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高扬，卫峥编著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574576

商品编码：14940140987

出版时间：2017-08-01

作  者:高扬,卫峥 编著 定  价:69 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:304 装  帧:平装 ISBN:9787111574576 ●本书赞誉
●序
●前言
●基础篇
●第1章机器学习是什么2
●1.1聚类4
●1.2回归5
●1.3分类8
●1.4综合应用10
●1.5小结14
●第2章深度学习是什么15
●2.1神经网络是什么15
●2.1.1神经元16
●2.1.2激励函数19
●2.1.3神经网络24
●2.2深度神经网络25
●2.3深度学习为什么这么强28
●2.3.1不用再提取特征28
●2.3.2处理线性不可分29
●2.4深度学习应用30
●部分目录

内容简介

本书基本独立成册，适用于零基础的初学者。
基础篇（靠前～3章），讲解了机器学习、深度学习与实践的上下文知识，如基本的机器学习与深度学习算法，TensorFlow框架的安全与配置，简单的深度学习实践。该篇是阅读和实践的基石。
原理与实践篇（第4～8章），介绍“老牌”的深度学习网络的数学原理和工程实现原理，尤其是第4章，如果能基本读懂，后面的网络实现层面的问题基本都可以迎刃而解。涵盖BP网络、CNN、RNN的结构、思路、训练与使用，以及一些常见的综合性问题。该篇是学习深度学习的重点和难点，作者通过大量示例、推理与实现，帮读者优选化降低学习曲线。
扩展篇（第9～13章），介绍一些网络的变种和一些较新的网络特性，涵盖深度残差网络、受限玻尔兹曼机、强化学习、对抗学习，这是读者进一步学习与实践思路的钥匙。很后给出了一些有趣的深度学习应用：人脸识别、作诗姬、大师风图像处理，有趣又等
高扬,卫峥 编著 高扬，欢聚时代资历大数据专家，曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验（多年日本和澳洲工作经验），多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。
卫峥，欢聚时代YY娱乐事业部软件架构师，曾任西山居软件架构师。多年的软件开发和架构经验，精通C/C++、Python、Golang、等多门编程语言，近几年专注于数据处理、机器学和深度学习算法的研究、音视频图形图像处理，应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作，为新等 前    言?Preface为什么要写这本书近些年来，伴随着计算机计算能力的不断升级，很多原来只有在科幻电影里才有的桥段越来越多地出现在我们身边了，并给了我们更多的想象空间与期待。    在2016年，人工智能界令人瞩目的事情莫过于谷歌的AlphaGo以4:1的悬殊比分轻松击败韩国著名九段围棋大师李世石。之后化名“Master”的AlphaGo更是一路大开杀戒，分别在对弈网站“弈城”和“腾讯围棋”登录，先后打败了柯洁九段、朴廷桓九段、陈耀烨九段以及创造日本大满贯传奇的井山裕太和亚洲杯冠军李钦诚等世界一流高手，取得了50胜0负的战绩。当然了，“玩不起”的人类觉得让AlphaGo在国际围棋网站排名上占一个坑来碾压人类是非常“不公平”的事情，把人家给拉黑了。    人类这么做是等

