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第1章 人工智能系统基础知识 1

1.1 神经网络 2

1.2 神经激活单元 5

1.2.1 线性激活单元 5

1.2.2 sigmoid激活单元 6

1.2.3 双曲正切激活函数 6

1.2.4 修正线性单元 7

1.2.5 softmax激活单元 9

1.3 用反向传播算法训练神经网络 9

1.4 卷积神经网络 12

1.5 循环神经网络 13

1.6 生成对抗网络 16

1.7 强化学习 18

1.7.1 Q学习 19

1.7.2 深度Q学习 20

1.8 迁移学习 21

1.9 受限玻尔兹曼机 22

1.10 自编码器 23

1.11 总结 24

第2章 迁移学习 26

2.1 技术要求 26

2.2 迁移学习简介 27

2.3 迁移学习和糖尿病视网膜病变检测 28

2.4 糖尿病视网膜病变数据集 29

2.5 定义损失函数 30

2.6 考虑类别不平衡问题 31

2.7 预处理图像 32

2.8 使用仿射变换生成额外数据 33

2.8.1 旋转 34

2.8.2 平移 34

2.8.3 缩放 35

2.8.4 反射 35

2.8.5 通过仿射变换生成额外的图像 36

2.9 网络架构 36

2.9.1 VGG16迁移学习网络 38

2.9.2 InceptionV3迁移学习网络 39

2.9.3 ResNet50迁移学习网络 39

2.10 优化器和初始学习率 40

2.11 交叉验证 40

2.12 基于验证对数损失的模型检查点 40

2.13 训练过程的Python实现 41

2.14 类别分类结果 50

2.15 在测试期间进行推断 50

2.16 使用回归而非类别分类 52

2.17 使用keras sequential工具类生成器 53

2.18 总结 57

第3章 神经机器翻译 58

3.1 技术要求 59

3.2 基于规则的机器翻译 59

3.2.1 分析阶段 59

3.2.2 词汇转换阶段 60

3.2.3 生成阶段 60

3.3 统计机器学习系统 60

3.3.1 语言模型 61

3.3.2 翻译模型 63

3.4 神经机器翻译 65

3.4.1 编码器-解码器模型 65

3.4.2 使用编码器-解码器模型进行推断 66

3.5 实现序列到序列的神经机器翻译 67

3.5.1 处理输入数据 67

3.5.2 定义神经翻译机器的模型 71

3.5.3 神经翻译机器的损失函数 73

3.5.4 训练模型 73

3.5.5 构建推断模型 74

3.5.6 单词向量嵌入 78

3.5.7 嵌入层 79

3.5.8 实现基于嵌入的NMT 79

3.6 总结 84

第4章 基于GAN的时尚风格迁移 85

4.1 技术要求 85

4.2 DiscoGAN 86

4.3 CycleGAN 88

4.4 学习从手绘轮廓生成自然手提包 89

4.5 预处理图像 89

4.6 DiscoGAN的生成器 91

4.7 DiscoGAN的判别器 93

4.8 构建网络和定义损失函数 94

4.9 构建训练过程 97

4.10 GAN训练中的重要参数值 99

4.11 启动训练 100

4.12 监督生成器和判别器的损失 101

4.13 DiscoGAN生成的样例图像 103

4.14 总结 104

第5章 视频字幕应用 105

5.1 技术要求 105

5.2 视频字幕中的CNN和LSTM 106

5.3 基于序列到序列的视频字幕系统 107

5.4 视频字幕系统数据集 109

5.5 处理视频图像以创建CNN特征 110

5.6 处理视频的带标签字幕 113

5.7 构建训练集和测试集 114

5.8 构建模型 115

5.8.1 定义模型的变量 116

5.8.2 编码阶段 117

5.8.3 解码阶段 117

5.8.4 计算小批量损失 118

5.9 为字幕创建单词词汇表 118

5.10 训练模型 119

5.11 训练结果 123

5.12 对未见过的视频进行推断 124

5.12.1 推断函数 126

5.12.2 评估结果 127

5.13 总结 128

第6章 智能推荐系统 129

6.1 技术要求 129

6.2 什么是推荐系统 129

6.3 基于潜在因子分解的推荐系统 131

6.4 深度学习与潜在因子协同过滤 132

6.5 SVD＋＋ 136

6.6 基于受限玻尔兹曼机的推荐系统 138

6.7 对比分歧 139

6.8 使用RBM进行协同过滤 140

6.9 使用RBM实现协同过滤 142

6.9.1 预处理输入 143

6.9.2 构建RBM网络进行协作过滤 144

6.9.3 训练RBM 147

6.10 使用训练好的RBM进行推断 149

6.11 总结 150

第7章 用于电影评论情感分析的移动应用程序 151

7.1 技术要求 152

7.2 使用TensorFlow mobile构建Android移动应用程序 152

7.3 Android应用中的电影评论评分 153

7.4 预处理电影评论文本 154

7.5 构建模型 156

7.6 训练模型 157

7.7 将模型冻结为protobuf格式 159

7.8 为推断创建单词到表征的字典 161

7.9 应用程序交互界面设计 162

7.10 Android应用程序的核心逻辑 164

7.11 测试移动应用 168

7.12 总结 170

第8章 提供客户服务的AI聊天机器人 171

8.1 技术要求 172

8.2 聊天机器人的架构 172

8.3 基于LSTM的序列到序列模型 173

8.4 建立序列到序列模型 174

8.5 Twitter平台上的聊天机器人 174

8.5.1 构造聊天机器人的训练数据 175

8.5.2 将文本数据转换为单词索引 175

8.5.3 替换匿名用户名 176

8.5.4 定义模型 176

8.5.5 用于训练模型的损失函数 178

8.5.6 训练模型 179

8.5.7 从模型生成输出响应 180

8.5.8 所有代码连起来 180

8.5.9 开始训练 181

8.5.10 对一些输入推特的推断结果 181

8.6 总结 182

第9章 基于增强学习的无人驾驶 183

9.1 技术要求 183

9.2 马尔科夫决策过程 184

9.3 学习Q值函数 185

9.4 深度Q学习 186

9.5 形式化损失函数 186

9.6 深度双Q学习 187

9.7 实现一个无人驾驶车的代码 189

9.8 深度Q学习中的动作离散化 189

9.9 实现深度双Q值网络 190

9.10 设计智能体 191

9.11 自动驾驶车的环境 194

9.12 将所有代码连起来 197

9.13 训练结果 202

9.14 总结 203

第10章 从深度学习的角度看CAPTCHA 204

10.1 技术要求 205

10.2 通过深度学习破解CAPTCHA 205

10.2.1 生成基本的CAPTCHA 205

10.2.2 生成用于训练CAPTCHA破解器的数据 206

10.2.3 CAPTCHA破解器的CNN架构 208

10.2.4 预处理CAPTCHA图像 208

10.2.5 将CAPTCHA字符转换为类别 209

10.2.6 数据生成器 210

10.2.7 训练CAPTCHA破解器 211

10.2.8 测试数据集的准确性 212

10.3 通过对抗学习生成CAPTCHA 214

10.3.1 优化GAN损失 215

10.3.2 生成器网络 215

10.3.3 判别器网络 216

10.3.4 训练GAN 219

10.3.5 噪声分布 220

10.3.6 数据预处理 220

10.3.7 调用训练 221

10.3.8 训练期间CAPTCHA的质量 222

10.3.9 使用训练后的生成器创建CAPTCHA 224

10.4 总结 225

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