正版现货】深度卷积网络：原理与实践 人工智能深度学习 深度神经网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭博 著

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店铺： 津冀腾飞图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111596653

商品编码：27683927519

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-30

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介：

深度卷积网络（DCNN）是目前十分**行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。 本书以AI领域**的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。 以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，为读者依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，让读者了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。 本书在逻辑上分为3个部分： 一部分综述篇（1、6、9章） 这3章不需要读者具备编程和数学基础，对深度学习和神经网络的基础知识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度学习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。 二部分深度卷积网络篇（2、3、4、5章） 结合作者的实际工作经验和案例代码，对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧和训练方法做了系统而深入的讲解。 三部分实战篇（7、8章） 详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方法和应用细节，包括详细的代码分析和大量GAN的精彩实例。 本书的案例代码在GitHub上提供下载，同时读者可在GitHub与作者交流本书相关的问题。

作者简介：

彭博 人工智能、量化交易、区块链领域的**技术专家，有20年以上的研发经验。 在人工智能与信息科技方面，对深度学习、机器学习、计算机图形学、智能硬件等有较为深入的研究；在量化交易方面，曾在****的外汇对冲基金负责程序化交易，对市场的微观和宏观行为有较为深入的理解；在区块链方面，对智能合约、DApp开发和自动交易有较为深入的实践。

