深度学习 原理与应用实践 人工神经网络，卷积神经网络 张重生 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121304132

商品编码：11151538951

出版时间：2016-12-01

基本信息

书名：桃源秀色(漫步北京植物园)(精)

：188.00元

作者：赵世伟

出版社：中国林业出版社

出版日期：2016-10-01

ISBN：9787503887345

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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赵世伟、齐志坚主编的《桃源秀色(漫步北京植 物园)(精)》以精美的图片为主，按一年四季的顺序 ，从春天到冬天，排列了北京植物园的200多幅美丽 景色的照片。这些图片包含了北京植物园内大部分景 点以及景点的四季景观，为广大读者展现了北京植物 园一年四季的美丽景色。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智慧的基石：深度学习的奥秘与前沿探索 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度增长，蕴含其中的价值亟待挖掘。而深度学习，作为人工智能领域一颗冉冉升起的新星，正以前所未有的力量，重塑着我们认知世界、改造世界的方式。本书旨在深入浅出地剖析深度学习的核心原理，并结合丰富的实际应用场景，为读者构建一个全面而深刻的理解框架。我们不仅关注理论的严谨性，更强调实践的可行性，希望借此引领读者步入这个充满无限可能的智慧领域。 第一篇：神经网络的启蒙——构建智能的基石 本篇将从最基础的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）入手，揭示其模仿生物神经元结构与工作机制的精妙之处。我们将详细讲解神经网络的基本单元——神经元（Neuron）的数学模型，包括输入、权重、偏置（Bias）以及激活函数（Activation Function）的作用。理解激活函数，例如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等，对于赋予神经网络非线性表达能力至关重要，我们将分析不同激活函数的特性及其在网络中的应用。 随后，我们将聚焦于神经网络的“学习”过程。反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是训练神经网络的核心，我们将对其数学推导过程进行细致的解析，阐述误差如何通过网络逐层传递并用于更新权重和偏置。在此基础上，我们将介绍各种优化器（Optimizer），如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam等，讨论它们在加速训练、提高模型泛化能力方面的作用。 为了让读者对网络结构有更直观的认识，我们将介绍一些基础的神经网络架构，例如多层感知机（Multi-layer Perceptron, MLP）。MLP是构建更复杂神经网络的基础，理解其层级结构、信息流动方式，将为后续学习更高级的网络打下坚实基础。此外，我们还将探讨过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）等常见问题，以及正则化（Regularization）技术（如L1/L2正则化、Dropout）和早停法（Early Stopping）等防止模型过拟合的策略。 第二篇：视觉的革命——卷积神经网络的深度解析 进入第二篇，我们将把目光聚焦于深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展的关键——卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNNs的设计灵感来源于生物的视觉皮层，其在处理图像等具有网格结构的数据时表现出卓越的性能。 我们将详细讲解CNNs的核心组成部分：卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。在卷积层，我们将深入剖析卷积核（Kernel/Filter）的作用，理解其如何通过滑动窗口提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。我们将介绍不同尺寸、步长（Stride）和填充（Padding）的卷积操作，以及它们对特征提取的影响。 池化层，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），将通过降低特征图的空间维度，减少参数数量，并增强模型的鲁棒性，实现特征的下采样。我们将分析池化操作如何有效地保留重要的特征信息，同时减少计算量。 全连接层在CNNs中通常位于网络的末端，负责将前面层提取的特征进行整合，并进行最终的分类或回归任务。我们将解释全连接层的工作原理，以及其在特征空间中进行决策的作用。 