简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• TensorFlow
• 优化算法
• 模式识别
• 神经网络
• 人工智能
• Python
• 书籍
• 技术

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：13854646713

YL8208  9787115461476 9787302473671 9787121312700 9787121309120

深度学习

本书包括3 个部分：第1 部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2 部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被**为是深度学习未来的研究重点。

本书适合各类读者阅读，包括相关**的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师

 

致谢   

数学符号   

1章 前言   

1部分 应用数学与机器学习基础   

第二章 线性代数

第三章 概率与信息论

第四章 数值计算

第五章 机器学习基础

第二部分 深层网络：现代实践

第六章 深度前馈网络

第七章 深度学习中的正则化

第八章 深度模型中的优化

第九章 卷积网络

第十章 序列建模：循环和递归网络

第十一章 实践方法论

第十二章 应用

第三部分 深度学习研究

第十三章 线性因子模型

第十四章 自编码器

第十五章 表示学习

第十六章 深度学习中的结构化概率模型

第十七章 蒙特卡罗方法

第十八章 直面配分函数

第十九章 近似推断

第二十章 深度生成模型

深度学习、优化与识别

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共16章，分为两个部分；*部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及*进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关**本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

第1章 深度学习基础1

1.1 数学基础2

1.1.1 矩阵论2

1.1.2 概率论3

1.1.3 优化分析5

1.1.4 框架分析6

1.2 稀疏表示8

1.2.1 稀疏表示初步8

1.2.2 稀疏模型20

1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式24

1.3 机器学习与神经网络31

1.3.1 机器学习31

1.3.2 神经网络36

       参考文献38

第2章 深度前馈神经网络41

2.1 神经元的生物机理42

2.1.1 生物机理42

2.1.2 单隐层前馈神经网络43

2.2 多隐层前馈神经网络45

2.3 反向传播算法47

2.4 深度前馈神经网络的学习范式48

       参考文献51

第3章 深度卷积神经网络54

3.1 卷积神经网络的生物机理及数学刻画55

3.1.1 生物机理55

3.1.2 卷积流的数学刻画56

3.2 深度卷积神经网络61

3.2.1 典型网络模型与框架61

3.2.2 学习算法及训练策略69

3.2.3 模型的优缺点分析71

3.3 深度反卷积神经网络73

3.3.1 卷积稀疏编码74

3.3.2 深度反卷积神经网络75

3.3.3 网络模型的性能分析与应用举例77

3.4 全卷积神经网络77

3.4.1 网络模型的数学刻画77

3.4.2 网络模型的性能分析及应用举例79

参考文献80

第4章 深度堆栈自编码网络83

4.1 自编码网络84

4.1.1 逐层学习策略84

4.1.2 自编码网络84

4.1.3 自编码网络的常见范式87

4.2 深度堆栈网络90

4.3 深度置信网络/深度玻尔兹曼机网络93

4.3.1 玻尔兹曼机/受限玻尔兹曼机93

4.3.2 深度玻尔兹曼机/深度置信网络94

       参考文献96

第5章 稀疏深度神经网络99

5.1 稀疏性的生物机理100

5.1.1 生物视觉机理100

5.1.2 稀疏性响应与数学物理描述102

5.2 稀疏深度网络模型及基本性质102

5.2.1 数据的稀疏性103

5.2.2 稀疏正则103

5.2.3 稀疏连接104

5.2.4 稀疏分类器设计106

5.2.5 深度学习中关于稀疏的技巧与策略108

5.3 网络模型的性能分析110

5.3.1 稀疏性对深度学习的影响110

5.3.2 对比实验及结果分析110

        参考文献111

第6章 深度融合网络113

6.1 深度SVM网络114

6.1.1 从神经网络到SVM114

6.1.2 网络模型的结构115

