詳解深度學習：基於TensorFlow和Keras學習RNN pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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本書著眼於處理時間序列數據的深度學習算法，通過基於Python 語言的庫TensorFlow 和Keras來學習神經網絡、深度學習的理論和實現。全書共六章，前兩章講解瞭學習神經網絡所需的數學知識和Python 基礎知識；中間兩章講解瞭神經網絡的基本算法以及深度學習的基礎知識和應用；最後兩章詳細介紹瞭專門用於處理時間序列數據的循環神經網絡（RNN）。

巢籠悠輔（作者）

日本新聞應用Gunosy和眾籌網站READYFOR的創始人之一。曾就職於電通和榖歌紐約分部。辭職後參與瞭株式會社MICIN的創立工作，緻力於人工智能技術在醫療領域的應用。東京大學客座講師。著作有《深度學習：Java語言實現》。

鄭明智（譯者）

智慧醫療工程師。主要研究方嚮為醫療領域的自然語言處理及其應用，密切關注大數據、機器學習、深度學習等領域。譯作有《鬆本行弘：編程語言的設計與實現》《深度學習基礎與實踐》。

第1章　數學準備　　001
1.1 偏微分　　001
1.1.1　導函數和偏導函數　　001
1.1.2　微分係數與偏微分係數　　003
1.1.3　偏微分的基本公式　　006
1.1.4　復閤函數的偏微分　　007
1.1.5　拓展全微分　　009
1.2 綫性代數　　011
1.2.1　嚮量　　011
1.2.1.1　嚮量的基礎知識　　011
1.2.1.2　嚮量的和與標量倍數　　011
1.2.1.3　嚮量的內積　　012
1.2.2　矩陣　　013
1.2.2.1　矩陣的基礎知識　　013
1.2.2.2　矩陣的和與標量倍數　　014
1.2.2.3　矩陣的乘積　　014
1.2.2.4　正則矩陣與逆矩陣　　016
1.2.2.5　轉置矩陣　　017
1.3 小結　　018
第2章　Python準備　　019
2.1 Python　2和Python　3　　020
2.2 Anaconda發行版　　021
2.3 Python的基礎知識　　025
2.3.1　Python程序的執行　　025
2.3.2　數據類型　　026
2.3.2.1　類型是什麼　　026
2.3.2.2　字符串類型　　027
2.3.2.3　數值類型　　028
2.3.2.4　布爾類型　　030
2.3.3　變量　　031
2.3.3.1　變量是什麼　　031
2.3.3.2　變量與類型　　032
2.3.4　數據結構　　033
2.3.4.1　列錶　　033
2.3.4.2　字典　　034
2.3.5　運算　　035
2.3.5.1　運算符與操作數　　035
2.3.5.2　算術運算的運算符　　036
2.3.5.3　賦值運算符　　036
2.3.6　基本結構　　038
2.3.6.1　if語句　　038
2.3.6.2　while語句　　039
2.3.6.3　for語句　　041
2.3.7　函數　　043
2.3.8　類　　045
2.3.9　庫　　048
2.4 NumPy　　049
2.4.1　NumPy數組　　049
2.4.2　使用NumPy進行嚮量和矩陣的計算　　051
2.4.3　數組和多維數組的生成　　053
2.4.4　切片　　054
2.4.5　廣播　　056
2.5 麵嚮深度學習的庫　　058
2.5.1　TensorFlow　　058
2.5.2　Keras　　059
2.5.3　參考Theano　　060
2.6 小結　　063
第3章　神經網絡　　065
3.1 什麼是神經網絡　　065
3.1.1　腦和神經元　　065
3.1.2　深度學習和神經網絡　　066
3.2 作為電路的神經網絡　　067
3.2.1　簡單的模型化　　067
3.2.2　邏輯電路　　069
3.2.2.1　邏輯門　　069
3.2.2.2　與門　　069
3.2.2.3　或門　　072
3.2.2.4　非門　　074
3.3 簡單感知機　　075
3.3.1　模型化　　075
3.3.2　實現　　077
3.4 邏輯迴歸　　081
3.4.1　階躍函數與sigmoid函數　　081
3.4.2　模型化　　082
3.4.2.1　似然函數與交叉熵誤差函數　　082
3.4.2.2　梯度下降法　　084
3.4.2.3　隨機梯度下降法與小批量梯度下降法　　085
3.4.3　實現　　086
3.4.3.1　使用TensorFlow的實現　　086
3.4.3.2　使用Keras的實現　　092
3.4.4　拓展sigmoid函數與概率密度函數、纍積分布函數　　096
3.4.5　拓展梯度下降法和局部最優解　　099
3.5 多分類邏輯迴歸　　101
3.5.1　softmax函數　　101
