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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战电子书

飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其源过程的推,在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本(后续版本会兼容旧版本),以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容: ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想; ● PaddlePaddle在MNIST上行手写数字识别; ● 图像分类网络实现案例; ● “天网”中目标检测和像素级物体分割的实现; ● NLP技术应用案例 :word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译; ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题; ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。

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作       者:于祥

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2019-12-01

字       数:36.5万

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飞桨PaddlePaddle Fluid是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其源过程的推,在很多行业得到普及、应用和关注。 本书基于*的飞桨PaddlePaddle Fluid版本,以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了什么是飞桨PaddlePaddle,然后介绍了其核心设计思想,而紧紧结合案例介绍了飞桨PaddlePaddle在主流的图像任务领域、NLP领域的应用,*后还探讨了Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题。附录A和B给出了飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的口中常用层的对比。 本书非常适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 飞桨PaddlePaddle Fluid是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其源过程的推,在很多行业得到普及、应用和关注。 本书基于*的飞桨PaddlePaddle Fluid版本,以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了什么是飞桨PaddlePaddle,然后介绍了其核心设计思想,而紧紧结合案例介绍了飞桨PaddlePaddle在主流的图像任务领域、NLP领域的应用,*后还探讨了Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题。附录A和B给出了飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的口中常用层的对比。 本书非常适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。
【推荐语】
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其源过程的推,在其他行业得到普及和应用。 本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本(后续版本会兼容旧版本),以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。 本书包括以下内容: ● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想; ● PaddlePaddle在MNIST上行手写数字识别; ● 图像分类网络实现案例; ● “天网”中目标检测和像素级物体分割的实现; ● NLP技术应用案例 :word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译; ● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题; ● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
【作者】
于祥 百度PaddlePaddle技术运营。2015年始研究神经网络技术,早期从事基于深度学习的身份认证技术研发,曾负责上海智慧城市项目和华润集团项目的算法支持,曾获得ACM-ICPC与CCCC-GPLT银奖。
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版权

内容提要

前 言

为什么要写作本书

本书的内容结构

本书的目标读者

配套资源

作者简介

致谢

第1章 飞桨PaddlePaddle简介与AI Studio的使用

1.1 飞桨PaddlePaddle简介

1.2 飞桨PaddlePaddle的工具组件

1.3 飞桨PaddlePaddle在百度内部支持的案例

1.4 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow的对比

1.5 AI Studio简介

1.6 在AI Studio中创建项目

1.7 AI Studio单机项目概述

1.8 Notebook环境使用说明

1.9 AI Studio集群项目

1.10 在线部署及预测

1.11 NumPy常规操作及使用

第2章 PaddlePaddle Fluid的环境搭建与安装

2.1 在Linux系统中安装PaddlePaddle

2.2 在Windows系统中安装PaddlePaddle

2.3 在macOS系统中安装PaddlePaddle

第3章 PaddlePaddle深度学习入门——在MNIST上进行手写数字识别

3.1 引言

3.2 模型概览

3.3 数据介绍

3.4 PaddlePaddle的程序配置过程

3.5 构建训练过程

3.6 应用模型

3.7 小结

第4章 PaddlePaddle设计思想与核心技术

4.1 编译时与运行时的概念

4.2 Fluid内部执行流程

4.3 Program设计简介

4.4 Block简介

4.5 Block和Program的设计细节

4.6 框架执行器设计思想

4.7 示例

4.8 LoD Tensor数据结构解读

4.9 动态图机制——DyGraph

第5章 独孤九剑——经典图像分类网络实现

5.1 图像分类网络现状

5.2 VGG16图像分类任务

5.3 模块化设计GoogleNet

5.4 Alexnet模型实现

5.5 Resnet模型实现

5.6 MobileNet V2模型实现

5.7 ShuffleNet V2模型实现

第6章 “天网”系统基础——目标检测

6.1 目标检测简介

6.2 对R-CNN系列算法的探索历史

6.3 单步目标检测算法

6.4 PyramidBox

第7章 “天网”系统进阶——像素级物体分割

7.1 物体分割简介

7.2 语义分割与实例分割的关系

7.3 语义分割

7.4 实例分割

第8章 从零开始了解NLP技术——word2vec

8.1 初识NLP

8.2 词向量简介

8.3 如何得到词向量模型

8.4 词向量模型概览

8.5 通过PaddlePaddle训练CBOW模型

8.6 小结

第9章 feed流最懂你——个性化推荐

9.1 引言

9.2 推荐网络模型设计

9.3 电影推荐实验

9.4 小结

第10章 让机器读懂你的心——情感分析技术

10.1 情感分析及其作用

10.2 模型设计

10.3 情感分析实验

第11章 NLP技术深入理解——语义角色标注

11.1 引言

11.2 模型概览

11.3 使用PaddlePaddle实现SRL任务

11.4 小结

第12章 NLP技术的应用——机器翻译

12.1 引言

12.2 效果展示

12.3 模型概览

12.4 机器翻译实战

第13章 PaddlePaddle移动端及嵌入式框架——Paddle-Mobile

13.1 Paddle-Mobile简介

13.2 Paddle-Mobile优化与适配

13.3 移动端主体识别和分类

13.4 编译与开发Paddle-Mobile平台库

13.5 开发一个基于移动端深度学习框架的Android APP

13.6 Paddle-Mobile设计思想

第14章 百度开源高速推理引擎——Anakin

14.1 Anakin架构与性能

14.2 Anakin的特性

14.3 Anakin的使用方法

14.4 示例程序

附录A TensorFlow与PaddlePaddle Fluid接口中常用层对照表

附录B Caffe与PaddlePaddle Fluid接口中常用层对照表

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