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Python深度學習：基於TensorFlow

為了解決聊天機器人原理的問題，作者吳茂貴王冬李濤楊本法 這樣論述：

本書共22章，分為三個部分。部分（~5章）為Python及應用數學基礎部分，介紹Python和TensorFlow的基石Numpy，深度學習框架的鼻祖Theano，以及機器學習、深度學習算法應用數學基礎等內容。第二部分（第6~20章）為深度學習理論與應用部分，介紹機器學習的經典理論和演算法，深度學習理論及方法，TensorFlow基於CPU、GPU版本的安裝及使用、TensorFlow基礎、TensorFlow的一些新API，深度學習中神經網路方面的模型及TensorFlow實戰案例，TensorFlow的高級封裝，TensorFlow綜合實戰案例等內容。第三部分（第21~22章）為擴展部分，

介紹強化學習、生成式對抗網路等內容。 前言 第一部分　Python及應用數學基礎 第1章　NumPy常用操作 2 1.1　生成ndarray的幾種方式 3 1.2　存取元素 5 1.3　矩陣操作 6 1.4　資料合併與展平 7 1.5　通用函數 9 1.6　廣播機制 11 1.7　小結 12 第2章　Theano基礎 13 2.1　安裝 14 2.2　符號變數 15 2.3　符號計算圖模型 17 2.4　函數 18 2.5　條件與迴圈 21 2.6　共用變數 23 2.7　小結 24 第3章　線性代數 25 3.1　標量、向量、矩陣和張量 25 3.2　矩陣和向量運算 2

8 3.3　特殊矩陣與向量 29 3.4　線性相關性及向量空間 31 3.5　範數 32 3.6　特徵值分解 33 3.7　奇異值分解 34 3.8　跡運算 35 3.9　實例：用Python實現主成分分析 36 3.10　小結 39 第4章　概率與資訊理論 40 4.1　為何要學概率、資訊理論 40 4.2　樣本空間與變數 41 4.3　概率分佈 42 4.3.1　離散型變數 42 4.3.2　連續型變數 45 4.4　邊緣概率 47 4.5　條件概率 47 4.6　條件概率的鏈式法則 48 4.7　獨立性及條件獨立性 48 4.8　期望、方差及協方差 49 4.9　貝葉斯定理 52 4.1

0　資訊理論 53 4.11　小結 56 第5章　概率圖模型 57 5.1　為何要引入概率圖 57 5.2　使用圖描述模型結構 58 5.3　貝葉斯網路 59 5.3.1　隱瑪律可夫模型簡介 60 5.3.2　隱瑪律可夫模型三要素 60 5.3.3　隱瑪律可夫模型三個基本問題 61 5.3.4　隱瑪律可夫模型簡單實例 62 5.4　瑪律可夫網路 64 5.4.1　瑪律可夫場 64 5.4.2　條件場 65 5.4.3　實例：用Tensorflow實現條件場 66 5.5　小結 70 第二部分　深度學習理論與應用 第6章　機器學習基礎 72 6.1　監督學習 72 6.1.1　線性模型 73

6.1.2　SVM 77 6.1.3　貝葉斯分類器 79 6.1.4　集成學習 81 6.2　無監督學習 84 6.2.1　主成分分析 84 6.2.2　k-means聚類 84 6.3　梯度下降與優化 85 6.3.1　梯度下降簡介 86 6.3.2　梯度下降與資料集大小 87 6.3.3　傳統梯度優化的不足 89 6.3.4　動量演算法 90 6.3.5　自我調整演算法 92 6.3.6　有約束優化 95 6.4　前饋神經網路 96 6.4.1　神經元結構 97 6.4.2　感知機的局限 98 6.4.3　多層神經網路 99 6.4.4　實例：用TensorFlow實現XOR 101 6.

