深度学习算法实践（基于Theano和TensorFlow） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫涛，周琦 编

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• 深度学习
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• Theano
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• 算法
• 实践
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• 人工智能
• 模型

店铺： 荣丰通达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337932

商品编码：27315353090

开本：16开

页数：584

基本信息

本书以深度学习算法入门为主要内容，通过介绍Python、NumPy、SciPy等科学计算库，深度学习主流算法，深度学习前沿研究，深度学习服务云平台构建四大主线，向读者地介绍了深度学习的主要内容和研究进展。本书介绍了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的开源深度学习框架TensorFlow，向读者展示了利用TensorFlow和Theano框架实现线性回归、逻辑回归、多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短时记忆网络、去噪自动编码机、堆叠自动编码机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等，并将这些技术用于MNIST手写数字识别任务。本书不仅讲述了深度学习算法本身，而且重点讲述了如何将这些深度学习算法包装成Web服务。本书旨在帮助广大工程技术人员快速掌握深度学习相关理论和实践，并将这些知识应用到实际工作中。

一部分  深度学习算法概述

1章  深度学习算法简介 2

1.1  神经网络发展简史 2

1.1.1  神经网络一次兴起 3

1.1.2  神经网络沉寂期（20世纪80年代—21世纪） 4

1.1.3  神经网络技术积累期（20世纪90年代—2006年） 5

1.1.4  深度学习算法崛起（2006年至今） 8

1.2  深度学习现状 10

1.2.1  传统神经网络困境 10

1.2.2  深度多层感知器 12

1.2.3  深度卷积神经网络 14

1.2.4  深度递归神经网络 15

1.3  深度学习研究前瞻 16

1.3.1  自动编码机 17

1.3.2  深度信念网络 18

1.3.3  生成式网络**进展 19

1.4  深度学习框架比较 20

1.4.1  TensorFlow 20

1.4.2  Theano 21

1.4.3  Torch 22

1.4.4  DeepLearning4J 23

1.4.5  Caffe 23

1.4.6  MXNet 24

1.4.7  CNTK 27

1.4.8  深度学习框架造型指导原则 27

1.5  深度学习入门路径 28

1.5.1  运行MNIST 28

1.5.2  深度学习框架的选择 29

1.5.3  小型试验网络 33

1.5.4  训练生产网络 33

1.5.5  搭建生产环境 34

1.5.6  持续改进 35

二部分  深度学习算法基础

2章  搭建深度学习开发环境 38

2.1  安装Python开发环境 38

2.1.1  安装*新版本Python 38

2.1.2  Python虚拟环境配置 39

2.1.3  安装科学计算库 40

2.1.4  安装*新版本Theano 40

2.1.5  图形绘制 40

2.2  NumPy简易教程 43

2.2.1  Python基础 43

2.2.2  多维数组的使用 51

2.2.3  向量运算 58

2.2.4  矩阵运算 60

2.2.5  线性代数 62

2.3  TensorFlow简易教程 68

2.3.1  张量定义 69

2.3.2  变量和placeholder 69

2.3.3  神经元激活函数 71

2.3.4  线性代数运算 72

2.3.5  操作数据集 74

2.4  Theano简易教程 77

2.4.1  安装Theano 77