为了更好地理解CNNs的实际应用，我们将介绍一些经典的CNN架构，例如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）以及ResNet（Residual Network）。我们将逐一分析这些架构的设计理念、关键创新点，以及它们如何逐步推动了计算机视觉领域的性能飞跃。例如，ResNet通过引入残差连接，有效解决了深层神经网络的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能。 本篇还将涵盖CNNs在图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等具体应用场景中的实践。我们将讨论如何构建、训练和评估CNN模型，并介绍一些常用的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）在CNNs实现中的具体用法。 第三篇：实践的出路——深度学习的应用前沿与未来展望 在掌握了深度学习的核心原理和CNNs的精妙之处后，第三篇将带领读者走向更广阔的应用天地，并展望深度学习的未来发展趋势。 我们将深入探讨深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的应用。虽然CNNs在视觉领域取得了巨大成功，但对于序列化的文本数据，循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变种（如LSTM、GRU）展现了强大的处理能力。我们将解释RNNs如何通过内部的循环结构处理序列信息，并讨论LSTM和GRU在解决长期依赖问题上的优势。 基于RNNs和CNNs的结合，以及Transformer模型的横空出世，NLP领域迎来了巨大的变革。我们将介绍Transformer模型的核心机制，如自注意力机制（Self-Attention Mechanism），理解它如何并行处理序列信息，并成为当前NLP领域的主流架构。诸如BERT、GPT系列等预训练语言模型，及其在文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析等任务中的应用，都将是本篇的重点内容。 除了计算机视觉和自然语言处理，深度学习还在其他众多领域展现出强大的潜力。我们将介绍深度学习在语音识别、推荐系统、医疗诊断、自动驾驶、金融风控、科学研究（如药物发现、材料科学）等方面的最新进展和应用案例。每一个案例都将力求详尽，阐述深度学习模型如何解决实际问题，带来怎样的创新与价值。 最后，我们将对深度学习的未来进行展望。我们将探讨当前研究的热点方向，例如： 可解释性AI（Explainable AI, XAI）：如何理解和信任深度学习模型的决策过程，是实现AI落地和广泛应用的关键。 联邦学习（Federated Learning）：在保护数据隐私的前提下，实现分布式模型的训练，有望解决数据孤岛问题。 小样本学习（Few-Shot Learning）/零样本学习（Zero-Shot Learning）：如何让模型在少量甚至没有标注数据的情况下也能进行学习和泛化。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）：处理非结构化图数据，在社交网络分析、分子结构预测等领域潜力巨大。 生成式AI（Generative AI）：如GANs（Generative Adversarial Networks）和Diffusion Models，在图像、文本、音频生成等方面的突破。 我们将鼓励读者在掌握了基础知识后，积极参与到深度学习的研究与实践中，不断探索其未知领域，为构建更智能、更美好的未来贡献力量。 本书力求语言通俗易懂，同时又不失理论的严谨性。通过图文并茂的方式，配合代码示例，我们希望让读者在学习过程中既能理解“是什么”，也能明白“为什么”，更重要的是能够掌握“怎么做”。无论您是初学者，还是有一定基础的开发者、研究者，亦或是对人工智能充满好奇的爱好者，本书都将是您深入理解深度学习、把握技术前沿的理想选择。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有几年深度学习开发经验的工程师，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解模型背后原理的书籍，而不是仅仅停留在调包侠的层面。市面上充斥着大量介绍如何使用TensorFlow或PyTorch构建模型的教程，但很少有书籍能够清晰地剖析神经网络的“黑箱”是如何运作的。特别是对于卷积神经网络，虽然我能熟练地搭建和训练各种CNN模型，但对于其权重如何学习、特征图的生成过程、以及各种优化技巧背后的数学原理，我总觉得隔靴搔痒。这本书的名字“深度学习原理与应用实践 人工神经网络，卷积神经网络”以及作者“张重生”的署名，引起了我的关注。我希望这本书能够提供更深层次的理论解释，例如反向传播算法的细节、梯度下降的各种变种（SGD, Adam, RMSprop等）的原理和优缺点，以及激活函数、正则化技术等在理论层面上的考量。