6.1.3 训练技巧117

6.2 深度PCA网络117

6.3 深度ADMM网络119

6.4 深度极限学习机121

6.4.1 极限学习机121

6.4.2 深度极限学习机123

6.5 深度多尺度几何网络125

6.5.1 深度脊波网络125

6.5.2 深度轮廓波网络127

6.6 深度森林130

6.6.1 多分辨特性融合131

6.6.2 级联特征深度处理131

       参考文献133

第7章 深度生成网络136

7.1 生成式对抗网络的基本原理137

7.1.1 网络模型的动机137

7.1.2 网络模型的数学物理描述139

7.2 深度卷积对抗生成网络141

7.2.1 网络模型的基本结构141

7.2.2 网络模型的性能分析144

7.2.3 网络模型的典型应用146

7.3 深度生成网络模型的新范式151

7.3.1 生成式对抗网络的新范式151

7.3.2 网络框架的性能分析与改进154

7.4 应用驱动下的两种新生成式对抗网络155

7.4.1 堆栈生成式对抗网络155

7.4.2 对偶学习范式下的生成式对抗网络158

7.5 变分自编码器160

        参考文献162

第8章 深度复卷积神经网络与深度二值神经网络167

8.1 深度复卷积神经网络168

8.1.1 网络模型构造的动机168

8.1.2 网络模型的数学物理描述168

8.2 深度二值神经网络172

8.2.1 网络基本结构172

8.2.2 网络的数学物理描述173

8.2.3 讨论176

        参考文献177

第9章 深度循环和递归神经网络180

9.1 深度循环神经网络181

9.1.1 循环神经网络的生物机理181

9.1.2 简单的循环神经网络181

9.1.3 深度循环神经网络的数学物理描述183

9.2 深度递归神经网络188

9.2.1 简单的递归神经网络188

9.2.2 深度递归神经网络的优势189

9.3 长短时记忆神经网络190

9.3.1 改进动机分析190

9.3.2 长短时记忆神经网络的数学分析191

9.4 典型应用192

9.4.1 深度循环神经网络的应用举例193

9.4.2 深度递归神经网络的应用举例194

       参考文献194

第10章 深度强化学习197

10.1 深度强化学习基础198

10.1.1 深度强化学习的基本思路198

10.1.2 发展历程198

10.1.3 应用的新方向200

10.2 深度Q网络201

10.2.1 网络基本模型与框架201

10.2.2 深度Q网络的数学分析202

10.3 应用举例—AlphaGo204

10.3.1 AlphaGo原理分析205

10.3.2 深度强化学习性能分析206

        参考文献207

第11章 深度学习软件仿真平台及开发环境209

11.1 Caffe平台210

11.1.1 Caffe平台开发环境210

11.1.2 AlexNet神经网络学习210

11.1.3 AlexNet神经网络应用于图像分类212

11.2 TensorFlow平台215

11.2.1 TensorFlow平台开发环境215

11.2.2 深度卷积生成式对抗网DCGAN216

11.2.3 DAN应用于样本扩充217

11.3 MXNet平台220

11.3.1 MXNet平台开发环境220

11.3.2 VGG-NET深度神经网络学习222

11.3.3 图像分类应用任务225

11.4 Torch 7平台226

11.4.1 Torch 7平台开发环境226

11.4.2 二值神经网络227

11.4.3 二值神经网络应用于图像分类239

11.5 Theano平台233

11.5.1 Theano平台开发环境233

11.5.2 递归神经网络234

11.5.3 LSTM应用于情感分类任务237

         参考文献238

第12章 基于深度神经网络的SAR/PolSAR影像地物分类240

12.1 数据集及研究目的241

12.1.1 数据集特性分析241

12.1.2 基本数据集244

12.1.3 研究目的247

12.2 基于深度神经网络的SAR影像地物分类251

12.2.1 基于自适应自编码和**像素的SAR图像分类251

12.2.2 基于卷积中层特征学习的SAR图像分类257

12.3 基于1代深度神经网络的PolSAR影像地物分类263

12.3.1 基于稀疏极化DBN的极化SAR地物分类263

12.3.2 基于深度PCA网络的极化SAR影像地物分类267

12.4 基于第二代深度神经网络的PolSAR影像地物分类271

12.4.1 基于深度复卷积网络的极化PolSAR影像地物分类271

12.4.2基于生成式对抗网的极化PolSAR影像地物分类274

12.4.3基于深度残差网络的极化PolSAR影像地物分类278

         参考文献280......

