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深度学习算法与实践 版权信息
- ISBN：9787302642688
- 条形码：9787302642688 ; 978-7-302-64268-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
深度学习算法与实践 本书特色
哪些人需要这本书？
——大专院校理工科本科生、研究生，可作为教材使用
——人工智能相关企业的内部培训教材
——准备应聘深度学习算法工程师的技术人员，可作为技术参考书使用
——准备转岗进入人工智能行业的技术人员，可作为自学入门书籍
深度学习算法与实践 内容简介
本书是一本深度学习从入门、算法到应用实践的书籍。全书共9章，第1章介绍深度学习基础，主要介绍基本概念和基本算法；第2章介绍深度学习的计算平台，主要介绍深度神经网络计算芯片TPU的架构原理；第3章介绍深度学习编程环境和操作基础，引导零基础读者快速入门Linux操作系统、Python编程语言、TensorFlow和PyTorch深度学习框架，为实现深度学习算法开发及应用部署奠定基础；第4～8章基于卷积神经网络，分别聚焦计算机视觉领域的几大经典任务，包括图像的分类、目标检测、语义分割、实例分割、人脸检测与识别等；第9章介绍循环神经网络，关注时序序列处理任务。本书每章讲解一系列经典神经网络的创新性思路，给出了详细的模型结构解析，并提供了具体的实践项目。从代码解析、网络训练、网络推理到模型部署，带领读者从理论一步步走向实践。 本书既可作为高等学校深度学习相关课程的教材，也可作为从事人工智能应用系统开发的科研和技术人员参考用书。
深度学习算法与实践 目录
第1章深度学习基础/1
1.1人工智能概述1
1.1.1人工智能在各领域中的应用1
1.1.2人工智能、机器学习和深度学习3
1.2深度学习的基本原理5
1.2.1神经元5
1.2.2人工神经网络8
1.2.3反向传播算法11
1.2.4神经网络的数据结构——张量18
1.3卷积神经网络18
1.3.1卷积层19
1.3.2池化层21
1.3.3归一化层21
1.3.4全连接层22
1.3.5Softmax函数22
1.3.6损失函数23
1.3.7卷积神经网络的特点24
1.3.8卷积神经网络的发展25
1.4迁移学习26
1.5模型训练超参数27
1.6深度学习在计算机视觉中的典型应用28
1.7数据集29
1.7.1数据集的划分30
1.7.2数据集的预处理30
1.7.3数据集的标注33
1.7.4常用数据集35
1.8深度学习框架47
1.9深度学习的计算特点47
第2章深度学习的计算平台/49
2.1神经网络计算加速芯片512.1.1神经网络的计算特点51
2.1.2神经网络的计算芯片52
2.2TPU架构与原理54
2.2.1谷歌TPU架构与原理56
2.2.2算能TPU架构与原理61
2.3算能TPU硬件架构及产品形态63
2.3.1算能TPU的芯片硬件架构63
2.3.2算能TPU的产品形态65
2.4算能TPU软件架构65
2.4.1实时视频流处理方案66
2.4.2深度学习软件开发工具包67
2.4.3离线模型转换68
2.4.4在线模型推理69
2.4.5自定义算子69
2.4.6模型量化加速70
2.4.7高级接口编程库70
〖1〗深度学习算法与实践目录〖3〗〖3〗第3章深度学习编程环境操作基础/72
3.1Linux入门72
3.1.1Linux系统的安装简介72
3.1.2Linux系统的常用命令73
3.1.3Linux的文本编辑器75
3.2Python入门75
3.2.1Python环境的安装和使用75
3.2.2PyCharm集成开发环境的安装和使用76
3.2.3常用Python库79
3.2.4Python虚拟环境79
3.3TensorFlow入门81
3.3.1TensorFlow的安装81
3.3.2TensorFlow的基本操作82
3.3.3使用TensorFlow实现手写数字识别85
3.4PyTorch入门87
3.4.1PyTorch的安装87
3.4.2PyTorch的基本操作88
3.4.3使用PyTorch实现手写数字识别89
3.5SE5平台开发环境92
3.5.1SE5应用系统开发的硬件环境92
