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神經網絡算法與實現--基於Java語言

為了解決OCR 軟件的問題，作者（巴西）FABIO M.SOARESALAN M.F.SOUZA 這樣論述：

人工神經網絡是由眾多連接權值可調的神經元連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點，能夠完成模式識別、機器學習以及預測趨勢等任務。本書通過9章內容，並結合Java編程語言，由淺入深地介紹了神經網絡算法的應用。書中涉及神經網絡的構建、神經網絡的結構、神經網絡的學習、感知機、自組織映射等核心概念，並將天氣預測、疾病診斷、客戶特征聚類、模式識別、神經網絡優化與自適應等經典案例囊括其中。本書在附錄中詳細地指導讀者進行開發環境的配置，幫助讀者更加順利地進行程序開發。本書非常適合對神經網絡技術感興趣的開發人員和業余讀者閱讀，讀者無需具備Java編程知識，也無需提前了解神經網

絡的相關概念。本書將從零開始為讀者進行由淺入深地講解。Fábio M. Soares擁有帕拉聯邦大學（Universidade Federal do Pará，UFPA）的計算機應用專業碩士學位，目前是該所大學的在讀博士生。他從2004年開始就一直在設計神經網絡解決方案，在電信、化學過程建模等多個領域開發了神經網絡技術的應用，他的研究主題涉及數據驅動建模的監督學習。他也是一名個體經營者，為巴西北部的一些中小型公司提供IT基礎設施管理和數據庫管理等服務。在過去，他曾為大公司工作，如Albras（世界上zui重要的鋁冶煉廠之一）和Eletronorte（巴西的一個大型電源供應商）。他也有當講師的經

歷，曾在亞馬遜聯邦農業大學（Federal Rural University）和卡斯塔尼亞爾的一個學院授課，兩所學校都在帕拉州，所教的學科涉及編程和人工智能。他出版了許多作品，其中許多都有英文版，所有作品都是關於針對某些問題的人工智能技術。他在眾多權v會議上發表了一系列學術文章，如TMS（礦物金屬和材料學會）、輕金屬學會和智能數據工程、自動學習學會等學術會議。他還為Intech寫過兩章內容。Alan M.F. Souza是來自亞馬遜高級研究所（Instituto de Estudos Superiores da Amaznia，IESAM）的計算機工程師。他擁有軟件項目管理的研究生學位以及帕拉

聯邦大學（Universidade Federal do Pará，UFPA）的工業過程（計算機應用）碩士學位。自2009年以來，他一直從事神經網絡方面的工作，並從2006年開始與巴西的IT公司合作進行Java、PHP、SQL和其他編程語言的開發。他熱衷於編程和計算智能。目前，他是亞馬遜大學（Universidade da Amaz?nia，UNAMA）的教授和帕拉聯邦大學的在讀博士生。 第1章 初識神經網絡11.1探索神經網絡11.2為什麼要用人工神經網絡21.3神經網絡的構造31.3.1基礎元素——人工神經元31.3.2賦予神經元生命——激活函數41.3.3基礎值——權

值51.3.4重要參數——偏置51.3.5神經網絡組件——層51.4神經網絡結構61.4.1單層神經網絡71.4.2多層神經網絡71.4.3前饋神經網絡81.4.4反饋神經網絡81.5從無知到有識——學習過程81.6實踐神經網絡91.7小結15第2章 神經網絡是如何學習的162.1神經網絡的學習能力162.2學習范式172.2.1監督學習172.2.2無監督學習182.3系統結構——學習算法192.3.1學習的兩個階段——訓練和測試202.3.2細節——學習參數212.3.3誤差度量和代價函數222.4學習算法示例222.4.1感知機222.4.2Delta規則232.5神經網絡學習過程的編碼

232.5.1參數學習實現232.5.2學習過程242.5.3類定義262.6兩個實例332.6.1感知機（報警系統）342.6.2ADALINE（交通預測）372.7小結42第3章 運用感知機433.1學習感知機神經網絡433.1.1感知機的應用和局限性443.1.2線性分離443.1.3經典XOR（異或）例子453.2流行的多層感知機（MLP）473.2.1MLP屬性483.2.2MLP權值493.2.3遞歸MLP503.2.4MLP在OOP范式中的結構503.3有趣的MLP應用513.3.1使用MLP進行分類513.3.2用MLP進行回歸533.4MLP的學習過程543.4.1簡單但很強

大的學習算法——反向傳播553.4.2復雜而有效的學習算法——Levenberg–Marquardt573.5MLP實現583.5.1實戰反向傳播算法613.5.2探索代碼623.6Levenberg–Marquardt實現663.7實際應用——新生入學683.8小結71第4章 自組織映射724.1神經網絡無監督學習方式724.2無監督學習算法介紹734.3Kohonen自組織映射764.3.1一維SOM774.3.2二維SOM784.3.3逐步實現自組織映射網絡學習804.3.4如何使用SOM814.4Kohonen算法編程814.4.1探索Kohonen類844.4.2Kohonen實現（

