谷歌JAX深度学习从零开始学

第1章 JAX从零开始 1

1.1 JAX来了 1

1.2 JAX的安装与使用（Windows版） 3

1.3 JAX实战——MNIST手写体的识别 12

1.4 本 章 小 结 16

第2章 一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器 17

2.1 多层感知机 17

2.2 实战——鸢尾花分类 23

2.3 自动微分器 38

2.4 本 章 小 结 41

第3章 深度学习的理论基础 42

3.1 BP神经网络简介 42

3.2 BP神经网络两个基础算法详解 46

3.3 反馈神经网络反向传播算法介绍 55

3.4 本 章 小 结 67

第4章 XLA与JAX一般特性 68

4.1 JAX与XLA 68

4.2 JAX一般特性 70

4.3 本 章 小 结 74

第5章 JAX的高级特性 75

5.1 JAX与NumPy 75

5.2 JAX程序的编写规范要求 81

5.3 本 章 小 结 93

第6章 JAX的一些细节 94

6.1 JAX中的数值计算 94

6.2 JAX中的性能提高 102

6.3 JAX中的函数自动打包器——vmap 106

6.4 JAX中的结构体保存方法Pytrees 110

6.5 本 章 小 结 122

第7章 JAX中的卷积 123

7.1 什么是卷积 124

7.2 JAX实战——基于VGG架构的 MNIST数据集分类 129

7.3 本 章 小 结 138

第8章 JAX与TensorFlow的比较与交互 139

8.1 基于TensorFlow的MNIST分类 139

8.2 TensorFlow与JAX的交互 142

8.3 本 章 小 结 150

第9章 遵循JAX函数基本规则下的自定义函数 151

9.1 JAX函数的基本规则 151

9.2 Jaxpr解释器的使用 158

9.3 JAX维度名称的使用 162

9.4 本 章 小 结 164

第10章 JAX中的高级包 165

10.1 JAX中的包 165

10.2 jax. experimental包和jax.example_libraries的使用 168

10.3 本 章 小 结 174

第11章 JAX实战——使用ResNet完成CIFAR100数据集分类 175

11.1 ResNet基础原理与程序设计基础 176

11.2 ResNet实战——CIFAR100数据集分类 182

11.3 本 章 小 结 190

第12章 JAX实战——有趣的词嵌入 191

12.1 文本数据处理 191

12.2 更多的词嵌入方法——FastText和预训练词向量 206

12.3 针对文本的卷积神经网络模型——字符卷积 211

12.4 针对文本的卷积神经网络模型——词卷积 221

12.5 使用卷积对文本分类的补充内容 224

12.6 本 章 小 结 228

第13章 JAX实战——生成对抗网络（GAN） 229

13.1 GAN的工作原理详解 229

13.2 GAN的数学原理详解 232

13.3 JAX实战——GAN网络 234

13.4 本 章 小 结 242

附录 Windows 11安装GPU版本的JAX 243