深度学习模型及应用详解

第1 章
神经网络发展史 / 1
1.1 神经网络的早期雏形 / 3
1.1.1 联结主义和Hebb 学习规则 / 4
1.1.2 Oja 学习规则及主分量分析 / 5
1.1.3 早期的神经元模型 / 5
1.2 现代神经网络 / 6
1.2.1 反向传播算法 / 6
1.2.2 神经网络的通用函数近似性 / 8
1.2.3 深度的必要性 / 9
1.3 深度学习发展历史中的重要神经网络 / 10
1.3.1 深度神经网络的兴起 / 10
1.3.2 自组织特征映射 / 10
1.3.3 霍普菲尔德神经网络 / 11
1.3.4 玻尔兹曼机及受限玻尔兹曼机 / 12
1.3.5 深度信念网 / 14
1.3.6 其他深度神经网络 / 15
1.4 本章小结 / 15
参考文献 / 16

第2 章
深度学习开源框架 / 17
2.1 主流的深度学习开源框架 / 18
2.2 简单神经网络模型在不同框架上的实现对比 / 29
2.3 本章小结 / 44
参考文献 / 45

第3 章
多层感知机在自然语言处理方面的应用 / 46
3.1 词和文本模型的发展历程 / 47
3.2 Word2Vec 模型：基于上下文的分布式表达 / 49
3.2.1 Skip-Gram 算法的训练流程 / 50
3.2.2 Skip-Gram 算法的网络结构 / 53
3.2.3 代价函数 / 54
3.3 应用TensorFlow 实现Word2Vec 模型 / 58
3.3.1 定义计算图：训练语料库预处理 / 60
3.3.2 模型计算图的实现 / 63
3.4 Word2Vec 模型的局限及改进 / 66
3.5 本章小结 / 67
参考文献 / 68

第4 章
卷积神经网络在图像分类中的应用 / 69
4.1 图像识别和图像分类的发展 / 72
4.2 AlexNet / 73
4.2.1 网络模型结构 / 74
4.2.2 AlexNet 的具体改进 / 79
4.2.3 代价函数 / 83
4.3 应用TensorFlow 实现AlexNet / 83
4.3.1 读取训练图像集 / 83
4.3.2 模型计算图的实现 / 84
4.4 本章小结 / 85
参考文献 / 86

第5 章
递归神经网络 / 87
5.1 递归神经网络应用背景介绍 / 88
5.2 递归神经网络模型介绍 / 89
5.2.1 递归神经网络模型结构 / 89
5.2.2 双向递归神经网络 / 90
5.2.3 长短期记忆模型 / 91
5.3 递归神经网络展望 / 94
5.4 本章小结 / 95
参考文献 / 95

第6 章
DeepIntent 模型在信息检索领域的应用 / 96
6.1 信息检索在搜索广告中的应用发展 / 97
6.2 含有注意力机制的RNN 模型 / 99
6.2.1 网络模型结构 / 100
6.2.2 代价函数 / 104
6.3 应用TensorFlow 实现DeepIntent 模型 / 107
6.3.1 定义计算图 / 107
6.3.2 定义代价函数及优化算法 / 114
6.3.3 执行计算图进行训练 / 118
6.4 本章小结 / 119
参考文献 / 120

第7 章
图像识别及在广告搜索方面的应用 / 121
7.1 视觉搜索 / 122
7.2 方法和系统 / 124
7.2.1 图像DNN 编码器 / 124
7.2.2 利用Rich-CDSSM 降低维度 / 125
7.2.3 快速*近邻搜索系统 / 127
7.2.4 精密层 / 127
7.2.5 端到端服务系统 / 128
7.3 评测 / 129
7.4 用于演示的Visual Shopping Assistant 应用程序 / 131
7.5 相关工作 / 132
7.6 本章小结 / 133

