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刘祥龙　杨晴虹　谭中意　蒋晓琳　等 著

图书标签:

• 深度学习
• PaddlePaddle
• 飞桨
• 机器学习
• 神经网络
• Python
• 实战
• 图像识别
• 自然语言处理
• 模型部署

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111600466

版次：1

商品编码：12373131

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 智能系统与技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-06-01

用纸：胶版纸

页数：245

编辑推荐

适读人群 ：本书适合的读者主要包含：对PaddlePaddle框架感兴趣的开发者，希望学习深度学习的在校大学生和在职的程序员，从事深度学习教学工作的一线教和希望深入理解深度学习的产品经
　　（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾
　　（2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐

内容简介

　　本书采用由简入繁的原则撰写而成。我们希望本书能成为一名能带领读者领略PaddlePaddle精妙的精神导游。从较为简单的线性回归、逻辑回归到较为复杂的RNN数字识别、个性化推荐、云上部署等，本书结合若干实例，系统地介绍了PaddlePaddle的使用特点。教会读者如何使用框架就像教会了读者一套外功拳法。然而本书不仅关注框架本身的细节用法，还非常注重基础知识和理论，目的是教会读者内功心法。书中既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。本书共分为10章，每一章都包含理论介绍和对应的代码实现。

作者简介

　　刘祥龙
　　北航计算机学院、软件开发环境国家重点实验室副教授。主要研究视觉计算、深度学习、群体智能等，在国际上较系统地研究了多模式哈希和互补多哈希表检索方法。近年来，参与“核高基”国家重大专项、国家自然科学基金重大专项等多个国家课题。发表CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、IEEETIP等人工智能、计算机视觉领域国际/知名会议和期刊论文40余篇。担任SCI期刊FCS青年副主编，人工智能/多媒体会议ACMMM、AAAI和PCM等多个知名国际会议的程序委员会委员，以及IEEETIP、TNNLS、TMM等十余个国际知名期刊和会议审稿人。
　　杨晴虹
　　北航副教授，高级工程师。北航博士，美国南康涅狄格州立大学图书信息科学访问学者，美国耶鲁大学技术创新实验室数据分析专家。发表国际论文几十篇，主要研究领域有机器学习、知识挖掘、大数据分析、项目管理和科研管理等。在机器学习、深度学习、神经网络等领域有丰富的实践经验，曾主导和参与多个相关的项目并取得成功。
　　谭中意
　　百度研发工程师，负责百度开源的整体推进工作，有近20年的开发和运营经验。在百度多个部门工作过，现负责以平台化/开源的方式提升百度内部整体的研发效率，并包括组织开源技术委员会，对百度对外的开源进行整体的推动工作。中国开源推进联盟（COPU）副秘书长。
　　蒋晓琳
　　百度公司技术管理部高级工程师，之前任职于中国信息通信研究院。曾参与主导超过30余项国家/行业标准，以及多项国际标准。在人工智能、云计算、大数据等领域参与申报和管理的国家重大专项达10余个。
　　白浩杰
　　北航特聘讲师，美国佛罗里达国际大学高性能数据实验室访问学者，致力于移动对象数据库、数据可视化、机器学习、深度学习等方向的研究。径点科技有限公司高级工程师，尚硅谷IT教育前端教学总监。

