【正版包邮】Python神经网络编程+深度学习中文版 deep learning 机器学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：27281673418

出版时间：2018-03-31

这本《Python神经网络编程：深度学习实战》是一本面向有一定Python编程基础，希望深入理解并实践深度学习技术的读者精心打造的教程。它不仅覆盖了神经网络的核心理论，更侧重于如何运用Python及其丰富的库，例如TensorFlow、PyTorch等，来构建、训练和部署各类深度学习模型。 本书最大的亮点在于其“实战”精神。每一章都围绕着一个具体的应用场景或技术点展开，通过清晰的代码示例和详细的解释，引导读者一步步地实现从数据预处理到模型评估的完整流程。我们不会仅仅停留在理论层面，而是让读者亲手敲击键盘，感受代码运行的魅力，理解算法背后的逻辑。 第一部分：神经网络基础回顾与Python实现 在正式进入深度学习的广阔天地之前，本书将首先为读者夯实神经网络的基础。我们假设读者对基本的Python语法和数据结构有所了解，但可能对机器学习和神经网络的原理接触不多。 章节一：重新认识神经网络：从感知机到多层感知机 我们将从最简单的神经网络单元——感知机出发，解释其工作原理和局限性。 接着，我们将引入激活函数，探讨其在引入非线性方面的关键作用。 然后，我们将构建一个简单的多层感知机（MLP），讲解其前向传播和反向传播的数学原理，并用Python代码模拟实现一个基础的MLP，例如用于二分类任务。 我们会详细讲解反向传播算法，包括梯度下降法及其变种（如SGD、Adam等），让读者理解模型如何通过迭代优化来学习。 Python实践： 使用NumPy构建一个简单的MLP，理解其内部运作机制。 章节二：数据预处理与特征工程：为深度学习打下坚实基础 在深度学习中，数据的质量至关重要。本章将深入探讨数据预处理的各个环节。 数据清洗： 如何处理缺失值、异常值，以及重复数据。 特征缩放： 为什么需要特征缩放（如标准化、归一化），以及如何实现。 特征编码： 如何处理类别型特征（如独热编码、标签编码）。 数据划分： 训练集、验证集、测试集的划分策略，以及其重要性。 Python实践： 使用Pandas和Scikit-learn进行典型的数据预处理操作，为后续的模型训练做好准备。 章节三：经典神经网络模型解析 在掌握了MLP之后，我们将介绍一些更为复杂且在实际中应用广泛的经典神经网络模型。 卷积神经网络（CNN）入门： 讲解卷积层、池化层、全连接层的概念和作用，以及它们如何提取图像的空间特征。 循环神经网络（RNN）基础： 介绍RNN处理序列数据的能力，及其在自然语言处理等领域的应用。 Python实践： 使用Keras（TensorFlow的高级API）或PyTorch快速构建一个简单的CNN模型，用于图像分类任务（如MNIST数据集），并体验RNN的基本结构。 第二部分：深度学习核心技术与模型 本部分将深入探讨深度学习的几个关键技术和模型，包括更高级的网络结构、优化技术以及解决过拟合的方法。 章节四：深度卷积神经网络（DCNN）进阶 本章将带领读者探索更深层的CNN架构，理解其在图像识别领域的强大能力。 经典的DCNN架构： 如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）、ResNet的演进和设计理念。 迁移学习： 如何利用预训练模型进行高效的模型构建，以及在图像识别、目标检测等任务中的应用。 数据增强： 通过旋转、翻转、裁剪等方式增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性。 Python实践： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch实现ResNet模型，并演示如何进行迁移学习，例如在ImageNet数据集上预训练的模型基础上，针对特定数据集进行微调。 章节五：循环神经网络（RNN）及其变体 本章将深入讲解RNN的原理，并介绍其改进版本，以解决长序列依赖问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细解释LSTM的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），理解其如何有效地捕捉长期依赖关系。 门控循环单元（GRU）： 介绍GRU的简化结构和性能优势。 双向RNN： 如何利用双向RNN捕捉序列的上下文信息。 Python实践： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch构建LSTM/GRU模型，应用于文本情感分析、机器翻译（简单示例）等任务。 章节六：注意力机制与Transformer模型 近年来，注意力机制极大地推动了深度学习的发展，尤其是在序列建模领域。 