3.5.2　模型化　　102
3.5.3　實現　　106
3.5.3.1　使用TensorFlow的實現　　106
3.5.3.2　使用Keras的實現　　110
3.6 多層感知機　　111
3.6.1　非綫性分類　　111
3.6.1.1　異或門　　111
3.6.1.2　邏輯門的組閤　　113
3.6.2　模型化　　115
3.6.3　實現　　119
3.6.3.1　使用TensorFlow的實現　　119
3.6.3.2　使用Keras的實現　　122
3.7 模型的評估　　123
3.7.1　從分類到預測　　123
3.7.2　預測的評估　　124
3.7.3　簡單的實驗　　126
3.8 小結　　131
第4章　深度神經網絡　　133
4.1 進入深度學習之前的準備　　133
4.2 訓練過程中的問題　　138
4.2.1　梯度消失問題　　138
4.2.2　過擬閤問題　　141
4.3 訓練的高效化　　142
4.3.1　激活函數　　143
4.3.1.1　雙麯正切函數　　143
4.3.1.2　ReLU　　145
4.3.1.3　Leaky ReLU　　147
4.3.1.4　Parametric ReLU　　149
4.3.2　Dropout　　152
4.4 代碼的設計　　157
4.4.1　基本設計　　157
4.4.1.1　使用TensorFlow的實現　　157
4.4.1.2　使用Keras的實現　　160
4.4.1.3　拓展對TensorFlow模型進行類封裝　　161
4.4.2　訓練的可視化　　166
4.4.2.1　使用TensorFlow的實現　　167
4.4.2.2　使用Keras的實現　　172
4.5 高級技術　　176
4.5.1　數據的正則化與權重的初始化　　176
4.5.2　學習率的設置　　179
4.5.2.1　動量　　179
4.5.2.2　Nesterov動量　　180
4.5.2.3　Adagrad　　181
4.5.2.4　Adadelta　　182
4.5.2.5　RMSprop　　184
4.5.2.6　Adam　　185
4.5.3　早停法　　187
4.5.4　Batch Normalization　　190
4.6 小結　　195
第5章　循環神經網絡　　197
5.1 基本概念　　197
5.1.1　時間序列數據　　197
5.1.2　過去的隱藏層　　199
5.1.3　基於時間的反嚮傳播算法　　202
5.1.4　實現　　204
5.1.4.1　準備時間序列數據　　205
5.1.4.2　使用TensorFlow的實現　　207
5.1.4.3　使用Keras的實現　　214
5.2 LSTM　　215
5.2.1　LSTM 塊　　215
5.2.2　CEC、輸入門和輸齣門　　217
5.2.2.1　穩態誤差　　217
5.2.2.2　輸入權重衝突和輸齣權重衝突　　219
5.2.3　遺忘門　　220
5.2.4　窺視孔連接　　222
5.2.5　模型化　　223
5.2.6　實現　　227
5.2.7　長期依賴信息的訓練評估——Adding Problem　　229
5.3 GRU　　232
5.3.1　模型化　　232
5.3.2　實現　　233
5.4 小結　　235
第6章　循環神經網絡的應用　　237
6.1 雙嚮循環神經網絡　　237
6.1.1　未來的隱藏層　　237
6.1.2　前嚮、後嚮傳播　　239
6.1.3　MNIST的預測　　241
6.1.3.1　轉換為時間序列數據　　241
6.1.3.2　使用TensorFlow的實現　　242
6.1.3.3　使用Keras的實現　　245
6.2 循環神經網絡編碼器- 解碼器　　246
6.2.1　序列到序列模型　　246
6.2.2　簡單的問答係統　　247
6.2.2.1　設置問題——加法的訓練　　247
6.2.2.2　數據的準備　　248
6.2.2.3　使用TensorFlow的實現　　251
6.2.2.4　使用Keras的實現　　260
6.3 注意力模型　　261
6.3.1　時間的權重　　261
6.3.2　LSTM中的注意力機製　　263
6.4 記憶網絡　　265
6.4.1　記憶外部化　　265
6.4.2　應用於問答係統　　266
6.4.2.1　bAbi任務　　266
6.4.2.2　模型化　　267
6.4.3　實現　　269
6.4.3.1　數據的準備　　269
6.4.3.2　使用TensorFlow的實現　　272
6.5 小結　　276
附錄　　279
A.1 模型的保存和讀取　　279
A.1.1　使用TensorFlow時的處理　　279
A.1.2　使用Keras時的處理　　284
A.2 TensorBoard　　285
A.3 tf.contrib.learn　　292
· · · · · · (收起)