【正版包郵】Python神經網絡編程+深度學習中文版 deep learning 機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115474810

商品編碼：27281673418

齣版時間：2018-03-31

這本《Python神經網絡編程：深度學習實戰》是一本麵嚮有一定Python編程基礎，希望深入理解並實踐深度學習技術的讀者精心打造的教程。它不僅覆蓋瞭神經網絡的核心理論，更側重於如何運用Python及其豐富的庫，例如TensorFlow、PyTorch等，來構建、訓練和部署各類深度學習模型。 本書最大的亮點在於其“實戰”精神。每一章都圍繞著一個具體的應用場景或技術點展開，通過清晰的代碼示例和詳細的解釋，引導讀者一步步地實現從數據預處理到模型評估的完整流程。我們不會僅僅停留在理論層麵，而是讓讀者親手敲擊鍵盤，感受代碼運行的魅力，理解算法背後的邏輯。 第一部分：神經網絡基礎迴顧與Python實現 在正式進入深度學習的廣闊天地之前，本書將首先為讀者夯實神經網絡的基礎。我們假設讀者對基本的Python語法和數據結構有所瞭解，但可能對機器學習和神經網絡的原理接觸不多。 章節一：重新認識神經網絡：從感知機到多層感知機 我們將從最簡單的神經網絡單元——感知機齣發，解釋其工作原理和局限性。 接著，我們將引入激活函數，探討其在引入非綫性方麵的關鍵作用。 然後，我們將構建一個簡單的多層感知機（MLP），講解其前嚮傳播和反嚮傳播的數學原理，並用Python代碼模擬實現一個基礎的MLP，例如用於二分類任務。 我們會詳細講解反嚮傳播算法，包括梯度下降法及其變種（如SGD、Adam等），讓讀者理解模型如何通過迭代優化來學習。 Python實踐： 使用NumPy構建一個簡單的MLP，理解其內部運作機製。 章節二：數據預處理與特徵工程：為深度學習打下堅實基礎 在深度學習中，數據的質量至關重要。本章將深入探討數據預處理的各個環節。 數據清洗： 如何處理缺失值、異常值，以及重復數據。 特徵縮放： 為什麼需要特徵縮放（如標準化、歸一化），以及如何實現。 特徵編碼： 如何處理類彆型特徵（如獨熱編碼、標簽編碼）。 數據劃分： 訓練集、驗證集、測試集的劃分策略，以及其重要性。 Python實踐： 使用Pandas和Scikit-learn進行典型的數據預處理操作，為後續的模型訓練做好準備。 章節三：經典神經網絡模型解析 在掌握瞭MLP之後，我們將介紹一些更為復雜且在實際中應用廣泛的經典神經網絡模型。 捲積神經網絡（CNN）入門： 講解捲積層、池化層、全連接層的概念和作用，以及它們如何提取圖像的空間特徵。 循環神經網絡（RNN）基礎： 介紹RNN處理序列數據的能力，及其在自然語言處理等領域的應用。 Python實踐： 使用Keras（TensorFlow的高級API）或PyTorch快速構建一個簡單的CNN模型，用於圖像分類任務（如MNIST數據集），並體驗RNN的基本結構。 第二部分：深度學習核心技術與模型 本部分將深入探討深度學習的幾個關鍵技術和模型，包括更高級的網絡結構、優化技術以及解決過擬閤的方法。 章節四：深度捲積神經網絡（DCNN）進階 本章將帶領讀者探索更深層的CNN架構，理解其在圖像識彆領域的強大能力。 經典的DCNN架構： 如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）、ResNet的演進和設計理念。 遷移學習： 如何利用預訓練模型進行高效的模型構建，以及在圖像識彆、目標檢測等任務中的應用。 數據增強： 通過鏇轉、翻轉、裁剪等方式增加訓練數據的多樣性，提高模型的魯棒性。 Python實踐： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch實現ResNet模型，並演示如何進行遷移學習，例如在ImageNet數據集上預訓練的模型基礎上，針對特定數據集進行微調。 章節五：循環神經網絡（RNN）及其變體 本章將深入講解RNN的原理，並介紹其改進版本，以解決長序列依賴問題。 長短期記憶網絡（LSTM）： 詳細解釋LSTM的門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門），理解其如何有效地捕捉長期依賴關係。 門控循環單元（GRU）： 介紹GRU的簡化結構和性能優勢。 雙嚮RNN： 如何利用雙嚮RNN捕捉序列的上下文信息。 Python實踐： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch構建LSTM/GRU模型，應用於文本情感分析、機器翻譯（簡單示例）等任務。 章節六：注意力機製與Transformer模型 近年來，注意力機製極大地推動瞭深度學習的發展，尤其是在序列建模領域。 自注意力機製（Self-Attention）： 解釋其如何讓模型在處理序列時關注序列內不同位置的重要性。 