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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121287961

版次：1

商品编码：10428408754

bm008846

神经网络与深度学习+解析深度学习：语音识别实践 2本

9787121288692定价：59元 9787121287961定价：79元

解析深度学习：语音识别实践

• 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2016年6月1日)
• 其他: 336页
• ISBN: 9787121287961

  目录

  译者序 iv
  序 vii
  前言 ix
  术语缩写 xxii
  符号 xxvii
  第 1 章 简介 1
  1.1 自动语音识别：更好的沟通之桥 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
  1.1.1 人类之间的交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
  1.1.2 人机交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
  1.2 语音识别系统的基本结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
  1.3 全书结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.1 d一部分：传统声学模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.2 第二部分：深度神经网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.3 第三部分：语音识别中的 DNN-HMM 混合系统 . . . . . . . . . . 7
  1.3.4 第四部分：深度神经网络中的表征学习 . . . . . . . . . . . . . . 7
  1.3.5 第五部分：高级的深度模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
  d一部分 传统声学模型 9
  第 2 章 混合高斯模型 11
  2.1 随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
  2.2 高斯分布和混合高斯随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
  2.3 参数估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
  2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

• 。。。。。。。
  

  神经网络与深度学习

  
  

  9787121288692定价：59元第0章 写在前面：神经网络的历史 1

  第1章 神经网络是个什么东西 13
  1.1 买橙子和机器学习 13
  1.1.1 规则列表 14
  1.1.2 机器学习 15
  1.2 怎么定义神经网络 16
  1.3 先来看看大脑如何学习 16
  1.3.1 信息输入 17
  1.3.2 模式加工 17
  1.3.3 动作输出 18
  1.4 生物意义上的神经元 19
  1.4.1 神经元是如何工作的 19
  1.4.2 组成神经网络 22
  1.5 大脑如何解决现实生活中的分类问题 24
  第2章 构造神经网络 26
• 。。。。。。。

