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深度卷積網絡：原理與實踐

為了解決動漫頭像的問題，作者彭博 這樣論述：

本書正文內容可分3部分，共9章：綜述篇（第1，6，9章）。這三章不需要編程和數學基礎，如果讀者尚不熟悉技術，推薦優先閱讀，尤其是第1和第9章。它們分別介紹：深度學習的基本概念，AlphaGo的架構綜述，深度學習的問題和未來展望。深度卷積網絡篇（第2，3，4，5章）。這四章結合理論與實際代碼，由淺入深，從神經網絡，到卷積網絡，到深度卷積網絡，讓讀者掌握深度卷積網絡的基礎知識、實踐技巧和新發展，是本書的關鍵所在，值得仔細閱讀。實戰篇（第7，8章）。這兩章分別講述AlphaGo和GAN的訓練和應用細節，包括詳細的代碼分析。 彭博，人工智能、量化交易、區塊鏈領域的技術專家，有2

0年以上的研發經驗。在人工智能與信息科技方面，對深度學習、機器學習、 計算機圖形學、智能硬件等有較為深入的研究；在量化交易方面，曾在全球大的外匯對沖基金負責程序化交易，對市場的微觀和宏觀行為有較為深入的理解；在區塊 鏈方面，對智能合約、DApp開發和自動交易有較為深入的實踐。 前言 引子·神之一手1 第1章 走進深度學習的世界5 1.1 從人工智慧到深度學習5 1.2 深度神經網路的威力：以AlphaGo為例8 1.2.1 策略網路簡述9 1.2.2 泛化：看棋譜就能學會下圍棋11 1.2.3 擬合與過擬合11 1.2.4 深度神經網路的速度優勢12 1.3 深度神經網路

的應用大觀13 1.3.1 圖像分類問題的難度所在13 1.3.2 用深度神經網路理解圖像15 1.3.3 AlphaGo中的深度神經網路17 1.3.4 自動發現規律：從資料A到答案B17 1.3.5 深度神經網路的更多應用18 1.3.6 從分而治之，到端對端學習24 1.4 親自體驗深度神經網路25 1.4.1 TensorFlow遊樂場25 1.4.2 MNIST數位識別實例：LeNet-527 1.4.3 策略網路實例28 1.4.4 簡筆劃：Sketch-RNN29 1.4.5 用GAN生成動漫頭像30 1.5 深度神經網路的基本特點31 1.5.1 兩大助力：算力、數據31 1.

5.2 從特徵工程，到逐層抽象32 1.5.3 深度神經網路學會的是什麼35 1.6 人工智慧與神經網路的歷史36 1.6.1 人工智慧的兩大學派：邏輯與統計37 1.6.2 人工智慧與神經網路的現代編年史37 第2章 深度卷積網路：第一課42 2.1 神經元：運作和訓練43 2.1.1 運作：從實例說明43 2.1.2 訓練：梯度下降的思想44 2.1.3 訓練：梯度下降的公式46 2.1.4 訓練：找大小問題的初次嘗試48 2.1.5 訓練：Excel的實現 50 2.1.6 重要知識：批大小、mini-batch、epoch51 2.2 深度學習框架MXNet：安裝和使用51 2.2.

1 計算圖：動態與靜態52 2.2.2 安裝MXNet：準備工作53 2.2.3 在Windows下安裝MXNet54 2.2.4 在macOS下安裝MXNet：CPU版57 2.2.5 在macOS下安裝MXNet：GPU版58 2.2.6 在Linux下安裝MXNet59 2.2.7 安裝Jupyter演算本59 2.2.8 實例：在MXNet訓練神經元並體驗調參60 2.3 神經網路：運作和訓練63 2.3.1 運作：前向傳播，與非線性啟動的必要性63 2.3.2 運作：非線性啟動64 2.3.3 訓練：梯度的計算公式66 2.3.4 訓練：實例69 2.3.5 訓練：Excel的實現7