TensorFlow实战

Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的**模型在TensorFlow上的实现（Inception Net、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。

《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于1.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow实战》还讲解了TensorBoard、多GPU并行、分布式并行、TF.Learn和其他TF.Contrib组件。《TensorFlow实战》希望能帮读者快速入门TensorFlow和深度学习，在工业界或者研究中快速地将想法落地为可实践的模型。

1    TensorFlow基础  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow编程模型简介  4

2    TensorFlow和其他深度学习框架的对比  18

2.1  主流深度学习框架对比  18

2.2  各深度学习框架简介  20

3    TensorFlow1步  39

3.1  TensorFlow的编译及安装  39

3.2  TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字  46

4    TensorFlow实现自编码器及多层感知机  55

4.1  自编码器简介  55

4.2  TensorFlow实现自编码器  59

4.3  多层感知机简介  66

4.4  TensorFlow实现多层感知机  70

5    TensorFlow实现卷积神经网络  74

5.1  卷积神经网络简介  74

5.2  TensorFlow实现简单的卷积网络 80

5.3  TensorFlow实现进阶的卷积网络  83

6    TensorFlow实现**卷积神经网络  95

6.1  TensorFlow实现AlexNet  97

6.2  TensorFlow实现VGGNet  108

6.3  TensorFlow实现GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow实现ResNet  143

6.5  卷积神经网络发展趋势  156

7    TensorFlow实现循环神经网络及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow实现Word2Vec  159

7.2  TensorFlow实现基于LSTM的语言模型  173

7.3  TensorFlow实现BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow实现深度强化学习  195

8.1  深度强化学习简介  195

8.2  TensorFlow实现策略网络  201

8.3  TensorFlow实现估值网络  213

9    TensorBoard、多GPU并行及分布式并行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU并行  243

9.3  分布式并行  249

10    TF.Learn从入门到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度学习Estimator  267

10.3  机器学习Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  监督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他组件  283

11.1  统计分布  283

11.2  Layer模块  285

11.3  性能分析器tfprof   293

参考文献  297

深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践

本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，*部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和*化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。本书适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的*后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。*后，理论与实践相结合，本书针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看本书的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。
1 绪论1
1.1 人工智能、机器学习与深度学习的关系2
1.1.1 人工智能——机器推理3
1.1.2 机器学习——数据驱动的科学4
1.1.3 深度学习——大脑的仿真7
1.2 深度学习的发展历程7
1.3 深度学习技术概述9
1.3.1 从低层到高层的特征抽象10
1.3.2 让网络变得更深12
1.3.3 自动特征提取13
1.4 深度学习框架14
2 Theano基础18
2.1 符号变量19
2.2 符号计算的抽象——符号计算图模型22
2.3 函数25
2.3.1 函数的定义25
2.3.2 Logistic回归26
2.3.3 函数的复制28
2.4 条件表达式30
2.5 循环31
2.6 共享变量38
2.7 配置38
2.7.1 通过THEANO_FLAGS配置39
2.7.2 通过.theanorc文件配置40
2.8 常用的Debug技巧41
2.9 小结42
3 线性代数基础43
3.1 标量、向量、矩阵和张量43
3.2 矩阵初等变换44
3.3 线性相关与向量空间45
3.4 范数46
3.4.1 向量范数46
3.4.2 矩阵范数49
3.5 特殊的矩阵与向量52
3.6 特征值分解53
3.7 奇异值分解55
3.8 迹运算56
3.9 样例：主成分分析57
4 概率统计基础61
4.1 样本空间与随机变量62
4.2 概率分布与分布函数62
4.3 一维随机变量63
4.3.1 离散随机变量和分布律63
4.3.2 连续随机变量和概率密度函数64
4.4 多维随机变量65
4.4.1 离散型二维随机变量和联合分布律66
4.4.2 连续型二维随机变量和联合密度函数66
4.5 边缘分布67
4.6 条件分布与链式法则68
4.6.1 条件概率68
4.6.2 链式法则70
4.7 多维随机变量的独立性分析70
4.7.1 边缘独立71
4.7.2 条件独立71
4.8 数学期望、方差、协方差72
4.8.1 数学期望72
4.8.2 方差73
4.8.3 协方差73
4.8.4 协方差矩阵75
4.9 信息论基础78
4.9.1 信息熵78
4.9.2 条件熵80
4.9.3 互信息81
4.9.4 交叉熵与相对熵81
5 概率图模型84
5.1 生成模型与判别模型86
5.2 图论基础87
5.2.1 图的结构87
5.2.2 子图88
5.2.3 路径、迹、环与拓扑排序89
5.3 贝叶斯网络93
5.3.1 因子分解93
5.3.2 局部马尔科夫独立性断言96
5.3.3 I-Map与因子分解97
5.3.4 有效迹101
5.3.5 D-分离与全局马尔科夫独立性105
5.4 马尔科夫网络106..........

