PaddlePaddle與深度學習應用實戰 PaddlePaddle与深度学习应用实战

深度學習是目前人工智能研究中前沿、有效的一項技術，主要通過構建深度神經網絡解決視覺、自然語言處理、語音識別等諸多領域的問題。
百度在2016年發布了國內首個開源深度學習框架PaddlePaddle，簡化了深度學習算法的實現步驟，提供了靈活、易用的接口，同時支持分佈式訓練。
本書由簡單的例子引入深度學習和PaddlePaddle框架，介紹了PaddlePaddle的安裝、測試與基本使用，並結合PaddlePaddle接口介紹深度學習的基礎知識，包括常用的神經網絡和算法。
最後，通過一系列深度學習項目實例介紹PaddlePaddle在各種場景和問題中的應用，讓讀者由淺至深地理解並運用深度學習解決實際問題。

程天恒，從PaddlePaddle框架開源開始使用至今，積累了豐富的使用經驗。
參加過亞洲超級計算競賽、RDMA編程比賽等，並在這些比賽中獲得過獎項，目前專注於深度學習科研工作，主要研究領域為計算機視覺、深度強化學習。

第1章深度學習簡介
1.1初見 .......... 1 
1.2機器學習 .......... 1
1.3神經網絡 .......... 3 
1.4深度學習介紹 .......... 
1.5深度學習應用 .......... 8 
1.6深度學習框架 .......... 12 
1.7深度學習的未來 .......... 15 

第2章PaddlePaddle簡介
2.1安裝PaddlePaddle .......... 16 
2.2測試PaddlePaddle .......... 29

第3章初探手寫數字識別 .......... 31 

第4章PaddlePaddle基本用法
4.1數據準備 .......... 44 
4.2原始數據讀取及預處理 .......... 44 
4.3 PaddlePaddle訓練數據 .......... 46 
4.4模型配置 .......... 52
4.5激活函數 .......... 58 
4.6優化方法 .......... 64 
4.7損失函數. .......... 72 
4.8均方損失函數. .......... 73 
4.9交叉熵損失函數 .......... 73
4.10 Huber損失函數 .......... 4 
4.11 CRF損失函數 .......... 74 
4.12 CTC損失函數 .......... 75 
4.13反向傳播算法 .......... 75 

第5章卷積神經網絡 
5.1卷積神經網絡 .......... 78
5.2實例學習......... 87 
5.3拓展 .......... 112 

第6章循環神經網絡
6.1 RNN簡介 .......... 118 
6.2雙向循環神經網絡 .......... 121 
6.3循環神經網絡使用場景 .......... 127
6.4預測sin函數序列 .......... 129 
6.5拓展 .......... 134 

第7章PaddlePaddle實戰
7.1自編碼器 .......... 136 
7.2 PaddlePaddle實現自編碼器 .......... 137 
7.3實戰OCR識別（一） .......... 140
7.4實戰OCR識別（二） .......... 150 
7.5情感分析 .......... 164 
7.6 Seq2Seq及其應用 .......... 172 
7.7實現 .......... 178 
7.8 Image Caption .......... 194 

第8章深度學習新星：生成對抗網絡GAN 
8.1生成對抗網絡（GAN）.......... 208 
8.2 GAN的其他應用 .......... 213 
第9章強化學習與AlphaGo .......... 216