0 2.3.6 訓練：反向傳播71 2.3.7 重要知識：梯度消失，梯度爆炸72 2.3.8 從幾何觀點理解神經網路72 2.3.9 訓練：MXNet的實現73 第3章 深度卷積網路：第二課 77 3.1 重要理論知識77 3.1.1 數據：訓練集、驗證集、測試集77 3.1.2 訓練：典型過程79 3.1.3 有監督學習：回歸、分類、標籤、排序、Seq2Seq79 3.1.4 無監督學習：聚類、降維、自編碼、生成模型、推薦81 3.1.5 訓練的障礙：欠擬合、過擬合82 3.1.6 訓練的細節：局部極值點、鞍點、梯度下降演算法83 3.2 神經網路的正則化85 3.2.1 修改損失函數：L

2和L1正則化85 3.2.2 修改網路架構：Dropout正則化86 3.2.3 更多技巧：集合、多工學習、參數共用等86 3.2.4 資料增強與預處理88 3.3 神經網路的調參89 3.3.1 學習速率89 3.3.2 批大小90 3.3.3 初始化方法92 3.3.4 調參實戰：重返TensorFlow遊樂場93 3.4 實例：MNIST問題95 3.4.1 重要知識：SoftMax層、交叉熵損失96 3.4.2 訓練代碼與網路架構98 3.4.3 超越MNIST：最新的Fashion-MNIST資料集101 3.5 網路訓練的常見bug和檢查方法103 3.6 網路訓練性能的提高10

4 第4章 深度卷積網路：第三課106 4.1 卷積網路：從實例說明106 4.1.1 實例：找橘貓，最原始的方法107 4.1.2 實例：找橘貓，更好的方法108 4.1.3 實例：卷積和池化108 4.1.4 卷積網路的運作111 4.2 運作：AlphaGo眼中的棋盤112 4.2.1 棋盤的編碼113 4.2.2 最簡化的策略網路115 4.2.3 最簡化的策略網路：特徵層和卷積後的結果116 4.3 卷積神經網路：進一步瞭解122 4.3.1 卷積核、濾波器與參數量的計算122 4.3.2 運作和訓練的計算123 4.3.3 外襯與步長124 4.3.4 縮小圖像：池化與全域池化1

26 4.3.5 放大圖像：轉置卷積127 4.4 實例：用卷積網路解決MNIST問題128 4.4.1 網路架構的定義與參數量的計算129 4.4.2 訓練MNIST網路130 4.4.3 在MXNet運行訓練後的網路131 4.4.4 調參實例133 4.4.5 在Fashion-MNIST資料集的結果133 4.5 MXNet的使用技巧134 4.5.1 快速定義多個層134 4.5.2 網路的保存與讀取135 4.5.3 圖像資料的打包和載入135 4.5.4 深入MXNet訓練細節136 4.5.5 在流覽器和移動設備運行神經網路139 第5章 深度卷積網路：第四課141 5.1

經典的深度卷積網路架構142 5.1.1 深度學習革命的揭幕者：AlexNet142 5.1.2 常用架構：VGG系列145 5.1.3 去掉全連接層：DarkNet系列147 5.2 網路的視覺化：以AlexNet為例150 5.3 遷移學習：精調、預訓練等155 5.4 架構技巧：基本技巧157 5.4.1 感受野與縮小卷積核157 5.4.2 使用1×1卷積核158 5.4.3 批規範化160 5.4.4 實例：回顧Fashion-MNIST問題161 5.4.5 實例：訓練CIFAR-10模型164 5.5 架構技巧：殘差網路與通道組合169 5.5.1 殘差網路：ResNet的思想1

69 5.5.2 殘差網路：架構細節171 5.5.3 殘差網路：來自于集合的理解與隨機深度172 5.5.4 殘差網路：MXNet實現，以策略網路為例173 5.5.5 通道組合：Inception模組174 5.5.6 通道組合：XCeption架構，深度可分卷積177 5.5.7 實例：再次訓練CIFAR-10模型178 5.6 架構技巧：更多進展181 5.6.1 殘差網路進展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181 5.6.2 壓縮網路：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183 5.6.3 卷積核的變形188 5.7 物體檢測與圖像

分割189 5.7.1 YOLO v1：即時的物體檢測網路190 5.7.2 YOLO v2：更快、更強192 5.7.3 Faster R-CNN：準確的物體檢測網路194 5.7.4 Mask-RCNN：準確的圖像分割網路195 5.8 風格轉移197 第6章 AlphaGo架構綜述200 6.1 從AlphaGo到AlphaZero201 6.1.1 AlphaGo v13與AlphaGo v18201 6.1.2 AlphaGo Master與AlphaGoZero202 6.1.3 解決一切棋類：AlphaZero204 6.2 AlphaGo的對弈過程205 6.2.1 策略網路

