作者簡介
李金洪
精通 C、Python、Java 語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過 CAD 演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度學習領域某移動互聯網後臺的 OCR 項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。
第 1 章 圖片分類模型
1.1 深度神經網路起源
1.2 Inception 系列模型
1.3 ResNet 模型
1.4 DenseNet 模型
1.5 PNASNet 模型
1.6 EfficientNet 模型
1.7 實例:使用預訓練模型辨識圖片內容
1.8 實例:使用遷移學習辨識多種鳥類
1.9 從深度卷積模型中提取視覺特徵
第 2 章 機器視覺的進階應用
2.1 基於圖片內容的處理任務
2.2 實例: 使用Mask R-CNN 模型進行目標檢測與語義分割
2.3 基於視訊內容的處理任務
2.4 實例: 用GaitSet 模型分析人走路的姿態,並進行身份辨識
2.5 偵錯技巧
第 3 章 自然語言處理的相關應用
3.1 BERT 模型與NLP 任務的發展階段
3.2 NLP 中的常見任務
3.3 實例: 訓練中文詞向量
3.4 常用文字處理工具
3.5 實例: 用TextCNN 模型分析評論者是否滿意
3.6 了解Transformers 函數庫
3.7 實例: 使用Transformers 函數庫的管道方式完成多種NLP任務
3.8 Transformers 函數庫中的AutoModel 類別
3.9 Transformers 函數庫中的BERTology 系列模型
3.10 Transformers 函數庫中的詞表工具
3.11 BERTology 系列模型
3.12 實例: 用遷移學習訓練BERT 模型來對中文分類
3.13 實例: 用R-GCN 模型了解文字中的代詞
第 4 章 神經網路的可解釋性
4.1 了解模型解釋函數庫
4.2 實例: 用可解釋性了解數值分析神經網路模型
4.3 實例: 用可解釋性了解NLP 相關的神經網路模型
4.4 實例: 用Bertviz 工具視覺化BERT 模型權重
4.5 實例: 用可解釋性了解影像處理相關的神經網路模型
4.6 實例: 用可解釋性了解圖片分類相關的神經網路模型
第 5 章 辨識未知分類的方法-- 零次學習
5.1 了解零次學習
5.2 零次學習中的常見問題
5.3 帶有視覺結構約束的VSC 模型
5.4 詳解Sinkhorn 演算法
5.5 實例: 使用VSC 模型來辨識未知類別的鳥類圖片
5.6 針對零次學習的性能分析
第 6 章 異質圖神經網路
6.1 異質圖的基礎知識
6.2 二分圖的實現方式
6.3 異質圖的實現方式
6.4 隨機行走取樣
6.5 DGL 函數庫中的區塊圖結構
6.6 實例: 使用PinSAGE 模型架設推薦系統
6.7 複習