2.4.2  Theano入门 78

2.4.3  Theano矩阵相加 79

2.4.4  变量和共享变量 80

2.4.5  随机数的使用 84

2.4.6  Theano求导 84

2.5  线性回归 86

2.5.1  问题描述 86

2.5.2  线性模型 88

2.5.3  线性回归学习算法 89

2.5.4  解析法 90

2.5.5  Theano实现 93

3章  逻辑回归 100

3.1  逻辑回归数学基础 100

3.1.1  逻辑回归算法的直观解释 100

3.1.2  逻辑回归算法数学推导 101

3.1.3  牛顿法解逻辑回归问题 103

3.1.4  通用学习模型 106

3.2  逻辑回归算法简单应用 113

3.3  MNIST手写数字识别库简介 124

3.4  逻辑回归MNIST手写数字识别 126

4章  感知器模型和MLP 139

4.1  感知器模型 139

4.1.1  神经元模型 139

4.1.2  神经网络架构 143

4.2  数值计算形式 144

4.2.1  前向传播 144

4.2.2  误差反向传播 145

4.2.3  算法推导 147

4.3  向量化表示形式 152

4.4  应用要点 153

4.4.1  输入信号模型 154

4.4.2  权值初始化 155

4.4.3  早期停止 155

4.4.4  输入信号调整 156

4.5  TensorFlow实现MLP 156

5章  卷积神经网络 174

5.1  卷积神经网络原理 174

5.1.1  卷积神经网络的直观理解 174

5.1.2  卷积神经网络构成 177

5.1.3  卷积神经网络设计 191

5.1.4  迁移学习和网络微调 193

5.2  卷积神经网络的TensorFlow实现 195

5.2.1  模型搭建 197

5.2.2  训练方法 203

5.2.3  运行方法 208

6章  递归神经网络 212

6.1  递归神经网络原理 212

6.1.1  递归神经网络表示方法 213

6.1.2  数学原理 214

6.1.3  简单递归神经网络应用示例 219

6.2  图像标记 226

6.2.1  建立开发环境 226

6.2.2  图像标记数据集处理 227

6.2.3  单步前向传播 229

6.2.4  单步反向传播 231

6.2.5  完整前向传播 234

6.2.6  完整反向传播 236

6.2.7  单词嵌入前向传播 239

6.2.8  单词嵌入反向传播 241

6.2.9  输出层前向/反向传播 243

6.2.10  输出层代价函数计算 245

6.2.11  图像标注网络整体架构 248

6.2.12  代价函数计算 249

6.2.13  生成图像标记 255

6.2.14  网络训练过程 258

6.2.15  网络**化 265

7章  长短时记忆网络 269

7.1  长短时记忆网络原理 269

7.1.1  网络架构 269

7.1.2  数学公式 272

7.2  MNIST手写数字识别 274

三部分  深度学习算法进阶

8章  自动编码机 286

8.1  自动编码机概述 286

8.1.1  自动编码机原理 287

8.1.2  去噪自动编码机 287

8.1.3  稀疏自动编码机 288

8.2  去噪自动编码机TensorFlow实现 291

8.3  去噪自动编码机的Theano实现 298

9章  堆叠自动编码机 307

9.1  堆叠去噪自动编码机 308

9.2  TensorFlow实现 322

9.3  Theano实现 341

10章  受限玻尔兹曼机 344

10.1  受限玻尔兹曼机原理 344

10.1.1  网络架构 344

10.1.2  能量模型 346

10.1.3  CD-K算法 351

10.2  受限玻尔兹曼机TensorFlow实现 353

10.3  受限玻尔兹曼机Theano实现 362

11章  深度信念网络 381

11.1  深度信念网络原理 381

11.2  深度信念网络TensorFlow实现 382

11.3  深度信念网络Theano实现 403

四部分  机器学习基础

12章  生成式学习 420

12.1  高斯判别分析 422

12.1.1  多变量高斯分布 422

12.1.2  高斯判决分析公式 423

12.2  朴素贝叶斯 436