動物聚類）864.5小結88第5章 天氣預測895.1針對預測問題的神經網絡895.2無數據，無神經網絡——選擇數據915.2.1了解問題——天氣變量925.2.2選擇輸入輸出變量925.2.3移除無關行為——數據過濾935.3調整數值——數據預處理945.4Java實現天氣預測965.4.1繪制圖表965.4.2處理數據文件975.4.3構建天氣預測神經網絡985.5神經網絡經驗設計1015.5.1選擇訓練和測試數據集1015.5.2設計實驗1025.5.3結果和模擬1035.6小結105第6章 疾病診斷分類1066.1什麼是分類問題，以及如何應用神經網絡1066.2激活函數的特殊類型——邏

輯回歸1076.2.1二分類VS多分類1096.2.2比較預期結果與產生結果——混淆矩陣1096.2.3分類衡量——靈敏度和特異性1106.3應用神經網絡進行分類1116.4神經網絡的疾病診斷1146.4.1使用神經網絡診斷乳腺癌1146.4.2應用神經網絡進行早期糖尿病診斷1186.5小結121第7章 客戶特征聚類1227.1聚類任務1237.1.1聚類分析1237.1.2聚類評估和驗證1247.1.3外部驗證1257.2應用無監督學習1257.2.1徑向基函數神經網絡1257.2.2Kohonen神經網絡1267.2.3數據類型1277.3客戶特征1287.4Java實現1297.5小結1

35第8章 模式識別（OCR案例）1368.1什麼是模式識別1368.1.1定義大量數據中的類別1378.1.2如果未定義的類沒有被定義怎麼辦1388.1.3外部驗證1388.2如何在模式識別中應用神經網絡算法1388.3OCR問題1408.3.1簡化任務——數字識別1408.3.2數字表示的方法1408.4開始編碼1418.4.1生成數據1418.4.2構建神經網絡1438.4.3測試和重新設計——試錯1448.4.4結果1458.5小結148第9章 神經網絡優化與自適應1499.1神經網絡實現中的常見問題1499.2輸入選擇1509.2.1數據相關性1509.2.2降維1519.2.3數據

過濾1529.3結構選擇1529.4在線再訓練1549.4.1隨機在線學習1559.4.2實現1569.4.3應用1579.5自適應神經網絡1599.5.1自適應共振理論1599.5.2實現1609.6小結162附錄A NetBeans環境搭建163附錄B Eclipse環境搭建175附錄C 參考文獻186

面向機器智能的TensorFlow實踐

為了解決OCR 軟件的問題，作者（美）山姆·亞伯拉罕 這樣論述：

本書第一部分將幫助讀者做好使用TensorFlow的准備。第1章為引言，對TensorFlow的歷史脈絡進行了簡要的梳理，並對TensorFlow的設計模式以及選擇TensorFlow作為深度學習庫的優勢和面臨的挑戰進行了討論。 譯者序前言第一部分　開啟TensorFlow之旅第1章　引言 1.1　無處不在的數據 1.2　深度學習 1.3　TensorFlow：一個現代的機器學習庫 1.4　TensorFlow：技術概要 1.5　何為TensorFlow 1.5.1　解讀來自官網的單句描述 1.5.2　單句描述未體現的內容 1.6　何時使用Tenso

rFlow 1.7　TensorFlow的優勢 1.8　使用TensorFlow所面臨的挑戰 1.9　高歌猛進第2章　安裝TensorFlow 2.1　選擇安裝環境 2.2　Jupyter Notebook與matplotlib 2.3　創建Virtualenv環境 2.4　TensorFlow的簡易安裝 2.5　源碼構建及安裝實例：在64位Ubuntu Linux上安裝GPU版TensorFlow 2.5.1　安裝依賴庫 2.5.2　安裝Bazel 2.5.3　安裝CUDA軟件（僅限NVIDIA GPU） 2.5.4　從源碼構建和安裝TensorFlo

w 2.6　安裝Jupyter Notebook 2.7　安裝matplotlib 2.8　測試TensorFlow、Jupyter Notebook及matplotlib 2.9　本章小結第二部分　TensorFlow與機器學習基礎第3章　TensorFlow基礎 3.1　數據流圖簡介 3.1.1　數據流圖基礎 3.1.2　節點的依賴關系 3.2　在TensorFlow中定義數據流圖 3.2.1　構建第一個TensorFlow數據流圖 3.2.2　張量思維 3.2.3　張量的形狀 3.2.4　TensorFlow的Operation 3.