章节目录：

前言 
引子·神之一手1
1章 走进深度学习的世界5
1.1 从人工智能到深度学习5
1.2 深度神经网络的威力：以AlphaGo为例8
1.2.1 策略网络简述9
1.2.2 泛化：看棋谱就能学会下围棋11
1.2.3 拟合与过拟合11
1.2.4 深度神经网络的速度优势12
1.3 深度神经网络的应用大观13
1.3.1 图像分类问题的难度所在13
1.3.2 用深度神经网络理解图像15
1.3.3 AlphaGo中的深度神经网络17
1.3.4 自动发现规律：从数据A到答案B17
1.3.5 深度神经网络的更多应用18
1.3.6 从分而治之，到端对端学习24
1.4 亲自体验深度神经网络25
1.4.1 TensorFlow游乐场25
1.4.2 MNIST数字识别实例：LeNet-527
1.4.3 策略网络实例28
1.4.4 简笔画：Sketch-RNN29
1.4.5 用GAN生成动漫头像30
1.5 深度神经网络的基本特点31
1.5.1 两大助力：算力、数据31
1.5.2 从特征工程，到逐层抽象32
1.5.3 深度神经网络学会的是什么35
1.6 人工智能与神经网络的历史36
1.6.1 人工智能的两大学派：逻辑与统计37
1.6.2 人工智能与神经网络的现代编年史37
2章 深度卷积网络：一课42
2.1 神经元：运作和训练43
2.1.1 运作：从实例说明43
2.1.2 训练：梯度下降的思想44
2.1.3 训练：梯度下降的公式46
2.1.4 训练：找大小问题的初次尝试48
2.1.5 训练：Excel的实现 50
2.1.6 重要知识：批大小、mini-batch、epoch51
2.2 深度学习框架MXNet：安装和使用51
2.2.1 计算图：动态与静态52
2.2.2 安装MXNet：准备工作53
2.2.3 在Windows下安装MXNet54
2.2.4 在macOS下安装MXNet：CPU版57
2.2.5 在macOS下安装MXNet：GPU版58
2.2.6 在Linux下安装MXNet59
2.2.7 安装Jupyter演算本59
2.2.8 实例：在MXNet训练神经元并体验调参60
2.3 神经网络：运作和训练63
2.3.1 运作：前向传播，与非线性激活的必要性63
2.3.2 运作：非线性激活64
2.3.3 训练：梯度的计算公式66
2.3.4 训练：实例69
2.3.5 训练：Excel的实现70
2.3.6 训练：反向传播71
2.3.7 重要知识：梯度消失，梯度爆炸72
2.3.8 从几何观点理解神经网络72
2.3.9 训练：MXNet的实现73
3章 深度卷积网络：二课 77
3.1 重要理论知识77
3.1.1 数据：训练集、验证集、测试集77
3.1.2 训练：典型过程79
3.1.3 有监督学习：回归、分类、标签、排序、Seq2Seq79
3.1.4 无监督学习：聚类、降维、自编码、生成模型、推荐81
3.1.5 训练的障碍：欠拟合、过拟合82
3.1.6 训练的细节：局部极值点、鞍点、梯度下降算法83
3.2 神经网络的正则化85
3.2.1 修改损失函数：L2和L1正则化85
3.2.2 修改网络架构：Dropout正则化86
3.2.3 更多技巧：集合、多任务学习、参数共享等86
3.2.4 数据增强与预处理88
3.3 神经网络的调参89
3.3.1 学习速率89
3.3.2 批大小90
3.3.3 初始化方法92
3.3.4 调参实战：重返TensorFlow游乐场93
3.4 实例：MNIST问题95
3.4.1 重要知识：SoftMax层、交叉熵损失96
3.4.2 训练代码与网络架构98
3.4.3 超越MNIST：*新的Fashion-MNIST数据集101
3.5 网络训练的常见bug和检查方法103
3.6 网络训练性能的提高104
4章 深度卷积网络：三课106
4.1 卷积网络：从实例说明106
4.1.1 实例：找橘猫，*原始的方法107
4.1.2 实例：找橘猫，更好的方法108
4.1.3 实例：卷积和池化108
4.1.4 卷积网络的运作111
4.2 运作：AlphaGo眼中的棋盘112
4.2.1 棋盘的编码113
4.2.2 *简化的策略网络115
4.2.3 *简化的策略网络：特征层和卷积后的结果116
4.3 卷积神经网络：进一步了解122
4.3.1 卷积核、滤波器与参数量的计算122
4.3.2 运作和训练的计算123
4.3.3 外衬与步长124
4.3.4 缩小图像：池化与全局池化126
4.3.5 放大图像：转置卷积127
4.4 实例：用卷积网络解决MNIST问题128
4.4.1 网络架构的定义与参数量的计算129
4.4.2 训练MNIST网络130
