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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：13882388487

• 书 号： 978-7-115-46147-6
• 页 数： 464
• 印刷方式： 彩色印刷
• 开 本： 16开
• 出版状态： 正在印刷

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• 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
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《深度学习 数学工具和机器学习算法教程 深度学习方法和技术 书籍 神经网络与深度学习》这本著作，以其深入浅出的讲解和丰富实用的内容，旨在为读者提供一个系统、全面的深度学习知识体系。本书并非简单堆砌理论，而是紧密结合实际应用，力求让读者在掌握核心概念的同时，也能理解其背后的数学原理，并能灵活运用到各类机器学习和深度学习项目中。 全书内容概览与核心特色： 本书的编写结构严谨，循序渐进，从基础概念铺陈到前沿技术探索，力求覆盖深度学习的方方面面。其核心特色在于： 1. 数学基础的强化与融会贯通： 深度学习的强大能力很大程度上依赖于其背后精妙的数学支撑。本书专门开辟章节，详细梳理了深度学习所需的核心数学工具，包括但不限于： 线性代数： 矩阵、向量、张量的运算，特征值与特征向量，协方差矩阵等，这些都是理解神经网络结构、数据表示和梯度下降等算法的关键。本书将通过丰富的示例，阐释这些数学概念如何在深度学习模型中发挥作用，例如，如何用矩阵乘法高效地计算神经网络的层级输出，以及如何理解数据在不同维度上的变换。 微积分： 导数、偏导数、链式法则、梯度等，是深度学习模型训练的核心。本书会详细讲解这些概念，并重点阐述它们如何应用于反向传播算法，实现模型参数的优化。读者将理解为何梯度下降能够有效地指导模型学习，以及如何通过计算梯度来调整模型权重以最小化损失函数。 概率论与统计学： 概率分布、期望、方差、贝叶斯定理、最大似然估计等，是理解数据分布、模型不确定性以及各种损失函数设计的基础。本书将解释这些统计概念如何帮助我们理解模型预测的可靠性，以及如何设计损失函数来衡量模型性能。例如，在分类问题中，交叉熵损失函数的推导就与概率论紧密相关。 优化理论： 梯度下降及其变种（如SGD、Adam、RMSprop等），牛顿法等，是模型训练的核心算法。本书不仅会介绍这些算法的基本原理，还会深入探讨它们的收敛性、优缺点以及在不同场景下的适用性。读者将了解如何选择合适的优化器来加速模型训练，并避免陷入局部最优。 2. 核心机器学习算法的理论与实践： 在深入理解数学工具之后，本书将逐步引入经典的机器学习算法，为读者建立坚实的算法基础。这些算法不仅是深度学习的基石，也常用于解决各种实际问题。 监督学习： 从简单的线性回归、逻辑回归出发，逐步深入到支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。本书将详细解析这些算法的工作原理、数学推导以及它们在处理不同类型数据时的优劣势。 无监督学习： KMeans聚类、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等。这些算法帮助我们理解数据的内在结构，进行降维和特征提取。 模型评估与选择： 交叉验证、过拟合与欠拟合的诊断与解决、正则化技术（L1、L2）等，是构建鲁棒模型不可或缺的部分。 3. 深度学习模型的深度解析： 这是本书的核心内容，将带领读者进入神经网络的奇妙世界。 基础神经网络： 从单层感知机到多层感知机（MLP），详细讲解神经网络的结构、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的作用，以及前向传播和反向传播算法的完整流程。读者将清晰地理解信息如何在神经网络中流动并被处理。 卷积神经网络（CNNs）： 聚焦于图像处理领域的革命性模型。本书将详细讲解卷积层、池化层、全连接层等核心组件，以及它们在图像识别、目标检测、图像分割等任务中的应用。读者将理解CNNs如何通过卷积核提取局部特征，并通过池化层降低维度和提高鲁棒性。 循环神经网络（RNNs）及其变种： 专注于序列数据处理，如自然语言处理（NLP）和时间序列分析。本书将深入讲解RNNs的基本结构，以及它们在处理序列依赖性方面的挑战。在此基础上，会详细介绍LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元），解析它们如何通过门控机制解决梯度消失问题，实现对长序列的有效建模。 Transformer模型： 作为当前NLP领域的明星模型，本书将对其核心机制，如自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）进行深入剖析，并解释其在机器翻译、文本生成等任务上的巨大成功。 生成对抗网络（GANs）： 探索无监督学习在生成模型方面的突破。本书将详细讲解GANs的生成器和判别器的对抗训练过程，以及它们在图像生成、风格迁移等领域的应用。 4. 深度学习框架的实践指南： 理论结合实践是本书另一大亮点。本书将以当下主流的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）为例，展示如何利用这些框架实现各种深度学习模型的构建、训练和部署。通过大量的代码示例和项目实践，读者可以快速上手，将所学知识转化为实际能力。 5. 实际应用场景的深度探讨： 本书不会止步于理论和模型介绍，还会深入探讨深度学习在各个领域的实际应用，例如： 计算机视觉（CV）： 图像分类、物体检测、人脸识别、图像生成。 自然语言处理（NLP）： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成。 