自注意力机制（Self-Attention）： 解释其如何让模型在处理序列时关注序列内不同位置的重要性。 Transformer架构： 深入解析Transformer的Encoder-Decoder结构，以及其如何完全抛弃循环和卷积结构，实现并行计算。 位置编码（Positional Encoding）： 解释其在Transformer中引入序列顺序信息的作用。 Python实践： 实现一个简化的Transformer模型，或利用预训练的Transformer模型（如BERT、GPT系列）进行文本生成或文本分类任务的微调。 章节七：生成对抗网络（GANs） GANs在生成逼真图像、视频等方面取得了惊人的成就。 GANs的基本原理： 介绍生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程。 DCGAN、StyleGAN等变体： 简要介绍一些经典GANs的改进和应用。 Python实践： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch构建一个简单的GANs模型，用于生成手写数字（如MNIST）。 章节八：模型优化与正则化技术 训练深度学习模型并非易事，需要掌握一系列优化和正则化技巧来提升性能和避免过拟合。 优化器详解： 深入对比Adam、RMSprop、Adagrad等优化器的优缺点。 学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 如何根据训练过程动态调整学习率。 正则化方法： Dropout： 解释其如何随机“丢弃”神经元来防止过拟合。 L1/L2正则化： 讲解其如何通过惩罚模型权重来约束模型复杂度。 Batch Normalization： 介绍其加速训练和提高模型稳定性的作用。 早停法（Early Stopping）： 如何根据验证集性能来决定模型训练的停止时机。 Python实践： 在之前的模型训练中，引入并比较不同优化器、Dropout、Batch Normalization等技术的效果。 第三部分：深度学习项目实战与部署 在掌握了核心技术后，本书将带领读者完成几个具有代表性的深度学习项目，并介绍模型部署的基本概念。 章节九：图像识别与物体检测项目实战 项目一：猫狗分类器。 使用CNN模型，针对猫狗图片数据集进行训练和评估。 项目二：迁移学习在医学影像分析中的应用。 利用预训练模型，识别医学影像中的特定病灶。 物体检测基础： 简要介绍YOLO、SSD等物体检测模型的思想，并可能演示使用预训练的物体检测模型进行推理。 章节十：自然语言处理（NLP）项目实战 项目一：文本情感分析。 利用LSTM/GRU或Transformer模型，对评论或推文进行情感倾向预测。 项目二：简单的文本生成。 使用RNN或Transformer模型，生成具有一定连贯性的文本。 章节十一：模型部署与应用 模型序列化与保存： 如何将训练好的模型保存下来，以便后续加载使用。 部署环境简介： 简要介绍将模型部署到Web应用（如Flask、Django）、移动端（如TensorFlow Lite）或服务器的流程。 API接口构建： 演示如何构建一个简单的API接口，供外部调用模型进行预测。 本书特色总结： 循序渐进的知识体系： 从基础理论到高级模型，再到实际项目，层层递进，易于理解。 丰富的Python代码示例： 每一项技术点都配有可运行的代码，让读者动手实践。 主流深度学习框架支持： 重点介绍TensorFlow/Keras和PyTorch两大框架，覆盖大部分开发需求。 贴近实际的应用场景： 通过项目实战，让读者了解深度学习在各领域的应用。 注重细节的讲解： 无论是数学原理还是代码实现，都力求清晰易懂，避免“黑盒”教学。 无论您是想为自己的机器学习项目增添深度学习的能力，还是希望在AI领域进行更深入的探索，本书都将是您不可多得的学习伴侣。它将帮助您从理论到实践，全面掌握Python深度学习编程的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的关注，很大程度上是因为它明确指出了“Python神经网络编程”和“深度学习”这两个核心概念。在我看来，如果一本关于深度学习的书，不能很好地结合 Python 这种主流编程语言，那么它的实用性就会大打折扣。我一直觉得，很多学习者在接触深度学习时，都会面临一个瓶颈，那就是如何将抽象的理论模型转化为具体的代码实现。这本书的标题恰好解决了这个痛点，它承诺了“Python神经网络编程”，这就意味着读者能够通过代码来理解神经网络的构建、训练和应用。而“深度学习中文版”则解决了语言障碍的问题，让更多国内的读者能够无障碍地接触到最新的技术知识。我个人对“deep learning”这个词本身就充满好奇，它代表着人工智能的下一个前沿，拥有巨大的潜力和应用前景。再加上“机器学习”这个更广泛的概念，我猜测这本书的内容会非常丰富，不仅会深入讲解神经网络，也可能会涉及到一些其他的机器学习算法和技术，从而帮助读者构建一个扎实的机器学习基础。