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tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

書籍類別:人工智慧/人工智慧

作者:施威銘研究室 著

書號:F0380

ISBN:9789863126034

建議售價:1000 元

色彩:黑白

內容簡介

本書由台灣人工智慧學校技術發展處處長 張嘉哲、專案處處長 蔡源鴻 審閱

剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...

. 資源豐富, 但不知從何查起?一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂?
.跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做?
.用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴?
.神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的?
.損失函數、優化器、評量準則(metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢?
.文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧?
.聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎?
.…

Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。

事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎!千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習!

目錄

第 0 章 行前準備:NumPy 陣列快速上手
0-0 陣列的 shape 與軸、階、維度
NumPy陣列的優點及特色
0-1 NumPy 陣列的屬性與型別轉換
0-2 建立 NumPy 陣列 (array)
0-3 陣列切片 (slicing):截取陣列片段
0-4 陣列的重塑與轉置
陣列重塑(reshape):改變陣列形狀
矩陣轉置(transpose):將矩陣的直行與橫列交換
0-5 陣列間對應元素 (element-wise) 的運算
0-6 陣列擴張 (broadcasting)
0-7 組合多個索引來批次設值或取值
0-8 沿著陣列的某一軸做運算

第 1 章 初探 Keras:建構第一隻神經網路
1-0 神經網路基礎
1-1 神經網路的學習方式
單一神經元的學習方式
整個神經網路的學習方式
1-2 Keras 及 tf.keras 速覽
多後端的Keras
Tensorflow的tf.keras
1-3 用 6 行程式建構神經網路
建立空的神經網路模型
加入第一層的神經層(兼具輸入層功能)
加入第二層的神經層(做為輸出層)
指定訓練及評量方式來編譯模型
1-4 訓練神經網路的流程 -
以辨識手寫數字圖片為例
0. 準備訓練所需的資料
1. 資料預處理(Preprocess)
2. 建立與編譯模型
3. 訓練模型
4. 評估模型成效及修正
5. 用模型預測答案
6. 模型的儲存及載入
1-5 實驗:以自製手寫數字圖片測試
動手製作3種手寫數字圖片
實驗1:測試原始圖片, 但不做前置影像調整
實驗2:做前置影像調整後再測試
實驗3~7:測試各種可能影響準確率的因素
實驗3:測試數字位置對準確率的影響
實驗4:測試數字大小對準確率的影響
實驗5:測試線條邊緣漸層對準確率的影響
實驗6:測試線條粗細對準確率的影響
實驗7:測試線條深淺對準確率的影響
實驗8:找出自製圖片的最佳調整方式
實驗9:用最佳調整方式重新訓練模型
1-6 NumPy 陣列的點積運算 (dot product)
向量的點積運算
矩陣的點積運算
多軸陣列的點積運算
1-7 密集神經網路的張量運算

第 2 章 序列模型與密集神經網路
2-0 再論序列模型
在序列模型中加入神經層
模型的屬性
用get_layer()取得模型中的神經層
用pop()刪除序列模型最後面的神經層
建立本章範例使用的工具模組
2-1 存取模型的結構或權重參數
取得與還原模型的結構
儲存與載入模型的結構
取得與還原模型的權重參數
儲存與載入模型的權重參數
2-2 模型的編譯:compile()
2-2-0 Compile()的loss參數
實驗:加大或縮小損失值對訓練成效的影響
2-2-1 Compile()的metrics參數
2-2-2 Compile()的optimizer參數
2-2-3 compile()全部參數的詳細用法
2-2-4 compile()可能發生的例外
2-3 模型的訓練:fit()
fit()的傳回值
fit()可能發生的例外
實驗:不同batch_size對訓練成效的影響
2-4 逐批生成資料來訓練、驗證模型
2-5 模型的評估:evaluate()
evaluate()的傳回值
2-6 模型的預測:predict()
predict()的傳回值
predict()可能發生的例外
2-7 用一小批資料做訓練、評估、或預測
2-8 用生成器及 Sequence 物件專用的方法來做訓練、評估、或預測
2-9 密集層 (Dense Layer)
建立密集層時的參數設定
密集層的輸入與輸出shape
使用常規化參數來減少過度配適
2-10 實例:二元分類 - 使用 IMDB 做正負評分類
0. 載入IMDB資料集
1. 資料預處理
2. 建立與編譯模型
3. 模型的訓練、驗證、與調整
4. 模型的確認與評估成效
5. 用訓練好的模型預測新資料
2-11 實例:多元分類 - 將路透社新聞分類成 46 個主題
0. 載入路透社資料集
1. 資料預處理
2. 建立與編譯模型
3. 模型的訓練、驗證、與調整
4. 模型的確認與評估成效
5. 用訓練好的模型預測新資料
直接用「類別索引」為標籤做訓練
2-12 實例:迴歸預測 - 使用美國研究所錄取資料集來預測錄取機率
0. 載入美國研究所錄取資料集
1. 資料預處理
2. 建立與編譯模型
3. 模型的訓練、驗證、與調整
4. 模型的確認與評估成效
5. 用訓練好的模型預測新資料
6. 實驗:使用不同的神經層數、神經元數、及批次量做測試

