《Python深度学习基于Pytorch》

==容易上手的强大深度学习框架,像使用Python一样使用PyTorch
==本书使用环境:Python3.6+,Pytorch1.0+,Tensorflow1.5+,GPU或CPU(无需变更代码)
==视化工具:Matplotlib,TensorboardX等

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第一部分 基础篇
第1章 Numpy基础
1.1 生成Numpy数组
1.1.1 从已有数据中创建数组
1.1.2 利用 random 模块生成数组
1.1.3 创建特定形状的多维数组
1.1.4 利用 arange、linspace 函数生成数组
1.2 获取元素
1.3 Numpy的算术运算
1.3.1对应元素相乘
1.3.2 点积运算
1.4 数组变形
1.4.1 更改数组的形状
1.4.2 合并数组
1.5 批量处理
1.6 通用函数
1.7 广播
1.8 小结

第2章 Pytorch基础
2.1 为何选择Pytorch?
2.2 安装配置
2.2.1 CPU版Pytorch
2.2.2 GPU版Pytorch
2.3 Jupyter Notebook环境配置
2.4 Numpy与Tensor
2.4.1 Tensor概述
2.4.2 创建Tensor
2.4.3 修改Tensor形状
2.4.4 索引操作
2.4.5 广播机制
2.4.6 逐元素操作
2.4.7 归并操作
2.4.8 比较操作
2.4.9 矩阵操作
2.4.10 Pytorch与Numpy比较
2.5 Tensor与Autograd
2.5.1 自动求导要点
2.5.2计算图
2.5.3 标量反向传播
2.5.4 非标量反向传播
2.6 使用Numpy实现机器学习
2.7 使用Tensor及antograd实现机器学习
2.8 使用TensorFlow架构
2.9 小结
第3章 Pytorch实现神经网络工具箱
3.1 神经网络核心组件
3.2实现神经网络实例
3.2.1背景说明
3.2.2准备数据
3.2.3可视化源数据
3.2.4 构建模型
3.2.5 训练模型
3.3 如何构建神经网络?
3.3.1 构建网络层
3.3.2 前向传播
3.3.3 反向传播
3.3.4 训练模型
3.4 nn.Module
3.5 nn.functional
3.6 优化器
3.7 动态修改学习率参数
3.8 优化器比较
3.9 小结
第4章 Pytorch数据处理工具箱
4.1 数据处理工具箱概述
4.2 utils.data简介
4.3 torchvision简介
4.3.1 transforms
4.3.2 ImageFolder
4.4 可视化工具
4.4.1 tensorboardX简介
4.4.2用tensorboardX可视化神经网络
4.4.3用tensorboardX可视化损失值
4.4.4用tensorboardX可视化特征图
4.5 小结
第二部分 深度学习基础
第5 章 机器学习基础
5.1 机器学习的基本任务
5.1.1监督学习
5.1.2 无监督学习
5.1.3 半监督学习
5.1.4 强化学习
5.2 机器学习一般流程
5.2.1 明确目标
5.2.2收集数据
5.2.3 数据探索与预处理
5.2.4 选择模型
5.2.5 评估及优化模型
5.3 过拟合与欠拟合
5.3.1 权重正则化
5.3.2 dropout正则化
5.3.3 批量正则化
5.3.4权重初始化
5.4 选择合适激活函数
5.5 选择合适的损失函数
5.6 选择合适优化器
5.6.1传统梯度优化的不足
5.6.2动量算法
5.6.3 AdaGrad算法
5.6.4 RMSProp算法
5.6.5 Adam算法
5.7GPU加速
5.7.1 单GPU加速
5.7.2 多GPU加速
5.7.3使用GPU注意事项
5.8 小结
第6章 视觉处理基础
6.1卷积神经网络简介
6.2卷积层
6.2.1 卷积核
6.2.2步幅
6.2.3 填充
6.2.4 多通道上的卷积
6.2.5激活函数
6.2.6卷积函数
6.2.7转置卷积
6.3池化层
6.3.1局部池化
6.3.2全局池化
6.4现代经典网络
6.4.1 LeNet-5模型
6.4.2 AlexNet模型
6.4.3 VGG模型
6.4.4 GoogleNet模型
6.4.5 ResNet模型
6.4.6 胶囊网络简介
6.5 Pytorch实现cifar10多分类
6.5.1 数据集说明
6.5.2 加载数据
6.5.3 构建网络
6.5.4 训练模型
6.5.5 测试模型
6.5.6 采用全局平均池化
6.5.7像keras一样显示各层参数
6.6 模型集成提升性能
6.6.1 使用模型
6.6.2 集成方法
6.6.3 集成效果
6.7使用经典模型提升性能
6.8 小结
第7章 自然语言处理基础
7.1 循环神经网络基本结构
7.2前向传播与随时间反向传播
7.3 循环神经网络变种
7.3.1 LSTM
7.3.2 GRU
7.3.3 Bi-RNN
7.4 循环神经网络的Pytorch实现
7.4.1 RNN实现
7.4.2LSTM实现
7.4.3GRU实现
7.5文本数据处理
7.6词嵌入
7.6.1Word2Vec原理
7.6.2 CBOW模型
7.6.3 Skim-gram模型
7.7 Pytorch实现词性判别
7.7.1 词性判别主要步骤
7.7.2 数据预处理
7.7.3 构建网络
7.7.4 训练网络
7.7.5 测试模型