3.5.2SE5应用系统开发的软件环境93
第4章图像分类/96
4.1图像分类任务介绍96
4.2典型分类网络解析97
4.2.1LeNet5手写数字识别神经网络97
4.2.2AlexNet图像分类网络99
4.2.3VGGNet图像分类网络102
4.2.4GoogLeNet图像分类网络106
4.2.5ResNet残差图像分类网络110
4.2.6DenseNet密集连接卷积网络115
4.2.7SENet压缩激励图像分类网络119
4.3实践项目一： 基于LeNet5神经网络的手写数字识别120
4.3.1实践项目内容120
4.3.2微调的LeNet5网络结构121
4.3.3TensorFlow 2.x框架下程序实现122
4.3.4LeNet5模型训练和测试过程125
4.3.5LeNet5网络模型在SE5上的部署125
4.4实践项目二： 基于ResNet神经网络的猫狗分类130
4.4.1实践项目内容130
4.4.2Dogs vs. Cats数据集简介130
4.4.3ResNet18网络结构130
4.4.4PyTorch框架下程序实现132
4.4.5ResNet18模型训练和测试过程136
4.4.6ResNet18网络模型在SE5上的部署137
第5章目标检测/142
5.1目标检测任务介绍142
5.1.1目标检测任务142
5.1.2预备知识143
5.1.3评估准则147
5.2两阶段目标检测算法150
5.2.1RCNN150
5.2.2Fast RCNN151
5.2.3Faster RCNN152
5.3单阶段目标检测算法160
5.3.1YOLOv1160
5.3.2YOLOv2165
5.3.3YOLOv3172
5.3.4YOLOv4175
5.3.5YOLOv5180
5.3.6FCOS185
5.3.7DETR188
5.4实践项目： 基于YOLOv5s的目标检测190
5.4.1实践项目内容190
5.4.2YOLOv5s网络结构190
5.4.3PyTorch框架下程序实现190
5.4.4YOLOv5s网络模型训练和测试过程196
5.4.5YOLOv5s网络模型在SE5上的部署197
第6章语义分割/200
6.1语义分割任务介绍200
6.1.1语义分割任务200
6.1.2预备知识200
6.1.3评估准则201
6.2典型语义分割网络203
6.2.1FCN203
6.2.2UNet205
6.2.3SegNet206
6.2.4PSPNet208
6.2.5ICNet210
6.2.6DeepLab系列214
6.3实践项目： 基于ICNet的语义分割217
6.3.1实践项目内容217
6.3.2数据集217
6.3.3ICNet网络结构218
6.3.4TensorFlow框架下程序实现218
6.3.5ICNet网络模型训练和测试过程226
6.3.6ICNet网络模型在SE5上的部署227
第7章实例分割/230
7.1实例分割任务介绍230
7.1.1实例分割任务230
7.1.2评估准则230
7.2典型实例分割网络231
7.2.1Mask RCNN231
7.2.2YOLACT与YOLACT 237
7.2.3SOLO和SOLOv2243
7.3实践项目： 基于Mask RCNN的实例分割251
7.3.1实践项目内容251
7.3.2Mask RCNN网络结构251
7.3.3TensorFlow框架下程序实现251
7.3.4Mask RCNN网络测试过程256
7.3.5Mask RCNN网络模型在SE5上的部署256
第8章人脸检测与识别/258
8.1人脸检测与识别任务介绍258
8.1.1人脸检测与识别及其应用258
8.1.2人脸识别系统构成258
8.1.3常用数据集介绍259
8.1.4评估准则260
8.2人脸检测网络262
8.2.1MTCNN人脸检测网络262
8.2.2RetinaFace人脸检测网络264
8.3人脸对齐268
8.4人脸特征提取网络269
8.4.1人脸特征提取网络原理269
8.4.2FaceNet272
8.4.3ArcFace/InsightFace275
8.5实践项目一： 基于PC的MTCNN ArcFace实时人脸检测和识别281
8.5.1实践项目内容281
8.5.2PyTorch框架下程序实现281
8.5.3人脸识别系统测试290
