深度学习：入门与实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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龙飞，王永兴著

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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302482789

版次：1

商品编码：12190889

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：189

字数：305000

正文语种：中文

具体描述

产品特色

编辑推荐

适读人群：从事人工智能、深度学习相关研究的信息类专业的高年级本科生或研究生
　　

　　一线资深技术专家撰写，凝结其自身多年的实践经验，深入浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具：Caffe和TensorFlow，并且初步探讨强化学习的基本原理和应用

内容简介

　　《深度学习：入门与实践》由一线资深技术专家撰写，凝结了其自身多年的实践经验，阐述了深度学习的发展历程、相关概念和工作原理，介绍了两个当前流行的深度学习工具：Caffe 和TensorFlow ，并且初步探讨了强化学习的基本原理和应用。为了帮助初学者快速上手，《深度学习：入门与实践》注重从总体框架和脉络上把握深度学习技术，同时在阐述原理时配以简单的实例供读者印证。

　　《深度学习：入门与实践》语言生动风趣，以通俗的语言讲述复杂的原理，循循善诱，深入浅出，深度学习：入门与实践适合有志于从事人工智能、深度学习相关研究的信息类专业的高年级本科生或研究生阅读，也可供业界准备或正在从事深度学习、机器视觉等相关研发工作的工程技术人员参考。

作者简介

　　龙飞，高级工程师，本科毕业于南京大学，博士毕业于清华大学，香港科技大学博士后。曾供职于中国电子科技集团公司第五十四研究所。现任中国搜索创新研发部总监。负责公司互联网创新产品和人工智能、大数据相关项目的研发。主持并参与了国搜识图、国搜学术、国搜图书等平台和频道的研发与上线。主要研究方向为网络路由、无线网状网络，近年涉足深度学习、数据挖掘领域。在国内外发表学术论文20余篇，获得软件著作权5项，并著有中文专著2部，英文专著1部，译著2部。

精彩书摘

　　第1章绪论

　　可见，Samuel给出了一个比较直观的定义，机器学习就是研究如何让计算机在不被明确地编程的情况下具有学习能力。这就不是机关术那么简单，而是具有类人的智能了。Mitchell的定义比较正式，因而得到了广泛引用。但这段英文实在是佶屈聱牙，有点像英文绕口令。其实不必担心，这段定义里有三个重要的概念，分别是经验E、任务T和性能指标P。如果一个计算机程序能够通过经验E改进其在任务T上的性能指标P，则称其具有学习能力。这是一个非常重要的定义，定义了机器学习的一个通用模型。从后文中可以看到，经验E、任务T和性能指标P贯穿机器学习的始终，在求解机器学习问题时都有着明确的数学表示。

　　Mitchell的定义对于初学者来说依然比较难以理解。其实可以参考人类学习的过程，经验E就是从大量历史数据中总结出的规律，任务T一般为对新事物的识别和新形势的预测，P当然指的就是识别和预测的准确率。古谚“老马识途”比喻的是阅历丰富的人对事物的走向把握得比较准确，也就是因为其“历史数据”很多，从而能够总结出比较客观的规律而已。

　　那么深度学习又是什么呢？关于深度学习的定义有很多，但有一点是肯定的，那就是深度学习是机器学习的一个子域(sub�瞗ield)或分支(branch)。深度学习兴起于2006年，也被称为深度结构化学习(deepstructuredlearning)、层次化学习(hierarchicallearning)或深度机器学习(deepmachinelearning)[1,2]。虽然学术界尚无对深度学习的统一定义，在此可以提供几个权威的定义供读者参考。

　　定义1深度学习方法是多层表示的表示学习方法，多层表示由一个从低到高的非线性简单模块网络获得，每个模块将表示从一个层次（起始于原始输入）转化至另一个更高的、更抽象的层次[3]。

