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谢梁，鲁颖，劳虹岚著 著

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• Keras
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• Python
• TensorFlow
• 人工智能
• 数据科学
• 模型构建
• 快速入门

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121318726

商品编码：14663453866

出版时间：2017-08-01

作  者:谢梁,鲁颖,劳虹岚 著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:250 装  帧:平装 ISBN:9787121318726 ●1 准备深度学习的环境
●1.1 硬件环境的搭建和配置选择
●1.1.1 通用图形处理单元
●1.1.2 你需要什么样的GPU加速卡
●1.1.3 你的GPU需要多少内存
●1.1.4 是否应该用多个GPU
●1.2 安装软件环境
●1.2.1 所需软件列表
●1.2.2 CUDA的安装
●1.2.3 Python计算环境的安装
●1.2.4 深度学习建模环境介绍
●1.2.5 安装CNTK及对应的Keras
●1.2.6 安装Theano计算环境
●1.2.7 安装Tensor Flow计算环境
●1.2.8 安装cuDNN和CNMeM
●2 数据收集与处理
●2.1 网络爬虫
●2.1.1 网络爬虫技术
●2.1.2 构造自己的Scrapy爬虫
●2.1.3 构造可接受参数的Scrapy爬虫
●部分目录

内容简介

本书系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本很好好的深度学习入门书。不同于许多讲解深度学习的书籍，本书以实用为导向，选择了 Keras 作为编程框架，强调简单、快速地设计模型，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解，读者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的后台之间随意切换，很好灵活。并且本书能帮助读者从高度抽象的角度去审视业务问题，达到事半功倍的效果。 谢梁,鲁颖,劳虹岚 著 谢梁，现任微软云计算核心存储部门首席数据科学家，主持运用机器学习和人工智能方法优化大规模高可用性并行存储系统的运行效率和改进其运维方式。具有十余年机器学习应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署，涉及金融、能源和高科技等领域。曾经担任美国道琼斯工业平均指数专享保险业成分股的旅行家保险公司分析部门总监，负责运用现代统计学习方法优化精算定价业务和保险运营管理，推动精准个性化定价解决方案。在包括Journal of Statistical Software等专业期刊上发表过多篇论文，担任Journal of&n;等

