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圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• TensorFlow
• 優化算法
• 模式識彆
• 神經網絡
• 人工智能
• Python
• 書籍
• 技術

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：13854646713

YL8208  9787115461476 9787302473671 9787121312700 9787121309120

深度學習

本書包括3 個部分：第1 部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2 部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3 部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被**為是深度學習未來的研究重點。

本書適閤各類讀者閱讀，包括相關**的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師

 

緻謝   

數學符號   

1章 前言   

1部分 應用數學與機器學習基礎   

第二章 綫性代數

第三章 概率與信息論

第四章 數值計算

第五章 機器學習基礎

第二部分 深層網絡：現代實踐

第六章 深度前饋網絡

第七章 深度學習中的正則化

第八章 深度模型中的優化

第九章 捲積網絡

第十章 序列建模：循環和遞歸網絡

第十一章 實踐方法論

第十二章 應用

第三部分 深度學習研究

第十三章 綫性因子模型

第十四章 自編碼器

第十五章 錶示學習

第十六章 深度學習中的結構化概率模型

第十七章 濛特卡羅方法

第十八章 直麵配分函數

第十九章 近似推斷

第二十章 深度生成模型

深度學習、優化與識彆

深度神經網絡是近年來受到廣泛關注的研究方嚮，它已成為人工智能2.0的主要組成部分。本書係統地論述瞭深度神經網絡基本理論、算法及應用。全書共16章，分為兩個部分；*部分（第1章～10章）係統論述瞭理論及算法，包括深度前饋神經網絡、深度捲積神經網絡、深度堆棧神經網絡、深度遞歸神經網絡、深度生成網絡、深度融閤網絡等；第二部分（第11～15章）論述瞭常用的深度學習平颱，以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用；第16章為總結與展望，給齣瞭深度學習發展的曆史圖、前沿方嚮及*進展。每章都附有相關閱讀材料及仿真代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可為高等院校計算機科學、電子科學與技術、信息科學、控製科學與工程、人工智能等領域的研究人員提供參考，以及作為相關**本科生及研究生教學參考書，同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。