好的，这是根据您的要求撰写的图书简介，旨在介绍两本关于神经网络与深度学习及其在语音识别领域实践的书籍，但请注意，由于您提供的书名是“现货包邮神经网络与深度学习+解析深度学习：语音识别实践 2本”，这意味着您实际购买的是两本书，而我需要提供的是“不包含此书内容的图书简介”，并且要写得很详细，不能出现AI痕迹。 为了满足您的要求，我将为您撰写一本假设的、独立于您已有的两本书籍之外的，但同样涵盖神经网络、深度学习基础以及在自然语言处理（NLP）这一更广泛领域应用的图书简介。这样可以确保简介内容不与您已有的书籍重叠，同时又能提供有价值的参考信息，并达到字数要求。 --- 图书名称： 《神经网络与深度学习：赋能智能时代》 图书简介： 在这信息爆炸、数据洪流席卷而来的时代，智能的浪潮正以前所未有的速度重塑着我们的生活与工作方式。而在这股浪潮的背后，驱动着一切前行的强大引擎，便是神经网络与深度学习。本书《神经网络与深度学习：赋能智能时代》将带您踏上一段深入探索这革命性技术的旅程，揭示其核心原理，展现其无限潜力，并引领您掌握将其应用于解决现实世界复杂问题的关键技能。 本书并非仅仅是理论的堆砌，更是一次深刻的认知升级。我们坚信，理解是应用的前提，而实践是检验真理的唯一标准。因此，本书从最基础的概念出发，循序渐进地构建起读者对神经网络和深度学习的全面认知。您将了解到，人工神经网络是如何模仿人脑神经元的工作机制，如何通过层层传递和非线性转换来学习数据的复杂模式。本书将细致地剖析感知器、多层感知器（MLP）等经典模型，阐述前向传播与反向传播算法如何驱动模型的学习过程，以及梯度下降、优化器等关键概念在模型训练中的作用。 随着您对基础理解的深入，我们将目光转向更为强大和精妙的深度学习模型。卷积神经网络（CNN）——深度学习在图像识别和计算机视觉领域的璀璨明珠，我们将详细解析其核心组件，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何协同工作，有效地从原始图像数据中提取特征。本书将引导您理解感受野的概念，感受野如何在不同层次上捕捉图像的局部和全局信息，从而实现对复杂视觉模式的精准识别。 循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），则是处理序列数据的利器。在许多现实应用中，数据的顺序至关重要，例如语言、时间序列、音乐等。本书将深入探讨RNN如何通过循环连接来记忆和处理序列信息，并着重分析LSTM和GRU如何克服传统RNN在处理长序列时遇到的梯度消失/爆炸问题，从而实现更强大的序列建模能力。您将理解门控机制在信息流动控制中的关键作用，以及它们如何让模型“记住”重要的历史信息，“遗忘”无关的细节。 除了CNN和RNN，本书还将涉足Transformer模型，这一在自然语言处理（NLP）领域掀起革命性浪潮的模型。您将了解到自注意力机制（Self-Attention）如何让模型在处理序列时，不再受限于线性顺序，而是能够全局地捕捉输入序列中任意两个元素之间的关系。Transformer架构的Encoder-Decoder结构，以及其在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中的卓越表现，都将在本书中得到详尽的阐述。 当然，学习深度学习并非易事，模型的训练、调优、以及实际部署都充满了挑战。本书将提供实用的指导，帮助您克服这些难关。您将学习到如何选择合适的模型架构，如何进行数据预处理与增强，如何设置合理的损失函数和评估指标，以及如何进行超参数调优以提升模型性能。同时，本书还将探讨正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）、批量归一化（Batch Normalization）等，以帮助您构建更鲁棒、泛化能力更强的模型。 理论与实践的完美融合 《神经网络与深度学习：赋能智能时代》的另一大亮点在于其理论与实践的紧密结合。本书将穿插大量来自真实世界的应用案例，涵盖图像识别（如人脸识别、物体检测）、自然语言处理（如文本分类、情感分析、机器翻译）、推荐系统、时间序列预测等多个领域。每一个案例都将从问题分析、数据准备、模型选择、训练调优到结果解读，进行系统性的讲解，让您能够清晰地看到深度学习模型是如何被有效地应用于解决实际问题的。 本书鼓励读者动手实践，因此，我们会在理论讲解后，提供清晰的代码示例和指导，帮助您利用流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来实现书中介绍的模型和算法。这些代码示例将力求简洁、易懂，并附有详细的注释，确保即使是初学者也能轻松上手。您将有机会亲手搭建您的第一个神经网络，训练一个图像分类器，甚至尝试构建一个简单的文本生成模型。 面向读者 本书适合所有对人工智能、机器学习、神经网络和深度学习感兴趣的读者。无论您是计算机科学、数据科学、人工智能领域的学生，还是希望将智能技术融入到现有业务中的工程师、产品经理、研究人员，亦或是对未来科技充满好奇的探索者，本书都能为您提供坚实的基础和前沿的视野。 学生与初学者： 提供从零开始的学习路径，清晰易懂的概念解释，以及实践指导，帮助您快速入门深度学习。 开发者与工程师： 帮助您掌握构建和部署深度学习模型的关键技能，提升解决实际问题的能力。 研究人员： 提供对前沿模型和技术的深入解读，激发新的研究思路。 对AI感兴趣的公众： 帮助您理解智能技术背后的原理，更理性地看待人工智能的未来。 未来的展望 神经网络与深度学习的发展日新月异，本书不仅关注当前的主流技术，还将适时地展望未来的发展趋势，如迁移学习、强化学习、生成对抗网络（GANs）的最新进展，以及它们在更广泛领域内的应用潜力。我们希望通过本书，激发您对这个充满活力的领域的持续热情，并赋予您在未来的智能时代中，成为创新者和引领者的能力。 《神经网络与深度学习：赋能智能时代》不仅仅是一本书，它是一扇通往人工智能世界的大门，是您掌握未来关键技能的起点。现在，就让我们一起，踏上这段激动人心的智能探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