目录

CONTENTS
目录
序
前言
致谢
第1章数学基础与Python库1
1.1Python是进行人工智能编程的
主要语言1
1.2数学基础4
1.2.1线性代数基础4
1.2.2微积分基础8
1.3Python库的操作17
1.3.1numpy操作17
1.3.2matplotlib操作23
本章小结27
第2章深度学习概论与PaddlePaddle入门28
2.1人工智能、机器学习与深度学习29
2.1.1人工智能30
2.1.2机器学习30
2.1.3深度学习31
2.2深度学习的发展历程32
2.2.1神经网络的第一次高潮32
2.2.2神经网络的第一次寒冬33
2.2.3神经网络的第二次高潮34
2.2.4神经网络的第二次寒冬35
2.2.5深度学习的来临35
2.2.6深度学习崛起的时代背景36
2.3深度学习的应用场景36
2.3.1图像与视觉37
2.3.2语音识别37
2.3.3自然语言处理38
2.3.4个性化推荐38
2.4常见的深度学习网络结构39
2.4.1全连接网络结构39
2.4.2卷积神经网络40
2.4.3循环神经网络41
2.5机器学习回顾41
2.5.1线性回归的基本概念42
2.5.2数据处理44
2.5.3模型概览45
2.5.4效果展示46
2.6深度学习框架简介47
2.6.1深度学习框架的作用47
2.6.2常见的深度学习框架48
2.6.3PaddlePaddle简介49
2.6.4PaddlePaddle使用49
2.7PaddlePaddle实现51
本章小结60
第3章深度学习的单层网络61
3.1Logistic回归模型62
3.1.1Logistic回归概述62
3.1.2损失函数64
3.1.3Logistic回归的梯度下降66
3.2实现Logistic回归模型71
3.2.1Python版本72
3.2.2PaddlePaddle版本81
本章小结90
第4章浅层神经网络92
4.1神经网络92
4.1.1神经网络的定义及其结构92
4.1.2神经网络的计算94
4.2BP算法100
4.2.1逻辑回归与BP算法101
4.2.2单样本双层神经网络的BP算法101
4.2.3多个样本神经网络BP算法105
4.3BP算法实践108
4.3.1Python版本109
4.3.2PaddlePaddle版本116
本章小结122
第5章深层神经网络123
5.1深层网络介绍123
5.1.1深度影响算法能力124
5.1.2网络演化过程与常用符号125
5.2传播过程127
5.2.1神经网络算法核心思想127
5.2.2深层网络前向传播过程128
5.2.3深层网络后向传播过程129
5.2.4传播过程总结130
5.3网络的参数132
5.4代码实现133
5.4.1Python版本133
5.4.2PaddlePaddle版本136
本章小结140
第6章卷积神经网络141
6.1图像分类问题描述141
6.2卷积神经网络介绍142
6.2.1卷积层142
6.2.2ReLU激活函数147
6.2.3池化层148
6.2.4Softmax分类层149
6.2.5主要特点151
6.2.6经典神经网络架构152
6.3PaddlePaddle实现159
6.3.1数据介绍159
6.3.2模型概览160
6.3.3配置说明160
6.3.4应用模型168
本章小结169
第7章个性化推荐170
7.1问题描述170
7.2传统推荐方法171
7.2.1基于内容的推荐172
7.2.2协同过滤推荐173
7.2.3混合推荐175
7.3深度学习推荐方法176
7.3.1YouTube的深度神经网络推荐系统176
7.3.2融合推荐系统178
7.4个性化推荐系统在PaddlePaddle上的实现180
7.4.1数据准备180
7.4.2模型配置182
7.4.3模型训练184
7.4.4模型测试188
本章小结188
第8章个性化推荐的分布式实现190
8.1PaddlePaddleCloud介绍190
8.2PaddlePaddleCloud使用192
8.2.1创建集群192
8.2.2配置集群192
8.2.3配置客户端193
8.3个性化推荐在PaddlePaddleCloud上的实现194
8.3.1提交单节点任务194
8.3.2个性化推荐在PaddlePaddleCloud上的实现196
本章小结199
第9章广告CTR预估200
9.1CTR预估简介200
9.1.1CTR定义201
9.1.2CTR与推荐算法的异同202
9.1.3CTR预估的评价指标202
9.2CTR预估的基本过程205
9.2.1CTR预估的三个阶段206
9.2.2CTR预估中的特征预处理206
9.3CTR预估的常见模型208
9.3.1LR模型208
9.3.2GBDT模型210
9.3.3GBDT+LR模型212
9.3.4FM+DNN模型214
9.3.5MLR模型215
9.4CTR预估在工业上的实现217
9.5CTR预估在PaddlePaddle上的实现218
9.5.1数据集218
9.5.2预测模型选择和构建219
9.5.3PaddlePaddle完整实现222
本章小结226
第10章算法优化227
10.1基础知识227
10.1.1训练、验证和测试集227
10.1.2偏差和方差228
10.2评估229
10.2.1选定评估目标229
10.2.2迭代过程230
10.2.3欠拟合和过拟合230
10.3调优策略231
10.3.1降低偏差231
10.3.2降低方差236
10.4超参数调优242
10.4.1随机搜索和网格搜索242
10.4.2超参数范围243
10.4.3分阶段搜索243
10.4.4例子：对学习率的调整244
本章小结245