第8 章
Seq2Seq 模型在聊天机器人中的应用 / 134
8.1 Seq2Seq 模型应用背景 / 135
8.2 Seq2Seq 模型的应用方法 / 136
8.3 含有注意力机制的多层Seq2Seq 模型 / 137
8.3.1 词嵌入层 / 137
8.3.2 可变深度LSTM 递归层 / 138
8.3.3 注意力机制层 / 139
8.3.4 投影层 / 139
8.3.5 损失函数（loss function）和端到端训练 / 140
8.4 信息导向的自适应序列采样 / 142
8.5 多轮项目推荐 / 143
8.6 熵作为信心的度量 / 143
8.6.1 直观的定义和讨论 / 143
8.6.2 序列后验估计的不确定性 / 145
8.6.3 信息导向的抽样：*大化预期信息增益的原则 / 145
8.6.4 Seq2Seq 模型的3 个应用程序 / 146
8.6.5 应用程序1：查询理解和重写 / 147
8.6.6 应用程序2：相关性评分 / 152
8.6.7 应用程序3：聊天机器人 / 156
8.7 本章小结 / 160
参考文献 / 160

第9 章
word2vec 的改进：fastText 模型 / 162
9.1 fastText 模型的原理 / 163
9.1.1 回顾Skip-Gram 算法 / 163
9.1.2 subword 模型 / 164
9.1.3 subword 形态 / 167
9.1.4 分层softmax / 168
9.1.5 fastText 的模型架构 / 170
9.1.6 fastText 算法实现 / 171
9.2 应用场景：搜索广告中的查询词关键词匹配问题 / 172
9.3 本章小结 / 173
参考文献 / 174

第10 章
生成对抗网络 / 175
10.1 生成对抗网络的原理 / 176
10.1.1 GAN 的基本模型 / 176
10.1.2 GAN 优化目标的原理 / 178
10.1.3 GAN 的训练 / 179
10.1.4 GAN 的扩展模型 / 180
10.2 应用场景：搜索广告中由查询词直接生成关键词 / 182
10.2.1 生成模型的构建 / 182
10.2.2 判别模型的构建 / 184
10.2.3 条件生成对抗网络的构建 / 185
10.3 本章小结 / 186
参考文献 / 187

第11 章
深度强化学习 / 188
11.1 深度强化学习的原理 / 189
11.1.1 强化学习的基本概念 / 189
11.1.2 马尔可夫决策过程 / 191
11.1.3 价值函数和贝尔曼方程 / 192
11.1.4 策略迭代和值迭代 / 194
11.1.5 Q-Learning / 196
11.1.6 深度Q 网络 / 198
11.1.7 策略梯度 / 201
11.1.8 动作评价网络 / 202
11.2 应用场景：基于深度强化学习的推荐系统 / 203
11.3 本章小结 / 206
参考文献 / 206

第12 章
工程实践和线上优化 / 208
12.1 Seq2Seq 模型介绍 / 209
12.2 LSTM 优化分析 / 211
12.2.1 优化一：指数运算的近似展开 / 214
12.2.2 优化二：矩阵运算的执行速度优化 / 218
12.2.3 优化三：多线程并行处理 / 224
12.3 优化应用实例：RapidScorer 算法对GBDT 的加速 / 227
12.3.1 背景介绍 / 228
12.3.2 RapidScorer 数据结构设计 / 231
12.3.3 RapidScorer 矢量化 / 233
12.3.4 RapidScorer 实验结果 / 237
12.4 本章小结 / 238
参考文献 / 239

第13 章
深度学习的下一个浪潮 / 240
13.1 深度学习的探索方向展望 / 241
13.1.1 设计更好的生成模型 / 241
13.1.2 深度强化学习的发展 / 241
13.1.3 半监督学习与深度学习 / 242
13.1.4 深度学习自身的学习 / 242
13.1.5 迁移学习与深度学习的结合 / 242
13.1.6 用于推理的深度学习 / 243
13.1.7 深度学习工具的标准化 / 243
13.2 深度学习的应用场景展望 / 243
13.2.1 医疗健康领域 / 243
13.2.2 安全隐私领域 / 248
13.2.3 城市治理领域 / 249
13.2.4 艺术创作领域 / 250
13.2.5 金融保险领域 / 252
13.2.6 无人服务领域 / 254
13.3 本章小结 / 257
参考文献 / 258