8.6实践项目二： 基于SE5的RetinaFace FaceNet实时人脸检测和识别291
8.6.1实践项目内容291
8.6.2系统方案291
8.6.3PyTorch框架下程序实现292
8.6.4人脸识别系统测试297
第9章循环神经网络/299
9.1循环神经网络原理299
9.1.1循环神经网络299
9.1.2长短期记忆网络301
9.1.3门控循环单元网络302
9.1.4双向循环神经网络303
9.2实践项目： 基于LSTM的股票预测304
9.2.1实践项目内容304
9.2.2数据集304
9.2.3股票预测方法304
9.2.4TensorFlow框架下程序实现306
9.2.5LSTM网络模型训练和测试过程311
9.2.6LSTM网络模型在SE5上的部署312
参考文献/3151.1人工智能概述1
1.1.1人工智能在各领域中的应用1
1.1.2人工智能、机器学习和深度学习3
1.2深度学习的基本原理5
1.2.1神经元5
1.2.2人工神经网络8
1.2.3反向传播算法11
1.2.4神经网络的数据结构——张量18
1.3卷积神经网络18
1.3.1卷积层19
1.3.2池化层21
1.3.3归一化层21
1.3.4全连接层22
1.3.5Softmax函数22
1.3.6损失函数23
1.3.7卷积神经网络的特点24
1.3.8卷积神经网络的发展25
1.4迁移学习26
1.5模型训练超参数27
1.6深度学习在计算机视觉中的典型应用28
1.7数据集29
1.7.1数据集的划分30
1.7.2数据集的预处理30
1.7.3数据集的标注33
1.7.4常用数据集35
1.8深度学习框架47
1.9深度学习的计算特点47
第2章深度学习的计算平台/49
2.1神经网络计算加速芯片512.1.1神经网络的计算特点51
2.1.2神经网络的计算芯片52
2.2TPU架构与原理54
2.2.1谷歌TPU架构与原理56
2.2.2算能TPU架构与原理61
2.3算能TPU硬件架构及产品形态63
2.3.1算能TPU的芯片硬件架构63
2.3.2算能TPU的产品形态65
2.4算能TPU软件架构65
2.4.1实时视频流处理方案66
2.4.2深度学习软件开发工具包67
2.4.3离线模型转换68
2.4.4在线模型推理69
2.4.5自定义算子69
2.4.6模型量化加速70
2.4.7高级接口编程库70
〖1〗深度学习算法与实践目录〖3〗〖3〗第3章深度学习编程环境操作基础/72
3.1Linux入门72
3.1.1Linux系统的安装简介72
3.1.2Linux系统的常用命令73
3.1.3Linux的文本编辑器75
3.2Python入门75
3.2.1Python环境的安装和使用75
3.2.2PyCharm集成开发环境的安装和使用76
3.2.3常用Python库79
3.2.4Python虚拟环境79
3.3TensorFlow入门81
3.3.1TensorFlow的安装81
3.3.2TensorFlow的基本操作82
3.3.3使用TensorFlow实现手写数字识别85
3.4PyTorch入门87
3.4.1PyTorch的安装87
3.4.2PyTorch的基本操作88
3.4.3使用PyTorch实现手写数字识别89
3.5SE5平台开发环境92
3.5.1SE5应用系统开发的硬件环境92
3.5.2SE5应用系统开发的软件环境93
第4章图像分类/96
4.1图像分类任务介绍96
4.2典型分类网络解析97
4.2.1LeNet5手写数字识别神经网络97
4.2.2AlexNet图像分类网络99
4.2.3VGGNet图像分类网络102
4.2.4GoogLeNet图像分类网络106
4.2.5ResNet残差图像分类网络110
4.2.6DenseNet密集连接卷积网络115
4.2.7SENet压缩激励图像分类网络118
4.3实践项目一： 基于LeNet5神经网络的手写数字识别120
4.3.1实践项目内容120
4.3.2微调的LeNet5网络结构121
4.3.3TensorFlow 2.x框架下程序实现121
4.3.4LeNet5模型训练和测试过程124
4.3.5LeNet5网络模型在SE5上的部署125
4.4实践项目二： 基于ResNet神经网络的猫狗分类129
4.4.1实践项目内容129
