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内容简介

本书的第1章从深度学习相关的基本概念开始，介绍了典型的神经网络结构和各种层的设计特点，然后对深度学习中常见的数据集进行了介绍，*后对数据预处理和数据集的划分进行了细致的阐述。第2章是与深度神经网络调试相关的通用技巧，主要涉及到如何解决遇到的问题，包括排查错误、结果检查、选择激活函数、正则化和Dropout、训练参数设置等技巧。第3章到第15章以实际例子的形式，介绍深度学习在文本处理、图像处理、音乐处理等方面的技巧，涵盖了深度学习主要应用领域和数据类型，内容非常丰富。*后一章作者从实际生产系统使用的角度告诉读者如何在生产系统中部署机器学习应用，这使得本书的内容更加贴近实际，更加完整。

作者简介

Douwe Osinga曾供职于Google，是一位经验丰富的工程师、环球旅行者和三个初创企业的创始人。他的流行软件项目网站（https://douweosinga.com/projects）涉及包括机器学习在内的多个有趣的领域。

前言第1章工具与技术 1.1 神经网络的类型 1.2 数据获取 1.3 数据预处理第2章摆脱困境 2.1 确定我们遇到的问题 2.2 解决运行过程中的错误 2.3 检查中间结果 2.4 为最后一层选择正确的激活函数 2.5 正则化和Dropout 2.6 网络结构、批尺寸和学习率第3章使用词嵌入计算文本相似性 3.1 使用预训练的词嵌入发现词的相似性 3.2 Word2vec数学特性 3.3 可视化词嵌入 3.4 在词嵌入中发现实体类 3.5 计算类内部的语义距离 3.6 在地图上可视化国家数据第4章基于维基百科外部链接构建推荐系统 4.1 收集数据 4.2 训练电影嵌入 4.3 构建电影推荐系统 4.4 预测简单的电影属性第5章按照示例文本的风格生成文本 5.1 获取公开领域书籍文本 5.2 生成类似莎士比亚的文本 5.3 使用RNN编写代码 5.4 控制输出温度 5.5 可视化循环神经网络的活跃程度第6章问题匹配 6.1 从Stack Exchange网站获取数据 6.2 使用Pandas探索数据 6.3 使用Keras对文本进行特征化 6.4 构建问答模型 6.5 用Pandas训练模型 6.6 检查相似性第7章推荐表情符号 7.1 构建一个简单的情感分类器 7.2 检验一个简单的分类器 7.3 使用卷积网络进行情感分析 7.4 收集Twitter数据 7.5 一个简单的表情符号预测器 7.6 Dropout和多层窗口 7.7 构建单词级模型 7.8 构建你自己的嵌入 7.9 使用循环神经网络进行分类 7.10 可视化一致性/不一致性 7.11 组合模型第8章 Sequence-to-Sequence映射

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