前言/序言

　　PREFACE前言人工智能（AI）前景无量已经成为业界共识，国内外很多企业都聚集了各种资源大力发展人工智能。人工智能并不是一个新生的名词，在数十年的发展历程中，像“深度学习”这样在学术界和工业界皆具颠覆性的技术可谓十年难遇。作为国内人工智能领域的领头羊，百度在AI领域早已深耕多年，特别是在深度学习领域建树颇丰。百度通过应用深度学习技术，使其在语音、视觉、文本、无人驾驶等各领域都处于领先位置。百度着力打造大AI生态，倾其全力推动中国AI产业大力发展。2016年，百度开源了其内部使用的深度学习框架PaddlePaddle。
　　深度学习算法十分强大，但深入理解和灵活运用深度学习算法并不是一件容易的事情，尤其是复杂的数学模型和计算过程让不少同学刚入门就放弃了。现在市面上有不少科普型的书，主要作用是从宏观上描述深度学习的发展和用途，没有对细节的描述，只起到了提振读者信心的作用。同时，也不乏学界大牛的全而难的“大部头”著作，但是其中帮助初学者入门深度学习的内容并不多。本书针对此现状立足于PaddlePaddle框架，从算法到应用由浅入深地带领读者一步一步进入AI技术世界。
　　本书从实战的角度出发，旨在帮助读者掌握满足工业需求的实际技能。在真实工业开发中框架是必不可少的，现在市面上框架很多且各具特色，其中PaddlePaddle因为其具有上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人的青睐。虽然开发者对PaddlePaddle表现出了浓厚的兴趣，可惜的是市面上还没有一本关于PaddlePaddle的书。为了让更多的开发者享受到深度学习带来的福利，于是由百度发起，特邀北航参与，两家精诚合作联袂打造了本书。
　　本书采用由简入繁的原则撰写而成。我们希望本书能成为一名能带领读者领略PaddlePaddle精妙的精神导游。从较为简单的线性回归、逻辑回归到较为复杂的RNN数字识别、个性化推荐、云上部署等，本书结合若干实例，系统地介绍了PaddlePaddle的使用特点。教会读者如何使用框架就像教会了读者一套外功拳法。然而本书不仅关注框架本身的细节用法，还非常注重基础知识和理论，目的是教会读者内功心法。书中既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。
　　本书共分为10章，每一章都包含理论介绍和对应的代码实现。除了第1章讲述主要的数学基础外，其余各章都有PaddlePaddle的代码实现。
　　第1章介绍数学基础和Python库的使用。
　　第2章回顾神经网络的发展历程和机器学习的基本概念，使用线性回归作为PaddlePaddle的入门示例。
　　第3章以逻辑回归为主线介绍单个神经元的工作原理，分别使用numpy库和PaddlePaddle实现逻辑回归模型的猫脸分类。
　　第4章开始正式介绍神经网络。以双层的网络为例深入讲解BP算法的计算过程，分别用numpy库和PaddlePaddle实现“花”的点集分类问题。
　　第5章介绍深度神经网络的相关知识，总结神经网络的核心算法运算过程。然后使用深度网络再次分别使用numpy库和PaddlePaddle实现猫脸分类。
　　第6章以图像分类为切入点深入讲解卷积神经网络的相关细节，同时介绍几种经典的网络模型。接着介绍用PaddlePaddle实现基于MNIST数据集的手写数字的识别。
　　第7章介绍个性化推荐系统的算法，包括基于传统机器学习的推荐方法和基于深度学习的推荐方法，其中重点介绍深度学习的融合推荐系统。同时介绍使用PaddlePaddle在ml-1m数据集上完成推荐系统的具体实现。
　　第8章以个性化推荐系统为例，详细讲解PaddlePaddleCloud的使用方法，介绍在云上如何创建、配置集群，如何提交单节点任务等，并实现基于PaddlePaddleCloud搭建分布式深度学习推荐网络模型。
　　第9章介绍PaddlePaddle的又一个应用场景，即广告点击通过率预估（CTR），重点介绍CTR的基本过程和常见模型，然后基于Kaggle数据集网站的Avazu数据集，使用PaddlePaddle实现训练和预测的整个过程。
　　第10章系统介绍算法优化的思路和方法。从深度学习系统的实践流程开始，介绍评估和调优策略等重要概念和思想，并结合实例给出调优的具体效果。
　　本书适合的读者主要包含：
　　对PaddlePaddle框架感兴趣的开发者；希望学习深度学习的在校大学生和在职的程序员；从事深度学习教学工作的一线教师；希望深入理解深度学习的产品经理。
　　阅读本书最好具备以下要求：至少具有高中以上的数学基础，具有基本的编程能力（拥有Python编程经验更好）。如果读者具有机器学习的相关经验，那么学习起来会更加轻松。
　　Acknowledgement致谢本书谨献给PaddlePaddle社区的开发者和生态用户们，正是因为你们的热忱和积极贡献，才使得PaddlePaddle深度学习框架得以不断演进。
　　诚挚感谢百度技术委员会理事长、深度学习技术及应用国家工程实验室（DLNEL）秘书长陈尚义先生，他精心组织和策划了本书，可以说没有他的推动和支持，就没有本书的问世。
　　感谢百度总裁张亚勤在百忙之中为本书作序，感谢百度副总裁及DLNEL理事长和主任王海峰，因为有了他们的肯定和支持，才使得D

