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
· · · · · · (
收起)
1 有用 Zenine 2017-12-12 10:09:35
为什么还讲了一章爬虫?前面基础完全没照顾0基础,后面的应用,不知道什么的瞎搞。
0 有用 bigrat 2019-03-22 13:08:23
我觉得其实还行,虽然杂乱了点,但是还是讲清楚了的
3 有用 枫叶万原 2018-05-10 10:29:51
槽点太多了,别买。稍微举几个例子。 第一章里有这句话“如果你不差钱,则可以跳过此节",啥玩儿,有失严谨。 随后CNTK的安装过程中电脑输出的代码列写了五页,有何意义,共200页之书,有这么多凑字数,凑页数的东西,此书怎么能说是一本正经写的书呢。 P59图的颜色很迷,彩色图印成黑白就是两种一模一样的灰色。把彩色印到黑白,却不做任何修改,粗制滥造。 再者,深度学习的书中,包含了一章的网络爬虫来凑字数,... 槽点太多了,别买。稍微举几个例子。 第一章里有这句话“如果你不差钱,则可以跳过此节",啥玩儿,有失严谨。 随后CNTK的安装过程中电脑输出的代码列写了五页,有何意义,共200页之书,有这么多凑字数,凑页数的东西,此书怎么能说是一本正经写的书呢。 P59图的颜色很迷,彩色图印成黑白就是两种一模一样的灰色。把彩色印到黑白,却不做任何修改,粗制滥造。 再者,深度学习的书中,包含了一章的网络爬虫来凑字数,还能再野鸡一点吗? (展开)
0 有用 冰心一瓣 2018-01-27 23:35:42
Keras 快速入门,三位资深工程师讲解的浅显易懂
1 有用 赤橙酱 2018-02-01 15:42:46
最有用的是第一章,教你如何买电脑。后面大量的内容都和文档差不多,实践的代码作为教程不是很好,该解释的不解释。
0 有用 曹旺 2021-06-15 17:28:54
函数式API
0 有用 昊天 2020-03-31 16:48:02
确实讲了很多不相关的东西,但零碎的讲了一些深度学习Keras相关的知识,并且讲的还算清楚,综合起来三星⭐⭐⭐吧!
0 有用 fire 2019-09-09 10:39:46
基于CNTK的深度学习
0 有用 ZJL 2019-04-23 23:02:52
第一章是在水字数吗
0 有用 酸葡萄🍇 2019-04-17 15:53:54
过于简单了