　　定义2深度学习是机器学习的一个分支，基于一个尝试使用多复杂结构处理层或多非线性变化来模型化高层次抽象的算法集[4]。

　　定义3深度学习是一类机器学习算法：

　　�r使用多层非线性处理单元级联来进行特征抽取和转换。每个后续层使用之前层的输出作为输入。算法可能是监督的或非监督的，应用包括模式分析（非监督）和分类（监督）。

　　�r是基于多层数据特征或表示的（非监督）学习。高层特征来自低层特征以形成层级表示。

　　�r是更广的机器学习领域中的数据表示学习部分。

　　�r学习对应于不同层抽象的多层表示，不同层组成了概念的不同层级。

　　以上定义有两个共同点：（1）多层非线性处理单元；（2）每层中的监督或非监督特征表示学习，各层组成从低层特征到高层特征的层次结构。

　　定义4深度学习是机器学习中的一个算法集，在多个层次上进行学习，对应不同层次的抽象。通常使用人工神经网络。学习的统计模型中不同的层次对应不同层次的概念，高层次的概念由低层次的概念定义，相同低层次的概念可帮助定义许多高层次的概念。

　　第一个定义是机器学习界的大神Hinton在其发表于Nature上的文章“Deeplearning”中给出的定义，第二和第三个定义是维基百科给出的定义，第四个定义出自LiDeng的DeepLearningMethodsandApplications一书。这是四个足以令初学者失去继续学习勇气的定义。不过没关系，随着后面对例子的讲解，读者会对深度学习有一个直观的认识，那时再回过头来看看上述定义，就会有所理解。在此之前，只需要知道两点就足够了：（1）深度学习是机器学习的一种；（2）深度学习使用深度神经网络为主要工具，这也是其得名的原因。

　　1.2基本概念

　　在有关深度学习的文献阅读中，经常会遇到一些术语和概念。对于初学者来说，快速入门的方法莫过于对其中某些关键概念的掌握。把握整个领域的知识架构，提纲挈领地学习，避免陷入只见树木，不见森林的困境。本节意在以浅显而非专业化的语言描述机器学习、深度学习中一些关键的概念，梳理整个领域的知识架构，为进一步了解深度学习的原理和应用做好铺垫。

　　首先从一些基本的概念说起。随着人工智能领域在近些年的火爆，科技工作者的微信朋友圈经常被人工智能相关的新闻和技术帖刷屏。人工智能、机器学习、深度学习等名词成了圈内的高频词汇。这些概念都是什么意思，又有什么关系呢?

　　蒙特利尔大学深度学习大神YoshuaBengio在其即将于MIT出版社出版的Deeplearning[6]一书中对这些概念进行了阐述，借用其文氏图表示这些概念的关系如图1.1所示。

前言/序言

　　前言

　　中国工程院院士、互联网专家邬贺铨在移动互联网国际研讨会（IMIC2014）上指出，互联网已经进入“大智移云”（大数据、智能化、移动互联网和云计算）时代。近两年来，“大智移云”得到了蓬勃发展。其中，大数据、人工智能联系紧密，受到了业界和学术界越来越多的关注。中国科学院张钹院士在第十七届中国国际高新技术成果交易会的“深度学习与人工智能”院士论坛上表示，大数据给人工智能带来了新的发展机遇，即深度学习。

　　深度学习其实并不神秘，小到微信中语音转文字、“扫一扫”中的封面识别和翻译，大到打败世界顶尖棋手李世乭的谷歌围棋人工智能程序AlphaGo，都有深度学习的身影。随着技术的进步，相信深度学习将会深入人们的生活中，得到越来越广泛的应用。

　　本书是一种关于深度学习的入门读物，面向的是希望了解深度学习技术的高年级理工科本科生和研究生，还有业界对深度学习感兴趣的技术人士。为了能让深度学习零基础的技术人员快速上手，笔者力求按照初学者的学习历程来组织本书内容。对于初学者来说，如何才能以最快的速度了解一门技术并产生兴趣？笔者以为需要做到三点：首先需要对技术的基本原理有透彻的了解；其次需要对技术的总体框架和脉络有所掌握；再次需要有容易上手的实例以供实践。最终达到理论与实践的结合，具体原理与知识整体框架的统一。

