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    PaddlePaddle与深度学习应用实战 PDF 下载

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    资料简介:
    深度学习是目前人工智能研究中前沿、有效的一项技术,主要通过构建深度神经网络解决视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域的问题。百度在2016年发布了国内首个开源深度学习框架PaddlePaddle,简化了深度学习算法的实现步骤,提供了灵活、易用的接口,同时支持分布式训练。 本书由简单的例子引入深度学习和PaddlePaddle框架,介绍了PaddlePaddle的安装、测试与基本使用,并结合PaddlePaddle接口介绍深度学习的基础知识,包括常用的神经网络和算法。*后,通过一系列深度学习项目实例介绍PaddlePaddle在各种场景和问题中的应用,让读者由浅至深地理解并运用深度学习解决实际问题

    资料目录:
    第1 章 深度学习简介 ……………………………………………………………………………………………….. 1
    1.1 初见 ……………………………………………………………………………………………………………………… 1
    1.2 机器学习 ………………………………………………………………………………………………………………. 1
    1.3 神经网络 ………………………………………………………………………………………………………………. 3
    1.4 深度学习介绍 ……………………………………………………………………………………………………….. 7
    1.5 深度学习应用 ……………………………………………………………………………………………………….. 8
    1.6 深度学习框架 ……………………………………………………………………………………………………… 12
    1.7 深度学习的未来 ………………………………………………………………………………………………….. 15

    第2 章 PaddlePaddle 简介 ……………………………………………………………………………………… 16
    2.1 安装PaddlePaddle ………………………………………………………………………………………………… 16
    2.2 测试PaddlePaddle ………………………………………………………………………………………………… 29

    第3 章 初探手写数字识别 ………………………………………………………………………………………. 31

    第4 章 PaddlePaddle 基本用法 ………………………………………………………………………………. 44
    4.1 数据准备 …………………………………………………………………………………………………………….. 44
    4.2 原始数据读取及预处理 ……………………………………………………………………………………….. 44
    4.3 PaddlePaddle 训练数据 …………………………………………………………………………………………. 46
    4.4 模型配置 …………………………………………………………………………………………………………….. 52
    4.5 激活函数 …………………………………………………………………………………………………………….. 58
    4.6 优化方法 …………………………………………………………………………………………………………….. 64
    4.7 损失函数 …………………………………………………………………………………………………………….. 72
    4.8 均方损失函数 ……………………………………………………………………………………………………… 73
    4.9 交叉熵损失函数 ………………………………………………………………………………………………….. 73
    4.10 Huber 损失函数 …………………………………………………………………………………………………. 74
    4.11 CRF 损失函数 ……………………………………………………………………………………………………. 74
    4.12 CTC 损失函数 ……………………………………………………………………………………………………. 75
    4.13 反向传播算法 ……………………………………………………………………………………………………. 75

    第5 章 卷积神经网络 ……………………………………………………………………………………………… 78
    5.1 卷积神经网络 ……………………………………………………………………………………………………… 78
    5.2 实例学习 …………………………………………………………………………………………………………….. 87
    5.3 拓展 ………………………………………………………………………………………………………………….. 112

    第6 章 循环神经网络 ……………………………………………………………………………………………. 118
    6.1 RNN 简介 ………………………………………………………………………………………………………….. 118
    6.2 双向循环神经网络 …………………………………………………………………………………………….. 121
    6.3 循环神经网络使用场景 ……………………………………………………………………………………… 127
    6.4 预测sin 函数序列 ………………………………………………………………………………………………. 129
    6.5 拓展 ………………………………………………………………………………………………………………….. 134

    第7 章 PaddlePaddle 实战 ……………………………………………………………………………………. 136
    7.1 自编码器 …………………………………………………………………………………………………………… 136
    7.2 PaddlePaddle 实现自编码器 ………………………………………………………………………………… 137
    7.3 实战OCR 识别(一) ……………………………………………………………………………………….. 140
    7.4 实战OCR 识别(二) ……………………………………………………………………………………….. 150
    7.5 情感分析 …………………………………………………………………………………………………………… 164
    7.6 Seq2Seq 及其应用 ……………………………………………………………………………………………… 172
    7.7 实现 ………………………………………………………………………………………………………………….. 178
    7.8 Image Caption …………………………………………………………………………………………………….. 194

    第8 章 深度学习新星:生成对抗网络GAN …………………………………………………………….. 208
    8.1 生成对抗网络(GAN) ……………………………………………………………………………………… 208
    8.2 GAN 的其他应用 ……………………………………………………………………………………………….. 213
    第9 章 强化学习与AlphaGo …………………………………………………………………………………. 216

     

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