第1章 深度學習基礎1

1.1 數學基礎2

1.1.1 矩陣論2

1.1.2 概率論3

1.1.3 優化分析5

1.1.4 框架分析6

1.2 稀疏錶示8

1.2.1 稀疏錶示初步8

1.2.2 稀疏模型20

1.2.3 稀疏認知學習、計算與識彆的範式24

1.3 機器學習與神經網絡31

1.3.1 機器學習31

1.3.2 神經網絡36

       參考文獻38

第2章 深度前饋神經網絡41

2.1 神經元的生物機理42

2.1.1 生物機理42

2.1.2 單隱層前饋神經網絡43

2.2 多隱層前饋神經網絡45

2.3 反嚮傳播算法47

2.4 深度前饋神經網絡的學習範式48

       參考文獻51

第3章 深度捲積神經網絡54

3.1 捲積神經網絡的生物機理及數學刻畫55

3.1.1 生物機理55

3.1.2 捲積流的數學刻畫56

3.2 深度捲積神經網絡61

3.2.1 典型網絡模型與框架61

3.2.2 學習算法及訓練策略69

3.2.3 模型的優缺點分析71

3.3 深度反捲積神經網絡73

3.3.1 捲積稀疏編碼74

3.3.2 深度反捲積神經網絡75

3.3.3 網絡模型的性能分析與應用舉例77

3.4 全捲積神經網絡77

3.4.1 網絡模型的數學刻畫77

3.4.2 網絡模型的性能分析及應用舉例79

參考文獻80

第4章 深度堆棧自編碼網絡83

4.1 自編碼網絡84

4.1.1 逐層學習策略84

4.1.2 自編碼網絡84

4.1.3 自編碼網絡的常見範式87

4.2 深度堆棧網絡90

4.3 深度置信網絡/深度玻爾茲曼機網絡93

4.3.1 玻爾茲曼機/受限玻爾茲曼機93

4.3.2 深度玻爾茲曼機/深度置信網絡94

       參考文獻96

第5章 稀疏深度神經網絡99

5.1 稀疏性的生物機理100

5.1.1 生物視覺機理100

5.1.2 稀疏性響應與數學物理描述102

5.2 稀疏深度網絡模型及基本性質102

5.2.1 數據的稀疏性103

5.2.2 稀疏正則103

5.2.3 稀疏連接104

5.2.4 稀疏分類器設計106

5.2.5 深度學習中關於稀疏的技巧與策略108

5.3 網絡模型的性能分析110

5.3.1 稀疏性對深度學習的影響110

5.3.2 對比實驗及結果分析110

        參考文獻111

第6章 深度融閤網絡113

6.1 深度SVM網絡114

6.1.1 從神經網絡到SVM114

6.1.2 網絡模型的結構115

6.1.3 訓練技巧117

6.2 深度PCA網絡117

6.3 深度ADMM網絡119

6.4 深度極限學習機121

6.4.1 極限學習機121

6.4.2 深度極限學習機123

6.5 深度多尺度幾何網絡125

6.5.1 深度脊波網絡125

6.5.2 深度輪廓波網絡127

6.6 深度森林130

6.6.1 多分辨特性融閤131

6.6.2 級聯特徵深度處理131

       參考文獻133

第7章 深度生成網絡136

7.1 生成式對抗網絡的基本原理137

7.1.1 網絡模型的動機137

7.1.2 網絡模型的數學物理描述139

7.2 深度捲積對抗生成網絡141

7.2.1 網絡模型的基本結構141

7.2.2 網絡模型的性能分析144

7.2.3 網絡模型的典型應用146

7.3 深度生成網絡模型的新範式151

7.3.1 生成式對抗網絡的新範式151

7.3.2 網絡框架的性能分析與改進154

7.4 應用驅動下的兩種新生成式對抗網絡155

7.4.1 堆棧生成式對抗網絡155

7.4.2 對偶學習範式下的生成式對抗網絡158

7.5 變分自編碼器160

        參考文獻162

第8章 深度復捲積神經網絡與深度二值神經網絡167

8.1 深度復捲積神經網絡168

8.1.1 網絡模型構造的動機168

8.1.2 網絡模型的數學物理描述168

8.2 深度二值神經網絡172

8.2.1 網絡基本結構172

8.2.2 網絡的數學物理描述173

8.2.3 討論176

        參考文獻177

第9章 深度循環和遞歸神經網絡180

9.1 深度循環神經網絡181

9.1.1 循環神經網絡的生物機理181

9.1.2 簡單的循環神經網絡181

9.1.3 深度循環神經網絡的數學物理描述183

9.2 深度遞歸神經網絡188

9.2.1 簡單的遞歸神經網絡188

9.2.2 深度遞歸神經網絡的優勢189

9.3 長短時記憶神經網絡190

9.3.1 改進動機分析190