12.2.1  朴素贝叶斯分类器 436

12.2.2  拉普拉斯平滑 439

12.2.3  多项式事件模型 441

13章  支撑向量机 444

13.1  支撑向量机概述 444

13.1.1  函数间隔和几何间隔 445

13.1.2  *优距离分类器 448

13.2  拉格朗日对偶 448

13.3  *优分类器算法 450

13.4  核方法 453

13.5  非线性可分问题 455

13.6  SMO算法 457

13.6.1  坐标上升算法 458

13.6.2  SMO算法详解 458

五部分  深度学习平台API

14章  Python Web编程 462

14.1  Python Web开发环境搭建 462

14.1.1  CherryPy框架 463

14.1.2  CherryPy安装 463

14.1.3  测试CherryPy安装是否成功 464

14.2  *简Web服务器 465

14.2.1  程序启动 465

14.2.2  显示HTML文件 466

14.2.3  静态内容处理 468

14.3  用户认证 471

14.4  AJAX请求详解 473

14.4.1  添加数据 474

14.4.2  修改数据 476

14.4.3  删除数据 478

14.4.4  REST服务实现 479

14.5  数据**化技术 487

14.5.1  环境搭建 487

14.5.2  数据库添加操作 488

14.5.3  数据库修改操作 489

14.5.4  数据库删除操作 490

14.5.5  数据库查询操作 491

14.5.6  数据库事务操作 492

14.5.7  数据库连接池 494

14.6  任务队列 499

14.7  媒体文件上传 502

14.8  Redis操作 504

14.8.1  Redis安装配置 504

14.8.2  Redis使用例程 505

15章  深度学习云平台 506

深度学习算法实践：从理论到实战的全面探索 随着人工智能浪潮的席卷，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。本书旨在为读者提供一套系统、深入的学习路径，帮助您掌握深度学习的核心算法，并能在实际项目中灵活运用。我们不拘泥于单一框架的表象，而是深入剖析算法的内在逻辑，从基础概念到前沿进展，层层递进，力求让您真正理解深度学习的“为什么”和“怎么做”。 第一部分：深度学习的基石——数学与编程预备 在正式踏入深度学习的奇妙世界之前，扎实的数学基础和熟练的编程能力是必不可少的。本部分将为您打下坚实的地基。 线性代数：向量、矩阵与张量的语言 向量空间与线性变换： 理解数据在多维空间中的表示，以及神经网络如何通过线性变换来提取特征。我们将深入探讨向量的点积、叉积，以及它们在计算中的意义。 矩阵运算与分解： 矩阵乘法、转置、逆等运算是深度学习模型的核心计算单元。我们将学习SVD（奇异值分解）、PCA（主成分分析）等重要分解方法，理解它们如何帮助我们理解和降维数据。 张量：多维数据的统一表示： 深度学习中的数据本质上是高维张量。我们将学习张量的概念、运算以及其在不同应用场景下的表示。 微积分：导数、梯度与优化 导数与偏导数： 理解函数的变化率，这是计算损失函数对模型参数的梯度，从而进行模型优化的基础。 链式法则： 神经网络的训练依赖于反向传播算法，而链式法则正是实现反向传播的关键。我们将详细推导和理解链式法则的应用。 梯度下降及其变种： 梯度下降是深度学习中最核心的优化算法。我们将深入讲解标准梯度下降（SGD），以及其改进版本如动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等，并分析它们在收敛速度和泛化能力上的优劣。 概率论与统计学：模型的不确定性与数据分布 概率分布： 理解常见概率分布（如高斯分布、伯努利分布）在模型构建和正则化中的作用。 最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）： 学习如何从数据中估计模型的参数。 信息论基础： KL散度、交叉熵等概念在衡量模型性能和设计损失函数中的重要性。 Python与NumPy：高效的数值计算工具 NumPy基础： 数组的创建、索引、切片、广播机制等，这是进行大规模数值计算的基石。 向量化操作： 学习如何利用NumPy进行向量化编程，避免低效的循环，显著提升计算效率。 常用数学函数库： 熟悉SciPy等库在科学计算中的应用。 