2.5　TensorFlow的Graph對象 3.2.6　TensorFlow Session 3.2.7　利用占位節點添加輸入 3.2.8　Variable對象 3.3　通過名稱作用域組織數據流圖 3.4　練習：綜合運用各種組件 3.4.1　構建數據流圖 3.4.2　運行數據流圖 3.5　本章小結第4章　機器學習基礎 4.1　有監督學習簡介 4.2　保存訓練檢查點 4.3　線性回歸 4.4　對數幾率回歸 4.5　softmax分類 4.6　多層神經網絡 4.7　梯度下降法與誤差反向傳播算法第三部分　用TensorFlow實現更高級的深度模型第

5章　目標識別與分類 5.1　卷積神經網絡 5.2　卷積 5.2.1　輸入和卷積核 5.2.2　跨度 5.2.3　邊界填充 5.2.4　數據格式 5.2.5　深入探討卷積核 5.3　常見層 5.3.1　卷積層 5.3.2　激活函數 5.3.3　池化層 5.3.4　歸一化 5.3.5　高級層 5.4　圖像與TensorFlow 5.4.1　加載圖像 5.4.2　圖像格式 5.4.3　圖像操作 5.4.4　顏色 5.5　CNN的實現 5.5.1　Stanford Dogs數據集 5.5.2　將

圖像轉為TFRecord文件 5.5.3　加載圖像 5.5.4　模型 5.5.5　訓練 5.5.6　用TensorBoard調試濾波器 5.6　本章小結第6章　循環神經網絡與自然語言處理 6.1　循環神經網絡簡介 6.1.1　時序的世界 6.1.2　近似任意程序 6.1.3　隨時間反向傳播 6.1.4　序列的編碼和解碼 6.1.5　實現第一個循環神經網絡 6.1.6　梯度消失與梯度爆炸 6.1.7　長短時記憶網絡 6.1.8　RNN結構的變種 6.2　詞向量嵌入 6.2.1　准備維基百科語料庫 6.2.2

　模型結構 6.2.3　噪聲對比分類器 6.2.4　訓練模型 6.3　序列分類 6.3.1　Imdb影評數據集 6.3.2　使用詞向量嵌入 6.3.3　序列標注模型 6.3.4　來自最后相關活性值的softmax層 6.3.5　梯度裁剪 6.3.6　訓練模型 6.4　序列標注 6.4.1　OCR數據集 6.4.2　時間步之間共享的soft-max層 6.4.3　訓練模型 6.4.4　雙向RNN 6.5　預測編碼 6.5.1　字符級語言建模 6.5.2　ArXiv摘要API 6.5.3　數據預處理

6.5.4　預測編碼模型 6.5.5　訓練模型 6.5.6　生成相似序列 6.6　本章小結第四部分　其他提示、技術與特性第7章　產品環境中模型的部署 7.1　搭建TensorFlow服務開發環境 7.1.1　Docker鏡像 7.1.2　Bazel工作區 7.2　導出訓練好的模型 7.3　定義服務器接口 7.4　實現推斷服務器 7.5　客戶端應用 7.6　產品准備 7.7　本章小結第8章　輔助函數、代碼結構和類 8.1　確保目錄結構存在 8.2　下載函數 8.3　磁盤緩存修飾器 8.4　屬性字典 8.5　惰性屬性修飾器 8.6　覆蓋數據流

圖修飾器第9章　結語：其他資源

基於語料庫的譯者風格研究：以《傲慢與偏見》王科一和張思婷中譯本為例

為了解決OCR 軟件的問題，作者汪潔 這樣論述：

本文將借助一系列語料庫分析工具對《傲慢與偏見》的王科一、張思婷譯本進行實證研究，從詞彙和句法的角度比較兩者的翻譯風格，並加以質性的分析。使用的工具有：AntConc、CUC_Paraconc、Notepad++、LF Aligner、Sublime Text、 Stanford Word Segmentation、Stanford Log-linear Part-Of-Speech Tagger、Excel、Command Line Interface。在莫娜·貝克（Mona Baker）譯者風格研究的啟發下，筆者借助AntConc將兩譯本的前半部分分別與其自身及另一譯本的後半部分作比較，以

檢驗兩譯者風格的一致性。並在上述語料庫工具的幫助下具體比較了兩譯本的詞彙多樣性、可讀性和用字遣詞。此外，筆者還引入「詞性標記組合」之方法來研究比較兩譯本的句法特徵。由研究結果可知，兩譯本在用字遣詞上有自己獨特、一致的風格，相比之下，張譯本較口語、易讀，詞彙變化更為多樣。此外，就句法結構而言，兩譯本亦存在一些明顯差異。