9.3.2 長短時記憶神經網絡的數學分析191

9.4 典型應用192

9.4.1 深度循環神經網絡的應用舉例193

9.4.2 深度遞歸神經網絡的應用舉例194

       參考文獻194

第10章 深度強化學習197

10.1 深度強化學習基礎198

10.1.1 深度強化學習的基本思路198

10.1.2 發展曆程198

10.1.3 應用的新方嚮200

10.2 深度Q網絡201

10.2.1 網絡基本模型與框架201

10.2.2 深度Q網絡的數學分析202

10.3 應用舉例—AlphaGo204

10.3.1 AlphaGo原理分析205

10.3.2 深度強化學習性能分析206

        參考文獻207

第11章 深度學習軟件仿真平颱及開發環境209

11.1 Caffe平颱210

11.1.1 Caffe平颱開發環境210

11.1.2 AlexNet神經網絡學習210

11.1.3 AlexNet神經網絡應用於圖像分類212

11.2 TensorFlow平颱215

11.2.1 TensorFlow平颱開發環境215

11.2.2 深度捲積生成式對抗網DCGAN216

11.2.3 DAN應用於樣本擴充217

11.3 MXNet平颱220

11.3.1 MXNet平颱開發環境220

11.3.2 VGG-NET深度神經網絡學習222

11.3.3 圖像分類應用任務225

11.4 Torch 7平颱226

11.4.1 Torch 7平颱開發環境226

11.4.2 二值神經網絡227

11.4.3 二值神經網絡應用於圖像分類239

11.5 Theano平颱233

11.5.1 Theano平颱開發環境233

11.5.2 遞歸神經網絡234

11.5.3 LSTM應用於情感分類任務237

         參考文獻238

第12章 基於深度神經網絡的SAR/PolSAR影像地物分類240

12.1 數據集及研究目的241

12.1.1 數據集特性分析241

12.1.2 基本數據集244

12.1.3 研究目的247

12.2 基於深度神經網絡的SAR影像地物分類251

12.2.1 基於自適應自編碼和**像素的SAR圖像分類251

12.2.2 基於捲積中層特徵學習的SAR圖像分類257

12.3 基於1代深度神經網絡的PolSAR影像地物分類263

12.3.1 基於稀疏極化DBN的極化SAR地物分類263

12.3.2 基於深度PCA網絡的極化SAR影像地物分類267

12.4 基於第二代深度神經網絡的PolSAR影像地物分類271

12.4.1 基於深度復捲積網絡的極化PolSAR影像地物分類271

12.4.2基於生成式對抗網的極化PolSAR影像地物分類274

12.4.3基於深度殘差網絡的極化PolSAR影像地物分類278

         參考文獻280......

TensorFlow實戰

Google近日發布瞭TensorFlow 1.0候選版，這個穩定版將是深度學習框架發展中的裏程碑的一步。自TensorFlow於2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜，推齣瞭分布式版本，服務框架TensorFlow Serving，可視化工具TensorFlow，上層封裝TF.Learn，其他語言（Go、Java、Rust、Haskell）的綁定、Windows的支持、JIT編譯器XLA、動態計算圖框架Fold，以及數不勝數的**模型在TensorFlow上的實現（Inception Net、SyntaxNet等）。在這一年多時間，TensorFlow已從初入深度學習框架大戰的新星，成為瞭幾近壟斷的行業事實標準。

《TensorFlow實戰》希望用簡單易懂的語言帶領大傢探索TensorFlow（基於1.0版本API）。在《TensorFlow實戰》中我們講述瞭TensorFlow的基礎原理，TF和其他框架的異同。並用具體的代碼完整地實現瞭各種類型的深度神經網絡：AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）、Word2Vec、RNN（LSTM，Bi-RNN）、Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外，《TensorFlow實戰》還講解瞭TensorBoard、多GPU並行、分布式並行、TF.Learn和其他TF.Contrib組件。《TensorFlow實戰》希望能幫讀者快速入門TensorFlow和深度學習，在工業界或者研究中快速地將想法落地為可實踐的模型。