我非常希望这本书能够理论与实践并重，提供清晰的解释和可执行的代码，让我能够真正掌握深度学习的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门新的技术，尤其是像深度学习这种前沿领域，最关键的就是要找到一本能够引导你入门，并且还能让你深入下去的书。这本书的标题，【正版包邮】Python神经网络编程+深度学习中文版 deep learning 机器学习，一下子就抓住了我的眼球。首先，“正版包邮”给了我十足的安全感，不用担心买到盗版或者质量差的书。其次，“Python神经网络编程”这个部分，让我觉得非常实用。很多时候，光有理论知识是不够的，我们需要能够动手实践，用代码去实现，去验证。Python 语言在机器学习和深度学习领域有着绝对的统治地位，所以能够学习用 Python 来进行神经网络编程，对我来说意义重大。而“深度学习中文版”更是让我欣喜若狂，这意味着我可以更轻松地理解其中的概念和技术细节，不用再被翻译的障碍所困扰。最后，“机器学习”这个词的出现，也让我看到了这本书的广度和深度，它可能不仅限于深度学习，而是会涵盖更广泛的机器学习基础知识，这对于建立一个完整的知识体系非常有帮助。我期待着这本书能够从最基础的概念讲起，循序渐进，带领我一步步走进深度学习的世界，并且能够提供大量高质量的代码示例，让我能够融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，真的是又惊又喜！首先，价格方面，【正版包邮】这个标签让我很放心，毕竟现在盗版书横行，花钱买到正版，而且还包邮，简直是良心卖家。我一直对深度学习这个领域很感兴趣，但又苦于没有入门的途径，市面上的一些书要么太过于理论化，要么就讲得不够深入，让人看了云里雾里。这本书的名字里直接点明了“Python神经网络编程”和“深度学习”，这正是我想要的，感觉非常契合我的需求。我特别喜欢它提到的“中文版”，这对于我这种英文阅读稍微有点吃力的人来说，简直是福音。很多国外的技术书籍，翻译过来之后往往会损失很多原有的味道，甚至有些地方会产生误导，所以一个高质量的中文版真的太重要了。而且，它还包含了“机器学习”这个大概念，这意味着这本书可能不仅仅是局限于深度学习，而是会从更广阔的机器学习视角来讲解，这让我对接下来的学习充满了期待。我希望这本书能够系统地介绍神经网络的基本原理，并且能够通过 Python 代码实例来演示，让我能够边学边练，真正掌握这项技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题——【正版包邮】Python神经网络编程+深度学习中文版 deep learning 机器学习，让我感到非常振奋。首先，“正版包邮”这几个字就消除了我购买的顾虑，我一直认为学习过程中使用正版书籍是对知识的尊重，也是对作者辛勤付出的肯定。“Python神经网络编程”是吸引我的核心亮点，我深知 Python 在机器学习和深度学习领域的统治地位，能够通过 Python 代码来学习神经网络，将理论知识转化为实际操作，对我来说是学习过程中的一个重要环节。而“深度学习中文版”则极大地降低了学习门槛，很多时候，外文原版的书籍虽然内容优质，但翻译的质量往往参差不齐，这会严重影响学习体验，而中文版的出现，则让我能够更顺畅地理解其中的精髓。“deep learning”本身就代表着人工智能的尖端技术，我对它充满了好奇和向往，而“机器学习”的加入，则让我感觉这本书的内容会更加全面和系统，不仅仅局限于深度学习，而是会为我打下坚实的机器学习基础。我希望这本书能够提供清晰的理论讲解，同时辅以大量生动形象的代码示例，让我能够真正理解神经网络的工作原理，并能够独立完成一些简单的深度学习项目。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题——【正版包邮】Python神经网络编程+深度学习中文版 deep learning 机器学习，我的第一反应是：终于有一本我需要的好书了！作为一个对人工智能领域充满热情，但又常常因为技术书籍过于晦涩难懂而感到沮丧的人来说，这本书的出现无疑是一道曙光。“Python神经网络编程”这几个字，直接戳中了我的核心需求，我一直想用 Python 来实现自己的神经网络想法，但苦于找不到合适的入门教材。“深度学习中文版”更是让我倍感亲切，这意味着我可以更轻松、更深入地理解复杂的概念，而不用担心翻译错误带来的理解偏差。“deep learning”本身就是一个极具吸引力的词汇，它代表着人工智能领域的最新进展，而“机器学习”的加入，则让我看到了这本书的系统性和全面性。我希望这本书能够系统地讲解神经网络的各个组成部分，比如激活函数、损失函数、优化器等等，并且通过 Python 代码来展示如何从零开始构建一个神经网络模型。我尤其期待书中能够有关于如何处理数据、如何进行模型训练和评估的详细步骤，这些都是实际应用中不可或缺的部分。