第 3 章 卷積神經網路 (CNN)
3-0 從密集神經網路到卷積神經網路
辨識尺寸更大、資料更豐富的圖片
為什麼權重太多不利於神經網路?
卷積神經網路 (CNN) 的基本架構
使用Keras建構一個簡單的CNN
3-1 卷積層 (Convolutional Layer)
卷積核(Kernel)
卷積運算與特徵圖(featuremaps)
影像辨識的直觀理解
使用Keras建立卷積層
設定初始器(initializer)
3-2 池化層 (Pooling Layer)
最大池化MaxPooling2D
平均池化AveragePooling2D
降維方式的抉擇
3-3 展平層 (Flatten)
3-4 密集層 (Dense Layer)
3-5 丟棄層 (Dropout)
3-6 實戰:訓練 CNN 辨識 CIFAR-10 圖片資料集
載入CIFAR-10圖片資料集
對圖片資料進行特徵縮放(Featurescaling)
將數字標籤轉為One-hot編碼
建立卷積神經網路

第 4 章 循環神經網路 (RNN)
4-0 以 SimpleRNN 找到資料中的週期
4-1 時序資料預處理 Sequence Preprocessing
4-2 Stateful RNN
實例:Dense VS RNN VS Stateful RNN
預測未來溫度
溫度資料預處理
使用密集網路預測未來溫度
使用 RNN 預測未來溫度
使用 stateful RNN 預測未來溫度
4-3 文件資料預處理 Text Preprocessing
文字轉序列
Token 法
雜湊法
序列對齊
文字轉 one-hot
文字轉 multi-hot
文字轉詞向量
4-4 以嵌入層(Embedding layer)實作 IMDB 分類效果
4-5 使用循環丟棄法避免過度配適問題
4-6 堆疊循環層
4-7 長短期記憶 (LSTM) 和閘控循環單元 (GRU)
4-8 雙向循環層
4-9 結果與討論
4-10 實驗:RNN 和 IMDB 的各種測試
實驗 1:RNN 的煉金術配方
實驗 2:RNN 一定要搭配嵌入層嗎?
序列格式在 LSTM 的測試
one-hot 格式在 LSTM 的測試
LSTM 使用不同格式的比較
實驗 3:自然語言處理的特徵工程
詞袋(Bag-of-Word)
N 元語法(N-gram)