《Python数据科学之旅》 内容简介 在当今这个信息爆炸的时代，数据早已成为驱动决策、洞察趋势、赋能创新的核心要素。无论您是初涉数据科学领域的新手，还是希望系统梳理知识体系的从业者，亦或是对数据分析充满好奇的学习者，《Python数据科学之旅》都将是您不可或缺的伙伴。本书并非枯燥的技术堆砌，而是一次循序渐进、充满实践乐趣的探索，旨在帮助读者从零开始，扎实掌握使用Python进行数据科学工作的全流程。 本书的编写初衷，是为所有对数据科学感兴趣的读者提供一条清晰、实用且富有洞察力的学习路径。我们深知，数据科学的广度和深度足以让人望而却步，因此，本书力求以最易于理解的方式，系统性地讲解从数据获取、清洗、探索、可视化到建模预测的每一个关键环节。我们相信，掌握了核心概念和实用工具，才能真正驾驭数据，发掘其蕴藏的无限价值。 核心章节解析： 第一部分：Python基础与数据科学的基石 在踏上数据科学的旅程之前，扎实的Python基础至关重要。本部分将从Python语言的入门开始，重点讲解那些在数据科学领域频繁使用的特性。您将学习到变量、数据类型（字符串、整数、浮点数、布尔值）、列表、元组、字典、集合等基本数据结构，理解它们的特性及常用操作。 紧接着，我们将深入讲解Python的控制流语句，如条件语句（if-elif-else）和循环语句（for、while），这些是编写任何程序的基础。函数的定义与调用、模块的导入与使用，将帮助您组织代码、提高复用性，为后续更复杂的编程打下基础。 对于数据科学而言，NumPy库是不可或缺的数学计算引擎。本书将详细介绍NumPy的核心概念，包括ndarray对象（多维数组）的创建、索引、切片、变形以及各种数学运算（元素级运算、广播机制、线性代数运算等）。理解NumPy的优势，能极大地提升您处理大规模数值数据的效率。 第二部分：数据处理与分析的利器——Pandas Pandas库是Python数据科学领域当之无愧的明星。它提供了两种核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。本部分将带领您精通Pandas的常用操作。 您将学会如何从各种来源（CSV文件、Excel文件、数据库等）读取和写入数据，如何处理缺失值（查找、填充、删除），如何进行数据筛选、排序、分组以及合并。我们还将深入讲解数据框的索引方式、列的操作、数据类型的转换，以及如何进行透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab）的创建，这些都是进行复杂数据分析的强大工具。 为了让您更直观地理解数据，本书将详细讲解如何使用Pandas进行数据聚合与转换，包括apply()、map()等函数的使用，以及如何利用groupby()进行分组计算。此外，时间序列数据的处理也是Pandas的一大亮点，您将学习到日期和时间数据的解析、重采样、滑动窗口计算等技巧。 第三部分：数据可视化的力量 “一张图胜过千言万语”。数据可视化是将抽象数据转化为直观洞察的关键。本部分将以Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库为主线，带领您绘制出各种精美的图表。 您将学习如何绘制基本的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并掌握图表的定制化技巧，包括设置标题、坐标轴标签、图例、网格线，调整颜色、线型、标记点等。 Seaborn库基于Matplotlib，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出统计图形。本书将重点介绍Seaborn在可视化复杂统计关系方面的能力，包括绘制分布图（直方图、核密度估计图）、关系图（散点图矩阵、回归图）、分类图（箱线图、小提琴图、计数图）以及热力图等。您还将学习如何构建多子图（subplots），将多个图表有机地组合在一起，从而更全面地展示数据分析结果。 