4.5　反向傳播演算法 103 6.5　實例：用Keras構建深度學習架構 109 6.6　小結 109 第7章　深度學習挑戰與策略 110 7.1　正則化 110 7.1.1　正則化參數 111 7.1.2　增加資料量 115 7.1.3　梯度裁剪 116 7.1.4　提前終止 116 7.1.5　共用參數 117 7.1.6　Dropout 117 7.2　預處理 119 7.2.1　初始化 120 7.2.2　歸一化 120 7.3　批量化 121 7.3.1　梯度下降法 121 7.3.2　批標準化 122 7.4　並行化 124 7.4.1　TensorFlow利用GPU加速 124

7.4.2　深度學習並行模式 125 7.5　選擇合適的啟動函數 127 7.6　選擇合適代價函數 128 7.7　選擇合適的優化演算法 129 7.8　小結 130 第8章　安裝TensorFlow 131 8.1　TensorFlow CPU版的安裝 131 8.2　TensorFlow GPU版的安裝 132 8.3　配置Jupyter Notebook 136 8.4　實例：CPU與GPU性能比較 137 8.5　實例：單GPU與多GPU性能比較 138 8.6　小結 140 第9章　TensorFlow基礎 141 9.1　TensorFlow系統架構 141 9.2　資料流程圖

143 9.3　TensorFlow基本概念 144 9.3.1　張量 144 9.3.2　運算元 145 9.3.3　計算圖 146 9.3.4　會話 146 9.3.5　常量 148 9.3.6　變數 149 9.3.7　預留位置 153 9.3.8　實例：比較constant、variable和placeholder 154 9.4　TensorFlow實現資料流程圖 156 9.5　視覺化資料流程圖 156 9.6　TensorFlow分散式 158 9.7　小結 160 第10章　TensorFlow影像處理 162 10.1　載入圖像 162 10.2　圖像格式 163 10.3　

把圖像轉換為TFRecord檔 164 10.4　讀取TFRecord文件 165 10.5　影像處理實例 166 10.6　全新的資料讀取方式—Dataset API 170 10.6.1　Dataset API 架構 170 10.6.2　構建Dataset 171 10.6.3　創建反覆運算器 174 10.6.4　從反覆運算器中獲取資料 174 10.6.5　讀入輸入資料 175 10.6.6　預處理數據 175 10.6.7　批次處理資料集元素 176 10.6.8　使用高級API 176 10.7　小結 177 第11章　TensorFlow神經元函數 178 11.1　啟動函數

178 11.1.1　sigmoid函數 179 11.1.2　tanh函數 179 11.1.3　relu函數 180 11.1.4　softplus函數 181 11.1.5　dropout函數 181 11.2　代價函數 181 11.2.1　sigmoid_cross_entropy_with_logits函數 182 11.2.2　softmax_cross_entropy_with_logits函數 183 11.2.3　sparse_softmax_cross_entropy_with_logits函數 184 11.2.4　weighted_cross_entropy_with

_logits函數 184 11.3　小結 185 第12章　TensorFlow自編碼器 186 12.1　自編碼簡介 186 12.2　降噪自編碼 188 12.3　實例：TensorFlow實現自編碼 188 12.4　實例：用自編碼預測信用卡欺詐 191 12.5　小結 197 第13章　TensorFlow實現Word2Vec 198 13.1　詞向量及其表達 198 13.2　Word2Vec原理 199 13.2.1　CBOW模型 200 13.2.2　Skim-gram模型 200 13.3　實例：TensorFlow實現Word2Vec 201 13.4　小結 206 第14

章　TensorFlow卷積神經網路 207 14.1　卷積神經網路簡介 207 14.2　卷積層 208 14.2.1　卷積核 209 14.2.2　步幅 211 14.2.3　填充 212 14.2.4　多通道上的卷積 213 14.2.5　啟動函數 214 14.2.6　卷積函數 215 14.3　池化層 216 14.4　歸一化層 217 14.5　TensorFlow實現簡單卷積神經網路 218 14.6　TensorFlow實現進階卷積神經網路 219 14.7　幾種經典卷積神經網路 223 14.8　小結 224 第15章　TensorFlow迴圈神經網路 226 15.1　迴圈

