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1£®8 ²Î¿¼ÎÄÏ× 19
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2£®3£®1 Æô¶¯Jupyter Notebook 26
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2£®3£®3 Jupyter Notebookä¯ÀÀÆ÷ÎÞ·¨´ò¿ª 28
2£®3£®4 Jupyter Notebook»ù±¾²Ù×÷ 28
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3£®2£®2 µ¥²ã¸ÐÖªÆ÷¼ÆËã¾ÙÀý 32
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3£®3£®2 µ¥²ã¸ÐÖªÆ÷µÄѧϰ¹æÔò¼ÆËã¾ÙÀý 34
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3£®8£®2 ÏßÐÔÉñ¾­ÍøÂç·ÖÀà°¸Àý 42
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4£®3£®2 ÌݶÈϽµ·¨¶þάÀý×Ó 53
4£®3£®3 ÌݶÈϽµ·¨ÈýάÀý×Ó 55
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4£®5 ³£Óü¤»îº¯Êý½²½â 56
4£®5£®1 sigmoidº¯Êý 57
4£®5£®2 tanhº¯Êý 57
4£®5£®3 softsignº¯Êý 58
4£®5£®4 ReLUº¯Êý 59
4£®6 BPÉñ¾­ÍøÂçÄ£Ðͺ͹«Ê½ÍƵ¼ 61
4£®6£®1 BPÍøÂçÄ£ÐÍ 62
4£®6£®2 BPËã·¨ÍƵ¼ 63
4£®6£®3 BPËã·¨ÍƵ¼µÄ²¹³ä˵Ã÷ 65
4£®7 BPËã·¨ÍƵ¼½áÂÛ×ܽá 67
4£®8 ÌݶÈÏûʧÓëÌݶȱ¬Õ¨ 67
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4£®8£®2 Ìݶȱ¬Õ¨ 69
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4£®9 ʹÓÃBPÉñ¾­ÍøÂç½â¾öÒì»òÎÊÌâ 70
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4£®10£®2 »ìÏý¾ØÕó 77
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4£®12 BPÉñ¾­ÍøÂçÍê³ÉÊÖдÊý×Öʶ±ð 78
4£®13 SklearnÊÖдÊý×Öʶ±ð 83
4£®14 ²Î¿¼ÎÄÏ× 84
µÚ5Õ Éî¶Èѧϰ¿ò¼ÜTensorflow»ù´¡Ê¹Óà 85
5£®1 Tensorflow½éÉÜ 86
5£®1£®1 Tensorflow¼ò½é 86
5£®1£®2 ¾²Ì¬Í¼ºÍ¶¯Ì¬Í¼»úÖÆEager Execution 86
5£®1£®3 tf£®keras 87
5£®2 Tensorflow-cpu°²×° 88
5£®2£®1 Tensorflow-cpuÔÚÏß°²×° 88
5£®2£®2 °²×°¹ý³ÌÖпÉÄÜÓöµ½µÄÎÊÌâ 89
5£®2£®3 Tensorflow-cpuжÔØ 91
5£®2£®4 Tensorflow-cpu¸üР91
5£®2£®5 Tensorflow-cpuÖ¸¶¨°æ±¾µÄ°²×° 91
5£®3 Tensorflow-gpu°²×° 91