　　有鉴于此，本书比较注重对深度学习基本原理的阐释，对深度学习及其所属的机器学习的框架性内容的探讨，还有笔者所参与的项目的实例分享。希望按照笔者的理解，将深度学习的原理、框架和实践分享给对深度学习感兴趣的人士。由于深度学习是机器学习的一个领域，为了体系的完整性，本书会介绍一些机器学习的基本知识，并由此引出深度学习的内容。

　　全书分为四大部分：第一部分介绍机器学习的基础知识；第二部分介绍深度学习的原理；第三部分介绍当前热门的深度学习工具Caffe和Tensorflow；第四部分介绍强化学习基本原理和人工智能围棋程序AlphaGo的架构。每部分都会配有可实现之实例以供印证所述原理。本书主要参考了南京大学周志华教授的《机器学习》，AndrewNg（吴恩达）的UFLDL和Coursera机器学习课程，微软LiDeng和DongYu的DeepLearning:MethodsandApplications，MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning等资料。这些资料充分体现了机器学习领域的诸位前辈高人们深厚的学养和高超的技艺，对笔者启发颇多，借此机会向吴恩达教授等前辈高人致敬！

　　深度学习的发展非常迅速，国内外巨头科技公司都不惜重金对此投入，故技术更新极快。而笔者对本领域初窥门径，水平有限，加之成书时间仓促，欠妥之处在所难免，读者朋友们若不吝相告，则不胜感激。

