MindSpore深度學習與實踐

李萬清

MindSpore深度學習與實踐

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商品描述

本書分理論實踐兩大部分。
理論部分介紹了深度學習的相關基礎知識，
從深度學習的基礎知識到簡單的捲積神經網路再到更複雜的循環神經網路、生成對抗網路、深度強化學習，層層遞進，由淺入深。
實作部分以2019年華為新推出並於2020年開源的MindSpore框架為深度學習的學習工具，
將理論部分介紹的深度學習理論知識運用到實踐中，使用MindSpore框架實現線性擬合、數位影像分類、圖片分類等功能，
以便讀者掌握MindSpore框架的使用和深度學習知識的實際運用。
本書屬於深度學習的入門書，適合於深度學習與機器學習相關領域的初學者或有一定相關知識經驗的學習者、
MindSpore框架的初學者以及對華為AI計算框架相關係列感興趣的讀者。

目錄大綱

目錄
第一部分理論
第1章深度學習與MindSpore
1.1 機器學習
1.1.1 圍棋與人工智慧
1.1.2 什麼是機器學習
1.2 深度學習
1.2.1 什麼是深度學習
1.2.2 深度學習的現實應用
1.3 常用的深度學習框架
1.4 MindSpore簡介
1.4.1 MindSpore架構
1.4.2 端雲協同架構
參考文獻
第2章深度學習基礎知識
2.1 神經網路
2.1.1 人工神經網路
2.1.2 神經網路的發展歷史
2.2 回歸問題
2.2.1 模型
2.2 .2 模型訓練
2.3 分類問題
2.4 前向傳播
2.5 梯度下降
2.5.1 梯度
2.5.2 梯度下降
2.5.3 梯度下降法的一般過程
2.5.4 常見的梯度下降法
2.6 鍊式法則與反向傳播
2.7 最佳化器
2.7.1 梯度下降演算法（Gradient Descent，GD）
2.7.2 動量法（Momentum）
2.7.3 Nesterov Accelerated Gradient（NAG）
2.7.4 AdaGrad
2.7.5 Adadelta
2.8 過數擬合與欠擬合
參考文獻
第33章卷積神經網路
3.1 卷積
3.2 池化
3.2.1 平均值池化
3.2.2 最大值池化
3.3 活化函數
3.3.1 活化函數的作用
3.3.2 常用的活化函數
3.4 卷積神經網路的整體結構
參考文獻
第4章循環神經網路
4.1 循環神經網路概述
4.2 循環神經網路基本結構
4.2.1 基本循環神經網路
4.2.2 雙向循環神經網路
4.3 循環神經網路變種
4.3.1 RNN的限制
4.3.2 LSTM
4.3 .3 GRU
參考文獻
第5章生成對抗網路
5.1 生成對抗網路概述
5.1.1 GAN理論與實現
5.1.2 生成網路
5.1.3 判別網路
5.2 條件生成對抗網路
5.3 深度卷積生成對抗網路
5.4 GAN的典型應用
5.4.1 產生資料
5.4.2 影像超解析度
5.4.3 風格轉換
參考文獻
第6章深度強化學習
6.1 深度強化學習概述
6.1.1 強化學習
6.1.2 深度強化學習
6.2 深度強化學習演算法
6.2.1 Q .Learning
6.2.2 DON
6.2.3 Policy Gradient Method
6.3 深度強化學習的應用
6.3.1 機器人
6.3.2 導航與自動駕駛
6.3.3 智慧醫療
參考文獻
第二部分實踐
第7章實驗環境的安裝與使用
7.1 Anaconda
7.1.1 Anaconda簡介
7.1.2 Anaconda的安裝
7.2 MindSpore的安裝
7.2.1 安裝對應的Python版本
7.2.2 安裝Windows cpu版本MindSpore
7.3 選擇合適的IDE
7.3.1 PyCharm簡介
7.3.2 VSCode簡介
7.3.3 MindStudio簡介
7.3.4 Jupyter Notebook簡介
7.4 總結
第8章MindSpore快速入門
8.1 MindSpore中的一些基本概念及操作
8.1.1 張量（Tensor）初始化及其屬性
8.1.2 張量運算
8.2 MindSpore資料載入及處理
8.2.1 資料載入
8.2.2 資料處理與增強
8.3 總結
第9章實現簡單線性函數擬合
9.1 實例背景
9.2 解決方案設計
9.3 方案實現
9.3.1 產生資料集
9.3.2 定義訓練網路
9.3.3擬合流程視覺化準備
9.3.4 執行訓練
9.4 總結
第10章使用LeNet.5網路實現手寫數字辨識
10.1 LeNet.5網路
10.1.1 LeNet.5網路概述
10.1.2 各層參數詳解
10.2 Mnist資料集
10.2. 1 Mnist資料集簡介
10.2.2 資料集下載
10.2.3 資料讀取
10.2.4 資料處理
10.2.5 定義訓練網路
10.2.6 訓練網路
10.2.7 推理預測
10.3 總結
第11章使用AlexNet網路實現影像分類
11.1 AlexNet網路
11.1.1 AlexNet網路概述
11.1.2 各層參數詳解
11.2 CIFAR.10資料集
11.2.1 CIFAR.10資料集簡介
11.2.2 資料集下載
11.2.3 資料讀取
11.3 使用AlexNet網路實現影像分類
11.3 .1 使用Cifar10Dataset載入並處理輸入影像
11.3.2 建置網路模型
11.3.3 訓練網路
11.3.4 驗證模型
11.4 總結
第12章ResNet網路的實作
12.1 ResNet網路
12.1.1 ResNet網路概述
12.1.2 ResNet網路結構
12.2 ResNet網路的實作
12.2.1 資料載入及處理
12.2.2 建置模型
12.2.3 訓練模型
12.2.4 評估模型
12.3 總結
第13章LSTM網路的實作
13.1 acllmdb vl資料集
13.2 LSTM網路的實現
13.2.1 準備資料集
13.2.2 產生適用於MindSpor

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