邱锡鹏教授姊妹篇《神经网络与深度学习：案例与实践》重磅来袭（赠书）
内容简介
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读者对象
高等院校人工智能、数据科学、计算机等相关专业学生
深度学习入门者
工业界从事人工智能应用的专业人员
本书亮点
紧密配套蒲公英书：章节设计一一对应，以模型解读+案例实践的形式进行介绍。 更适合深度学习的入门者使用：实践案例使用飞桨框架编写，代码简洁，从零开始一步步进行深度学习的实践，搭建一个轻量级的机器学习框架以及相应的算子库来完成实际任务。 术语翻译更加规范：机器学习领域的很多名词存在难翻译和乱翻译的现象，邱锡鹏教授与周志华老师、李航老师、李沐、阿斯顿·张一起讨论和确定了机器学习相关术语的翻译问题，本书中采用了相关术语的最新译法。 全方位深度学习入门及提高解决方案：提供免费的视频课程、丰富题库和实训环境，邱锡鹏教授和百度飞桨研发团队亲自讲解示范。
目录
序
前言
第1章实践基础1
1.1如何运行本书的代码...................................2
1.1.1本地运行.....................................2
1.1.2代码下载与使用方法..............................3
1.1.3在线运行.....................................4
1.2张量............................................6
1.2.1创建张量.....................................6
1.2.2张量的属性....................................9
1.2.3张量与Numpy数组转换............................13
1.2.4张量的访问....................................13
1.2.5张量的运算....................................16
1.3算子............................................20
1.3.1算子定义.....................................21
1.3.2自动微分机制..................................25
1.3.3预定义的算子..................................27
1.3.4本书中实现的算子................................27
1.3.5本书中实现的优化器..............................29
1.4本书中使用的数据集和实现的Dataset类........................29
1.4.1数据集......................................29
1.4.2Dataset类....................................31
1.5本书中实现的Runner类.................................31
1.6小结............................................32
第2章机器学习概述33
2.1机器学习实践五要素...................................34
2.1.1数据........................................35
2.1.2模型........................................36
2.1.3学习准则.....................................36
2.1.4优化算法.....................................37
2.1.5评价指标.....................................37
2.2实现一个简单的线性回归模型..............................38
2.2.1数据集构建....................................38
2.2.2模型构建.....................................40
2.2.3损失函数.....................................42
2.2.4优化器......................................43
2.2.5模型训练.....................................45
2.2.6模型评价.....................................45
2.3多项式回归........................................46
2.3.1数据集构建：ToySin25..............................46
2.3.2模型构建.....................................48
2.3.3模型训练.....................................49
2.3.4模型评价.....................................50
2.3.5通过引入正则化项来缓解过拟合........................52
2.4构建Runner类......................................53
2.5实践：基于线性回归的波士顿房价预测.........................55
2.5.1数据处理.....................................55
2.5.2模型构建.....................................62
2.5.3完善Runner类：RunnerV1...........................62
2.5.4模型训练.....................................63
2.5.5模型评价.....................................64
2.5.6模型预测.....................................64
2.6小结............................................65
第3章线性分类67
3.1基于Logistic回归的二分类任务.............................68
3.1.1数据集构建....................................69
3.1.2模型构建.....................................71
3.1.3损失函数.....................................73
3.1.4模型优化.....................................74
3.1.5评价指标.....................................77
3.1.6完善Runner类：RunnerV2...........................77
3.1.7模型训练.....................................80
3.1.8模型评价.....................................82
3.2基于Softmax回归的多分类任务............................82
3.2.1数据集构建....................................83
3.2.2模型构建.....................................86
3.2.3损失函数.....................................88
第3章线性分类67
3.1基于Logistic回归的二分类任务.............................68
3.1.1数据集构建....................................69
3.1.2模型构建.....................................71
3.1.3损失函数.....................................73
3.1.4模型优化.....................................74
3.1.5评价指标.....................................77
3.1.6完善Runner类：RunnerV2...........................77
3.1.7模型训练.....................................80
3.1.8模型评价.....................................82
3.2基于Softmax回归的多分类任务............................82
3.2.1数据集构建....................................83
3.2.2模型构建.....................................86
3.2.3损失函数.....................................88
3.2.4模型优化.....................................89
3.2.5模型训练.....................................91
3.2.6模型评价.....................................92
3.3实践：基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务.....................92
3.3.1数据处理.....................................93
3.3.2模型构建.....................................95
3.3.3模型训练.....................................96
3.3.4模型评价.....................................96
3.3.5模型预测.....................................97
3.4小结............................................97
第4章前馈神经网络994.1神经元...........................................99
4.1.1净活性值.....................................100
4.1.2激活函数.....................................101
4.2基于前馈神经网络的二分类任务............................104
4.2.1数据集构建....................................105
4.2.2模型构建.....................................105
4.2.3损失函数.....................................108
4.2.4模型优化.....................................109
4.2.5完善Runner类：RunnerV2_1..........................115
4.2.6模型训练.....................................117
4.2.7模型评价.....................................118