第四部分：探索性数据分析（EDA）的实践 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据科学流程中至关重要的一步。在这一阶段，我们通过统计学方法和可视化手段，深入理解数据的内在结构、发现隐藏的模式、识别异常值，并形成初步的假设。 本书将引导您掌握EDA的系统方法。您将学习如何计算描述性统计量（均值、中位数、标准差、分位数等），如何进行特征分布的分析，如何探索变量之间的关系（相关性分析），以及如何检测和处理异常值。通过实际案例，您将体会到EDA在数据预处理和特征工程中的重要作用。 第五部分：机器学习入门与实践 数据科学的最终目标之一是利用数据构建模型，进行预测或分类。本部分将为您开启机器学习的探索之旅，重点介绍监督学习和无监督学习中的经典算法，并结合Scikit-learn这个强大的机器学习库进行实践。 您将学习到监督学习中的回归问题（如线性回归、岭回归、Lasso回归）和分类问题（如逻辑回归、K近邻、支持向量机、决策树、随机森林）。对于无监督学习，我们将介绍聚类算法（如K-Means）和降维算法（如主成分分析PCA）。 本书将涵盖模型评估的关键概念，如训练集、测试集、交叉验证，以及评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、R²分数）。您还将学习如何进行模型调优，例如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），以找到最优的模型参数。 第六部分：案例分析与进阶展望 理论学习需要与实践紧密结合。本书的最后部分将通过一系列精心设计的案例，将前面章节所学的知识融会贯通。这些案例将涵盖实际生活中的常见场景，例如： 房价预测： 利用回归模型预测房屋价格。 客户流失分析： 通过分类模型预测客户是否会流失。 商品推荐系统基础： 探索简单的协同过滤方法。 文本数据分析入门： 学习基本的文本预处理和情感分析。 通过这些案例，您将亲身体验数据科学项目的完整生命周期，从数据准备到模型部署的每一个环节。 此外，本书还将对更高级的数据科学主题进行展望，例如深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及大数据技术等，为您未来的进一步学习指明方向。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从Python基础讲起，逐步过渡到复杂的数据分析和机器学习技术。 理论与实践并重： 每个概念都配有清晰的解释和丰富的代码示例，鼓励读者动手实践。 注重应用导向： 讲解的算法和技术都紧密围绕实际应用场景。 语言通俗易懂： 避免使用过于晦涩的专业术语，力求让更多读者能够理解。 案例丰富多样： 通过真实世界的案例，巩固所学知识，提升解决问题的能力。 无论您是学生、开发者、数据分析师，还是对数据充满好奇的爱好者，《Python数据科学之旅》都将是您开启数据科学世界大门的理想之选。跟随本书，一起开启这段激动人心的Python数据科学探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我期待这本书能更深入地探讨一些前沿的应用场景，但目前的版本似乎更侧重于基础概念的夯实和经典模型的实现。这本教材在搭建地基方面做得非常扎实，对于想快速上手实践的人来说，无疑是一本极佳的工具书。比如，对于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的讲解，都提供了清晰的架构图和TensorFlow/PyTorch的实现框架对比（虽然我希望看到更多关于最新Transformer架构的深度剖析）。如果作者能在后续章节中增加更多关于模型优化、超参数调优的实战技巧分享，那就更完美了。目前看来，它更像是一本“标准操作流程手册”，非常适合作为课程的指定教材。在阅读过程中，我发现自己对那些教科书上一带而过的细节，比如数据预处理的常见陷阱、梯度消失问题的实际解决方案，有了更清晰的认识。对于那些已经掌握基础，渴望向工业界应用靠拢的读者，可能需要搭配其他更偏向实战案例的书籍来查漏补缺。