5£®3£®1 Tensorflow-gpuÁ˽â*а汾Çé¿ö 91
5£®3£®2 Tensorflow-gpu°²×°CUDA 92
5£®3£®3 Tensorflow-gpu°²×°cuDNN¿â 94
5£®3£®4 Tensorflow-gpuÔÚÏß°²×° 95
5£®3£®5 Tensorflow-gpuжÔØ 95
5£®3£®6 Tensorflow-gpu¸üР95
5£®4 Tensorflow»ù±¾¸ÅÄî 95
5£®5 Tensorflow»ù´¡Ê¹Óà 96
5£®6 ÊÖдÊý×ÖͼƬ·ÖÀàÈÎÎñ 100
5£®6£®1 MNISTÊý¾Ý¼¯½éÉÜ 100
5£®6£®2 softmaxº¯Êý½éÉÜ 101
5£®6£®3 ¼òµ¥MNISTÊý¾Ý¼¯·ÖÀàÄ£ÐͨDûÓи߼¶·â×° 101
5£®6£®4 ¼òµ¥MNISTÊý¾Ý¼¯·ÖÀàÄ£ÐͨDkeras¸ß¼¶·â×° 104
µÚ6Õ ÍøÂçÓÅ»¯·½·¨ 106
6£®1 ½»²æìØ´ú¼Ûº¯Êý 106
6£®1£®1 ¾ù·½²î´ú¼Ûº¯ÊýµÄȱµã 106
6£®1£®2 ÒýÈë½»²æìØ´ú¼Ûº¯Êý 109
6£®1£®3 ½»²æìØ´ú¼Ûº¯ÊýÍƵ¼¹ý³Ì 109
6£®1£®4 softmaxÓë¶ÔÊýËÆÈ»´ú¼Ûº¯Êý 110
6£®1£®5 ½»²æìسÌÐò 112
6£®2 ¹ýÄâºÏ 114
6£®2£®1 ʲôÊǹýÄâºÏ 114
6£®2£®2 µÖ¿¹¹ýÄâºÏµÄ·½·¨ 117
6£®3 Êý¾ÝÔöÇ¿ 117
6£®4 ÌáǰֹͣѵÁ· 119
6£®5 Dropout 121
6£®5£®1 Dropout½éÉÜ 121
6£®5£®2 Dropout³ÌÐò 123
6£®6 ÕýÔò»¯ 125
6£®6£®1 ÕýÔò»¯½éÉÜ 125
6£®6£®2 ÕýÔò»¯³ÌÐò 126
6£®7 ±êǩƽ»¬ 129
6£®7£®1 ±êǩƽ»¬½éÉÜ 129
6£®7£®2 ±êǩƽ»¬³ÌÐò 130
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6£®8£®1 ÌݶÈϽµ·¨ 132
6£®8£®2 Momentum 133
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6£®8£®5 Adadelta 134
6£®8£®6 RMRprop 134
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6£®8£®8 ÓÅ»¯Æ÷³ÌÐò 135
6£®9 ²Î¿¼ÎÄÏ× 137
µÚ7Õ TensorflowÄ£Ð͵ı£´æºÍÔØÈë 138
7£®1 KerasÄ£Ðͱ£´æºÍÔØÈë 138
7£®1£®1 KerasÄ£Ðͱ£´æ 138
7£®1£®2 KerasÄ£ÐÍÔØÈë 139
7£®2 SavedModelÄ£Ðͱ£´æºÍÔØÈë 140
7£®2£®1 SavedModelÄ£Ðͱ£´æ 140
7£®2£®2 SavedModelÄ£ÐÍÔØÈë 141
7£®3 µ¥¶À±£´æÄ£Ð͵Ľṹ 142
7£®3£®1 ±£´æÄ£Ð͵Ľṹ 142
7£®3£®2 ÔØÈëÄ£Ðͽṹ 143
7£®4 µ¥¶À±£´æÄ£ÐͲÎÊý 144
7£®4£®1 ±£´æÄ£ÐͲÎÊý 144
7£®4£®2 ÔØÈëÄ£ÐͲÎÊý 145
7£®5 ModelCheckpoint×Ô¶¯±£´æÄ£ÐÍ 146
7£®6 CheckpointÄ£Ðͱ£´æºÍÔØÈë 149
7£®6£®1 CheckpointÄ£Ðͱ£´æ 149
7£®6£®2 CheckpointÄ£ÐÍÔØÈë 151