4.4.3 在MXNet运行训练后的网络131
4.4.4 调参实例133
4.4.5 在Fashion-MNIST数据集的结果133
4.5 MXNet的使用技巧134
4.5.1 快速定义多个层134
4.5.2 网络的保存与读取135
4.5.3 图像数据的打包和载入135
4.5.4 深入MXNet训练细节136
4.5.5 在浏览器和移动设备运行神经网络139
5章 深度卷积网络：四课141
5.1 经典的深度卷积网络架构142
5.1.1 深度学习革命的揭幕者：AlexNet142
5.1.2 常用架构：VGG系列145
5.1.3 去掉全连接层：DarkNet系列147
5.2 网络的可视化：以AlexNet为例150
5.3 迁移学习：精调、预训练等155
5.4 架构技巧：基本技巧157
5.4.1 感受野与缩小卷积核157
5.4.2 使用1×1卷积核158
5.4.3 批规范化160
5.4.4 实例：回顾Fashion-MNIST问题161
5.4.5 实例：训练CIFAR-10模型164
5.5 架构技巧：残差网络与通道组合169
5.5.1 残差网络：ResNet的思想169
5.5.2 残差网络：架构细节171
5.5.3 残差网络：来自于集合的理解与随机深度172
5.5.4 残差网络：MXNet实现，以策略网络为例173
5.5.5 通道组合：Inception模组174
5.5.6 通道组合：XCeption架构，深度可分卷积177
5.5.7 实例：再次训练CIFAR-10模型178
5.6 架构技巧：更多进展181
5.6.1 残差网络进展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181
5.6.2 压缩网络：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183
5.6.3 卷积核的变形188
5.7 物体检测与图像分割189
5.7.1 YOLO v1：实时的物体检测网络190
5.7.2 YOLO v2：更快、更强192
5.7.3 Faster R-CNN：准确的物体检测网络194
5.7.4 Mask-RCNN：准确的图像分割网络195
5.8 风格转移197
6章 AlphaGo架构综述200
6.1 从AlphaGo到AlphaZero201
6.1.1 AlphaGo v13与AlphaGo v18201
6.1.2 AlphaGo Master与AlphaGoZero202
6.1.3 解决一切棋类：AlphaZero204
6.2 AlphaGo的对弈过程205
6.2.1 策略网络205
6.2.2 来自人类的思路208
6.2.3 蒙特卡洛树搜索与估值问题209
6.2.4 从快速走子估值到价值网络211
6.2.5 从搜索树看策略与价值网络的作用213
6.2.6 策略与价值网络的运作实例215
6.3 AlphaGo中的深度卷积网络架构217
6.4 AlphaGo的训练过程219
6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方法219
6.4.2 新版AlphaGo：从蒙特卡洛树搜索学习220
6.5 AlphaGo方法的推广221
7章 训练策略网络与实战224
7.1 训练前的准备工作224
7.1.1 棋谱数据225
7.1.2 落子模拟226
7.1.3 终局判断226
7.2 训练代码227
7.2.1 主程序：train.py227
7.2.2 训练参数：config.py233
7.2.3 辅助函数：util.py234
7.2.4 棋盘随机变换：symmetry.py235
7.2.5 训练实例236
7.3 对弈实战237
8章 生成式对抗网络：GAN240
8.1 GAN的起源故事240
8.2 GAN的基本原理242
8.2.1 生成模型：从图像到编码，从编码到图像242
8.2.2 GAN的基本效果243
8.2.3 GAN的训练方法246
8.3 实例：DCGAN及训练过程248
8.3.1 网络架构248
8.3.2 训练代码249
8.4 GAN的更多架构和应用255
8.4.1 图像转移：CycleGAN系列255
8.4.2 生成高分辨率图像：nVidia的改进260
8.4.3 自动提取信息：InfoGAN261
8.4.4 更多应用264
8.5 更多的生成模型方法266
8.5.1 自编码器：从AE到VAE266
8.5.2 逐点生成：PixelRNN和PixelCNN系列267
8.5.3 将VAE和GAN结合：CVAE-GAN268
9章 通向智能之秘272
9.1 计算机视觉的难度272
9.2 对抗样本，与深度网络的特点276