神經網路簡介 226 15.2　前向傳播與隨時間反向傳播 228 15.3　梯度消失或爆炸 231 15.4　LSTM演算法 232 15.5　RNN其他變種 235 15.6　RNN應用場景 236 15.7　實例：用LSTM實現分類 237 15.8　小結 241 第16章　TensorFlow高層封裝 242 16.1　TensorFlow高層封裝簡介 242 16.2　Estimator簡介 243 16.3　實例：使用Estimator預定義模型 245 16.4　實例：使用Estimator自訂模型 247 16.5　Keras簡介 252 16.6　實例：Keras實現序列式模型

253 16.7　TFLearn簡介 255 16.7.1　利用TFLearn解決線性回歸問題 256 16.7.2　利用TFLearn進行深度學習 256 16.8　小結 257 第17章　情感分析 258 17.1　深度學習與自然語言處理 258 17.2　詞向量簡介 259 17.3　迴圈神經網路 260 17.4　遷移學習簡介 261 17.5　實例：TensorFlow實現情感分析 262 17.5.1　導入數據 262 17.5.2　定義輔助函數 267 17.5.3　構建RNN模型 267 17.5.4　調優超參數 269 17.5.5　訓練模型 270 17.6　小結 272

第18章　利用TensorFlow預測乳腺癌 273 18.1　資料說明 273 18.2　數據預處理 274 18.3　探索資料 276 18.4　構建神經網路 279 18.5　訓練並評估模型 281 18.6　小結 283 第19章　聊天機器人 284 19.1　聊天機器人原理 284 19.2　帶注意力的框架 286 19.3　用TensorFlow實現聊天機器人 289 19.3.1　介面參數說明 290 19.3.2　訓練模型 293 19.4　小結 302 第20章　人臉識別 303 20.1　人臉識別簡介 303 20.2　項目概況 306 20.3　實施步驟 307 20.

3.1　數據準備 307 20.3.2　預處理數據 307 20.3.3　訓練模型 309 20.3.4　測試模型 313 20.4　小結 316 第三部分　擴展篇 第21章　強化學習基礎 318 21.1　強化學習簡介 318 21.2　強化學習常用演算法 320 21.2.1　Q-Learning演算法 320 21.2.2　Sarsa演算法 322 21.2.3　DQN演算法 322 21.3　小結 324 第22章　生成式對抗網路 325 22.1　GAN簡介 325 22.2　GAN的改進版本 327 22.3　小結 329

聊天機器人原理進入發燒排行的影片

運用LINE對話機器人敘事題項探究詩詞意境感知之研究

為了解決聊天機器人原理的問題，作者周佩儀 這樣論述：

十二年國教課綱「藝術涵養與美感素養」指出新學子需具備的素養，凸顯美感的重要性。人生來對美感有敏銳度各異，經後天教育啟蒙，美感體驗可於適當情境展現。美感素養具美感鑑賞、體會、詮釋等指標，素養為藝術生活化的深層涵養。美感需要題材展現，詩詞又為美的載體，閱讀時能引發情感共鳴而產生美感聯想。而感受詩詞意境的方式有無其他可能性？以對話式文字敘述結合詩詞圖像的「敘事題項」能如何引導探究詩詞意境，少有文獻提及，值得探究。本研究自選兩首唐詩、兩首宋詞，設計對話式問答「敘事題項」，將詩詞文字與詩詞圖像相互對照，探究詩詞文字、圖像與意境美感的關聯。研究工具「詩詞意象美：My Poetic Bot」整合系統介面，

運用科技工具提升人們對文學與美感的觸及。研究分為兩階段，第一階段測試平台穩定性與「使用滿意度」，從而優化程式碼與對話內容。第二階段分為「詩詞先備知識」與「詩詞意境美感」工作坊，透過問卷施測以了解文、理組受試者的美感感知差異，經操作詩詞作品選單後，美感問卷各面向皆有所提升，可了解本平台可作為美感感知觸及之學習工具。本研究創建了詩詞意境感知的探索工具，透過敘事題項引發好奇心，以對話引發與美感經驗與聯想，運用Google App Scripts (GAS)串聯雲端試算表，編輯並蒐集回饋，避開LINE權限限制，提供儲存與讀取的功能，平台也可作為使用者的學習歷程資料。未來研究可蒐集使用者回饋，以文字雲蒐

集關鍵字自動回應，修正題項難度使之擴展為大眾皆可用的美感學習工具。