205 6.2.2 來自人類的思路208 6.2.3 蒙特卡洛樹搜索與估值問題209 6.2.4 從快速走子估值到價值網路211 6.2.5 從搜尋樹看策略與價值網路的作用213 6.2.6 策略與價值網路的運作實例215 6.3 AlphaGo中的深度卷積網路架構217 6.4 AlphaGo的訓練過程219 6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方法219 6.4.2 新版AlphaGo：從蒙特卡洛樹搜索學習220 6.5 AlphaGo方法的推廣221 第7章 訓練策略網路與實戰224 7.1 訓練前的準備工作224 7.1.1 棋譜數據225 7.1.2 落子模擬226 7.1.3

終局判斷226 7.2 訓練代碼227 7.2.1 主程序：train.py227 7.2.2 訓練參數：config.py233 7.2.3 輔助函數：util.py234 7.2.4 棋盤隨機變換：symmetry.py235 7.2.5 訓練實例236 7.3 對弈實戰237 第8章 生成式對抗網路：GAN240 8.1 GAN的起源故事240 8.2 GAN的基本原理242 8.2.1 生成模型：從圖像到編碼，從編碼到圖像242 8.2.2 GAN的基本效果243 8.2.3 GAN的訓練方法246 8.3 實例：DCGAN及訓練過程248 8.3.1 網路架構248 8.3.2

訓練代碼249 8.4 GAN的更多架構和應用255 8.4.1 圖像轉移：CycleGAN系列255 8.4.2 生成高解析度圖像：nVidia的改進260 8.4.3 自動提取資訊：InfoGAN261 8.4.4 更多應用264 8.5 更多的生成模型方法266 8.5.1 自編碼器：從AE到VAE266 8.5.2 逐點生成：PixelRNN和PixelCNN系列267 8.5.3 將VAE和GAN結合：CVAE-GAN268 第9章 通向智能之秘272 9.1 電腦視覺的難度272 9.2 對抗樣本，與深度網路的特點276 9.3 人工智慧的挑戰與機遇278 9.3.1 棋類遊戲中

的電腦陷阱278 9.3.2 偏見、過濾氣泡與道德困境280 9.3.3 語言的迷局283 9.3.4 強化學習、機器人與目標函數286 9.3.5 創造力、審美與意識之謎290 9.3.6 預測學習：機器學習的前沿293 9.4 深度學習的理論發展295 9.4.1 超越反向傳播：預測梯度與生物模型295 9.4.2 超越神經網路：Capsule與gcForest297 9.4.3 泛化問題300 9.5 深度學習與人工智慧的展望304 9.5.1 工程層面304 9.5.2 理論層面304 9.5.3 應用層面305 跋 人工智慧與我們的未來306 附錄 深度學習與AI的網路資源310

動漫頭像進入發燒排行的影片

日式動漫風格應用於台灣女性向手遊市場男性角色設計之創作研究

為了解決動漫頭像的問題，作者顏至翎 這樣論述：

2015年台灣躍升Google Play世界前五大市場，近72%的台灣玩家中、女性更佔多數，本研究目的為探討日系風格女性向手遊作品男性角色特質設計要素、並整合為系統作為本研究創作依據。本研究藉由文獻分析法了解台灣手遊在2010後高速發展演變、台灣動漫歷史在70~90年間由於政策和大量引進日漫、致台灣市場大量充斥並深受影響，2000年後藉政府補助與推廣使漫畫新秀得以走進國際；以案例分析法分析2000~2019年間《寶島少年》與《夢夢》漫畫連載作品、整理近年影響台灣的日式動漫的繪畫風格特色，並與台灣自產女性向手遊作畫風格探討；以卡片分類法對2010~2019年TAP TAP中女性向遊戲篩選11件