7.8循环神经网络应用场景
7.9 小结
第8章 生成式深度学习
8.1 用变分自编码器生成图像
8.1.1 自编码器
8.1.2变分自编码器
8.1.3用变分自编码器生成图像
8.2 GAN简介
8.2.1 GAN架构
8.2.2 GAN的损失函数
8.3用GAN生成图像
8.3.1判别器
8.3.2 生成器
8.3.3 训练模型
8.3.4 可视化结果
8.4 VAE与GAN的异同
8.5 Condition GAN
8.5.1 CGAN的架构
8.5.2 CGAN 生成器
8.5.3 CGAN 判别器
8.5.4 CGAN 损失函数
8.5.5 CGAN 可视化
8.5.6 查看指定标签的数据
8.5.7 可视化损失值
8.6 DCGAN
8.7 提升GAN训练效果的一些技巧
8.8 小结
第三部分 深度学习实战
第9章 人脸检测与识别
9.1 人脸识别一般流程
9.1.1图像采集
9.1.2 人脸检测
9.3特征提取
9.4人脸识别
9.4.1 人脸识别主要原理
9.4.2人脸识别发展
9.5 人脸检测与识别实例
9.5.1.验证检测代码
9.5.2.检测图像
9.5.3.检测后进行预处理
9.5.4.查看经检测后的图片
9.5.5.人脸识别
9.6 小结
第10章 迁移学习实例
10.1 迁移学习简介
10.2 特征提取
10.2.1 Pytorch提供的预处理模块
10.2.2 特征提取实例
10.3 数据增强
10.3.1 按比例缩放
10.3.2 裁剪
10.3.3翻转
10.3.4改变颜色
10.3.5组合多种增强方法
10.4 微调实例
10.4.1 数据预处理
10.4.2 加载预训练模型
10.4.3 修改分类器
10.4.4 选择损失函数及优化器
10.4.5 训练及验证模型
10.5 用预训练模型清除图像中的雾霾
10.5.1 导入需要的模块
10.5.2 查看原来的图像
10.5.3 定义一个神经网络
10.5.4 训练模型
10.5.5 查看处理后的图像
10.6 小结
第11章 神经网络机器翻译实例
11.1 Encode-Decoder模型原理
11.2 注意力框架
11.3 Pytorch实现注意力Decoder
11.3.1 构建Encoder
11.3.2 构建简单Decoder
11.3.3 构建注意力Decoder
11.4 用注意力机制实现中英文互译
11.4.1 导入需要的模块
11.4.2数据预处理
11.4.3构建模型
11.4.4训练模型
11.4.5随机采样,对模型进行测试
11.4.6可视化注意力
11.5 小结
第12章 实战生成式模型
12.1 Deep Dream模型
12.1.1 Deep Dream原理
12.1.2 DeepDream算法流程
12.1.3 用Pytorch实现Deep Dream
12.2 风格迁移
12.2.1 内容损失
12.2.2 风格损失
12.2.3 用Pytorch实现神经网络风格迁移
12.3 Pytorch实现图像修复
12.3.1 网络结构
12.3.2 损失函数
12.3.3 图像修复实例
12.4 Pytorch实现DiscoGAN
12.4.1 DiscoGAN架构
12.4.2 损失函数
12.4.3 DiscoGAN实现
12.4.4 用Pytorch实现从边框生成鞋子
第13章 Caffe2模型迁移实例
13.1 Caffe2简介
13.2 Caffe如何迁移到Caffe2
13.3 Pytorch如何迁移到caffe2
13.4 小结
第14章 AI新方向:对抗攻击
14.1对抗攻击简介
14.1.1白盒攻击与黑盒攻击
14.1.2无目标攻击与有目标攻击
14.2常见对抗样本生成方式
14.2.1快速梯度符号法
14.2.2快速梯度算法
14.3 Pytorch实现对抗攻击
14.3.1 实现无目标攻击
14.3.2 实现有目标攻击
14.4 对抗攻击和防御措施
14.4.1 对抗攻击
14.4.2 常见防御方法分类
14.5 总结
第15章 强化学习
15.1 强化学习简介
15.2Q Learning 原理
15.2.1 Q Learning主要流程
15.2.2 Q函数
15.2.3 贪婪策略
15.3 用Pytorch实现Q Learning
15.3.1 定义Q-Learing主函数
15.3.2执行Q-Learing
15.4 SARSA 算法
15.4.1 SARSA算法主要步骤
15.4.2 用Pytorch实现SARSA算法
15.5 小结
第16章 深度强化学习
16.1 DSN算法原理
16.1.1 Q-Learning方法的局限性
16.1.2 用DL处理RL需要解决的问题
16.1.3 用DQN解决方法
16.1.4 定义损失函数
16.1.5 DQN的经验回放机制
16.1.6 目标网络
16.1.7 网络模型
16.1.8 DQN算法
16.2 用Pytorch实现 DQN算法
16.3 小结
附录A:Pytorch0.4版本变更
A.1概述
A.2 合并Variable和Tensor
A.3 弃用volatile标签
A.4 dypes,devices以及numpy-style的构造函数
A.5 迁移实例比较
附录B:AI在各行业的最新应用
B.1 AI+电商
B.2 AI+金融
B.3 AI+医疗
B.4 AI+零售
B.5 AI+投行
B.6 AI+制造
B.7 AI+IT服务
B.8 AI+汽车
B.9 AI+公共安全

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