第二部分：神经网络的构建块——从感知机到深度模型 本部分将带您一步步构建神经网络的基本单元，理解它们如何协同工作，形成强大的深度学习模型。 感知机与多层感知机（MLP）： 感知机模型： 神经网络的“鼻祖”，理解其工作原理和局限性。 激活函数： Sigmoid, Tanh, ReLU等激活函数的选择与作用，以及它们如何引入非线性。 多层感知机的结构： 输入层、隐藏层、输出层，以及层与层之间的连接。 前向传播与反向传播： 详细讲解数据如何在网络中流动，以及误差如何逐层传递以更新权重。 卷积神经网络（CNN）：图像的革命者 卷积层： 理解卷积核的工作原理，如何提取局部特征，如边缘、纹理等。 池化层（Pooling）： 最大池化、平均池化，理解它们如何降低特征维度，增强模型的鲁棒性。 感受野（Receptive Field）： 感受野的概念及其在CNN中的重要性。 经典的CNN架构： LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它们的创新之处和设计思想。 CNN在计算机视觉中的应用： 图像分类、目标检测、语义分割等。 循环神经网络（RNN）：序列数据的建模利器 RNN的基本结构： 隐藏状态的循环传递，如何处理序列依赖关系。 梯度消失与爆炸问题： RNN在处理长序列时的挑战，以及解决方案。 长短期记忆网络（LSTM）： Gate机制（遗忘门、输入门、输出门）的设计，如何有效解决梯度问题，捕捉长期依赖。 门控循环单元（GRU）： GRU的简化结构与LSTM的对比，以及其性能表现。 RNN在自然语言处理中的应用： 文本生成、机器翻译、情感分析等。 深度学习模型的训练与优化 损失函数： 均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，以及根据任务选择合适的损失函数。 优化器： 详细回顾和对比SGD、Momentum、Adam等优化器的原理和适用场景。 正则化技术： L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization，如何防止过拟合，提高模型泛化能力。 超参数调优： 学习率、批次大小、隐藏层节点数、网络层数等超参数对模型性能的影响，以及调优策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）。 模型评估： 准确率、召回率、F1分数、AUC等评估指标，以及如何进行交叉验证。 第三部分：前沿深度学习技术与实践 在本部分，我们将目光投向深度学习的最新进展，探索能够处理更复杂任务的先进模型和技术。 注意力机制（Attention Mechanism）：聚焦关键信息 Seq2Seq模型中的注意力： 解决长序列翻译的瓶颈，让模型能够关注输入序列中的相关部分。 自注意力机制（Self-Attention）： Transformer模型的核心，理解其如何捕捉序列内部的依赖关系，摆脱循环结构。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 并行计算多个注意力头，增强模型对不同表示子空间的学习能力。 Transformer模型：NLP领域的颠覆者 Encoder-Decoder结构： Transformer的模型架构，以及其与RNN、CNN的区别。 位置编码（Positional Encoding）： 如何为序列数据引入位置信息。 预训练语言模型： BERT、GPT系列等，理解预训练-微调（Pre-train & Fine-tune）范式，以及它们在各种NLP任务中取得的巨大成功。 生成对抗网络（GAN）：创造力的引擎 GAN的基本原理： 生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程。 GAN的变种与改进： DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，以及它们在图像生成、风格迁移等方面的应用。 GAN的应用场景： 图像生成、视频生成、数据增强、艺术创作等。 图神经网络（GNN）：理解结构化数据 图的基本概念： 节点、边、邻居节点。 图卷积（Graph Convolution）： 如何将卷积操作推广到图结构数据上。 GNN的架构与应用： 节点分类、图分类、链接预测等，以及在社交网络分析、分子结构预测等领域的应用。 强化学习（Reinforcement Learning）与深度强化学习（DRL） 强化学习的基本要素： Agent、Environment、State、Action、Reward。 