人工智能浪潮下的计算机视觉发展史：从感知到智能的跨越 计算机视觉，作为人工智能领域的核心分支之一，其发展轨迹堪称一部浓缩的人工智能进步史。它赋予了机器“看见”并理解世界的能力，从最初的图像识别到如今复杂的场景理解、行为预测，计算机视觉的每一次飞跃都伴随着技术的革新和理论的突破。本文将从历史的视角出发，梳理计算机视觉的发展脉络，重点解析深度学习如何颠覆这一领域，以及其在实际应用中的无限可能。 一、 早期探索：符号主义与连接主义的交织 计算机视觉的萌芽可以追溯到上世纪五六十年代。彼时，研究者们试图通过编程规则来模拟人类的视觉系统。 符号主义视角： 这一时期，计算机视觉的研究主要围绕着符号主义展开。研究者们试图将视觉信息分解成一系列符号化的特征，然后通过逻辑推理来识别物体。例如，通过提取图像的边缘、角点、曲线等低级特征，再组合成更高级的形状和结构，最终识别出物体。早期的系统往往依赖于手工设计的特征提取器和分类器，例如基于几何形状匹配、模板匹配等方法。然而，这些方法在面对真实世界中复杂多变的图像时，鲁棒性极强，难以处理光照变化、遮挡、形变等问题。 连接主义的萌芽： 与此同时，连接主义的思潮也在悄然兴起，其代表便是感知机（Perceptron）。感知机是一种早期的神经网络模型，试图模仿生物神经元的结构和工作方式。它通过学习一组权重来对输入信号进行加权求和，并将其通过一个激活函数输出。感知机在解决简单的线性可分问题上取得了一定的成功，例如识别手写数字中的某些类别。然而，单层感知机存在着固有的局限性，无法解决非线性可分问题，例如XOR问题，这在一定程度上阻碍了神经网络研究的进程，导致了一段“AI寒冬”。 早期经典算法： 尽管面临挑战，这一时期也诞生了一些至今仍有影响力的基础算法，如Canny边缘检测算法，它通过多尺度高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等步骤，能够有效地提取图像中的边缘信息，为后续的图像分析奠定了基础。 二、 机器学习的崛起：特征工程的时代 上世纪八九十年代，随着计算能力的提升和大量数据的积累，机器学习开始在计算机视觉领域崭露头角。 统计学习理论的引入： 支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等统计学习方法，为计算机视觉带来了新的动力。这些方法更加注重从数据中学习规律，而不是依赖于人工设计的规则。 特征工程的重要性： 这一时期，特征工程成为了研究的重点。研究者们投入了大量的精力来设计和提取更有代表性的视觉特征。例如，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform） 和 HOG（Histogram of Oriented Gradients） 特征的出现，极大地提升了物体识别的鲁棒性。SIFT能够检测到尺度不变、旋转不变的局部特征点，而HOG则通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述物体的形状。这些手工设计的特征在当时被认为是“工程艺术”，需要深厚的领域知识和大量的实验来优化。 经典的识别流程： 在这个阶段，典型的物体识别流程是：图像预处理 -> 特征提取（如SIFT, HOG）-> 分类器训练与识别（如SVM）。尽管取得了显著的进步，但特征工程的繁琐和对特定场景的敏感性，仍然限制了计算机视觉在更复杂场景中的应用。 三、 深度学习的革命：颠覆性的力量 进入21世纪，尤其是2010年以后，深度学习的出现，彻底改变了计算机视觉的格局。 神经网络的复兴： 深度学习的核心是深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs），特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNNs借鉴了生物视觉皮层的结构，通过多层卷积层、池化层和全连接层，能够自动从原始图像数据中学习到层次化的特征表示。 AlexNet的里程碑： 2012年，AlexNet在ImageNet大规模图像识别挑战赛（ILSVRC）上以压倒性优势夺冠，标志着深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展。AlexNet的成功，证明了深度神经网络强大的特征学习能力，以及使用GPU进行大规模并行计算的有效性。 关键技术与模型： 卷积层（Convolutional Layer）： 通过卷积核在图像上滑动，提取局部特征，并共享参数，大大减少了模型的参数量。 