µÚ8Õ ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂ磨CNN£© 154
8£®1 ¼ÆËã»úÊÓ¾õ½éÉÜ 154
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8£®1£®2 ¼ÆËã»úÊÓ¾õ¼¼Êõ½éÉÜ 155
8£®2 ¾í»ýÉñ¾­Íø¼ò½é 158
8£®2£®1 BPÉñ¾­ÍøÂç´æÔÚµÄÎÊÌâ 158
8£®2£®2 ¾Ö²¿¸ÐÊÜÒ°ºÍȨֵ¹²Ïí 158
8£®3 ¾í»ýµÄ¾ßÌå¼ÆËã 159
8£®4 ¾í»ýµÄ²½³¤ 161
8£®5 ²»Í¬µÄ¾í»ýºË 162
8£®6 ³Ø»¯ 163
8£®7 Padding 164
8£®8 ³£¼ûµÄ¾í»ý¼ÆËã×ܽá 166
8£®8£®1 ¶Ô1ÕÅͼÏñ½øÐоí»ýÉú³É1ÕÅÌØÕ÷ͼ 166
8£®8£®2 ¶Ô1ÕÅͼÏñ½øÐоí»ýÉú³É¶àÕÅÌØÕ÷ͼ 166
8£®8£®3 ¶Ô¶àÕÅͼÏñ½øÐоí»ýÉú³É1ÕÅÌØÕ÷ͼ 167
8£®8£®4 ¶Ô¶àÕÅͼÏñ½øÐоí»ýÉú³É¶àÕÅÌØÕ÷ͼ 168
8£®9 ¾­µäµÄ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂç 168
8£®10 ¾í»ýÉñ¾­ÍøÂçÓ¦ÓÃÓÚMNISTÊý¾Ý¼¯·ÖÀà 170
8£®11 ʶ±ð×Ô¼ºÐ´µÄÊý×ÖͼƬ 172
8£®12 CIFAR-10Êý¾Ý¼¯·ÖÀà 175
8£®13 ²Î¿¼ÎÄÏ× 177
µÚ9Õ ÐòÁÐÄ£ÐÍ 178
9£®1 ÐòÁÐÄ£ÐÍÓ¦Óà 178
9£®2 Ñ­»·Éñ¾­ÍøÂ磨RNN£© 179
9£®2£®1 RNN½éÉÜ 179
9£®2£®2 Elman networkºÍJordan network 180
9£®3 RNNµÄ²»Í¬¼Ü¹¹ 180
9£®3£®1 Ò»¶ÔÒ»¼Ü¹¹ 180
9£®3£®2 ¶à¶ÔÒ»¼Ü¹¹ 181
9£®3£®3 ¶à¶Ô¶à¼Ü¹¹ 181
9£®3£®4 Ò»¶Ô¶à¼Ü¹¹ 181
9£®3£®5 Seq2Seq¼Ü¹¹ 182
9£®4 ´«Í³RNNµÄȱµã 182
9£®5 ³¤¶Ìʱ¼ÇÒäÍøÂ磨LSTM£© 183
9£®6 Peephole LSTMºÍFC-LSTM 186
9£®6£®1 Peephole LSTM½éÉÜ 186
9£®6£®2 FC-LSTM½éÉÜ 187
9£®7 ÆäËûRNNÄ£ÐÍ 188
9£®7£®1 ÃÅ¿ØÑ­»·µ¥Ôª£¨GRU£© 188
9£®7£®2 Ë«ÏòRNN 189
9£®7£®3 ¶ÑµþµÄË«ÏòRNN 190
9£®8 LSTMÍøÂçÓ¦ÓÃÓÚMNISTÊý¾Ý¼¯·ÖÀà 190
9£®9 ²Î¿¼ÎÄÏ× 192
µÚ10Õ ¾­µäͼÏñʶ±ðÄ£ÐͽéÉÜ£¨ÉÏ£© 193
10£®1 ͼÏñÊý¾Ý¼¯ 193
10£®1£®1 ͼÏñÊý¾Ý¼¯½éÉÜ 193
10£®1£®2 ImageNetµÄÉîÔ¶Ó°Ïì 194
10£®1£®3 ImageNet ChallengeÀúÄêÓÅÐã×÷Æ· 195
10£®2 AlexNet 196
10£®3 VGGNet 199
10£®4 GoogleNet 201
10£®4£®1 1×1¾í»ý½éÉÜ 202
10£®4£®2 Inception½á¹¹ 203
10£®4£®3 GoogleNetÍøÂç½á¹¹ 205
10£®5 Batch Normalization 208
10£®5£®1 Batch NormalizationÌá³ö±³¾° 208
10£®5£®2 Êý¾Ý±ê×¼»¯£¨Normalization£© 209