值函数与策略函数： Bellman方程，Q-learning，SARSA等经典算法。 深度Q网络（DQN）： 将深度学习与Q-learning结合，处理高维状态空间。 策略梯度（Policy Gradient）方法： 直接优化策略函数。 Actor-Critic方法： 结合值函数和策略函数，提高学习效率。 DRL在游戏AI、机器人控制、推荐系统等领域的应用。 第四部分：实战项目与工程化 理论知识的掌握最终需要落脚于实践。本部分将引导您将所学知识应用于实际项目中，并关注模型部署与工程化。 项目案例分析： 经典计算机视觉项目： 实例讲解如何构建一个准确率高的图像分类器，或实现一个实时的目标检测系统。 自然语言处理项目： 实例讲解如何构建一个文本情感分析模型，或实现一个简单的聊天机器人。 推荐系统项目： 探讨如何利用深度学习技术构建一个个性化的推荐系统。 数据预处理与增强： 数据清洗与特征工程： 如何处理缺失值、异常值，以及进行有效的特征构建。 数据增强技术： 图像翻转、裁剪、旋转，文本同义词替换、回译等，如何扩充数据集，提高模型鲁棒性。 模型评估与调优的实践： 在实际项目中应用评估指标： 如何解读评估结果，发现模型瓶颈。 迭代式调优： 根据评估结果，调整模型结构、超参数，进行模型的持续优化。 模型部署与工程化考量： 模型导出与序列化： 如何保存训练好的模型，以便后续使用。 推理优化： TensorRT、OpenVINO等工具的使用，提升模型在生产环境中的推理速度。 模型压缩与量化： 减小模型体积，降低计算资源消耗，适应移动端等部署环境。 API服务搭建： 使用Flask、Django等框架将模型封装成可调用的API。 代码实践与框架选择： （在此处，我们将引导读者动手实践，通过大量的代码示例，将抽象的概念具象化。虽然本书的书名提到了“Theano和TensorFlow”，但本书更侧重于算法的通用原理，而非某个特定框架的API细节。因此，我们会提供通用化的代码逻辑，并演示如何在不同的主流框架（如PyTorch）中实现相同的算法。读者将能够理解不同框架之间的共通性，并能灵活切换。例如，我们讲解的卷积操作，会展示其核心数学原理，然后分别说明在Theano（如果有相关资料）、TensorFlow和PyTorch中的实现方式，强调代码背后的思想一致性。读者将学会如何阅读和理解不同框架下的实现，并迁移到自己熟悉的工具链中。） 结语 深度学习是一个充满活力和创造力的领域，其发展日新月异。本书为您搭建了一个坚实的学习平台，希望能激发您进一步探索的兴趣。通过理论与实践的结合，您将能够自信地驾驭深度学习技术，解决现实世界中的各种挑战，并为人工智能的未来贡献您的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字本身就很有吸引力，因为它直接点出了“深度学习算法实践”这个关键点，而且还指定了Theano和TensorFlow这两个框架，这说明作者在内容的选择上很有针对性，并且试图为读者提供一个完整的学习路径。我一直觉得，学习深度学习最重要的一环就是“实践”，而这往往是很多教材所欠缺的。理论知识固然重要，但如果没有实际的代码实现和项目经验，这些理论就很难转化为解决实际问题的能力。我非常期待这本书能够带领我深入了解深度学习的各种核心算法，比如卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理中的应用，以及如何利用这些算法来构建各种智能系统。更让我感兴趣的是，它同时提及了Theano和TensorFlow。Theano虽然相对较老，但它在深度学习的早期发展中扮演了重要角色，了解它能够帮助我理解一些底层概念。而TensorFlow则是目前最流行、最活跃的深度学习框架之一，掌握它意味着能够跟上行业的发展趋势。我希望书中能够提供详细的代码示例，并且这些示例能够循序渐进，从简单的模型训练到复杂的实际项目，让我能够一步步地提升自己的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字给我的感觉就是“干货满满”，而且是那种非常实用的“干货”。我一直觉得深度学习的学习过程就像是爬一座高山，理论知识是山下的准备工作，而算法实践则是攀登过程中的关键技术和工具。没有好的实践指导，即使理论知识再扎实，也很难真正将深度学习的能力应用到解决实际问题中。这本书提到的“算法实践”，让我看到了它解决这个痛点的潜力。