内容简介

本书系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。

不同于许多讲解深度学习的书籍，本书以实用为导向，选择了 Keras 作为编程框架，强调简单、快速地设计模型，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解，读者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的后台之间随意切换，非常灵活。并且本书能帮助读者从高度抽象的角度去审视业务问题，达到事半功倍的效果。

目录

1 准备深度学习的环境 1

1.1 硬件环境的搭建和配置选择 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1.1 通用图形处理单元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.1.2 你需要什么样的 GPU 加速卡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.1.3 你的 GPU 需要多少内存 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.1.4 是否应该用多个 GPU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.2 安装软件环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.2.1 所需软件列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.2.2 CUDA 的安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1.2.3 Python 计算环境的安装 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1.2.4 深度学习建模环境介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.2.5 安装 CNTK 及对应的 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.2.6 安装 Theano 计算环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

1.2.7 安装 TensorFlow 计算环境 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

1.2.8 安装 cuDNN 和 CNMeM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2 数据收集与处理 28

2.1 网络爬虫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.1.1 网络爬虫技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.1.2 构造自己的 Scrapy 爬虫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.1.3 构造可接受参数的 Scrapy 爬虫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2.1.4 运行 Scrapy 爬虫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

2.1.5 运行 Scrapy 爬虫的一些要点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

2.2 大规模非结构化数据的存储和分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

2.2.1 ElasticSearch 介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

2.2.2 ElasticSearch 应用实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3 深度学习简介 57

3.1 概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.2 深度学习的统计学入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

3.3 一些基本概念的解释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

3.3.1 深度学习中的函数类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.3.2 深度学习中的其他常见概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

3.4 梯度递减算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.5 后向传播算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4 Keras 入门 72

4.1 Keras 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

4.2 Keras 中的数据处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

4.2.1 文字预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

4.2.2 序列数据预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

4.2.3 图片数据输入 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

4.3 Keras 中的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

4.4 Keras 中的重要对象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

4.5 Keras 中的网络层构造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

4.6 使用 Keras 进行奇异值矩阵分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

5 推荐系统 105

5.1 推荐系统简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

5.2 矩阵分解模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

5.3 深度神经网络模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

5.4 其他常用算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

5.5 评判模型指标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

6 图像识别 121

6.1 图像识别入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

6.2 卷积神经网络的介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122

6.3 端到端的 MNIST 训练数字识别 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

6.4 利用 VGG16 网络进行字体识别 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

6.5 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

7 自然语言情感分析 136

7.1 自然语言情感分析简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

7.2 文字情感分析建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

7.2.1 词嵌入技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

7.2.2 多层全连接神经网络训练情感分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

7.2.3 卷积神经网络训练情感分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

7.2.4 循环神经网络训练情感分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

7.3 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

8 文字生成 147

8.1 文字生成和聊天机器人 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

8.2 基于检索的对话系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148

8.3 基于深度学习的检索式对话系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

8.3.1 对话数据的构造 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

8.3.2 构造深度学习索引模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162

8.4 基于文字生成的对话系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

8.5 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172

9 时间序列 173

9.1 时间序列简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

9.2 基本概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

9.3 时间序列模型预测准确度的衡量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178

9.4 时间序列数据示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

9.5 简要回顾 ARIMA 时间序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

9.6 循环神经网络与时间序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

9.7 应用案例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

9.7.1 长江汉口月度流量时间序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

9.7.2 国际航空月度乘客数时间序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . 203

9.8 总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

10 智能物联网 210

10.1 Azure 和 IoT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210

10.2 Azure IoT Hub 服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

10.3 使用 IoT Hub 管理设备概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

10.4 使用.NET 将模拟设备连接到 IoT 中心 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218

10.5 机器学习应用实例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237

文档截图