如果书中还能结合一些经典的CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等）的演进过程，并深入剖析其设计思想，那就更好了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满热情的业余爱好者，平时工作之余会关注一些科技新闻和科普文章，对深度学习和神经网络的概念有所耳闻，但一直没有机会系统学习。我平时喜欢动手实践，也尝试过一些简单的编程项目，因此我非常看重书籍的“应用实践”部分。这本书的标题就直接点明了这一点，让我觉得它非常适合我这样渴望将理论知识转化为实际能力的读者。我希望这本书能够以通俗易懂的方式解释人工智能的核心概念，并循序渐进地引导读者了解人工神经网络的工作原理。更重要的是，我期待书中能够提供一些实际的案例，例如如何利用神经网络来识别手写数字，或者进行简单的图像分类。我希望书中的代码示例能够清晰明了，并且最好能够提供相关的数据集和运行环境的说明，这样我就可以跟着书中的步骤一步步地去实现，从而获得成就感，也能加深对理论知识的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科技发展趋势保持高度关注的普通职场人士，我经常在各种场合听到“人工智能”、“深度学习”等词汇，对这些技术能为我们的生活和工作带来的改变充满好奇。然而，我并非技术背景出身，对复杂的数学和编程知识感到些许畏惧。这本书的标题“深度学习原理与应用实践 人工神经网络，卷积神经网络”虽然听起来有些专业，但“应用实践”这个词让我看到了希望。我期待这本书能够以一种更加贴近生活、更加通俗易懂的方式来介绍深度学习。例如，书中能否通过一些生动的比喻或者实际的例子，来解释神经网络是如何“学习”的，以及卷积神经网络是如何“看懂”图像的？我希望这本书能够帮助我理解深度学习在自动驾驶、智能推荐、人脸识别等领域的具体应用，让我能够更好地理解科技新闻，甚至为自己的工作带来一些启发。如果书中还能提供一些轻松有趣的小练习，让我能在理解原理的同时，也能初步体验到技术带来的乐趣，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读计算机科学博士研究生的学生，我的研究方向与深度学习密切相关，特别是图像识别和自然语言处理。在我之前的研究生涯中，我阅读了大量的深度学习相关论文，但很多时候，为了节省时间，我不得不暂时搁置对某些底层原理的深入探究，转而关注模型的设计和实验结果。然而，随着研究的深入，我越来越意识到，对原理的深刻理解是突破现有瓶颈、提出创新性解决方案的关键。这本书的书名“深度学习原理与应用实践”以及包含“人工神经网络，卷积神经网络”的内容，让我看到了一个潜在的解决思路。我希望这本书能够提供对神经网络数学原理的严谨阐述，例如损失函数的选择、优化算法的推导、以及各种正则化方法的理论依据。同时，我也希望书中能够对卷积神经网络的各种变体（如空洞卷积、分组卷积、深度可分离卷积等）进行深入的分析，并探讨它们在不同应用场景下的优势和局限性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，封面上“深度学习原理与应用实践”的字样很醒目，旁边配以抽象的神经网络图，瞬间就吸引了我这个对深度学习充满好奇的学习者。我是一名刚刚接触人工智能领域的在校生，一直被各种新闻和论文中的深度学习技术所震撼，但又苦于找不到一本能够系统讲解原理同时又能指导实践的入门书籍。之前也翻阅过几本，要么过于理论化，充斥着晦涩的数学公式，让我望而却步；要么就是过于偏重代码实现，原理部分一带而过，让我知其然而不知其所以然。这本书的出现，恰好弥补了我的这一困境。从目录上看，它涵盖了从基础的人工神经网络到更具体的卷积神经网络，并且强调了“原理与应用实践”的结合，这让我对这本书充满了期待。我尤其关心书中对于卷积神经网络的讲解，因为我了解到这是目前图像识别、计算机视觉等领域的核心技术，希望通过这本书能够真正理解其工作机制，并学习如何将其应用到实际项目中。

评分☆☆☆☆☆

纸张质量一般

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理论浅偏应用

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基础入门了解

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书很好

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一本好书，喜欢看

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购买后阅读本书，讲解深入浅出，是大数据从业者或数据工程很好的选择工具。

评分☆☆☆☆☆

书的内容太实在了，详细介绍了国内外各大互联网的现状，以及具体的落地及实战方法，系统的精解了深度学习的原理，和具体应用相结合，强烈推荐，尤其是对新技术感兴趣的

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好

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不错，相当不错