我非常期待书中能够详细介绍各种深度学习的核心算法，例如卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的应用，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理（如文本、语音）方面的能力，以及更复杂的模型如生成对抗网络（GANs）和Transformer等。更重要的是，我希望书中能够提供清晰的代码实现，让我能够动手去运行、修改和理解这些算法。我尤其想看到书中对于如何在Theano和TensorFlow中实现这些算法的详细讲解，包括各个层级的配置、参数的设置、损失函数的选择以及优化器的使用等等。能够有循序渐进的案例，从简单的模型到复杂的应用，将会非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我对深度学习领域的兴趣由来已久，但总是在理论和实践之间感到难以跨越。市面上有很多深度学习的教材，要么是过于学术化，要么是过于浅显。这本书的名字——《深度学习算法实践（基于Theano和TensorFlow）》——让我看到了希望。它明确地指出了“实践”的重要性，并且选择了两个在深度学习领域具有代表性的框架：Theano和TensorFlow。这让我觉得这本书的作者一定是经验非常丰富的从业者，能够将复杂的理论转化为可执行的代码。我特别期待书中能够深入讲解各种经典的深度学习模型，例如如何构建和训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），如何处理文本序列的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），以及如何利用生成对抗网络（GANs）来生成新的数据。更让我兴奋的是，这本书将Theano和TensorFlow结合在一起。Theano虽然已经不再是主流，但它是许多深度学习研究的基石，理解它有助于深入理解深度学习的底层原理。而TensorFlow则是目前最流行、生态最完善的深度学习框架，学会它意味着我能够轻松地应对各种实际项目。我希望书中能提供大量的代码示例，并且这些代码能够在我自己的环境中运行，让我能够亲手去修改和实验，从而真正掌握这些算法。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本书，还没来得及细看，但从目录和前言来看，感觉作者在内容的选择上非常用心，涵盖了深度学习的很多重要方面。我尤其看重它对“实践”的强调。我之前尝试过学习一些深度学习的教程，但很多都过于侧重理论，对于如何在实际问题中应用算法，或者说如何将理论转化为代码，讲解得不够深入。这本书的名字就承诺了这一点，让我对它充满了期待。我希望它能像一个经验丰富的导师一样，带领我一步步走进深度学习的实战世界。我想了解如何从零开始搭建一个深度学习模型，如何选择合适的网络结构，如何进行模型的训练和调优，以及如何处理过拟合和欠拟合等常见问题。书中是否会讲解一些高级的技巧，比如迁移学习、数据增强、模型压缩等，这些都是在实际项目中非常实用的技术。另外，Theano和TensorFlow的结合使用也是一个亮点。虽然TensorFlow是目前的主流，但了解Theano能够帮助我更深入地理解一些底层的实现机制，也能够让我更好地理解那些早期基于Theano实现的优秀项目。我希望书中能够清晰地对比和阐述这两个框架的异同，以及在不同场景下的适用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就非常吸引人，尤其是“深度学习算法实践”这几个字，直接戳中了我的痛点。我一直对深度学习有着浓厚的兴趣，但总觉得理论知识停留在表面，缺乏实际动手能力。看到这本书同时提到了Theano和TensorFlow这两个强大的深度学习框架，我就知道这绝对是我需要的。Theano虽然有些年头了，但仍然是很多经典论文和项目的基石，了解它能帮助我理解深度学习的发展脉络。而TensorFlow则是目前最主流、社区最活跃的框架之一，学会它意味着我能跟上行业的步伐，实现各种前沿的AI应用。我期待这本书能从最基础的概念讲起，逐步深入到各种经典的深度学习算法，比如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等等，并详细讲解如何在Theano和TensorFlow中实现它们。更重要的是，我希望书中能提供大量的代码示例和实际项目，让我能够边学边练，真正掌握算法的精髓，而不是停留在理论的层面。例如，书中是否会包含图像识别、自然语言处理、推荐系统等方面的实战案例？这些案例的代码是否清晰易懂，注释是否到位？能否指导我一步一步地完成一个完整的项目，从数据预处理到模型训练，再到最终的部署和优化？这些都是我非常关注的。