我必须强调，这本书在理论深度和工程实践之间的平衡把握得近乎完美。很多声称是“实战”的书籍，最终往往沦为各种API的调用手册，缺乏对底层原理的深入剖析，而这本书则不然。它不仅仅停留在“怎么做”的层面，更深入探讨了“为什么这样做效果更好”。例如，在讨论到优化器选择时，作者并没有简单地罗列SGD、Adam的优劣，而是花了大篇幅去解释动量（Momentum）是如何解决鞍点问题，以及自适应学习率背后的核心思想是如何迭代地修正梯度方差的。这种对“原理的尊重”使得读者在面对新的、未曾预见的模型结构时，能够基于已有的知识体系，进行合理的推理和创新。这种深度的挖掘，让这本书的生命力远超一般工具书，它培养的是一种“思考的能力”，而非仅仅是“操作的技能”，这对于任何想在AI领域深耕的人来说，是无价的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量实在令人惊喜。从拿到手的那一刻起，就能感受到出版社在细节上的用心。纸张的选择非常考究，既有足够的厚度保证阅读时的手感，又不会因为过分光滑而产生恼人的反光，长时间阅读下来眼睛的疲劳感也明显减轻了。更值得称赞的是字体和图表的清晰度，即便是涉及到复杂的数学公式和神经网络结构图，也能呈现出锐利的边缘和恰到好处的字号，让人在学习晦涩的理论时，不至于因为看不清细节而感到额外的挫败。特别是对于那些需要对照图示理解数据流向的章节，这种高质量的印刷简直是福音。封面设计也很有品味，既体现了技术主题的专业性，又保持了一种现代感和艺术性，放在书架上绝对是一道亮丽的风景线，让人每次想拿起它学习时都充满愉悦感。这种对物理载体的重视，在当前电子书盛行的时代，更显得难能可贵，它提供了一种沉浸式的、更利于深度思考的阅读体验，是任何屏幕都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例和示例代码部分，展现出极高的实用价值和前瞻性。它们并非简单的、孤立的小实验，而是紧密围绕着现代深度学习框架的最新发展趋势来设计的。在介绍完理论概念之后，紧随其后的代码块总是能立刻将抽象的数学语言翻译成可执行的指令，而且代码的组织结构非常清晰、模块化程度高，注释详尽且精准，使得即便是对特定框架不甚熟悉的读者，也能快速地理解代码意图。更让我满意的是，作者似乎预料到了读者在复现过程中可能遇到的环境配置和依赖问题，在附带的资源中提供了非常详尽的指南，有效避免了大量调试“环境”而非“模型”的时间浪费。这些实践环节的设计，不是敷衍了事地贴上代码，而是精心构建的教学场景，真正起到了“学以致用”的桥梁作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的典范，它成功地将一个极其复杂、跨越多个学科领域的主题，分解成了循序渐进、易于消化的知识块。作者的行文风格非常擅长于“搭桥”，总能在看似不相关的概念之间搭建起清晰的桥梁，使得读者能够顺畅地从基础的线性代数或概率论概念，过渡到高深的激活函数和反向传播机制。我特别欣赏作者在引入新概念时所采用的“先宏观后微观”的策略，首先勾勒出整个系统的运作框架，让学习者对目标有一个大致的认知，然后再深入到每一个参数、每一个矩阵运算的细节中去抠。这种结构上的严谨性，极大地降低了初学者的学习曲线，避免了“一上来就被数学公式淹没”的恐惧感。对于我这种需要将理论知识应用于实际项目的人来说，这种结构化的知识体系，是快速建立起扎实理论基础的关键所在，远比那些堆砌公式和代码片段的书籍来得有效得多。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书对我的影响，那就是“启发性”。它不仅仅是一本学习资料，更像是一位耐心的、知识渊博的导师在耳边细细讲解。在阅读过程中，我发现自己开始以前所未有的角度去审视那些过去被我视为“黑箱”的技术细节。尤其是某些关于模型泛化能力和正则化方法的探讨，作者的措辞和举例方式，成功地激发了我对于模型鲁棒性与可解释性之间复杂关系的兴趣。这本书的伟大之处在于，它没有给我提供所有问题的标准答案，反而是提出了一系列高质量的问题，引导我去思考当前技术边界之外的可能性。这种潜移默化的学术引导，是我在许多其他技术书籍中很少能体会到的，它让学习过程从被动接受知识，转变成了一种主动探索真理的智力冒险，极大地拓宽了我对人工智能未来走向的想象空间。

评分☆☆☆☆☆

书很好，包装也很好，还用了一层软包装膜。

评分☆☆☆☆☆

相当不错

评分☆☆☆☆☆

相当不错

评分☆☆☆☆☆

相当不错

评分☆☆☆☆☆

书很好，包装也很好，还用了一层软包装膜。

评分☆☆☆☆☆

还可以的！

评分☆☆☆☆☆

书很好，包装也很好，还用了一层软包装膜。

评分☆☆☆☆☆

正版，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

一般般