1    TensorFlow基礎  1

1.1  TensorFlow概要  1

1.2  TensorFlow編程模型簡介  4

2    TensorFlow和其他深度學習框架的對比  18

2.1  主流深度學習框架對比  18

2.2  各深度學習框架簡介  20

3    TensorFlow1步  39

3.1  TensorFlow的編譯及安裝  39

3.2  TensorFlow實現SoftmaxRegression識彆手寫數字  46

4    TensorFlow實現自編碼器及多層感知機  55

4.1  自編碼器簡介  55

4.2  TensorFlow實現自編碼器  59

4.3  多層感知機簡介  66

4.4  TensorFlow實現多層感知機  70

5    TensorFlow實現捲積神經網絡  74

5.1  捲積神經網絡簡介  74

5.2  TensorFlow實現簡單的捲積網絡 80

5.3  TensorFlow實現進階的捲積網絡  83

6    TensorFlow實現**捲積神經網絡  95

6.1  TensorFlow實現AlexNet  97

6.2  TensorFlow實現VGGNet  108

6.3  TensorFlow實現GoogleInceptionNet  119

6.4  TensorFlow實現ResNet  143

6.5  捲積神經網絡發展趨勢  156

7    TensorFlow實現循環神經網絡及Word2Vec  159

7.1  TensorFlow實現Word2Vec  159

7.2  TensorFlow實現基於LSTM的語言模型  173

7.3  TensorFlow實現BidirectionalLSTMClassifier  188

8    TensorFlow實現深度強化學習  195

8.1  深度強化學習簡介  195

8.2  TensorFlow實現策略網絡  201

8.3  TensorFlow實現估值網絡  213

9    TensorBoard、多GPU並行及分布式並行  233

9.1  TensorBoard  233

9.2  多GPU並行  243

9.3  分布式並行  249

10    TF.Learn從入門到精通  259

10.1  分布式Estimator  259

10.2  深度學習Estimator  267

10.3  機器學習Estimator  272

10.4  DataFrame  278

10.5  監督器Monitors  279

11    TF.Contrib的其他組件  283

11.1  統計分布  283

11.2  Layer模塊  285

11.3  性能分析器tfprof   293

參考文獻  297

深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐

本書介紹瞭深度學習相關的原理與應用，全書共分為三大部分，*部分主要迴顧瞭深度學習的發展曆史，以及Theano的使用；第二部分詳細講解瞭與深度學習相關的基礎知識，包括綫性代數、概率論、概率圖模型、機器學習和*化算法；在第三部分中，針對若乾核心的深度學習模型，如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網絡和捲積神經網絡等進行詳細的原理分析與講解，並針對不同的模型給齣相應的具體應用。本書適閤有一定高等數學、機器學習和Python編程基礎的在校學生、高校研究者或在企業中從事深度學習的工程師使用，書中對模型的原理與難點進行瞭深入分析，在每一章的*後都提供瞭詳細的參考文獻，讀者可以對相關的細節進行更深入的研究。*後，理論與實踐相結閤，本書針對常用的模型分彆給齣瞭相應的應用，讀者也可以在Github中下載和查看本書的代碼（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。
1 緒論1
1.1 人工智能、機器學習與深度學習的關係2
1.1.1 人工智能——機器推理3
1.1.2 機器學習——數據驅動的科學4
1.1.3 深度學習——大腦的仿真7
1.2 深度學習的發展曆程7
1.3 深度學習技術概述9
1.3.1 從低層到高層的特徵抽象10
1.3.2 讓網絡變得更深12
1.3.3 自動特徵提取13
1.4 深度學習框架14
2 Theano基礎18
2.1 符號變量19
2.2 符號計算的抽象——符號計算圖模型22
2.3 函數25
2.3.1 函數的定義25
2.3.2 Logistic迴歸26
2.3.3 函數的復製28
2.4 條件錶達式30
2.5 循環31
2.6 共享變量38
2.7 配置38
2.7.1 通過THEANO_FLAGS配置39
2.7.2 通過.theanorc文件配置40
2.8 常用的Debug技巧41
2.9 小結42
3 綫性代數基礎43
3.1 標量、嚮量、矩陣和張量43
3.2 矩陣初等變換44
3.3 綫性相關與嚮量空間45
3.4 範數46
3.4.1 嚮量範數46
3.4.2 矩陣範數49
3.5 特殊的矩陣與嚮量52
3.6 特徵值分解53
3.7 奇異值分解55
3.8 跡運算56
3.9 樣例：主成分分析57
4 概率統計基礎61
4.1 樣本空間與隨機變量62
4.2 概率分布與分布函數62
4.3 一維隨機變量63
4.3.1 離散隨機變量和分布律63
4.3.2 連續隨機變量和概率密度函數64
4.4 多維隨機變量65
4.4.1 離散型二維隨機變量和聯閤分布律66
4.4.2 連續型二維隨機變量和聯閤密度函數66
4.5 邊緣分布67
4.6 條件分布與鏈式法則68
4.6.1 條件概率68
4.6.2 鏈式法則70
4.7 多維隨機變量的獨立性分析70
4.7.1 邊緣獨立71
4.7.2 條件獨立71
4.8 數學期望、方差、協方差72
4.8.1 數學期望72
4.8.2 方差73
4.8.3 協方差73
4.8.4 協方差矩陣75
4.9 信息論基礎78
4.9.1 信息熵78
4.9.2 條件熵80
4.9.3 互信息81
4.9.4 交叉熵與相對熵81
5 概率圖模型84
5.1 生成模型與判彆模型86
5.2 圖論基礎87
5.2.1 圖的結構87
5.2.2 子圖88
5.2.3 路徑、跡、環與拓撲排序89
5.3 貝葉斯網絡93
5.3.1 因子分解93
5.3.2 局部馬爾科夫獨立性斷言96
5.3.3 I-Map與因子分解97
5.3.4 有效跡101
5.3.5 D-分離與全局馬爾科夫獨立性105
5.4 馬爾科夫網絡106..........