评分☆☆☆☆☆

读完这本关于深度学习的实战指南，我最大的感受是“体系化”。很多网上的教程都是零散的知识点堆砌，东拼西凑的感觉很重。这本书的妙处在于，它构建了一个完整的知识体系框架，让你明白每一个组件在整个神经网络大厦中扮演的角色。从基础的线性代数回顾，到复杂的多层感知机，再到最后的生成对抗网络（GAN）的简介，整个流程是循序渐进、逻辑环环相扣的。它成功地将抽象的数学概念“工程化”了。然而，作为一个对自然语言处理（NLP）有浓厚兴趣的读者，我发现这本书在语言模型部分的处理略显保守和基础。它停留在RNN/LSTM的层面，对于当今主流的BERT、GPT系列模型的内部结构和应用实践，着墨不多。这也许是受限于出版时效性，但对于希望在NLP领域深耕的读者来说，可能会觉得这部分内容稍显滞后，需要额外补充近几年的研究进展。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它是一份优秀的“项目启动蓝图”，而非“终极解决方案”。它为你铺平了通往实践的第一块砖，让你能够快速搭建起自己的第一个深度学习项目。作者的文风非常务实，充满了工程师特有的严谨和对效率的追求。我特别喜欢其中穿插的“陷阱提醒”和“性能调优”小节，这些都是在正规课程里很少能学到的宝贵经验。例如，关于如何有效地进行数据增强以防止过拟合的实践建议，就帮我解决了一个困扰已久的问题。要说不足，我觉得它在介绍硬件和软件生态系统的最新动态方面略显保守。比如，对于一些新兴的自动化机器学习（AutoML）工具的集成和比较分析，如果能加入一些前瞻性的讨论，这本书的价值将得到极大的提升。总而言之，对于需要快速掌握核心技术栈并开始动手实践的专业人士或高年级学生来说，这本书是一个无可替代的起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和代码质量，真让我感到惊喜。在这个充斥着各种碎片化教程的时代，能找到一本结构如此严谨、注重细节的书实属不易。每一个代码块的缩进、变量的命名，都体现出作者极高的专业素养和对读者的尊重。我可以直接复制粘贴代码并运行，几乎没有遇到环境配置上的问题，这对于节省初学者调试时间来说，是巨大的福音。特别是书中关于如何利用GPU进行加速的那一节，讲解得非常具体，甚至提到了不同硬件平台下的兼容性问题，这种细致入微的关怀，让我感到作者真的站在使用者的角度思考问题。不过，我倒是希望作者能更侧重于“为什么”而不是“怎么做”。虽然代码清晰易懂，但有时候我还是会想知道，在这个特定的场景下，为什么选择这个激活函数而不是另一个？这种设计背后的权衡和取舍，如果能再多一些理论性的探讨，这本书的深度和广度都会更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种初学者量身定做的！我之前对深度学习的概念一直停留在“听过”的层面，那些复杂的数学公式和晦涩的理论看得我头大。但是，这本书的叙事方式非常平易近人，它不是那种高高在上的学术著作，更像是一个经验丰富的朋友在手把手教你入门。从最基础的张量概念讲起，到如何搭建第一个简单的神经网络模型，每一步都有详尽的代码示例和清晰的逻辑解释。我尤其欣赏作者在讲解每一个算法背后的直觉思考，而不是仅仅罗列公式。比如，在解释反向传播时，作者没有直接抛出链式法则的复杂推导，而是通过一个生动的比喻，让我瞬间明白了梯度是如何一层层传递和更新的。这种注重“理解”而非“死记硬背”的教学方法，极大地增强了我的学习信心。现在，我不再害怕面对那些复杂的模型结构了，因为我知道，万变不离其宗，关键在于把握住核心思想。这本书为我打开了深度学习的大门，让我看到了这个领域真正的魅力所在。