4.4.2Dogs vs. Cats数据集简介129
4.4.3ResNet18网络结构130
4.4.4PyTorch框架下程序实现131
4.4.5ResNet18模型训练和测试过程135
4.4.6ResNet18网络模型在SE5上的部署136
第5章目标检测/141
5.1目标检测任务介绍141
5.1.1目标检测任务141
5.1.2预备知识142
5.1.3评估准则146
5.2两阶段目标检测算法149
5.2.1RCNN149
5.2.2Fast RCNN150
5.2.3Faster RCNN151
5.3单阶段目标检测算法159
5.3.1YOLOv1159
5.3.2YOLOv2164
5.3.3YOLOv3171
5.3.4YOLOv4174
5.3.5YOLOv5179
5.3.6FCOS184
5.3.7DETR188
5.4实践项目： 基于YOLOv5s的目标检测189
5.4.1实践项目内容189
5.4.2YOLOv5s网络结构190
5.4.3PyTorch框架下程序实现191
5.4.4YOLOv5s网络模型训练和测试过程195
5.4.5YOLOv5s网络模型在SE5上的部署197
第6章语义分割/200
6.1语义分割任务介绍200
6.1.1语义分割任务200
6.1.2预备知识200
6.1.3评估准则201
6.2典型语义分割网络203
6.2.1FCN203
6.2.2UNet205
6.2.3SegNet206
6.2.4PSPNet207
6.2.5ICNet210
6.2.6DeepLab系列214
6.3实践项目： 基于ICNet的语义分割217
6.3.1实践项目内容217
6.3.2数据集217
6.3.3ICNet网络结构218
6.3.4TensorFlow框架下程序实现218
6.3.5ICNet网络模型训练和测试过程226
6.3.6ICNet网络模型在SE5上的部署227
第7章实例分割/230
7.1实例分割任务介绍230
7.1.1实例分割任务230
7.1.2评估准则230
7.2典型实例分割网络231
7.2.1Mask RCNN231
7.2.2YOLACT与YOLACT 237
7.2.3SOLO和SOLOv2243
7.3实践项目： 基于Mask RCNN的实例分割251
7.3.1实践项目内容251
7.3.2Mask RCNN网络结构251
7.3.3TensorFlow框架下程序实现251
7.3.4Mask RCNN网络测试过程256
7.3.5Mask RCNN网络模型在SE5上的部署256
第8章人脸检测与识别/258
8.1人脸检测与识别任务介绍258
8.1.1人脸检测与识别及其应用258
8.1.2人脸识别系统构成258
8.1.3常用数据集介绍259
8.1.4评估准则260
8.2人脸检测网络262
8.2.1MTCNN人脸检测网络262
8.2.2RetinaFace人脸检测网络264
8.3人脸对齐268
8.4人脸特征提取网络269
8.4.1人脸特征提取网络原理269
8.4.2FaceNet272
8.4.3ArcFace/InsightFace275
8.5实践项目一： 基于PC的MTCNN ArcFace实时人脸检测和识别281
8.5.1实践项目内容281
8.5.2PyTorch框架下程序实现281
8.5.3人脸识别系统测试290
8.6实践项目二： 基于SE5的RetinaFace FaceNet实时人脸检测和识别291
8.6.1实践项目内容291
8.6.2系统方案291
8.6.3PyTorch框架下程序实现292
8.6.4人脸识别系统测试297
第9章循环神经网络/299
9.1循环神经网络原理299
9.1.1循环神经网络299
9.1.2长短期记忆网络301
9.1.3门控循环单元网络302
9.1.4双向循环神经网络303
9.2实践项目： 基于LSTM的股票预测304
9.2.1实践项目内容304
9.2.2数据集304
9.2.3股票预测方法304
9.2.4TensorFlow框架下程序实现306
9.2.5LSTM网络模型训练和测试过程311
9.2.6LSTM网络模型在SE5上的部署312
参考文献/315
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