(xué)習(xí)概述
311關(guān)鍵術(shù)語
312機器學(xué)習(xí)的分類
313機器學(xué)習(xí)的模型構(gòu)造過程
32監(jiān)督學(xué)習(xí)
321線性回歸
322邏輯斯諦回歸
323最小近鄰法
324線性判別分析法
325樸素貝葉斯分類器
326決策樹分類算法
327支持向量機分類算法
33無監(jiān)督學(xué)習(xí)
331劃分式聚類方法
332層次化聚類方法
333基于密度的聚類方法
34強化學(xué)習(xí)
341強化學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
342強化學(xué)習(xí)問題描述
343強化學(xué)習(xí)問題分類
35神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
351感知器模型
352前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
353卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
354其他類型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
36本章小結(jié)
習(xí)題
第4章回歸模型
41線性回歸模型
42Logistic回歸模型
43用PyTorch實現(xiàn)Logistic回歸
431數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
432線性方程
433激活函數(shù)
434損失函數(shù)
435優(yōu)化算法
436模型可視化
44本章小結(jié)
習(xí)題
第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
51基礎(chǔ)概念
52感知器
521單層感知器
522多層感知器
53BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
531梯度下降
532反向傳播
54Dropout正則化
55批標(biāo)準(zhǔn)化
551批標(biāo)準(zhǔn)化的實現(xiàn)方式
552批標(biāo)準(zhǔn)化的使用方法
56本章小結(jié)
習(xí)題
第6章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與計算機視覺
61卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想
62卷積操作
63池化層
64卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
65經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
651VGG網(wǎng)絡(luò)
652InceptionNet
653ResNet
654GAN
655Diffusion模型
66用PyTorch進行手寫數(shù)字識別
67本章小結(jié)
習(xí)題
第7章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理
71語言建模
72基于多層感知機的架構(gòu)
73基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)
731循環(huán)單元
732通過時間反向傳播
733帶有門限的循環(huán)單元
734循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型
735神經(jīng)機器翻譯
74基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)
75基于Transformer的架構(gòu)
751多頭注意力
752非參位置編碼
753編碼器單元與解碼器單元
76表示學(xué)習(xí)與預(yù)訓(xùn)練技術(shù)
761詞向量
762加入上下文信息的特征表示
763網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練
77本章小結(jié)
習(xí)題
第2部分深度學(xué)習(xí)實驗
第8章操作實踐
81PyTorch操作實踐
811PyTorch安裝
812Tensor 對象及其運算
813Tensor 的索引和切片
814Tensor的變換、拼接和拆分
815PyTorch的Reduction操作
816PyTorch的自動微分
82TensorFlow操作實踐
821TensorFlow安裝
822Tensor 對象及其運算
823Tensor 的索引和切片
824Tensor 的變換、拼接和拆分
825TensorFlow的Reduction操作
826TensorFlow 的自動微分
83PaddlePaddle操作實踐
831PaddlePaddle安裝
832Tensor 的創(chuàng)建和初始化
833Tensor的常見基礎(chǔ)操作
834自動微分
84本章小結(jié)
第9章人工智能熱門研究領(lǐng)域?qū)嶒?br>91計算機視覺
911一個通用的圖像分類模型
912兩階段目標(biāo)檢測和語義分割
913人物圖像處理
914調(diào)用遠程服務(wù)
915動漫圖像生成
92自然語言處理
921垃圾郵件分類
922詞嵌入技術(shù)
923文本生成與多輪對話
924語音識別
93強化學(xué)習(xí)：一個會玩平衡擺的智能體
94可視化技術(shù)
941使用TensorBoard可視化訓(xùn)練過程
942卷積核可視化
943注意力機制可視化
95本章小結(jié)
第3部分深度學(xué)習(xí)案例
第10章案例：花卉圖片分類
101環(huán)境與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1011環(huán)境安裝
1012數(shù)據(jù)集簡介
1013數(shù)據(jù)集下載與處理
102模型創(chuàng)建、訓(xùn)練和測試
1021模型創(chuàng)建與訓(xùn)練
1022測試與結(jié)果
103本章小結(jié)
第11章案例：人臉關(guān)鍵點檢測
111數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
1111人臉裁剪與縮放
1112數(shù)據(jù)歸一化處理
1113整體代碼
112模型搭建與訓(xùn)練
1121特征圖生成
1122模型搭建
1123模型訓(xùn)練
113模型評價
114本章小結(jié)
第12章案例：街景門牌字符識別
121背景介紹
122算法介紹
1221YOLOv4
1222算法流程
123模型優(yōu)化
1231數(shù)據(jù)增強
1232模型融合
124結(jié)果展

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