第1章 深度学习概述 1
1.1 深度学习简介 1
1.1.1 深度学习的定义 1
1.1.2 深度学习的常见应用 2
1.2 深度学习与应用领域 9
1.2.1 深度学习与计算机视觉 9
1.2.2 深度学习与自然语言处理 10
1.2.3 深度学习与语音识别 11
1.2.4 深度学习与机器学习 12
1.2.5 深度学习与人工智能 13
1.3 PyTorch简介 14
1.3.1 各深度学习框架对比 14
1.3.2 PyTorch生态 16
1.3.3 PyTorch特点 17
1.3.4 PyTorch安装 17
1.4 PyTorch中的预训练模型 23
1.4.1 预训练模型的概念 23
1.4.2 预训练模型的使用场景 24
1.4.3 PyTorch预训练模型的调用方法 25
小结 26
课后习题 26

第2章 PyTorch深度学习通用流程 28
2.1 数据加载与预处理 29
2.1.1 数据加载 29
2.1.2 数据预处理 30
2.1.3 加载及预处理猫狗分类数据 38
2.2 构建网络 43
2.2.1 常用的网络构建方法 43
2.2.2 激活函数 46
2.2.3 构建基于卷积神经网络的猫狗分类网络 50
2.3 编译网络 54
2.3.1 损失函数 54
2.3.2 优化器 57
2.3.3 编译基于卷积神经网络的猫狗分类网络 59
2.4 训练网络 60
2.4.1 迭代次数 60
2.4.2 批训练 61
2.4.3 训练基于卷积神经网络的猫狗分类网络 61
2.5 性能评估 62
2.5.1 评估指标 62
2.5.2 评估基于卷积神经网络的猫狗分类模型的性能 63
小结 66
实训 CIFAR-10图像分类 66
课后习题 67

第3章 PyTorch深度学习基础 68
3.1 卷积神经网络基础 68
3.1.1 常用的卷积神经网络算法及其结构 68
3.1.2 卷积神经网络中的常用网络层 72
3.1.3 基于卷积神经网络的手写数字识别 87
3.2 循环神经网络 97
3.2.1 常用的循环神经网络算法及其结构 97
3.2.2 循环神经网络中的常用网络层 101
3.2.3 基于LSTM网络的时间序列分析 111
3.3 生成对抗网络 115
3.3.1 常用生成对抗网络算法及其结构 115
3.3.2 基于生成对抗网络的手写数字图像生成 119
小结 126
实训1 基于卷积神经网络的人脸表情识别 126
实训2 基于循环神经网络的文本情感分类 126
实训3 基于生成对抗网络的人脸图像生成 127
课后习题 127

第4章 手写汉字识别 129
4.1 目标分析 129
4.1.1 背景 129
4.1.2 分析目标 130
4.1.3 项目工程结构 131
4.2 加载数据 132
4.2.1 定义生成图像集路径TXT文档的函数 132
4.2.2 定义读取并转换图像数据格式的类 133
4.2.3 加载图像数据 134
4.3 构建网络 135
4.4 编译网络 137
4.5 训练网络 138
4.6 性能评估 138
4.7 模型预测 140
小结 140
实训 手写中文数字识别 141
课后习题 141

第5章 文本生成 142
5.1 目标分析 142
5.1.1 背景 142
5.1.2 分析目标 143
5.1.3 项目工程结构 143
5.2 文本预处理 144
5.2.1 文本数据处理 144
5.2.2 字典创建 145
5.2.3 生成序列 146
5.3 构建网络 148
5.3.1 定义文本生成类的构造方法 149
5.3.2 权重初始化 150
5.3.3 设置数据在网络中的流动方向 151
5.4 训练网络 153
5.4.1 设置配置项 153
5.4.2 执行训练 154
5.4.3 定义文本生成器 156
5.5 结果分析 159
小结 160
实训 基于LSTM网络的文本生成 160
课后习题 161

第6章 基于CycleGAN的图像风格转换 162
6.1 目标分析 162
6.1.1 背景 162
6.1.2 分析目标 163
6.1.3 项目工程结构 164
6.2 数据准备 164
6.3 构建网络 166
6.3.1 残差网络 167
6.3.2 生成器 167
6.3.3 判别器 169
6.3.4 缓存队列 170
6.4 训练网络 171
6.5 结果分析 175
小结 176
实训 基于CycleGAN实现冬天与夏天的图像风格转换 176
课后习题 177

第7章 基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成 178
7.1 平台简介 178
7.1.1 实训库 179
7.1.2 数据连接 180
7.1.3 实训数据 180
7.1.4 我的实训 182
7.1.5 系统算法 182
7.1.6 个人算法 184
7.2 实现文本生成 185
7.2.1 配置数据源 185
7.2.2 文本预处理 187
7.2.3 构建网络 190
7.2.4 训练网络 192
7.2.5 结果分析 195
小结 197
实训 通过TipDM平台实现基于LSTM网络的文本生成 197
课后习题 198