池化层（Pooling Layer）： 对特征图进行下采样，降低特征维度，提高模型的鲁棒性，并减少计算量。 激活函数（Activation Function）： 如ReLU（Rectified Linear Unit），解决了传统激活函数（如Sigmoid, Tanh）的梯度消失问题，加速了模型的收敛。 反向传播算法（Backpropagation）： 结合梯度下降算法，能够有效地训练深度神经网络。 经典CNN架构： 在AlexNet之后，涌现出了一系列经典的CNN架构，如VGGNet（以其深邃的网络结构和小的卷积核闻名）、GoogLeNet/Inception（引入了Inception模块，并行使用不同大小的卷积核，提高模型效率）、ResNet（引入残差连接，解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得训练更深的网络成为可能）等。这些模型在精度和效率上不断刷新记录。 端到端学习： 深度学习实现了端到端（end-to-end）的学习，将特征提取和分类集成在一个统一的网络中，省去了手工设计特征的繁琐过程，大大简化了模型的构建和优化。 四、 深度学习在计算机视觉中的核心应用 深度学习的强大能力，使其在计算机视觉的各个子领域都取得了革命性的突破： 图像分类（Image Classification）： 识别图像中的主要物体类别，例如识别出一张图片是猫、狗还是汽车。现代的CNN模型在ImageNet等数据集上已经达到了超越人类的准确率。 物体检测（Object Detection）： 不仅识别图像中的物体，还能在图像中定位出物体的位置，并用边界框（bounding box）标出。R-CNN系列、YOLO系列、SSD等模型是该领域的代表。 图像分割（Image Segmentation）： 将图像中的每个像素分配到对应的类别。语义分割（Semantic Segmentation）将同一类别的所有像素分到一个区域（如所有“人”的区域），而实例分割（Instance Segmentation）则区分同一类别的不同个体（如区分开图像中的“张三”和“李四”）。FCN、U-Net、Mask R-CNN等是经典模型。 人脸识别（Face Recognition）： 识别和验证人脸身份，已广泛应用于安防、支付、社交等领域。DeepFace、FaceNet等模型在此领域表现出色。 目标跟踪（Object Tracking）： 在视频序列中连续地跟踪特定目标的位置和运动轨迹。 姿态估计（Pose Estimation）： 识别图像或视频中人体的关键点，并推断出其姿态。 图像生成（Image Generation）： 通过模型生成全新的、逼真的图像，如生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs），能够生成高质量的图像，在艺术创作、数据增强等方面有广泛应用。 图像字幕生成（Image Captioning）： 为图像生成描述性的文字，将视觉信息与自然语言处理结合。 三维重建（3D Reconstruction）： 从二维图像中恢复物体的三维信息，常用于机器人导航、虚拟现实等。 五、 挑战与未来展望 尽管深度学习带来了巨大的进步，但计算机视觉领域仍面临诸多挑战： 对数据的依赖： 深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，数据的获取和标注成本高昂。 模型的鲁棒性： 在面对未见过的数据、对抗性攻击或复杂环境时，模型的鲁棒性仍需提高。 可解释性： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，理解其决策过程仍然是一个难题。 实时性与效率： 在资源受限的设备上实现高性能的视觉处理依然具有挑战。 常识与推理： 让机器具备类似人类的常识和进行复杂推理是未来的重要方向。 未来，计算机视觉将继续与增强学习、自然语言处理、多模态学习等领域深度融合，朝着更智能、更通用的方向发展。自监督学习、迁移学习、小样本学习等技术将进一步降低对标注数据的依赖。Transformer架构在图像领域的成功应用，也为计算机视觉带来了新的可能性。 结语 从最初的规则匹配到如今的深度学习赋能，计算机视觉的发展历程是一部不断突破边界的创新史。深度学习以其强大的特征学习能力，将计算机的“眼睛”推向了新的高度，使得机器能够以前所未有的精度和效率理解和交互我们的世界。随着技术的不断演进，我们有理由相信，计算机视觉将继续在人工智能的浪潮中扮演至关重要的角色，深刻地改变我们的生活和社会。