语音识别与合成。 推荐系统。 强化学习的基础概念与应用。 本书的独特价值： 系统性与前瞻性并存： 既为初学者构建扎实的基础，又为进阶者提供深入研究的视角，同时关注了最新的技术发展趋势。 理论与实践的完美结合： 读者不仅能理解“为什么”，更能掌握“怎么做”，通过代码实践加深理解。 数学基础的扎实铺垫： 避免了许多深度学习教程中对数学的“一笔带过”，让读者真正理解算法背后的逻辑。 易于理解的讲解风格： 即使是复杂的概念，也通过清晰的图示和生动的语言进行阐释，降低学习门槛。 本书适合谁？ 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的学生。 希望进入深度学习领域的软件工程师、数据分析师、研究人员。 对人工智能和机器学习感兴趣，希望系统学习的爱好者。 需要快速掌握深度学习技术以解决实际问题的从业人员。 总而言之，《深度学习 数学工具和机器学习算法教程 深度学习方法和技术 书籍 神经网络与深度学习》是一本不可多得的深度学习入门与进阶的综合性教材。它以一种严谨而又不失趣味的方式，引领读者探索深度学习的奥秘，掌握核心技术，并最终将其应用于解决现实世界中的复杂问题。本书将成为读者在深度学习道路上最可靠的伙伴。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书之后，我迫不及待地翻阅了一下，书的纸质还不错，摸起来有质感，印刷也很清晰，没有出现模糊或者错字的情况，这对于阅读体验来说是很重要的。封面设计挺有品位的，简约而不失专业感，让人一眼就能感受到这是一本关于深度学习的专业书籍。我比较喜欢的是它在介绍各个算法时，通常会先给出概念性的解释，然后再逐步深入到数学原理和代码实现，这种循序渐进的方式让我这个初学者也能更容易理解。特别是关于神经网络的讲解，感觉比我之前看过的很多资料都要清晰透彻，一些关键的激活函数和反向传播的推导，都解释得非常到位。我特别期待书中关于迁移学习和注意力机制的章节，因为这些都是目前非常热门且实用的技术，希望能够学到一些进阶的知识和应用技巧，以便更好地应对未来的挑战。这本书的目录安排也很合理，从基础到进阶，层层递进，为我提供了一个清晰的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深蓝色调搭配简洁的文字，有一种科技感，让人一看就觉得是关于前沿技术的。书脊上的字体清晰，装帧感觉也比较牢固，拿在手里沉甸甸的，应该是内容比较充实。我翻了几页，目录看起来也很详细，涵盖了很多我感兴趣的领域，比如一些经典的算法解释，还有一些最新的技术趋势。我尤其关注其中关于模型优化和性能提升的部分，希望能从中找到一些实用的技巧，来解决我在实际项目开发中遇到的瓶颈。文字的排版也很舒服，不是那种密密麻麻的小字，留白也恰到好处，阅读起来不会太费眼。而且，它提到的“数学工具”让我觉得这不仅仅是停留在概念层面，而是会深入到背后的原理，这对我来说非常重要，因为理解了数学基础，才能更好地掌握和创新算法。我期待书中能有清晰的公式推导和直观的图示，这样才能更有效地消化吸收这些复杂的知识。整体感觉，这是一本值得深入研读的书籍，希望能为我的学习和工作带来实质性的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习领域非常感兴趣的学生，一直想找一本能够系统讲解深度学习的教材，这本书吸引我的地方在于它强调“数学工具”和“算法教程”，这正是我所需要的。我收到书后，发现它的排版设计非常简洁大方，文字清晰易读，纸张的触感也很好，让人有一种想要立刻开始阅读的冲动。我最期待的部分是关于深度学习模型构建和训练的章节，希望能学到如何选择合适的网络结构，如何进行数据预处理，以及如何有效地训练模型以达到最佳性能。书中提到的一些“深度学习方法和技术”，让我对它能够涵盖的知识范围有了初步的了解，感觉它应该是一本内容全面且实用的教材。我希望书中能够提供一些伪代码或者简单的Python代码示例，以便我能更好地理解和实践书中的理论知识。总的来说，这本书给我留下了一个非常好的第一印象，我非常期待在接下来的时间里，能够通过它来提升自己的深度学习技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“包邮现货 深度学习 数学工具和机器学习算法教程 深度学习方法和技术 书籍 神经网络与深”本身就很有吸引力，尤其“包邮现货”这个标签，让我感觉购买起来非常方便快捷，而且书的实物也确实名副其实，包装非常仔细，完全没有损坏。封面设计虽然不是那种花哨的类型，但胜在简洁大气，有专业书籍应有的沉稳感。我尤其关注的是书中关于“神经网络”的部分，因为这对我来说是深度学习的核心概念。我希望这本书能够详细解释不同类型的神经网络，比如CNN、RNN以及更前沿的模型，并阐述它们在不同应用场景下的原理和优势。我期待书中能有清晰的图示和详细的讲解，帮助我理解复杂的网络结构和参数调整过程。此外，书中提到的“机器学习算法教程”也让我充满了期待，希望能够系统地学习到各种经典和现代的机器学习算法，并且理解它们背后的数学原理。这本书给我的整体感觉是内容会比较扎实，适合想要深入学习深度学习和机器学习的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很严实，拿到的时候一点磕碰都没有，书的装订质量也很好，看起来很牢固，不怕经常翻阅会散架。封面设计比较低调，但很显档次，给人一种踏实可靠的感觉。我主要关注的是书中关于一些经典机器学习算法的讲解，比如SVM、决策树等，希望能够梳理清楚它们的原理和适用场景，加深我对这些基础算法的理解。我特别喜欢书中提到的一些案例分析，感觉通过实际的例子来学习理论知识，会更加直观和深刻。我一直觉得，光看理论推导很容易感到枯燥，而结合实际应用，则能更好地理解算法的价值和意义。书中的图示也画得挺不错的，对于理解一些复杂的模型结构和数据流向非常有帮助。我希望这本书能够帮助我建立一个扎实的机器学习基础，为我后续深入学习更复杂的模型打下坚实的基础。