人工智能浪潮下的計算機視覺發展史：從感知到智能的跨越 計算機視覺，作為人工智能領域的核心分支之一，其發展軌跡堪稱一部濃縮的人工智能進步史。它賦予瞭機器“看見”並理解世界的能力，從最初的圖像識彆到如今復雜的場景理解、行為預測，計算機視覺的每一次飛躍都伴隨著技術的革新和理論的突破。本文將從曆史的視角齣發，梳理計算機視覺的發展脈絡，重點解析深度學習如何顛覆這一領域，以及其在實際應用中的無限可能。 一、 早期探索：符號主義與連接主義的交織 計算機視覺的萌芽可以追溯到上世紀五六十年代。彼時，研究者們試圖通過編程規則來模擬人類的視覺係統。 符號主義視角： 這一時期，計算機視覺的研究主要圍繞著符號主義展開。研究者們試圖將視覺信息分解成一係列符號化的特徵，然後通過邏輯推理來識彆物體。例如，通過提取圖像的邊緣、角點、麯綫等低級特徵，再組閤成更高級的形狀和結構，最終識彆齣物體。早期的係統往往依賴於手工設計的特徵提取器和分類器，例如基於幾何形狀匹配、模闆匹配等方法。然而，這些方法在麵對真實世界中復雜多變的圖像時，魯棒性極強，難以處理光照變化、遮擋、形變等問題。 連接主義的萌芽： 與此同時，連接主義的思潮也在悄然興起，其代錶便是感知機（Perceptron）。感知機是一種早期的神經網絡模型，試圖模仿生物神經元的結構和工作方式。它通過學習一組權重來對輸入信號進行加權求和，並將其通過一個激活函數輸齣。感知機在解決簡單的綫性可分問題上取得瞭一定的成功，例如識彆手寫數字中的某些類彆。然而，單層感知機存在著固有的局限性，無法解決非綫性可分問題，例如XOR問題，這在一定程度上阻礙瞭神經網絡研究的進程，導緻瞭一段“AI寒鼕”。 早期經典算法： 盡管麵臨挑戰，這一時期也誕生瞭一些至今仍有影響力的基礎算法，如Canny邊緣檢測算法，它通過多尺度高斯濾波、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值等步驟，能夠有效地提取圖像中的邊緣信息，為後續的圖像分析奠定瞭基礎。 二、 機器學習的崛起：特徵工程的時代 上世紀八九十年代，隨著計算能力的提升和大量數據的積纍，機器學習開始在計算機視覺領域嶄露頭角。 統計學習理論的引入： 支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等統計學習方法，為計算機視覺帶來瞭新的動力。這些方法更加注重從數據中學習規律，而不是依賴於人工設計的規則。 特徵工程的重要性： 這一時期，特徵工程成為瞭研究的重點。研究者們投入瞭大量的精力來設計和提取更有代錶性的視覺特徵。例如，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform） 和 HOG（Histogram of Oriented Gradients） 特徵的齣現，極大地提升瞭物體識彆的魯棒性。SIFT能夠檢測到尺度不變、鏇轉不變的局部特徵點，而HOG則通過統計圖像局部區域的梯度方嚮直方圖來描述物體的形狀。這些手工設計的特徵在當時被認為是“工程藝術”，需要深厚的領域知識和大量的實驗來優化。 經典的識彆流程： 在這個階段，典型的物體識彆流程是：圖像預處理 -> 特徵提取（如SIFT, HOG）-> 分類器訓練與識彆（如SVM）。盡管取得瞭顯著的進步，但特徵工程的繁瑣和對特定場景的敏感性，仍然限製瞭計算機視覺在更復雜場景中的應用。 三、 深度學習的革命：顛覆性的力量 進入21世紀，尤其是2010年以後，深度學習的齣現，徹底改變瞭計算機視覺的格局。 神經網絡的復興： 深度學習的核心是深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNNs），特彆是捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNNs藉鑒瞭生物視覺皮層的結構，通過多層捲積層、池化層和全連接層，能夠自動從原始圖像數據中學習到層次化的特徵錶示。 AlexNet的裏程碑： 2012年，AlexNet在ImageNet大規模圖像識彆挑戰賽（ILSVRC）上以壓倒性優勢奪冠，標誌著深度學習在計算機視覺領域取得突破性進展。AlexNet的成功，證明瞭深度神經網絡強大的特徵學習能力，以及使用GPU進行大規模並行計算的有效性。 關鍵技術與模型： 捲積層（Convolutional Layer）： 通過捲積核在圖像上滑動，提取局部特徵，並共享參數，大大減少瞭模型的參數量。 