　　本书中涉及的所有代码、图片文件和数据集等都上传至百度云盘：

　　http://pan.baidu.com/share/init?shareid=258036058&uk;=2051007731

　　密码：z7id，读者可自行下载，以供实验之用。

　　作者

　　2017年3月

探索机器学习的边界：从理论基石到前沿应用在这个数据爆炸的时代，我们比以往任何时候都更渴望从海量信息中挖掘出有价值的洞察。机器学习，作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度改变着我们的生活方式、工作模式乃至思维方式。这本书，并非简单罗列算法代码，而是旨在带领读者深入理解机器学习的哲学思想、核心原理，并一同见证其在现实世界中激起的澎湃浪潮。我们将从机器学习最基础的概念出发，如同建筑师打下坚实的基石。我们会探讨“学习”在计算机语境下的真正含义，区分监督学习、无监督学习和强化学习这三大基础范式。理解它们各自的适用场景，掌握不同任务下问题的抽象与建模方法。我们会详细剖析数据在机器学习过程中的关键作用，从数据的获取、清洗、预处理，到特征工程的艺术，让你明白“垃圾进，垃圾出”的道理，并学会如何为模型提供最优质的“营养”。本书将深入浅出地讲解一系列经典而强大的机器学习算法。对于线性模型，我们会从最简单的线性回归开始，循序渐进地引入逻辑回归，理解它们如何通过线性组合来解决回归与分类问题。我们会详细探讨正则化的重要性，理解L1和L2正则化如何有效防止过拟合，提升模型的泛化能力。你将了解到支持向量机（SVM）如何通过找到最优超平面来解决复杂分类问题，理解核技巧的强大之处。决策树，作为一种直观且易于解释的模型，也会被仔细审视。我们将学习ID3、C4.5、CART等经典决策树算法的构建过程，理解信息增益、信息增益比、基尼系数等指标在节点分裂中的作用。我们会进一步探讨集成学习的威力，理解随机森林和梯度提升（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines）如何通过组合多个弱学习器来构建强大的预测模型，克服单一模型的局限性。对于无监督学习，聚类分析是重中之重。我们将深入理解K-Means算法的工作原理，学习如何选择合适的K值，并探讨其变种和优缺点。你将接触到层次聚类，理解其构建聚类树状结构的过程。我们还将探索降维技术，如主成分分析（PCA），理解其如何提取数据中的主要成分，减少维度，同时保留尽可能多的信息，这对于可视化和后续模型的训练都至关重要。本书绝不仅仅停留在理论层面。我们鼓励读者动手实践，在实践中加深理解。因此，我们将引入当下最主流、最强大的机器学习库，例如Python中的Scikit-learn。你将学会如何使用这些库来加载数据集、预处理数据、选择模型、训练模型、评估模型，并进行参数调优。我们会通过一系列精心设计的代码示例，展示如何将理论知识转化为实际可执行的代码，让你能够快速上手，构建自己的机器学习应用。在掌握了基础算法和工具之后，我们将视野进一步拓展，探索机器学习在不同领域的实际应用。我们将深入分析图像识别的原理，了解卷积神经网络（CNN）的强大之处，以及它如何在物体检测、人脸识别等领域取得突破性进展。你将理解卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组成部分，以及它们如何协同工作来提取图像特征。自然语言处理（NLP）是机器学习的另一大重要应用领域。我们将探讨文本表示方法，如词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，以及更先进的词嵌入技术（如Word2Vec、GloVe）。你将理解循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何在序列数据处理中发挥关键作用，从而实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。本书还会触及推荐系统的原理。我们将探讨协同过滤、基于内容的推荐等经典方法，理解它们如何根据用户历史行为或物品相似性来生成个性化推荐。你将了解到矩阵分解等技术在提升推荐系统准确性方面的应用。除了这些具体的应用领域，我们还将探讨一些更加进阶和前沿的话题。我们会简要介绍无监督特征学习，以及深度学习在无监督学习中的潜力。我们将讨论模型的可解释性问题，理解为什么我们需要理解模型的决策过程，以及如何通过一些技术来提高模型的可解释性。在本书的最后，我们还将展望机器学习的未来发展趋势。我们将讨论当前研究的热点，例如迁移学习、小样本学习、联邦学习、生成对抗网络（GAN）等。这些前沿技术正不断突破着机器学习的边界，为解决更复杂、更具挑战性的问题提供了新的思路和工具。本书的目标读者是所有对机器学习充满好奇，希望深入理解其原理并将其应用于实际问题的开发者、研究人员、学生以及任何对数据驱动的智能决策感兴趣的个体。无论你是否有深厚的数学背景，我们都致力于用最清晰、最易于理解的方式，带领你一步步走进机器学习的奇妙世界。我们相信，通过系统性的学习和大量的实践，你将能够掌握驾驭机器学习这把强大工具的能力，并在你感兴趣的领域发挥其巨大的潜力，成为一名优秀的机器学习实践者。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常精美，就像一份精心准备的礼物。书脊的烫金字体熠熠生辉，透露出一种庄重和专业。我希望这本书能够带领我深入理解深度学习的理论基石，例如，在神经网络部分，是否会详细讲解反向传播算法的推导过程，以及它在训练神经网络中的重要性。对于各种激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh，它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。我还期待书中能够深入探讨卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的内部机制，比如CNN中的卷积层、池化层、全连接层的工作原理，以及RNN中的隐藏状态和门控机制（如LSTM、GRU）。了解这些底层的原理，对于我理解更复杂的模型架构至关重要。此外，本书是否会涉及一些优化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，并解释它们是如何加速模型收敛和提高训练稳定性的。对于初学者来说，理论的扎实是至关重要的，只有理解了“为什么”，才能更好地掌握“怎么做”。我希望这本书能够成为我探索深度学习世界的可靠向导，让我能够从宏观到微观，一步步构建起对这一领域深刻而全面的认知，并为我将来更深入的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