《深度学习原理与实践：从理论到应用的全面解析》 简介： 这是一本旨在为读者构建扎实深度学习理论基础，并引导读者深入实践的专业著作。本书将带领读者循序渐进地探索深度学习的核心概念、关键算法及其在现实世界中的广泛应用。我们不追求“快速上手”的表面技巧，而是致力于让读者真正理解深度学习“为何如此工作”以及“如何有效地应用”。从基础的神经网络结构到前沿的深度学习模型，本书都将进行详尽的梳理和剖析，旨在培养读者独立分析问题、设计解决方案、并能灵活运用深度学习技术解决实际挑战的能力。 第一部分：深度学习的基石——数学与基础概念 在深入模型之前，扎实的数学基础至关重要。本部分将首先回顾和梳理深度学习所需的关键数学知识，包括： 线性代数： 向量、矩阵、张量及其运算，理解数据在高维空间中的表示和变换。矩阵的秩、行列式、特征值和特征向量等概念，将帮助我们理解模型参数的本质和数据降维的原理。 微积分： 导数、偏导数、链式法则，这是理解梯度下降等优化算法的核心。我们将详细讲解如何利用导数来计算损失函数关于模型参数的梯度，从而指导模型参数的更新。 概率论与统计学： 概率分布、条件概率、贝叶斯定理、期望、方差、协方差等，它们是理解模型的不确定性、进行模型评估以及设计生成模型的重要工具。我们将介绍一些常用的概率分布，如高斯分布、伯努利分布等。 在此基础上，我们将引入深度学习的最基本组成单元——神经元，以及它们如何通过激活函数引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。我们将详细讲解几种经典的激活函数，如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh等，并分析它们的优缺点及其在不同场景下的适用性。 接着，我们将介绍神经网络的结构，包括感知机、多层感知机（MLP）。MLP是构建更复杂深度学习模型的基础，我们将解释其层级结构、前向传播（forward propagation）的计算过程，以及如何构建一个简单的MLP来解决分类和回归问题。 第二部分：核心算法与模型——掌握深度学习的利器 本部分将深入探讨深度学习中最核心、最强大的算法和模型，为读者构建起系统的知识体系。 损失函数（Loss Function）： 详细介绍用于衡量模型预测与真实值之间差异的各种损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并讨论如何根据任务类型选择合适的损失函数。 优化算法（Optimization Algorithms）： 这是训练神经网络的关键。我们将从最基础的梯度下降（Gradient Descent）讲起，逐步深入到更高效的优化器，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adam、RMSprop等。我们将详细分析这些算法的工作原理、收敛特性以及在实际训练中的调优技巧。 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）： 这是神经网络训练的基石。我们将以直观易懂的方式，结合链式法则，推导反向传播算法的计算过程，让读者深刻理解误差如何从输出层逐层向输入层传播，并用于更新网络参数。 正则化技术（Regularization Techniques）： 为了防止模型过拟合，本书将重点讲解多种有效的正则化方法，包括： L1和L2正则化： 分析它们如何通过惩罚模型权重来约束模型复杂度。 Dropout： 详细解释其工作机制，以及如何通过随机“丢弃”神经元来增强模型的泛化能力。 Early Stopping： 介绍如何通过监控验证集性能来提前停止训练，避免模型在训练集上过度优化。 Batch Normalization： 讲解其如何加速模型收敛，并提高模型的鲁棒性，深入分析其内部工作原理。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 本部分将专门深入讲解CNN，这是处理图像数据最成功的模型。我们将详细介绍： 卷积层（Convolutional Layer）： 讲解卷积核（kernel/filter）、感受野（receptive field）、步长（stride）、填充（padding）等核心概念。 池化层（Pooling Layer）： 介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的工作原理及其作用。 CNN的经典结构： 分析LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet等里程碑式的CNN架构，理解它们的设计思想和演进过程。 CNN在计算机视觉中的应用： 图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 专为处理序列数据而设计，我们将深入讲解： RNN的基本结构： 理解其“循环”的特性，以及如何处理时间序列信息。 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 详细解析LSTM和GRU的内部门控机制（遗忘门、输入门、输出门等），解释它们如何有效解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，并处理长期依赖。 RNN在自然语言处理（NLP）中的应用： 文本分类、机器翻译、序列标注、文本生成等。 注意力机制（Attention Mechanism）： 本部分将介绍这一革新性的技术，它允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列的不同部分。我们将深入讲解其原理，以及它如何在Transformer等模型中发挥关键作用。 Transformer模型： 重点分析Transformer的架构，包括其自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制，Encoder-Decoder结构，以及其在NLP领域的巨大成功，如BERT、GPT等模型的原理。 第三部分：实践进阶与模型调优——从理论到应用的桥梁 理解了核心算法和模型后，如何有效地将它们应用于实际问题是关键。本部分将聚焦于实践层面的技巧和进阶概念。 数据集处理与增强： 介绍如何收集、清洗、标注数据集，以及如何使用数据增强技术（如旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等）来扩充训练数据，提高模型的泛化能力。 模型评估与选择： 讲解各种模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），以及如何通过交叉验证等方法来客观地评估模型性能，并选择最适合的模型。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 深入探讨学习率、批量大小、网络层数、节点数、正则化强度等超参数对模型性能的影响，并介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等调优策略。 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型： 详细讲解如何利用在大规模数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的CNN模型，大规模语料库上的NLP模型）来加速新任务的训练，并提高模型性能，尤其是在数据量不足的情况下。 模型部署与推理： 简要介绍将训练好的模型部署到生产环境中的基本流程和考虑因素，如模型压缩、量化、硬件加速等。 第四部分：前沿探索与应用领域 在掌握了基础和进阶知识后，本部分将带领读者窥探深度学习的最新发展和在各领域的应用。 生成模型： 生成对抗网络（GANs）： 详细解释GANs的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的工作原理，以及它们如何通过对抗训练来生成逼真的数据（图像、文本等）。 变分自编码器（VAEs）： 介绍VAEs的编码器-解码器结构，以及如何利用概率分布来生成新的数据样本。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 简要介绍RL的基本概念，如智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward），以及Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等基本算法。 深度学习在不同领域的应用实例： 计算机视觉： 自动驾驶、医疗影像分析、图像搜索、艺术创作等。 自然语言处理： 智能客服、内容推荐、情感分析、问答系统、语音助手等。 其他领域： 金融风控、推荐系统、游戏AI、科学研究等。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的数学推导和理论讲解，又有丰富的代码示例（示例代码将采用通用的Python语言，并尽可能兼容主流深度学习框架，但本书本身不依赖于任何特定框架的“快速上手”）。 循序渐进的教学设计： 从最基础的概念出发，逐步引入更复杂的模型和算法，确保读者能够轻松理解。 深度剖析核心原理： 强调对算法和模型“为何如此”的理解，而非停留在“如何使用”的层面。 案例丰富： 结合实际应用场景，帮助读者理解深度学习的强大能力。 适合人群： 适合计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学领域的学生、研究人员、工程师，以及任何希望深入理解深度学习原理并将其应用于实践的专业人士。 通过阅读本书，读者将能够构建起一个全面、深入的深度学习知识体系，并具备独立解决复杂问题的能力，为在人工智能浪潮中占据一席之地打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能的快速发展感到惊叹，也深知Keras在深度学习领域的重要性。这次有幸拿到《Keras快速上手》这本书，确实让我眼前一亮。这本书的封面设计非常有科技感，但最吸引我的还是它所承诺的“快速上手”。我理解这不仅仅意味着简单易懂，更意味着高效的学习路径。我一直希望能够通过更直观的方式来理解复杂的深度学习模型，而不是被晦涩的数学公式和理论绕晕。我初步翻看了目录，发现它涵盖了从基础概念到实际应用的一些关键环节，这让我觉得这本书的设计非常贴合初学者的需求。我非常期待书中能够提供一些生动形象的比喻或者案例，来帮助我理解神经网络的运作机制，以及如何利用Keras来轻松地构建出各种令人惊叹的模型。