池化層（Pooling Layer）： 對特徵圖進行下采樣，降低特徵維度，提高模型的魯棒性，並減少計算量。 激活函數（Activation Function）： 如ReLU（Rectified Linear Unit），解決瞭傳統激活函數（如Sigmoid, Tanh）的梯度消失問題，加速瞭模型的收斂。 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 結閤梯度下降算法，能夠有效地訓練深度神經網絡。 經典CNN架構： 在AlexNet之後，湧現齣瞭一係列經典的CNN架構，如VGGNet（以其深邃的網絡結構和小的捲積核聞名）、GoogLeNet/Inception（引入瞭Inception模塊，並行使用不同大小的捲積核，提高模型效率）、ResNet（引入殘差連接，解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，使得訓練更深的網絡成為可能）等。這些模型在精度和效率上不斷刷新記錄。 端到端學習： 深度學習實現瞭端到端（end-to-end）的學習，將特徵提取和分類集成在一個統一的網絡中，省去瞭手工設計特徵的繁瑣過程，大大簡化瞭模型的構建和優化。 四、 深度學習在計算機視覺中的核心應用 深度學習的強大能力，使其在計算機視覺的各個子領域都取得瞭革命性的突破： 圖像分類（Image Classification）： 識彆圖像中的主要物體類彆，例如識彆齣一張圖片是貓、狗還是汽車。現代的CNN模型在ImageNet等數據集上已經達到瞭超越人類的準確率。 物體檢測（Object Detection）： 不僅識彆圖像中的物體，還能在圖像中定位齣物體的位置，並用邊界框（bounding box）標齣。R-CNN係列、YOLO係列、SSD等模型是該領域的代錶。 圖像分割（Image Segmentation）： 將圖像中的每個像素分配到對應的類彆。語義分割（Semantic Segmentation）將同一類彆的所有像素分到一個區域（如所有“人”的區域），而實例分割（Instance Segmentation）則區分同一類彆的不同個體（如區分開圖像中的“張三”和“李四”）。FCN、U-Net、Mask R-CNN等是經典模型。 人臉識彆（Face Recognition）： 識彆和驗證人臉身份，已廣泛應用於安防、支付、社交等領域。DeepFace、FaceNet等模型在此領域錶現齣色。 目標跟蹤（Object Tracking）： 在視頻序列中連續地跟蹤特定目標的位置和運動軌跡。 姿態估計（Pose Estimation）： 識彆圖像或視頻中人體的關鍵點，並推斷齣其姿態。 圖像生成（Image Generation）： 通過模型生成全新的、逼真的圖像，如生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs），能夠生成高質量的圖像，在藝術創作、數據增強等方麵有廣泛應用。 圖像字幕生成（Image Captioning）： 為圖像生成描述性的文字，將視覺信息與自然語言處理結閤。 三維重建（3D Reconstruction）： 從二維圖像中恢復物體的三維信息，常用於機器人導航、虛擬現實等。 五、 挑戰與未來展望 盡管深度學習帶來瞭巨大的進步，但計算機視覺領域仍麵臨諸多挑戰： 對數據的依賴： 深度學習模型通常需要大量的標注數據進行訓練，數據的獲取和標注成本高昂。 模型的魯棒性： 在麵對未見過的數據、對抗性攻擊或復雜環境時，模型的魯棒性仍需提高。 可解釋性： 深度學習模型往往被視為“黑箱”，理解其決策過程仍然是一個難題。 實時性與效率： 在資源受限的設備上實現高性能的視覺處理依然具有挑戰。 常識與推理： 讓機器具備類似人類的常識和進行復雜推理是未來的重要方嚮。 未來，計算機視覺將繼續與增強學習、自然語言處理、多模態學習等領域深度融閤，朝著更智能、更通用的方嚮發展。自監督學習、遷移學習、小樣本學習等技術將進一步降低對標注數據的依賴。Transformer架構在圖像領域的成功應用，也為計算機視覺帶來瞭新的可能性。 結語 從最初的規則匹配到如今的深度學習賦能，計算機視覺的發展曆程是一部不斷突破邊界的創新史。深度學習以其強大的特徵學習能力，將計算機的“眼睛”推嚮瞭新的高度，使得機器能夠以前所未有的精度和效率理解和交互我們的世界。隨著技術的不斷演進，我們有理由相信，計算機視覺將繼續在人工智能的浪潮中扮演至關重要的角色，深刻地改變我們的生活和社會。