10£®5£®3 Batch NormalizationÄ£ÐÍѵÁ·½×¶Î 209
10£®5£®4 Batch NormalizationÄ£ÐÍÔ¤²â½×¶Î 210
10£®5£®5 Batch Normalization×÷Ó÷ÖÎö 211
10£®6 ResNet 212
10£®6£®1 ResNet±³¾°½éÉÜ 212
10£®6£®2 ²Ð²î¿é½éÉÜ 213
10£®6£®3 ResNetÍøÂç½á¹¹ 214
10£®6£®4 ResNet-V2 219
10£®7 ²Î¿¼ÎÄÏ× 221
µÚ11Õ ¾­µäͼÏñʶ±ðÄ£ÐͽéÉÜ£¨Ï£© 222
11£®1 InceptionÄ£ÐÍϵÁÐ 222
11£®1£®1 Inception-v2/v3ÓÅ»¯²ßÂÔ 222
11£®1£®2 Inception-v2/v3Ä£Ðͽṹ 224
11£®1£®3 Inception-v4ºÍInception-ResNet½éÉÜ 229
11£®2 ResNeXt 233
11£®2£®1 ·Ö×é¾í»ý½éÉÜ 233
11£®2£®2 ResNeXtÖеķÖ×é¾í»ý 235
11£®2£®3 ResNeXtµÄÍøÂç½á¹¹ 236
11£®3 SENet 238
11£®3£®1 SENet½éÉÜ 239
11£®3£®2 SENet½á¹û·ÖÎö 242
11£®4 ²Î¿¼ÎÄÏ× 244
µÚ12Õ ͼÏñʶ±ðÏîĿʵս 245
12£®1 ͼÏñÊý¾Ý×¼±¸ 245
12£®1£®1 Êý¾Ý¼¯½éÉÜ 245
12£®1£®2 Êý¾Ý¼¯×¼±¸ 246
12£®1£®3 ÇзÖÊý¾Ý¼¯³ÌÐò 247
12£®2 AlexNetͼÏñʶ±ð 249
12£®3 VGGNetͼÏñʶ±ð 253
12£®4 º¯ÊýʽģÐÍ 255
12£®4£®1 º¯ÊýʽģÐͽéÉÜ 255
12£®4£®2 ʹÓú¯ÊýʽģÐͽøÐÐMNISTͼÏñʶ±ð 256
12£®5 Ä£ÐÍ¿ÉÊÓ»¯ 257
12£®5£®1 ʹÓÃplot_model½øÐÐÄ£ÐÍ¿ÉÊÓ»¯ 257
12£®5£®2 plot_modelÉý¼¶°æ 260
12£®6 GoogleNetͼÏñʶ±ð 261
12£®7 Batch NormalizationʹÓà 263
12£®8 ResNetͼÏñʶ±ð 265
12£®9 ResNeXtͼÏñʶ±ð 267
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12£®11 ʹÓÃԤѵÁ·Ä£ÐͽøÐÐǨÒÆѧϰ 274
12£®11£®1 ʹÓÃѵÁ·ºÃµÄÄ£ÐͽøÐÐͼÏñʶ±ð 274
12£®11£®2 ʹÓÃѵÁ·ºÃµÄÄ£ÐͽøÐÐǨÒÆѧϰ 276
12£®11£®3 ÔØÈëѵÁ·ºÃµÄÄ£ÐͽøÐÐÔ¤²â 279
µÚ13Õ ÑéÖ¤Âëʶ±ðÏîĿʵս 282
13£®1 ¶àÈÎÎñѧϰ½éÉÜ 282
13£®2 ÑéÖ¤ÂëÊý¾Ý¼¯Éú³É 283
13£®3 tf£®data½éÉÜ 285
13£®3£®1 tf£®data¸ÅÊö 285
13£®3£®2 ʹÓÃtf£®dataÍê³É¶àÈÎÎñѧϰ£ºÑéÖ¤Âëʶ±ð 286
13£®4 ʹÓÃ×Ô¶¨ÒåÊý¾ÝÉú³ÉÆ÷Íê³ÉÑéÖ¤Âëʶ±ð 294
13£®4£®1 ʹÓÃ×Ô¶¨ÒåÊý¾ÝÉú³ÉÆ÷Íê³ÉÄ£ÐÍѵÁ· 294
13£®4£®2 ʹÓÃ×Ô¶¨ÒåÊý¾ÝÉú³ÉÆ÷Íê³ÉÄ£ÐÍÔ¤²â 298
13£®5 ÌôÕ½±ä³¤ÑéÖ¤Âëʶ±ð 302
13£®5£®1 ÌôÕ½±ä³¤ÑéÖ¤Âëʶ±ðÄ£ÐÍѵÁ· 302
13£®5£®2 ÌôÕ½±ä³¤ÑéÖ¤Âëʶ±ðÄ£ÐÍÔ¤²â 308
13£®6 CTCËã·¨ 313