评分☆☆☆☆☆

我最近对机器学习和深度学习产生了浓厚的兴趣，但总觉得理论知识太过抽象，难以付诸实践。当我看到《Keras快速上手》这本书时，心里就燃起了希望。这本书的封面设计简约而不失专业，给我的第一印象是内容会很聚焦。初步浏览了一下，我发现它似乎是从最基础的Keras用法开始讲起，然后逐步深入，这一点非常符合我这种想要循序渐进学习的读者的需求。我尤其关注书中是否会提供一些实用的项目案例，能够让我直接上手操作，并且看到即时效果。因为我深知，只有通过亲手实践，才能真正理解和掌握一个工具。这本书给我的感觉是，它不是那种只讲理论的百科全书，而更像是一位经验丰富的导师，能够带着我一步一步地走进Keras的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计相当吸引人，封面的配色和字体都很有质感，让人一看就觉得内容会很扎实。我拿到手后，迫不及待地翻开，虽然还没深入阅读，但初步浏览了一下目录和前言，就对它充满了期待。特别是看到其中一些章节的标题，比如“深度学习的基石”和“神经网络的魔力”，让我觉得这本书不仅仅是技术讲解，更是在引导读者去理解深度学习背后的原理和魅力。我一直对人工智能领域很感兴趣，也知道Keras在其中扮演着重要的角色，但总是觉得入门有点困难。这本书的出现，感觉就像是一盏指路明灯，让我在浩瀚的技术海洋中找到了可以停靠的港湾。我已经准备好沉浸其中，一步步地揭开Keras的神秘面纱，希望能通过这本书，真正掌握使用Keras来构建和训练模型的技巧，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在努力提升编程技能的学习者，我一直希望能找到一本既有深度又不失易读性的技术书籍。当我看到《Keras快速上手》这本书时，第一感觉就是它可能正是我所需要的。书的整体排版非常舒服，文字大小适中，代码示例也清晰明了，这一点对于我这种需要反复对照学习的读者来说非常重要。虽然我还没有开始实际操作书中的代码，但光是看文字的阐述，就觉得作者在讲解概念时非常到位，条理清晰，逻辑性强。我尤其关注书中关于“模型构建”和“数据预处理”的部分，因为这两者是任何机器学习项目成功的关键。我希望这本书能够提供一些实用的技巧和最佳实践，帮助我避免常见的错误，并且能够快速上手，而不是陷入理论的泥沼。我已经迫不及待地想要开始实践了，相信这本书会成为我学习Keras道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Keras快速上手》这本书，我首先注意到的是它简洁明了的书名，这让我对内容有了初步的定位——旨在帮助读者快速掌握Keras的使用。翻开书页，纸张的质感很好，印刷清晰，视觉体验相当不错。我特别留意了书中关于“模型训练”和“性能优化”的章节，因为这直接关系到我们能否有效地利用Keras来解决实际问题。我对书的期望是，它能够提供清晰的代码示例，并且解释清楚每一个参数的含义和作用，这样我才能更好地理解代码背后的逻辑。此外，我也希望书中能够包含一些关于如何选择合适的模型架构、如何进行超参数调优的指导，这些都是提升模型性能的关键。总而言之，这本书给我一种踏实可靠的感觉，仿佛它能成为我学习Keras过程中一个可靠的伙伴。