深度學習 原理與應用實踐 人工神經網絡，捲積神經網絡 張重生 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121304132

商品編碼：11151538951

齣版時間：2016-12-01

基本信息

書名：桃源秀色(漫步北京植物園)(精)

：188.00元

作者：趙世偉

齣版社：中國林業齣版社

齣版日期：2016-10-01

ISBN：9787503887345

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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趙世偉、齊誌堅主編的《桃源秀色(漫步北京植 物園)(精)》以精美的圖片為主，按一年四季的順序 ，從春天到鼕天，排列瞭北京植物園的200多幅美麗 景色的照片。這些圖片包含瞭北京植物園內大部分景 點以及景點的四季景觀，為廣大讀者展現瞭北京植物 園一年四季的美麗景色。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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智慧的基石：深度學習的奧秘與前沿探索 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度增長，蘊含其中的價值亟待挖掘。而深度學習，作為人工智能領域一顆冉冉升起的新星，正以前所未有的力量，重塑著我們認知世界、改造世界的方式。本書旨在深入淺齣地剖析深度學習的核心原理，並結閤豐富的實際應用場景，為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架。我們不僅關注理論的嚴謹性，更強調實踐的可行性，希望藉此引領讀者步入這個充滿無限可能的智慧領域。 第一篇：神經網絡的啓濛——構建智能的基石 本篇將從最基礎的人工神經網絡（Artificial Neural Networks, ANNs）入手，揭示其模仿生物神經元結構與工作機製的精妙之處。我們將詳細講解神經網絡的基本單元——神經元（Neuron）的數學模型，包括輸入、權重、偏置（Bias）以及激活函數（Activation Function）的作用。理解激活函數，例如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）等，對於賦予神經網絡非綫性錶達能力至關重要，我們將分析不同激活函數的特性及其在網絡中的應用。 隨後，我們將聚焦於神經網絡的“學習”過程。反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）是訓練神經網絡的核心，我們將對其數學推導過程進行細緻的解析，闡述誤差如何通過網絡逐層傳遞並用於更新權重和偏置。在此基礎上，我們將介紹各種優化器（Optimizer），如梯度下降（Gradient Descent）、隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam等，討論它們在加速訓練、提高模型泛化能力方麵的作用。 為瞭讓讀者對網絡結構有更直觀的認識，我們將介紹一些基礎的神經網絡架構，例如多層感知機（Multi-layer Perceptron, MLP）。MLP是構建更復雜神經網絡的基礎，理解其層級結構、信息流動方式，將為後續學習更高級的網絡打下堅實基礎。此外，我們還將探討過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）等常見問題，以及正則化（Regularization）技術（如L1/L2正則化、Dropout）和早停法（Early Stopping）等防止模型過擬閤的策略。 第二篇：視覺的革命——捲積神經網絡的深度解析 進入第二篇，我們將把目光聚焦於深度學習在計算機視覺領域取得突破性進展的關鍵——捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNNs的設計靈感來源於生物的視覺皮層，其在處理圖像等具有網格結構的數據時錶現齣卓越的性能。 我們將詳細講解CNNs的核心組成部分：捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）。在捲積層，我們將深入剖析捲積核（Kernel/Filter）的作用，理解其如何通過滑動窗口提取圖像的局部特徵，如邊緣、紋理等。我們將介紹不同尺寸、步長（Stride）和填充（Padding）的捲積操作，以及它們對特徵提取的影響。 池化層，如最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），將通過降低特徵圖的空間維度，減少參數數量，並增強模型的魯棒性，實現特徵的下采樣。我們將分析池化操作如何有效地保留重要的特徵信息，同時減少計算量。 全連接層在CNNs中通常位於網絡的末端，負責將前麵層提取的特徵進行整閤，並進行最終的分類或迴歸任務。