看到这本书的标题，就让我对它充满了期待。它看起来是一本能够系统性地梳理深度学习知识体系的书籍。我希望书中能够全面介绍无监督学习和半监督学习的常用算法，比如聚类算法（K-Means、DBSCAN）、降维算法（PCA、t-SNE）在特征提取和数据探索中的应用，以及自编码器（Autoencoder）在无监督特征学习方面的作用。对于半监督学习，是否会介绍一些基于标签传播或伪标签的方法。此外，在强化学习方面，是否会涉及马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等经典算法，并举例说明它们在游戏AI、机器人控制等领域的应用。我还关注书中是否会探讨一些前沿的研究方向，比如生成对抗网络（GAN）的最新进展，以及它们在图像生成、风格迁移等方面的应用。对于迁移学习和领域自适应，是否会提供一些有效的策略和方法。我希望这本书能够帮助我拓宽视野，了解深度学习在不同学习范式和应用领域的广阔天地，并为我探索更具挑战性的研究课题提供灵感和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面字体和配色方案非常协调，整体给人一种沉稳而不失活力的感觉。作为一名学生，我深知扎实的理论基础对于深度学习学习的重要性。因此，我非常期待这本书能够在概率论、线性代数、微积分等方面，简要回顾或讲解深度学习所需的数学知识，并说明这些数学概念是如何在深度学习模型中应用的。比如，矩阵运算在神经网络中的作用，导数和梯度在反向传播中的意义，以及概率分布在模型中的体现。我希望书中能够清晰地解释神经网络的权重初始化、正则化（如L1、L2正则化、Dropout）等技术，以及它们对防止过拟合和提高模型泛化能力的作用。同时，对于损失函数的选择，是否会根据不同的任务场景进行讲解，例如交叉熵损失用于分类任务，均方误差损失用于回归任务。我希望这本书能够像一位循循善诱的老师，带领我逐步理解深度学习背后的数学原理，让我不再畏惧数学，而是将其作为理解和构建强大模型的有力工具，为我未来的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，深邃的蓝色背景搭配抽象的神经网络线条，一眼就能感受到它所蕴含的科技感和未来感。拿到手里，纸张的触感也非常舒服，厚实而不失韧性，印刷清晰，字迹工整，翻阅起来是一种享受。我非常期待书中能够详细阐述深度学习的最新发展趋势，比如在计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性进展，以及这些技术是如何被应用到实际生活中的。例如，在图像识别方面，是否会有关于最新模型架构的深入剖析，比如Transformer在视觉任务中的应用，以及其背后的数学原理。在自然语言处理方面，是否会涉及最新的预训练模型，如GPT系列或BERT的变种，以及它们在文本生成、情感分析、机器翻译等方面的应用细节。我尤其关注书中是否会讲解如何从零开始构建一个属于自己的深度学习项目，从数据预处理、模型选择、训练到最终的部署，每一个环节都能有具体的代码示例和清晰的解释，而不是仅仅停留在理论层面。我想知道它如何指导我克服实际开发中遇到的各种难题，比如模型过拟合、欠拟合，以及如何进行超参数调优，让我的模型性能达到最佳。这本书如果能做到这些，那将是广大深度学习爱好者福音，能够帮助我们这些初学者或者想要深入理解的读者，快速掌握核心知识，并具备独立解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它简洁明了的排版所吸引，没有过多的花哨装饰，一切都围绕着知识本身的呈现。作为一名对深度学习充满好奇的从业者，我非常渴望了解如何将理论知识转化为实际应用。这本书是否会提供一些经典的深度学习模型的详细实现，例如AlexNet、VGG、ResNet在图像识别领域的演进，以及它们各自的创新点和局限性。我希望能看到书中给出如何在不同硬件平台上进行模型部署的指导，比如如何在GPU上高效地训练模型，以及如何将训练好的模型集成到Web应用或移动设备中。此外，对于模型的可解释性，是否会有相关的章节介绍，比如使用LIME、SHAP等技术来理解模型的决策过程，这对于我们在实际项目中建立对模型的信任非常重要。我也关注书中是否会探讨如何处理大规模数据集，包括数据增强、数据加载和分布式训练等技术。真正掌握深度学习的应用，不仅在于理解模型本身，更在于如何将模型有效地服务于实际业务场景。我期待这本书能够成为我解决实际问题的宝典，让我能够自信地将深度学习技术落地，为我的工作带来切实的价值和创新。

评分☆☆☆☆☆

讲的比较简单，很适合入门看，活动凑单买的

评分☆☆☆☆☆

深度学习，买来看看

评分☆☆☆☆☆

书还没看，不过质量很好，搞活动买很划算！

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，性价比很高。值得推荐

评分☆☆☆☆☆

还不错，没事翻翻看看

评分☆☆☆☆☆

还可以，下次可以继续购买。