13£®6£®1 CTCËã·¨½éÉÜ 313
13£®6£®2 Ì°ÐÄËã·¨£¨Greedy Search£©ºÍ¼¯ÊøËÑË÷Ëã·¨£¨Beam Search£© 314
13£®6£®3 CTC´æÔÚµÄÎÊÌâ 316
13£®6£®4 CTCËã·¨£ºÑéÖ¤Âëʶ±ð 316
µÚ14Õ ×ÔÈ»ÓïÑÔ´¦Àí£¨NLP£©·¢Õ¹Àú³Ì£¨ÉÏ£© 329
14£®1 NLPÓ¦ÓýéÉÜ 329
14£®2 ´Ó´«Í³ÓïÑÔÄ£Ð͵½Éñ¾­ÓïÑÔÄ£ÐÍ 332
14£®2£®1 ¹æÔòÄ£ÐÍ 332
14£®2£®2 ͳ¼ÆÓïÑÔÄ£ÐÍ 333
14£®2£®3 ´ÊÏòÁ¿ 334
14£®2£®4 Éñ¾­ÓïÑÔÄ£ÐÍ 336
14£®3 word2vec 338
14£®3£®1 word2vec½éÉÜ 338
14£®3£®2 word2vecÄ£ÐÍѵÁ· 338
14£®3£®3 word2vecѵÁ·¼¼ÇɺͿÉÊÓ»¯Ð§¹û 339
14£®4 CNNÔÚNLPÁìÓòÖеÄÓ¦Óà 340
14£®5 RNNÔÚNLPÁìÓòÖеÄÓ¦Óà 342
14£®6 Seq2SeqÄ£ÐÍÔÚNLPÁìÓòÖеÄÓ¦Óà 343
14£®7 Attention»úÖÆ 344
14£®7£®1 Attention½éÉÜ 344
14£®7£®2 Bahdanau Attention½éÉÜ 346
14£®7£®3 Luong Attention½éÉÜ 348
14£®7£®4 ¹È¸è»úÆ÷·­Òëϵͳ½éÉÜ 351
14£®7£®5 Attention»úÖÆÔÚÊÓ¾õºÍÓïÒôÁìÓòµÄÓ¦Óà 352
14£®8 ²Î¿¼ÎÄÏ× 354
µÚ15Õ ×ÔÈ»ÓïÑÔ´¦Àí£¨NLP£©·¢Õ¹Àú³Ì£¨Ï£© 355
15£®1 NLPеĿªÊ¼£ºTransformerÄ£ÐÍ 355
15£®1£®1 TransformerÄ£ÐͽṹºÍÊäÈëÊý¾Ý½éÉÜ 355
15£®1£®2 Self-Attention½éÉÜ 357
15£®1£®3 Multi-Head Attention½éÉÜ 360
15£®1£®4 Layer Normalization½éÉÜ 363
15£®1£®5 Decoder½á¹¹½éÉÜ 364
15£®1£®6 DecoderÖеÄMulti-Head AttentionºÍÄ£ÐÍѵÁ· 365
15£®2 BERTÄ£ÐÍ 367
15£®2£®1 BERTÄ£ÐͽéÉÜ 368
15£®2£®2 BERTÄ£ÐÍѵÁ· 369
15£®2£®3 BERTÄ£ÐÍÓ¦Óà 370
15£®3 ²Î¿¼ÎÄÏ× 373
µÚ16Õ NLPÈÎÎñÏîĿʵս 374
16£®1 һά¾í»ýÓ¢ÓïµçÓ°ÆÀÂÛÇé¸Ð·ÖÀàÏîÄ¿ 374
16£®1£®1 ÏîÄ¿Êý¾ÝºÍÄ£ÐÍ˵Ã÷ 374
16£®1£®2 һά¾í»ýÓ¢ÓïµçÓ°ÆÀÂÛÇé¸Ð·ÖÀà³ÌÐò 375
16£®2 ¶þά¾í»ýÖÐÎÄ΢²©Çé¸Ð·ÖÀàÏîÄ¿ 378
16£®3 Ë«ÏòLSTMÖÐÎÄ΢²©Çé¸Ð·ÖÀàÏîÄ¿ 384
16£®4 ¶ÑµþË«ÏòLSTMÖÐÎķִʱê×¢ÏîÄ¿ 387
16£®4£®1 ÖÐÎķִʱêעģÐÍѵÁ· 387
16£®4£®2 άÌرÈËã·¨ 391
16£®4£®3 ÖÐÎķִʱêעģÐÍÔ¤²â 393
16£®5 *еÄһЩ¼¤»îº¯Êý½éÉÜ 397
16£®5£®1 Leaky ReLU 397
16£®5£®2 ELU 399
16£®5£®3 SELU 400
16£®5£®4 GELU 401
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