深度學習:使用Keras ,

Advanced Deep Learning with Keras

作者:RowelAtienza

譯者:曾吉弘

出版社:碁峰

ISBN:9789865023218

$44.20

產品號碼: 136759 貨號: 9789865023218 分類: , 標籤: , , , , ,

  本書將帶領您認識各種進階的深度學習技術,以及如何建立您專屬的劃時代AI。透過Keras完成各種實做專題,您會知道如何運用最新技術來建立高效率AI服務。

  本書將會介紹MLP、CNN與RNN等神經網路,這些是諸多進階技術的基石。藉由本書,您可以了解如何運用Keras與Tensorflow來實作深度學習。本書也會帶領您深入探討深度神經網路架構,包括ResNet、DenseNet以及自動編碼器。

  本書後半著眼於各種對抗生成網路(GAN),以及為什麼它們可以讓AI效能更上一層樓。實作變分編碼器(VAE)之後,您就能理解如何運用GAN與VAE強大的生成能力,並合成出讓人類信以為真的合成資料。最後介紹的是深度強化學習(DRL),例如深度Q學習與策略梯度方法等等,這些對於近年AI的發展上至關重要。

本書特色

  .讓AI效能足以比美人類的各種尖端技術
  .使用Keras實作各種進階深度學習模型
  .各種進階技術的基石 – MLP、CNN與RNN
  .深度神經網路 – ResNet與DenseNet
  .自動編碼器與變分編碼器(VAE)
  .生成對抗網路(GAN)與各種嶄新的AI技術
  .抽離語義特徵GAN與跨域GAN
  .深度強化學習(DRL)的理論與實作
  .使用 OpenAI gym 建立符合業界標準的應用
  .深度Q學習與策略梯度方法

目錄

第1章|認識進階深度學習與Keras
介紹了深度學習領域的重要觀念,例如最佳化、正規化、損失函數、常用的網路與層以及如何用Keras來實作。本章也使用了Sequential API複習了深度學習與Keras。

第2章|深度神經網路
介紹Keras的Functional API,並使用這個API來在Keras中驗證並實作兩款常用的深度網路架構:ResNet與 DenseNet。

第3章|自動編碼器
介紹自動編碼器這個常見的網路架構,可用來找出輸入資料中潛在表示。本章使用Keras來討論並實作了自動編碼器的兩種應用:降噪與上色。

第4章|生成對抗網路GAN
介紹了當前深度學習領域最重要的進展。GAN可用於生成全新的合成資料,看起來和真的一樣。本章介紹了GAN的基本原理,並使用Keras來實作了兩種GAN:DCGAN與CGAN。

第5章|各種改良版GAN
介紹用於改良基礎GAN的各種演算法。這些演算法解決了訓練GAN時的難點,並提升了合成資料的品質。本章介紹了WGAN、LSGAN與ACGAN,並用Keras來實作。

第6章|抽離語義特徵GAN
討論了如何控制GAN所產生之合成資料的各種屬性。在抽離了潛在特徵之後,就可以控制所要的屬性了。本章介紹了兩種抽離語義特徵技術:InfoGAN與StackedGAN,並用Keras來實作。

第7章|跨域GAN
介紹GAN的一項實務應用:將某個領域的影像轉譯到另一個領域,也就是俗稱的跨域轉換。本章一樣使用Keras來討論並實作了CycleGAN這款廣泛運用的跨域GAN,另外也示範了如何使用CycleGAN來進行上色與風格轉換。

第8章|變分自動編碼器
類似於GAN,VAE也是一款能夠產生合成資料的生成模型。但又有點不一樣,VAE專攻可解碼的連續型潛在空間,適合用於進行變分推論。本章也介紹並用Keras實作了VAE與其變形款:CVAE and β -VAE。

第9章|深度強化學習
介紹強化學習與Q學習的運作原理,說明了兩種在離散型動作空間中實作Q-學習的技術:Q表更新與深度Q網路(DQN)。接著,使用Python來實作Q-學習以及用Keras來實作DQN,兩者都是在OpenAI gym環境中來完成。

第10章|策略梯度方法
說明如何讓神經網路學會強化學習中的決策策略。本章介紹並用Keras與OpenAI gym環境實做了四種方法:REINFORCE法、具基準的REINFORCE法、動作-評價法與優勢動作-評價法(A2C)。本章的範例說明了如何在連續型動作空間中執行策略梯度方法。

作者介紹

作者簡介

Rowel Atienza

  Dado and Maria Banatao學院的人工智慧講座教授。自從畢業於菲律賓大學之後,Rowel就深深著迷於各種智慧型機器人。Rowel的研究領域著眼於AI與電腦視覺。他的夢想是打造一台可以感知、理解與推理的機器。
 

出版地

台灣

出版日期

11/25/2019

印刷

單色印刷

版別

初版

裝訂

平裝

語系

繁體中文

頁數

368