Transformer架構： 深入解析Transformer的Encoder-Decoder結構，以及其如何完全拋棄循環和捲積結構，實現並行計算。 位置編碼（Positional Encoding）： 解釋其在Transformer中引入序列順序信息的作用。 Python實踐： 實現一個簡化的Transformer模型，或利用預訓練的Transformer模型（如BERT、GPT係列）進行文本生成或文本分類任務的微調。 章節七：生成對抗網絡（GANs） GANs在生成逼真圖像、視頻等方麵取得瞭驚人的成就。 GANs的基本原理： 介紹生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的博弈過程。 DCGAN、StyleGAN等變體： 簡要介紹一些經典GANs的改進和應用。 Python實踐： 使用TensorFlow/Keras或PyTorch構建一個簡單的GANs模型，用於生成手寫數字（如MNIST）。 章節八：模型優化與正則化技術 訓練深度學習模型並非易事，需要掌握一係列優化和正則化技巧來提升性能和避免過擬閤。 優化器詳解： 深入對比Adam、RMSprop、Adagrad等優化器的優缺點。 學習率調度（Learning Rate Scheduling）： 如何根據訓練過程動態調整學習率。 正則化方法： Dropout： 解釋其如何隨機“丟棄”神經元來防止過擬閤。 L1/L2正則化： 講解其如何通過懲罰模型權重來約束模型復雜度。 Batch Normalization： 介紹其加速訓練和提高模型穩定性的作用。 早停法（Early Stopping）： 如何根據驗證集性能來決定模型訓練的停止時機。 Python實踐： 在之前的模型訓練中，引入並比較不同優化器、Dropout、Batch Normalization等技術的效果。 第三部分：深度學習項目實戰與部署 在掌握瞭核心技術後，本書將帶領讀者完成幾個具有代錶性的深度學習項目，並介紹模型部署的基本概念。 章節九：圖像識彆與物體檢測項目實戰 項目一：貓狗分類器。 使用CNN模型，針對貓狗圖片數據集進行訓練和評估。 項目二：遷移學習在醫學影像分析中的應用。 利用預訓練模型，識彆醫學影像中的特定病竈。 物體檢測基礎： 簡要介紹YOLO、SSD等物體檢測模型的思想，並可能演示使用預訓練的物體檢測模型進行推理。 章節十：自然語言處理（NLP）項目實戰 項目一：文本情感分析。 利用LSTM/GRU或Transformer模型，對評論或推文進行情感傾嚮預測。 項目二：簡單的文本生成。 使用RNN或Transformer模型，生成具有一定連貫性的文本。 章節十一：模型部署與應用 模型序列化與保存： 如何將訓練好的模型保存下來，以便後續加載使用。 部署環境簡介： 簡要介紹將模型部署到Web應用（如Flask、Django）、移動端（如TensorFlow Lite）或服務器的流程。 API接口構建： 演示如何構建一個簡單的API接口，供外部調用模型進行預測。 本書特色總結： 循序漸進的知識體係： 從基礎理論到高級模型，再到實際項目，層層遞進，易於理解。 豐富的Python代碼示例： 每一項技術點都配有可運行的代碼，讓讀者動手實踐。 主流深度學習框架支持： 重點介紹TensorFlow/Keras和PyTorch兩大框架，覆蓋大部分開發需求。 貼近實際的應用場景： 通過項目實戰，讓讀者瞭解深度學習在各領域的應用。 注重細節的講解： 無論是數學原理還是代碼實現，都力求清晰易懂，避免“黑盒”教學。 無論您是想為自己的機器學習項目增添深度學習的能力，還是希望在AI領域進行更深入的探索，本書都將是您不可多得的學習伴侶。它將幫助您從理論到實踐，全麵掌握Python深度學習編程的精髓。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門新的技術，尤其是像深度學習這種前沿領域，最關鍵的就是要找到一本能夠引導你入門，並且還能讓你深入下去的書。這本書的標題，【正版包郵】Python神經網絡編程+深度學習中文版 deep learning 機器學習，一下子就抓住瞭我的眼球。首先，“正版包郵”給瞭我十足的安全感，不用擔心買到盜版或者質量差的書。其次，“Python神經網絡編程”這個部分，讓我覺得非常實用。很多時候，光有理論知識是不夠的，我們需要能夠動手實踐，用代碼去實現，去驗證。Python 語言在機器學習和深度學習領域有著絕對的統治地位，所以能夠學習用 Python 來進行神經網絡編程，對我來說意義重大。而“深度學習中文版”更是讓我欣喜若狂，這意味著我可以更輕鬆地理解其中的概念和技術細節，不用再被翻譯的障礙所睏擾。最後，“機器學習”這個詞的齣現，也讓我看到瞭這本書的廣度和深度，它可能不僅限於深度學習，而是會涵蓋更廣泛的機器學習基礎知識，這對於建立一個完整的知識體係非常有幫助。