具體描述
深度學習是目前人工智能研究中前沿、有效的一項技術，主要通過構建深度神經網絡解決視覺、自然語言處理、語音識彆等諸多領域的問題。百度在2016 年發布瞭國內首個開源深度學習框架PaddlePaddle，簡化瞭深度學習算法的實現步驟，提供瞭靈活、易用的接口，同時支持分布式訓練。
《PaddlePaddle與深度學習應用實戰》由簡單的例子引入深度學習和PaddlePaddle 框架，介紹瞭PaddlePaddle 的安裝、測試與基本使用，並結閤PaddlePaddle 接口介紹深度學習的基礎知識，包括常用的神經網絡和算法。最後，通過一係列深度學習項目實例介紹PaddlePaddle 在各種場景和問題中的應用，讓讀者由淺至深地理解並運用深度學習解決實際問題。
著者簡介
程天恒，從PaddlePaddle框架開源開始使用至今，積纍瞭豐富的使用經驗。參加過亞洲超級計算競賽、RDMA編程比賽等，並在這些比賽中獲得過奬項，目前專注於深度學習科研工作，主要研究領域為計算機視覺、深度強化學習。
圖書目錄
1.1 初見 1
1.2 機器學習 1
1.3 神經網絡 3
1.4 深度學習介紹 7
1.5 深度學習應用 8
1.6 深度學習框架 12
1.7 深度學習的未來 15
第2 章 PaddlePaddle 簡介 16
2.1 安裝PaddlePaddle 16
2.2 測試PaddlePaddle 29
第3 章 初探手寫數字識彆 31
第4 章 PaddlePaddle 基本用法 44
4.1 數據準備 44
4.2 原始數據讀取及預處理 44
4.3 PaddlePaddle 訓練數據 46
4.4 模型配置 52
4.5 激活函數 58
4.6 優化方法 64
4.7 損失函數 72
4.8 均方損失函數 73
4.9 交叉熵損失函數 73
4.10 Huber 損失函數 74
4.11 CRF 損失函數 74
4.12 CTC 損失函數 75
4.13 反嚮傳播算法 75
第5 章 捲積神經網絡 78
5.1 捲積神經網絡 78
5.2 實例學習 87
5.3 拓展 112
第6 章 循環神經網絡 118
6.1 RNN 簡介 118
6.2 雙嚮循環神經網絡 121
6.3 循環神經網絡使用場景 127
6.4 預測sin 函數序列 129
6.5 拓展 134
第7 章 PaddlePaddle 實戰 136
7.1 自編碼器 136
7.2 PaddlePaddle 實現自編碼器 137
7.3 實戰OCR 識彆（一） 140
7.4 實戰OCR 識彆（二） 150
7.5 情感分析 164
7.6 Seq2Seq 及其應用 172
7.7 實現 178
7.8 Image Caption 194
第8 章 深度學習新星：生成對抗網絡GAN 208
8.1 生成對抗網絡（GAN） 208
8.2 GAN 的其他應用 213
第9 章 強化學習與AlphaGo 216
· · · · · · (收起)
讀後感
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用戶評價
很差勁的，概念來的莫名其妙，代碼縮進錯誤，語句時有未分句的情況，對新手很不友好。
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