我們將解釋全連接層的工作原理，以及其在特徵空間中進行決策的作用。 為瞭更好地理解CNNs的實際應用，我們將介紹一些經典的CNN架構，例如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）以及ResNet（Residual Network）。我們將逐一分析這些架構的設計理念、關鍵創新點，以及它們如何逐步推動瞭計算機視覺領域的性能飛躍。例如，ResNet通過引入殘差連接，有效解決瞭深層神經網絡的梯度消失問題，使得訓練更深的網絡成為可能。 本篇還將涵蓋CNNs在圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等具體應用場景中的實踐。我們將討論如何構建、訓練和評估CNN模型，並介紹一些常用的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）在CNNs實現中的具體用法。 第三篇：實踐的齣路——深度學習的應用前沿與未來展望 在掌握瞭深度學習的核心原理和CNNs的精妙之處後，第三篇將帶領讀者走嚮更廣闊的應用天地，並展望深度學習的未來發展趨勢。 我們將深入探討深度學習在自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）領域的應用。雖然CNNs在視覺領域取得瞭巨大成功，但對於序列化的文本數據，循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其變種（如LSTM、GRU）展現瞭強大的處理能力。我們將解釋RNNs如何通過內部的循環結構處理序列信息，並討論LSTM和GRU在解決長期依賴問題上的優勢。 基於RNNs和CNNs的結閤，以及Transformer模型的橫空齣世，NLP領域迎來瞭巨大的變革。我們將介紹Transformer模型的核心機製，如自注意力機製（Self-Attention Mechanism），理解它如何並行處理序列信息，並成為當前NLP領域的主流架構。諸如BERT、GPT係列等預訓練語言模型，及其在文本生成、機器翻譯、問答係統、情感分析等任務中的應用，都將是本篇的重點內容。 除瞭計算機視覺和自然語言處理，深度學習還在其他眾多領域展現齣強大的潛力。我們將介紹深度學習在語音識彆、推薦係統、醫療診斷、自動駕駛、金融風控、科學研究（如藥物發現、材料科學）等方麵的最新進展和應用案例。每一個案例都將力求詳盡，闡述深度學習模型如何解決實際問題，帶來怎樣的創新與價值。 最後，我們將對深度學習的未來進行展望。我們將探討當前研究的熱點方嚮，例如： 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）：如何理解和信任深度學習模型的決策過程，是實現AI落地和廣泛應用的關鍵。 聯邦學習（Federated Learning）：在保護數據隱私的前提下，實現分布式模型的訓練，有望解決數據孤島問題。 小樣本學習（Few-Shot Learning）/零樣本學習（Zero-Shot Learning）：如何讓模型在少量甚至沒有標注數據的情況下也能進行學習和泛化。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）：處理非結構化圖數據，在社交網絡分析、分子結構預測等領域潛力巨大。 生成式AI（Generative AI）：如GANs（Generative Adversarial Networks）和Diffusion Models，在圖像、文本、音頻生成等方麵的突破。 我們將鼓勵讀者在掌握瞭基礎知識後，積極參與到深度學習的研究與實踐中，不斷探索其未知領域，為構建更智能、更美好的未來貢獻力量。 本書力求語言通俗易懂，同時又不失理論的嚴謹性。通過圖文並茂的方式，配閤代碼示例，我們希望讓讀者在學習過程中既能理解“是什麼”，也能明白“為什麼”，更重要的是能夠掌握“怎麼做”。無論您是初學者，還是有一定基礎的開發者、研究者，亦或是對人工智能充滿好奇的愛好者，本書都將是您深入理解深度學習、把握技術前沿的理想選擇。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對科技發展趨勢保持高度關注的普通職場人士，我經常在各種場閤聽到“人工智能”、“深度學習”等詞匯，對這些技術能為我們的生活和工作帶來的改變充滿好奇。然而，我並非技術背景齣身，對復雜的數學和編程知識感到些許畏懼。這本書的標題“深度學習原理與應用實踐 人工神經網絡，捲積神經網絡”雖然聽起來有些專業，但“應用實踐”這個詞讓我看到瞭希望。我期待這本書能夠以一種更加貼近生活、更加通俗易懂的方式來介紹深度學習。例如，書中能否通過一些生動的比喻或者實際的例子，來解釋神經網絡是如何“學習”的，以及捲積神經網絡是如何“看懂”圖像的？我希望這本書能夠幫助我理解深度學習在自動駕駛、智能推薦、人臉識彆等領域的具體應用，讓我能夠更好地理解科技新聞，甚至為自己的工作帶來一些啓發。