作品分層抽選出3部作品、57名角色輔41個不同服裝為分類樣本，由12位3年以上遊戲經驗玩家依「性格」、「特質」行兩次分類，以分類結果對女性向男性角色性格與特質系統建構，後以問卷調查方式與卡片分類、創作成品交互應證與修正。最後歸納日式動漫風格具有「明暗階層簡化（平面化）、誇張的唯美比例、尖下巴、誇張的眼部比例和強調眼部非現實的作畫方式（水汪汪大眼）、更強調簡潔唯美」的表現技法特徵。透過卡片分類結果整理女性向男性角色7種基本特質類型：A.開朗活潑、B.文靜安靜、C.聰明、D.柔弱可愛、E.冷酷、F.笑裡藏刀或平易近人、G.難以相處或口是心非，以問卷調查對研究創作之角色對特質共感進行調查，發現部分特

徵具互斥性和關鍵特質（僅一特徵具備、便產生該性格感受）。將以上歸納之表現技法與性格特質為原則、以「八家將」為主題行男角設計創作。本研究透過玩家卡片分類玩家對角色外觀想法聚攏，整理7種特質運用在實際角色創作上發現人們對於日式動漫角色、如語言學「波巴奇奇效應」可產生共感，並能藉此整合出男角基礎性格模塊。

深度學習框架PyTorch：入門與實踐

為了解決動漫頭像的問題，作者陳雲 這樣論述：

書從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者了解PyTorch各方面的基礎知識，並結合基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經典有趣的深度學習小目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。本書沒有簡單機械地介紹各個函數接口的使用，而是嘗試分門別類、循序漸進地向讀者介紹PyTorch的知識，希望讀者對PyTorch有一個完整的認識。本書內容由淺入深，無論是深度學習的初學者，還是第一次接觸PyTorch的研究人員，都能在學習本書的過程中快速掌握PyTorch。即使是有一定PyTorch使用經驗的用戶，也能夠從本書中獲得對PyTorch 不一樣的理解。 陳雲，Python程序員

、Linux愛好者和PyTorch源碼貢獻者。主要研究方向包括計算機視覺和機器學習。「2017知乎看山杯機器學習挑戰賽」一等獎，「2017天池醫療AI大賽」第八名。熱衷於推廣PyTorch，並有豐富的使用經驗，活躍於PyTorch論壇和知乎相關板塊。

二次元中的裡世界：「語C」創作研究和計畫

為了解決動漫頭像的問題，作者楊舒涵 這樣論述：

「語C」，是「語言Cosplay」的簡稱，也就是「語言角色扮演」或「網路文字角色扮演」，意即「在網路上使用文字去扮演一個角色，演譯出該角色的語氣、性格和習慣等」。相信未曾涉足過「語C」圈的讀者，都會對「語C」這個誕生不過十三年，並只流傳在中國大陸「語C」圈內的名詞感到陌生和新穎。在本研究前，國內學術圈對「語C」的探討，筆者僅能透過組合不同關鍵字，在「臺灣碩博士論文知識加值系統」中找到三份相關研究與創作計畫，其中民族誌書寫之理論型論文一份，創作型論文兩份。兩份創作型論文以噗浪作為扮演平台，訂製原創世界觀的創作計畫，並在網路上徵集志願者創造自己的角色參與對戲，它們確實都是相當優秀的群眾角色扮演計

畫，卻忽略了「語C」圈中除了「原創」世界觀與角色，還有另一半屬於「同人」世界觀與角色，而這個缺失的部分也尚未被人窺探與研究。並且，三位前輩僅以「網路」、「角色扮演」等名詞組合來形容「網路文字角色扮演」這個行為，卻無一個特定名詞闡述這個行為。筆者身為一名從2008年接觸「語C」至今、圈齡長達十一年的局內人，恰好也更擅長「語C」圈中的「同人」角色扮演，亦發現中國大陸網路上逐漸頻繁被使用、開始有中國網路百科嘗試解釋的「語C」此一新生名詞，非常適合做為本行為的專有名詞。因此，筆者決定將以一名「語Cer」的身份去爬梳「語C」可能的起源、定義它，展示各形各色的圈內創作成果，並擬定全新的「語C」創作計畫與策

展行動，引領讀者們窺探「語C」這個仍未被大眾所熟悉的「二次元」秘境一隅；同時，筆者亦企圖將「語C」一詞引入國內學術圈中使用，方便未來更多的研究者參與這個尚有許多研究空間待人開發的課題。