第 5 章 函數式 API
5-0 函數式 API (Functional API) 快速上手
函數式 API 的建模方式
Input() 及 Model() 的參數設定
5-1 多輸入模型
5-1-0 可以合併多個分支的合併層
5-1-1 實例:建立有 3 個輸入層的模型
5-1-2 用程式產生訓練樣本及答案
5-1-3 訓練有 3 個輸入層的模型
5-1-4 利用 EMA 找出訓練成效最好的週期
5-1-5 重新訓練到最佳週期並評估成效
5-1-6 實驗:如果改用 2 種樣本資料來訓練模型呢?
5-2 多輸出模型
5-2-0 實例:將前面範例多加一個「評價」輸出層
5-2-1 產生「評價」標籤資料, 並依評價修改銷量
5-2-2 編譯多輸出模型
5-2-3 自訂評量函式
5-2-4 訓練多輸出模型
5-2-5 找出並訓練到最佳週期, 然後產生測試資料評估成效
5-2-6 實驗:增加樣本數量以提升準確率
5-3 函數式 API 的更多應用
5-3-0 內部分岔的有向無循環模型
5-3-1 層的共用與權重共享
5-3-2 層內的節點 (node)
5-3-3 實例:判斷 2 張手寫數字圖片是否為同一個數字
5-3-4 將模型做為層來使用
5-3-5 實例:在新模型中套用已訓練好的 CNN 模型
5-4 繪製模型的結構圖
5-5 實例:用「故事與問題」訓練雙輸入的 RNN 問答模型
5-5-0 資料集說明:The (20) QA bAbI tasks 資料集
5-5-1 下載 QA 資料集
5-5-1 撰寫解析檔案內容的 get_sqa() 函式
5-5-2 直接讀取壓縮檔的內容並轉換為 QA 資料集
5-5-3 資料預處理
5-5-4 建立及編譯雙輸入模型
5-5-5 訓練模型並評估成效
5-5-6 實驗 0:測試所有適用的 QA 任務
5-5-7 實驗 1:在故事樣本中加入無關 (非支持答案) 的敘述

第 6 章 預先訓練自己的中文詞向量
6-0 為什麼要預先訓練詞向量
6-1 Word2vec 實作原理
CBOW 連續詞袋模型
Skip-gram 跳字模型
進階 Skip-gram 模型
6-2 建立並訓練 Word2vec 神經網路
6-2-0 建立完整的 Word2vec 架構
6-2-1 取得原始資料 (語料)
6-2-2 資料預處理的介紹
6-2-3 資料預處理:產生訓練 Word2vec 所需的資料集
6-2-4 訓練 Word2vec
6-3 訓練新的神經網路進行中文文本分類
6-3-0 製作資料集:取得回答資料與話題種類
6-3-1 將資料集整理成神經網路可以接收的形式
6-3-2 訓練神經網路對回答資料進行話題分類
6-4 實驗
6-4-0 實驗 0:詞向量的差異
6-4-1 實驗 1:訓練資料筆數
6-4-2 實驗 2:訓練資料的字詞數量
6-4-3 實驗 3:另一種訓練資料不足的可能
6-4-4 實驗 4:多話題的分類
6-4-5 實驗 5:神經網路結構測試

第 7 章 進階應用
7-0 用 Callback 監控訓練過程
7-0-0 EarlyStopping
7-0-1 ModelCheckpoint
7-0-2 ReduceLROnPlateau
7-0-3 LearningRateScheduler
7-0-4 CSVLogger
7-0-5 撰寫你自己的 Callback
7-1 用 TensorBoard 解析訓練過程的歷史記錄
7-1-0 基本使用方式
7-1-1 tf.TensorBoard Callback 的其他參數
7-2 圖檔及影像處理技巧
7-2-0 檢視本節所附的樣本圖檔:貓狗資料集
7-2-1 可提供批次影像資料的 ImageDataGenerator
7-2-2 實例:用貓狗的照片檔來訓練、驗證、評估、預測模型
7-2-3 ImageDataGenerator 的資料擴增功能
7-2-4 實例:使用資料擴增提升訓練成效
7-2-5 實驗:進一步提升貓狗辨識的準確率
7-2-6 實驗:將資料擴增法及 Dropout 層應用在樣本不足的案例
7-3 各種 CNN 經典模型的建構祕方
7-3-0 LeNet
7-3-1 AlexNet
實驗:梯度消失 (Vanishing gradient)
7-3-2 VGG
7-3-3 Network in Network (NiN)
7-3-4 GoogLeNet:Inception-V1
7-3-5 Inception-V2、V3
實驗:在 40 層以上的神經網路中使用 BN 層
實驗:BN 層讓 Sigmoid 復活了
Inception-V4、Inception-ResNet
7-3-7 Xception
實驗:SeparableConv2D vs Conv2D
7-3-5 ResNet
7-3-6 DenseNet (Densely Connected Convolutional Networks)

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