4.3自动梯度计算和预定义算子...............................119
4.3.1利用预定义算子重新实现前馈神经网络....................119
4.3.2完善Runner类：RunnerV2_2..........................120
4.3.3模型训练.....................................122
4.3.4模型评价.....................................124
4.4优化问题.........................................124
4.4.1参数初始化....................................124
4.4.2梯度消失问题..................................126
4.4.3死亡ReLU问题.................................129
4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类任务.....................130
4.5.1小批量梯度下降法................................130
4.5.2数据处理.....................................132
4.5.3模型构建.....................................133
4.5.4完善Runner类：RunnerV3...........................135
4.5.5模型训练.....................................140
4.5.6模型评价.....................................142
4.5.7模型预测.....................................142
第5章卷积神经网络145
5.1卷积............................................146
5.1.1二维卷积运算..................................146
5.1.2二维卷积算子..................................147
5.1.3卷积的变种....................................148
5.1.4带步长和零填充的二维卷积算子........................149
5.1.5使用卷积运算完成图像边缘检测任务.....................151
5.2卷积神经网络的基础算子................................152
5.2.1卷积层算子....................................152
5.2.2汇聚层算子....................................156
5.3基于LeNet实现手写体数字识别任务..........................157
5.3.1数据集构建....................................158
5.3.2模型构建.....................................161
5.3.3模型训练.....................................164
5.3.4模型评价.....................................165
5.3.5模型预测.....................................165
5.4基于残差网络的手写体数字识别............................166
5.4.1模型构建.....................................167
5.4.2没有残差连接的ResNet18...........................173
5.4.3带残差连接的ResNet18.............................174
5.5实践：基于ResNet18网络完成图像分类任务......................175
5.5.1数据处理.....................................176
5.5.2模型构建.....................................179
5.5.3模型训练.....................................179
5.5.4模型评价.....................................181
5.5.5模型预测.....................................181
5.6小结............................................182
第6章循环神经网络183
6.1循环神经网络的记忆能力实验..............................184
6.1.1数据集构建....................................185
6.1.2模型构建.....................................189
6.1.3模型训练.....................................194
6.1.4模型评价.....................................196
6.2梯度爆炸实验.......................................196
6.2.1梯度打印函数..................................197
6.2.2复现梯度爆炸问题................................197
6.2.3使用梯度截断解决梯度爆炸问题........................199
6.3LSTM的记忆能力实验..................................200
6.3.1模型构建.....................................202
6.3.2模型训练.....................................204
6.3.3模型评价.....................................206
6.4实践：基于双向LSTM模型完成文本分类任务.....................207
6.4.1数据处理.....................................207
6.4.2模型构建.....................................212
6.4.3模型训练.....................................214
6.4.4模型评价.....................................215
6.4.5模型预测.....................................216
6.5小结............................................216
第7章网络优化与正则化217
7.1小批量梯度下降法....................................218
7.2批大小的调整实验....................................218
7.3不同优化算法的比较分析................................221
7.3.1优化算法的实验设定..............................222
7.3.2学习率调整....................................229
7.3.3梯度估计修正..................................235
7.3.4不同优化器的3D可视化对比..........................240
7.4参数初始化........................................244
7.4.1基于固定方差的参数初始化...........................244
7.4.2基于方差缩放的参数初始化...........................245
7.5逐层规范化........................................250
7.5.1批量规范化....................................250
7.5.2层规范化.....................................257
7.6网络正则化方法.....................................259
7.6.1数据集构建....................................260
7.6.2模型构建.....................................260
7.6.3?1和?2正则化..................................266
7.6.4权重衰减.....................................268
7.6.5暂退法......................................269
7.7小结............................................272
第8章注意力机制273
8.1基于双向LSTM和注意力机制的文本分类.......................274
8.1.1数据介绍.....................................275
8.1.2模型构建.....................................275
8.1.3使用加性注意力模型进行实验.........................282
8.1.4使用点积注意力模型进行实验.........................284
8.2基于双向LSTM和多头自注意力的文本分类实验...................287
8.2.1自注意力模型..................................287
8.2.2基于LSTM和多头自注意力的文本分类的模型构建..............297
8.2.3模型训练.....................................299
8.2.4模型评价.....................................300
8.2.5模型预测.....................................301
8.3实践：基于自注意力模型的文本语义匹配........................302
8.3.1数据集构建....................................303
8.3.2模型构建.....................................306
8.3.3模型训练.....................................316
8.3.4模型评价.....................................317
8.3.5模型预测.....................................318
8.3.6注意力可视化..................................318
8.4小结............................................321
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