评分☆☆☆☆☆

这四本书的定价策略绝对是捆绑销售的典型案例，营销上的小聪明掩盖不住内容上的大瑕疵。我最失望的是关于“优化”的那一本，本以为能深入探讨各种梯度下降的变体、正则化方法的精妙之处，结果只是泛泛而谈，很多关键的收敛性证明和实际应用中的陷阱避坑指南，完全是点到为止，甚至可以说是避重就轻。举个例子，讲到Adam优化器时，对学习率衰减策略的讨论浅薄得可笑，完全没有提到如何根据数据集的特性动态调整超参数的经验法则。更别提涉及到更先进的如L-BFGS或自适应学习率方法的深度分析，几乎是空白。感觉作者对这些优化算法的理解只停留在教科书的表面介绍层次，缺乏一线实战的打磨和深刻的洞察力，对于追求模型性能极限的工程师来说，这本书提供的价值微乎其微，读完后感觉知识网络上留下了好几个巨大的空洞，需要去其他地方找更专业的资料来填补。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是一言难尽，那种堆砌感，让人一眼就能看出是想蹭“深度学习”这个热点，把几本看起来相关的书硬塞在一起，美其名曰“组合拳”。不过，我还是抱着一丝希望买回来了，毕竟价格摆在那里。翻开第一本，发现内容组织得相当松散，像是把几篇不同的技术博客强行缝合在一起。理论部分讲得过于抽象，公式推导跳得太快，对于一个初学者来说，简直是灾难，感觉作者是默认你已经有了很扎实的数学基础，但实际上，很多基础概念的解释都含糊不清，更别提手把手的代码演示了。尤其是那个所谓的“实战”部分，代码写得非常老旧，很多库的API都已经过时了，跑起来各种报错，光是环境配置和修正那些过期的调用，我就花了整整一个周末，体验感极差。如果指望这套书能让你迅速入门并掌握前沿技术，那无疑是痴心妄想。它更像是一个书店老板临时拼凑的“豪华大礼包”，内容质量良莠不齐，急需一次彻底的重构和更新。

评分☆☆☆☆☆

关于“深入浅出”的那一本，坦白说，标题具有极强的误导性。如果“深入浅出”的标准是能让一个高中生大概了解神经网络的结构，那它或许勉强合格。但对于有一定编程基础，希望理解其背后数学原理的人来说，它呈现的知识图景太过扁平化了。作者似乎刻意回避了所有复杂的微积分和线性代数细节，用大量的比喻来解释，这些比喻在初听时很生动，但一旦需要应用到实际问题中，这些“浅出”的解释就失去了支撑，无法提供足够的推导能力。我尝试用它提供的框架去解决一个多模态数据融合的小项目，结果发现模型训练的收敛速度极其缓慢，完全不知道该从何处下手调整。这种只讲“是什么”而不讲“为什么”和“怎么办”的写法，最终培养出的只是会调用API的“调包侠”，而非真正理解深度学习范式的研究者或工程师。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到不值的是那个所谓的“TensorFlow实战”部分，我怀疑作者编写这本书时，用的是TensorFlow 1.x的版本，或者至少是早期2.x的版本。代码的结构化和现代TF的最佳实践（比如使用tf.function进行图编译优化，或者使用Keras Subclassing构建复杂模型）几乎看不到。很多示例代码充满了冗余的Session管理和placeholder的写法，这在当前主流的Eager Execution环境下，不仅效率低下，而且阅读起来十分晦涩。我浪费了很多时间去尝试将这些旧代码适配到当前的TensorFlow 2.9以上的稳定版本中，很多时候我不得不放弃原书的示例，自己重写一遍更符合现代框架风格的实现。这种对技术栈更新速度的漠视，直接拉低了整套丛书的实用价值，让读者感觉像是在阅读一本过时的技术手册，而不是一本面向未来的学习指南。

评分☆☆☆☆☆

整套书在“包邮”的诱惑下凑成了一个奇特的集合，但各部分之间的知识衔接极其生硬。你会发现前一本书讲完卷积后，后一本书里突然跳到了强化学习的马尔可夫决策过程，中间缺乏必要的桥梁。这种缺乏系统性规划的编辑手法，让读者在学习过程中体验到极度的认知跳跃。而且，不同作者（如果不是同一人所写）的写作风格差异巨大，有的过于口语化，有的又过于学术化，导致阅读的连贯性很差。如果真的想系统学习深度学习，从入门到进阶，你需要的是一个逻辑严密、循序渐进的知识体系，而不是这种东拼西凑、内容厚度严重不均的“大杂烩”。我最终的结论是，为了省下几块钱而买下这套内容质量不稳定的组合，实际上是浪费了更多的时间去甄别、修正和弥补它留下的知识真空。