《白话深度学习与TensorFlow》：揭开人工智能神秘面纱，解锁数据驱动的未来 在这个数据爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的遥远概念，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的强大力量。从智能推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的身影无处不在。而深度学习，作为AI领域最耀眼的明星技术，更是驱动这一切变革的核心引擎。然而，尽管深度学习的应用日益广泛，其背后的原理和实现方式对于许多人来说却如同天书，晦涩难懂。 《白话深度学习与TensorFlow》正是为打破这层隔阂而生。本书并非一本枯燥的技术手册，也不是罗列算法公式的学术专著。相反，它以一种极其通俗易懂、深入浅出的方式，带领读者一步步走进深度学习的奇妙世界。本书的核心目标是让任何有志于了解AI、希望掌握这项颠覆性技术的人，都能在轻松愉悦的阅读体验中，真正理解深度学习的本质，并能够运用强大的TensorFlow框架，亲手构建属于自己的智能模型。 告别晦涩，拥抱直觉：深度学习的“明白人”养成指南 本书最大的亮点在于其“白话”的解读方式。我们深知，许多技术书籍往往充斥着复杂的数学公式和专业术语，让初学者望而却步。而《白话深度学习与TensorFlow》则反其道而行之，将复杂的概念转化为通俗的类比、生动的例子和直观的图示。作者团队拥有丰富的教学和实践经验，他们能够精准地把握读者的困惑点，用最贴近生活、最易于理解的语言，层层剥茧，将深度学习的奥秘展现在读者面前。 书中不会回避必要的理论基础，但会以一种“先知其然，再知其所以然”的方式进行讲解。例如，在介绍神经网络时，不会一开始就抛出复杂的激活函数和损失函数，而是会从最基础的“感知机”开始，类比人脑神经元的连接方式，逐步构建起多层感知机的结构。在讲解反向传播算法时，也会通过形象的比喻，解释梯度下降如何一步步优化模型，直到找到最优解。每一个重要的概念，都会辅以清晰的逻辑脉络和详实的解释，确保读者在理解每一个步骤的基础上，构建起完整的知识体系。 TensorFlow：从理论到实践的桥梁 理论的学习离不开实践的检验，而TensorFlow则是当前最流行、最强大的深度学习框架之一。本书将TensorFlow作为核心的实践工具，贯穿于整个学习过程中。但请放心，即使你对编程一无所知，或者之前从未接触过TensorFlow，本书也为你提供了完整的入门指导。 本书会从TensorFlow的基础概念讲起，包括其计算图、张量、操作等核心组件，并指导你如何搭建开发环境，编写第一个TensorFlow程序。之后，将逐步引导读者利用TensorFlow实现各种经典的深度学习模型，例如： 图像识别： 从简单的MNIST手写数字识别，到更为复杂的ImageNet数据集的分类任务，你将学习如何构建卷积神经网络（CNN），理解卷积、池化、全连接层的作用，并亲手训练出能够识别猫、狗、汽车等各种物体的模型。 自然语言处理（NLP）： 学习如何处理文本数据，理解词嵌入（Word Embedding）的原理，构建循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来处理序列数据，完成情感分析、文本生成、机器翻译等任务。 推荐系统： 了解如何利用深度学习构建个性化推荐模型，为用户提供精准的内容或商品推荐。 强化学习基础： 接触到AI领域的前沿分支——强化学习，理解智能体如何在环境中学习，以及其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 在每一个实践环节，本书都会提供清晰的代码示例，并对代码的每一部分进行详细的注释和解释，让你能够理解代码背后的逻辑，而不仅仅是复制代码。我们鼓励读者动手实践，修改代码，观察结果的变化，从而加深对理论知识的理解。 知识体系的构建：循序渐进，层层深入 《白话深度学习与TensorFlow》的知识体系设计是经过精心考量的，旨在帮助读者构建一个扎实而全面的深度学习知识框架。 第一部分：深度学习基础入门。 这一部分将从最宏观的视角介绍人工智能和深度学习的发展历程，以及它们在各个领域的应用前景，激发读者的学习兴趣。随后，将逐步介绍机器学习的基本概念，例如监督学习、无监督学习、特征工程等，为理解深度学习打下基础。 第二部分：神经网络的构建与原理。 这一部分将是本书的核心，详细讲解神经网络的基本构成单元，如神经元、激活函数、损失函数、优化器等。通过大量的图解和通俗的比喻，让读者深刻理解前向传播和反向传播的原理，以及梯度下降如何驱动模型学习。 第三部分：TensorFlow框架实战。 在掌握了基本原理之后，本书将带领读者进入TensorFlow的世界，从环境搭建到API使用，逐步掌握TensorFlow的强大功能。读者将学会如何构建不同类型的神经网络，如何加载和预处理数据，如何训练和评估模型，以及如何进行模型调优。 第四部分：经典深度学习模型的实现。 这一部分将是理论与实践的完美结合，读者将跟随本书的指导，利用TensorFlow实现各种在图像、文本、推荐系统等领域表现优异的经典模型。 第五部分：前沿探索与未来展望。 在打下坚实的基础之后，本书将简要介绍一些更前沿的深度学习技术，如生成对抗网络（GANs）、注意力机制（Attention Mechanism）等，并对深度学习的未来发展趋势进行展望，鼓励读者保持学习的热情和探索的精神。 谁适合阅读本书？ 对人工智能和深度学习充满好奇，希望了解其背后原理的初学者。 希望掌握一项未来必备技能，为职业发展增添优势的学生或职场人士。 已经接触过一些编程，但对深度学习概念感到困惑的开发者。 希望将深度学习技术应用于实际业务场景的工程师、产品经理或数据科学家。 对AI技术在各行各业的应用感到兴奋，渴望亲手参与到AI创新中的所有人。 《白话深度学习与TensorFlow》不仅仅是一本书，它更是一扇门，一扇通往人工智能无限可能的大门。 无论你是完全的零基础，还是已经有了一定的技术背景，本书都将是你学习深度学习、掌握TensorFlow的理想伙伴。通过本书，你将不再被技术细节所困扰，而是能够真正理解深度学习的魅力，解锁数据驱动的强大力量，甚至成为那个创造未来智能应用的先行者。让我们一起，用最清晰的语言，最直观的方式，探索深度学习的深邃，拥抱AI赋能的精彩未来！