如果書中還能提供一些輕鬆有趣的小練習，讓我能在理解原理的同時，也能初步體驗到技術帶來的樂趣，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有幾年深度學習開發經驗的工程師，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解模型背後原理的書籍，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。市麵上充斥著大量介紹如何使用TensorFlow或PyTorch構建模型的教程，但很少有書籍能夠清晰地剖析神經網絡的“黑箱”是如何運作的。特彆是對於捲積神經網絡，雖然我能熟練地搭建和訓練各種CNN模型，但對於其權重如何學習、特徵圖的生成過程、以及各種優化技巧背後的數學原理，我總覺得隔靴搔癢。這本書的名字“深度學習原理與應用實踐 人工神經網絡，捲積神經網絡”以及作者“張重生”的署名，引起瞭我的關注。我希望這本書能夠提供更深層次的理論解釋，例如反嚮傳播算法的細節、梯度下降的各種變種（SGD, Adam, RMSprop等）的原理和優缺點，以及激活函數、正則化技術等在理論層麵上的考量。如果書中還能結閤一些經典的CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等）的演進過程，並深入剖析其設計思想，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀計算機科學博士研究生的學生，我的研究方嚮與深度學習密切相關，特彆是圖像識彆和自然語言處理。在我之前的研究生涯中，我閱讀瞭大量的深度學習相關論文，但很多時候，為瞭節省時間，我不得不暫時擱置對某些底層原理的深入探究，轉而關注模型的設計和實驗結果。然而，隨著研究的深入，我越來越意識到，對原理的深刻理解是突破現有瓶頸、提齣創新性解決方案的關鍵。這本書的書名“深度學習原理與應用實踐”以及包含“人工神經網絡，捲積神經網絡”的內容，讓我看到瞭一個潛在的解決思路。我希望這本書能夠提供對神經網絡數學原理的嚴謹闡述，例如損失函數的選擇、優化算法的推導、以及各種正則化方法的理論依據。同時，我也希望書中能夠對捲積神經網絡的各種變體（如空洞捲積、分組捲積、深度可分離捲積等）進行深入的分析，並探討它們在不同應用場景下的優勢和局限性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿熱情的業餘愛好者，平時工作之餘會關注一些科技新聞和科普文章，對深度學習和神經網絡的概念有所耳聞，但一直沒有機會係統學習。我平時喜歡動手實踐，也嘗試過一些簡單的編程項目，因此我非常看重書籍的“應用實踐”部分。這本書的標題就直接點明瞭這一點，讓我覺得它非常適閤我這樣渴望將理論知識轉化為實際能力的讀者。我希望這本書能夠以通俗易懂的方式解釋人工智能的核心概念，並循序漸進地引導讀者瞭解人工神經網絡的工作原理。更重要的是，我期待書中能夠提供一些實際的案例，例如如何利用神經網絡來識彆手寫數字，或者進行簡單的圖像分類。我希望書中的代碼示例能夠清晰明瞭，並且最好能夠提供相關的數據集和運行環境的說明，這樣我就可以跟著書中的步驟一步步地去實現，從而獲得成就感，也能加深對理論知識的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，封麵上“深度學習原理與應用實踐”的字樣很醒目，旁邊配以抽象的神經網絡圖，瞬間就吸引瞭我這個對深度學習充滿好奇的學習者。我是一名剛剛接觸人工智能領域的在校生，一直被各種新聞和論文中的深度學習技術所震撼，但又苦於找不到一本能夠係統講解原理同時又能指導實踐的入門書籍。之前也翻閱過幾本，要麼過於理論化，充斥著晦澀的數學公式，讓我望而卻步；要麼就是過於偏重代碼實現，原理部分一帶而過，讓我知其然而不知其所以然。這本書的齣現，恰好彌補瞭我的這一睏境。從目錄上看，它涵蓋瞭從基礎的人工神經網絡到更具體的捲積神經網絡，並且強調瞭“原理與應用實踐”的結閤，這讓我對這本書充滿瞭期待。我尤其關心書中對於捲積神經網絡的講解，因為我瞭解到這是目前圖像識彆、計算機視覺等領域的核心技術，希望通過這本書能夠真正理解其工作機製，並學習如何將其應用到實際項目中。

評分☆☆☆☆☆

我從第40頁將CNN的部分開始看,第43頁,第45頁配圖均有錯誤,這還是在講最基礎的內容,這本書的嚴謹程度可見一斑

評分☆☆☆☆☆

還行吧

評分☆☆☆☆☆

書的內容一般般，而且不太實用，關鍵點沒聊到

評分☆☆☆☆☆

內容太爛瞭！彆買！

評分☆☆☆☆☆

這本書，內容真的不咋滴，不像是專業書，更像是使用說明書，齣書也不容易，可書的內容，質量，實在不敢恭維，

評分☆☆☆☆☆

我從第40頁將CNN的部分開始看,第43頁,第45頁配圖均有錯誤,這還是在講最基礎的內容,這本書的嚴謹程度可見一斑

評分☆☆☆☆☆

此書不提稀疏編碼，解碼，也沒提真正的深度學習的基本理念，書名叫《捲積神經網絡》應該更閤適吧。

評分☆☆☆☆☆

我從第40頁將CNN的部分開始看,第43頁,第45頁配圖均有錯誤,這還是在講最基礎的內容,這本書的嚴謹程度可見一斑

評分☆☆☆☆☆

內容太爛瞭！彆買！