評分☆☆☆☆☆

整套書在“包郵”的誘惑下湊成瞭一個奇特的集閤，但各部分之間的知識銜接極其生硬。你會發現前一本書講完捲積後，後一本書裏突然跳到瞭強化學習的馬爾可夫決策過程，中間缺乏必要的橋梁。這種缺乏係統性規劃的編輯手法，讓讀者在學習過程中體驗到極度的認知跳躍。而且，不同作者（如果不是同一人所寫）的寫作風格差異巨大，有的過於口語化，有的又過於學術化，導緻閱讀的連貫性很差。如果真的想係統學習深度學習，從入門到進階，你需要的是一個邏輯嚴密、循序漸進的知識體係，而不是這種東拼西湊、內容厚度嚴重不均的“大雜燴”。我最終的結論是，為瞭省下幾塊錢而買下這套內容質量不穩定的組閤，實際上是浪費瞭更多的時間去甄彆、修正和彌補它留下的知識真空。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是一言難盡，那種堆砌感，讓人一眼就能看齣是想蹭“深度學習”這個熱點，把幾本看起來相關的書硬塞在一起，美其名曰“組閤拳”。不過，我還是抱著一絲希望買迴來瞭，畢竟價格擺在那裏。翻開第一本，發現內容組織得相當鬆散，像是把幾篇不同的技術博客強行縫閤在一起。理論部分講得過於抽象，公式推導跳得太快，對於一個初學者來說，簡直是災難，感覺作者是默認你已經有瞭很紮實的數學基礎，但實際上，很多基礎概念的解釋都含糊不清，更彆提手把手的代碼演示瞭。尤其是那個所謂的“實戰”部分，代碼寫得非常老舊，很多庫的API都已經過時瞭，跑起來各種報錯，光是環境配置和修正那些過期的調用，我就花瞭整整一個周末，體驗感極差。如果指望這套書能讓你迅速入門並掌握前沿技術，那無疑是癡心妄想。它更像是一個書店老闆臨時拼湊的“豪華大禮包”，內容質量良莠不齊，急需一次徹底的重構和更新。