评分☆☆☆☆☆

在目前的深度学习研究和应用中，数据是至关重要的一环。我非常希望能够读到一本关于深度学习的书，能够深入探讨数据预处理、数据增强、以及如何有效地组织和管理大规模数据集。例如，对于图像识别任务，如何进行有效的图像增强技术，如翻转、裁剪、旋转、颜色抖动等，它们分别会对模型的泛化能力产生怎样的影响？对于自然语言处理任务，如何进行文本清洗、分词、词向量表示，以及如何构建高效的数据加载管道？我还希望了解在处理不均衡数据集时，有哪些有效的策略，例如过采样、欠采样或者使用特殊的损失函数。我期望这本书能够提供实用的数据处理技巧和相关的代码实现，帮助我更好地准备训练数据，从而提升模型的性能和鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚入门深度学习不久的学习者，我最近一直在寻找一本能够真正帮助我理解底层原理的书籍。市面上有很多教程，但很多要么过于浅显，要么又太过晦涩，很难找到一个恰到好处的平衡点。我尤其希望能够深入理解那些令人着迷的算法是如何运作的，而不是仅仅停留在调包侠的层面。例如，对于反向传播算法，我不仅仅想知道它如何计算梯度，更想知道梯度下降过程中，参数更新的逻辑到底是什么，为什么会收敛，以及在不同场景下，例如梯度消失或爆炸时，会发生什么，我们又该如何应对。我一直觉得，只有理解了“为什么”，才能更好地“怎么做”。此外，对于像卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这样核心的模型，我希望能够看到它们在数学上的推导过程，以及它们各自的优势和局限性，这样在面对实际问题时，我才能更有针对性地选择合适的模型。这本书给我带来的期望，就是能让我摆脱对“黑箱”的依赖，真正掌握深度学习的核心思想，从而能够灵活地解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一个框架，不仅要掌握它的API，更重要的是理解框架背后的设计理念和哲学。TensorFlow作为深度学习领域的巨头之一，其强大的生态和灵活的架构吸引了众多开发者。我渴望通过一本书，能够深入理解TensorFlow的计算图机制、数据流处理、分布式训练策略以及其庞大的生态系统（如TensorBoard、TensorFlow Serving等）。我希望这本书能够细致地讲解这些核心概念，并辅以大量的代码示例，让我能够清晰地看到这些概念是如何在实际编程中体现的。例如，我希望了解Session在TensorFlow 1.x中的作用，以及Eager Execution在TensorFlow 2.x中的优势。我也希望能够看到如何利用TensorFlow的各种工具来调试和可视化模型，从而更有效地进行模型开发和调优。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一门新技术，尤其是像深度学习这样快速发展的领域，有一个好的起点至关重要。很多时候，入门书籍往往会为了降低门槛而省略掉一些关键的数学基础，导致读者在遇到更深入的问题时，会感觉无从下手。我特别期待的是，这本书能够系统地梳理深度学习所需的数学知识，比如线性代数在向量和矩阵运算中的应用，微积分在梯度计算中的核心作用，以及概率论如何指导我们进行模型评估和选择。我希望这本书能够将这些数学概念与深度学习的实际应用紧密结合起来，而不是枯燥地罗列公式。例如，当介绍损失函数时，不仅要给出具体的函数形式，更要解释它为什么是这样定义的，它衡量的是什么，以及不同的损失函数在不同任务下会有怎样的表现。我希望通过这本书，能够真正建立起扎实的数学功底，为后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的后端开发者来说，将深度学习模型部署到生产环境是一大挑战。我深知，模型训练完成后，如何高效、稳定地将模型集成到现有的业务系统中，是一个考验综合能力的问题。我非常关注书中是否能涉及模型优化、推理加速以及分布式部署等方面的实践。例如，对于TensorFlow这样的框架，如何利用TensorRT、OpenVINO等工具进行模型推理优化，如何实现跨平台部署，如何在资源受限的环境下进行模型剪枝和量化，这些都是我非常感兴趣的话题。我希望这本书能够提供一些具体的案例和代码示例，展示如何将训练好的模型应用于实际业务场景，并解决部署过程中可能遇到的性能瓶颈和兼容性问题。我希望通过这本书，能够将深度学习的理论知识转化为实际的生产力。