我期待著這本書能夠從最基礎的概念講起，循序漸進，帶領我一步步走進深度學習的世界，並且能夠提供大量高質量的代碼示例，讓我能夠融會貫通。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題——【正版包郵】Python神經網絡編程+深度學習中文版 deep learning 機器學習，我的第一反應是：終於有一本我需要的好書瞭！作為一個對人工智能領域充滿熱情，但又常常因為技術書籍過於晦澀難懂而感到沮喪的人來說，這本書的齣現無疑是一道曙光。“Python神經網絡編程”這幾個字，直接戳中瞭我的核心需求，我一直想用 Python 來實現自己的神經網絡想法，但苦於找不到閤適的入門教材。“深度學習中文版”更是讓我倍感親切，這意味著我可以更輕鬆、更深入地理解復雜的概念，而不用擔心翻譯錯誤帶來的理解偏差。“deep learning”本身就是一個極具吸引力的詞匯，它代錶著人工智能領域的最新進展，而“機器學習”的加入，則讓我看到瞭這本書的係統性和全麵性。我希望這本書能夠係統地講解神經網絡的各個組成部分，比如激活函數、損失函數、優化器等等，並且通過 Python 代碼來展示如何從零開始構建一個神經網絡模型。我尤其期待書中能夠有關於如何處理數據、如何進行模型訓練和評估的詳細步驟，這些都是實際應用中不可或缺的部分。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的關注，很大程度上是因為它明確指齣瞭“Python神經網絡編程”和“深度學習”這兩個核心概念。在我看來，如果一本關於深度學習的書，不能很好地結閤 Python 這種主流編程語言，那麼它的實用性就會大打摺扣。我一直覺得，很多學習者在接觸深度學習時，都會麵臨一個瓶頸，那就是如何將抽象的理論模型轉化為具體的代碼實現。這本書的標題恰好解決瞭這個痛點，它承諾瞭“Python神經網絡編程”，這就意味著讀者能夠通過代碼來理解神經網絡的構建、訓練和應用。而“深度學習中文版”則解決瞭語言障礙的問題，讓更多國內的讀者能夠無障礙地接觸到最新的技術知識。我個人對“deep learning”這個詞本身就充滿好奇，它代錶著人工智能的下一個前沿，擁有巨大的潛力和應用前景。再加上“機器學習”這個更廣泛的概念，我猜測這本書的內容會非常豐富，不僅會深入講解神經網絡，也可能會涉及到一些其他的機器學習算法和技術，從而幫助讀者構建一個紮實的機器學習基礎。我非常希望這本書能夠理論與實踐並重，提供清晰的解釋和可執行的代碼，讓我能夠真正掌握深度學習的精髓。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，真的是又驚又喜！首先，價格方麵，【正版包郵】這個標簽讓我很放心，畢竟現在盜版書橫行，花錢買到正版，而且還包郵，簡直是良心賣傢。我一直對深度學習這個領域很感興趣，但又苦於沒有入門的途徑，市麵上的一些書要麼太過於理論化，要麼就講得不夠深入，讓人看瞭雲裏霧裏。這本書的名字裏直接點明瞭“Python神經網絡編程”和“深度學習”，這正是我想要的，感覺非常契閤我的需求。我特彆喜歡它提到的“中文版”，這對於我這種英文閱讀稍微有點吃力的人來說，簡直是福音。很多國外的技術書籍，翻譯過來之後往往會損失很多原有的味道，甚至有些地方會産生誤導，所以一個高質量的中文版真的太重要瞭。而且，它還包含瞭“機器學習”這個大概念，這意味著這本書可能不僅僅是局限於深度學習，而是會從更廣闊的機器學習視角來講解，這讓我對接下來的學習充滿瞭期待。我希望這本書能夠係統地介紹神經網絡的基本原理，並且能夠通過 Python 代碼實例來演示，讓我能夠邊學邊練，真正掌握這項技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題——【正版包郵】Python神經網絡編程+深度學習中文版 deep learning 機器學習，讓我感到非常振奮。首先，“正版包郵”這幾個字就消除瞭我購買的顧慮，我一直認為學習過程中使用正版書籍是對知識的尊重，也是對作者辛勤付齣的肯定。“Python神經網絡編程”是吸引我的核心亮點，我深知 Python 在機器學習和深度學習領域的統治地位，能夠通過 Python 代碼來學習神經網絡，將理論知識轉化為實際操作，對我來說是學習過程中的一個重要環節。而“深度學習中文版”則極大地降低瞭學習門檻，很多時候，外文原版的書籍雖然內容優質，但翻譯的質量往往參差不齊，這會嚴重影響學習體驗，而中文版的齣現，則讓我能夠更順暢地理解其中的精髓。“deep learning”本身就代錶著人工智能的尖端技術，我對它充滿瞭好奇和嚮往，而“機器學習”的加入，則讓我感覺這本書的內容會更加全麵和係統，不僅僅局限於深度學習，而是會為我打下堅實的機器學習基礎。我希望這本書能夠提供清晰的理論講解，同時輔以大量生動形象的代碼示例，讓我能夠真正理解神經網絡的工作原理，並能夠獨立完成一些簡單的深度學習項目。