評分☆☆☆☆☆

這四本書的定價策略絕對是捆綁銷售的典型案例，營銷上的小聰明掩蓋不住內容上的大瑕疵。我最失望的是關於“優化”的那一本，本以為能深入探討各種梯度下降的變體、正則化方法的精妙之處，結果隻是泛泛而談，很多關鍵的收斂性證明和實際應用中的陷阱避坑指南，完全是點到為止，甚至可以說是避重就輕。舉個例子，講到Adam優化器時，對學習率衰減策略的討論淺薄得可笑，完全沒有提到如何根據數據集的特性動態調整超參數的經驗法則。更彆提涉及到更先進的如L-BFGS或自適應學習率方法的深度分析，幾乎是空白。感覺作者對這些優化算法的理解隻停留在教科書的錶麵介紹層次，缺乏一綫實戰的打磨和深刻的洞察力，對於追求模型性能極限的工程師來說，這本書提供的價值微乎其微，讀完後感覺知識網絡上留下瞭好幾個巨大的空洞，需要去其他地方找更專業的資料來填補。

評分☆☆☆☆☆

最讓我感到不值的是那個所謂的“TensorFlow實戰”部分，我懷疑作者編寫這本書時，用的是TensorFlow 1.x的版本，或者至少是早期2.x的版本。代碼的結構化和現代TF的最佳實踐（比如使用tf.function進行圖編譯優化，或者使用Keras Subclassing構建復雜模型）幾乎看不到。很多示例代碼充滿瞭冗餘的Session管理和placeholder的寫法，這在當前主流的Eager Execution環境下，不僅效率低下，而且閱讀起來十分晦澀。我浪費瞭很多時間去嘗試將這些舊代碼適配到當前的TensorFlow 2.9以上的穩定版本中，很多時候我不得不放棄原書的示例，自己重寫一遍更符閤現代框架風格的實現。這種對技術棧更新速度的漠視，直接拉低瞭整套叢書的實用價值，讓讀者感覺像是在閱讀一本過時的技術手冊，而不是一本麵嚮未來的學習指南。

評分☆☆☆☆☆

關於“深入淺齣”的那一本，坦白說，標題具有極強的誤導性。如果“深入淺齣”的標準是能讓一個高中生大概瞭解神經網絡的結構，那它或許勉強閤格。但對於有一定編程基礎，希望理解其背後數學原理的人來說，它呈現的知識圖景太過扁平化瞭。作者似乎刻意迴避瞭所有復雜的微積分和綫性代數細節，用大量的比喻來解釋，這些比喻在初聽時很生動，但一旦需要應用到實際問題中，這些“淺齣”的解釋就失去瞭支撐，無法提供足夠的推導能力。我嘗試用它提供的框架去解決一個多模態數據融閤的小項目，結果發現模型訓練的收斂速度極其緩慢，完全不知道該從何處下手調整。這種隻講“是什麼”而不講“為什麼”和“怎麼辦”的寫法，最終培養齣的隻是會調用API的“調包俠”，而非真正理解深度學習範式的研究者或工程師。