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前言
目录
第1章 深度学习简介
1.1 人工智能、机器学习与深度学习
1.2 深度学习的发展历程
1.3 深度学习的应用
1.3.1 计算机视觉
1.3.2 语音识别
1.3.3 自然语言处理
1.3.4 人机博弈
1.4 深度学习工具介绍和对比
小结
第2章 TensorFlow环境搭建
2.1 TensorFlow的主要依赖包
2.1.1 Protocol Buffer
2.1.2 Bazel
2.2 TensorFlow安装
2.2.1 使用Docker安装
2.2.2 使用pip安装
2.2.3 从源代码编译安装
2.3 TensorFlow测试样例
小结
第3章 TensorFlow入门
3.1 TensorFlow计算模型——计算图
3.1.1 计算图的概念
3.1.2 计算图的使用
3.2 TensorFlow数据模型——张量
3.2.1 张量的概念
3.2.2 张量的使用
3.3 TensorFlow运行模型——会话
3.4 TensorFlow实现神经网络
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介
3.4.2 前向传播算法简介
3.4.3 神经网络参数与TensorFlow变量
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型
3.4.5 完整神经网络样例程序
小结
第4章 深层神经网络
4.1 深度学习与深层神经网络
4.1.1 线性模型的局限性
4.1.2 激活函数实现去线性化
4.1.3 多层网络解决异或运算
4.2 损失函数定义
4.2.1 经典损失函数
4.2.2 自定义损失函数
4.3 神经网络优化算法
4.4 神经网络进一步优化
4.4.1 学习率的设置
4.4.2 过拟合问题
4.4.3 滑动平均模型
小结
第5章 MNIST数字识别问题
5.1 MNIST数据处理
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比
5.2.1 TensorFlow训练神经网络
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果
5.2.3 不同模型效果比较
5.3 变量管理
5.4 TensorFlow模型持久化
5.4.1 持久化代码实现
5.4.2 持久化原理及数据格式
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序
小结
第6章 图像识别与卷积神经网络
6.1 图像识别问题简介及经典数据集
6.2 卷积神经网络简介
6.3 卷积神经网络常用结构
6.3.1 卷积层
6.3.2 池化层
6.4 经典卷积网络模型
6.4.1 LeNet-5模型
6.4.2 Inception-v3模型
6.5 卷积神经网络迁移学习
6.5.1 迁移学习介绍
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习
小结
第7章 图像数据处理
7.1 TFRecord输入数据格式
7.1.1 TFRecord格式介绍
7.1.2 TFRecord样例程序
7.2 图像数据处理
7.2.1 TensorFlow图像处理函数
7.2.2 图像预处理完整样例
7.3 多线程输入数据处理框架
7.3.1 队列与多线程
7.3.2 输入文件队列
7.3.3 组合训练数据（batching）
7.3.4 输入数据处理框架
小结
第8章 循环神经网络
8.1 循环神经网络简介
8.2 长短时记忆网络（LSTM）结构
8.3 循环神经网络的变种
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络
8.3.2 循环神经网络的dropout
8.4 循环神经网络样例应用
8.4.1 自然语言建模
8.4.2 时间序列预测
小结
第9章 TensorBoard可视化
9.1 TensorBoard简介
9.2 TensorFlow计算图可视化
9.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点
9.2.2 节点信息
9.3 监控指标可视化
小结
第10章 TensorFlow计算加速
10.1 TensorFlow使用GPU
10.2 深度学习训练并行模式
10.3 多GPU并行
10.4 分布式TensorFlow
10.4.1 分布式TensorFlow原理
10.4.2 分布式TensorFlow模型训练
10.4.3 使用Caicloud运行分布式TensorFlow
小结
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