... ...

洞悉智能的基石：神经网络的奥秘与应用 本书并非一本关于“深度卷积网络：原理与实践”的图书，而是深入探索人工智能核心驱动力——神经网络的另一维度，揭示其构建原理、发展脉络、核心算法，并展望其在现实世界中的广阔应用前景。 在人工智能浪潮席卷全球的今天，理解其背后的技术原理变得尤为重要。而神经网络，作为模拟人脑神经元工作机制的计算模型，无疑是这场变革中最具颠覆性的技术之一。它以其强大的模式识别能力和学习潜力，为解决曾经被认为是人类专属的复杂问题提供了全新的视角和工具。 一、 神经网络的哲学根基与诞生：从模拟到计算 人类对智能的探索从未停止，而模仿自身智能的尝试，便是催生神经网络的最初动力。早在20世纪40年代，科学家们便尝试构建能够模拟生物神经元信息传递的数学模型。最早的感知器（Perceptron）虽然简单，却开启了神经网络研究的先河。它能够学习将输入数据进行分类，尽管在处理非线性可分问题时显得力不从心，但其核心思想——通过调整连接权重来学习模式——至今仍是神经网络的核心。 随后的几十年，神经网络的发展经历了数次起伏。马文·明斯基（Marvin Minsky）等学者的批评曾让这一领域一度沉寂，但新的理论和算法的出现，如反向传播算法（Backpropagation），如同一剂强心针，让神经网络的研究重新焕发活力。反向传播算法的出现，标志着多层神经网络训练的可行性，使得网络能够学习更复杂的非线性关系，为后来的深度学习奠定了理论基础。 本书将追溯神经网络的这一发展历程，从生物学对神经系统的启示，到早期人工神经元模型的提出，再到关键算法的突破，为读者构建一个清晰的神经网络思想演进图谱。我们将深入剖析这些早期的模型，理解它们的设计哲学，以及它们在当时所面临的挑战和局限性。这不仅是技术的回顾，更是对人类如何从模仿自然智能迈向构建人工智能这一伟大征程的深刻理解。 二、 神经网络的基本构成与工作原理：理解“连接”的力量 神经网络的强大之处，在于其通过大量简单的计算单元（神经元）的“连接”来模拟复杂系统。本书将详细阐述神经网络的基本构成单元——神经元，包括其输入、加权求和、激活函数以及输出等核心概念。我们将解释激活函数为何如此重要，以及不同类型的激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh）如何影响网络的学习能力和表达能力。 更重要的是，本书将深入剖析神经网络的“连接”——权重（weights）和偏置（biases）。这些参数是网络学习的关键，它们决定了输入信号在网络中的传递路径和最终的输出结果。我们将通过直观的例子和数学推导，解释神经网络如何通过不断调整这些权重和偏置来“学习”数据中的模式和规律。 本书将重点讲解前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks）这两种基础但极为重要的网络结构。前馈神经网络层层传递信息，适用于处理独立的数据点，如图像分类。而循环神经网络则引入了“记忆”的概念，其神经元之间存在反馈连接，能够处理序列数据，如自然语言处理和时间序列预测。我们将详细解析这两种网络结构的特点、优势以及它们各自适用的场景。 三、 核心训练算法：让网络“思考”的秘密 一个神经网络的“智能”并非天生，而是通过训练过程获得的。本书将深入探讨神经网络的训练机制，重点解析梯度下降（Gradient Descent）及其变种算法。我们将详细解释目标函数（Loss Function）的作用，它衡量了网络预测结果与真实值之间的差距。而梯度下降算法，则是在这个目标函数的“坡面”上寻找最小值，不断调整参数以减小损失。 我们将详细阐述反向传播算法（Backpropagation）在训练中的核心作用。它能够高效地计算出损失函数对网络中每个参数的梯度，从而指导参数的更新方向。对于初学者而言，反向传播算法的数学原理可能显得复杂，本书将通过清晰的讲解和图示，帮助读者逐步理解其背后的微积分原理和信息传递过程。 除了基础的梯度下降，我们还将介绍更高效的优化算法，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop等。这些算法通过引入动量、自适应学习率等机制，能够加速训练过程，并帮助网络跳出局部最优解。了解这些优化算法，对于实际应用中构建高效、稳定的神经网络至关重要。 四、 深度学习的突破：从浅到深的跨越 “深度学习”之所以成为近年来的热词，正是因为它在传统神经网络的基础上，通过增加网络的“深度”（即更多的隐藏层）而获得了前所未有的能力。本书将探讨深度学习为何有效，以及多层结构如何赋予网络更强的抽象和表征能力。 我们将深入解析深度学习中的几种关键网络架构，包括： 多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）： 作为最基础的深度学习模型，MLP的堆叠就构成了深度神经网络。我们将分析其局限性以及为何需要更专业的网络结构。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 虽然本书不直接深入探讨CNN的具体细节，但我们会从宏观层面阐述CNN在图像识别等领域取得巨大成功的原理。它通过卷积层、池化层等特殊结构，有效地提取图像的空间特征，大大提高了处理图像数据的效率和准确性。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变种： 我们将重点介绍RNN在处理序列数据时的优势，并进一步探讨其在长序列处理中的挑战。在此基础上，我们将简要介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN，它们通过精巧的门控机制，有效解决了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，使得网络能够学习更长距离的依赖关系。 本书将重点放在理解这些不同网络结构的设计思想和它们所解决的问题，而非拘泥于特定技术的细节。通过对不同深度学习架构的原理性介绍，读者将能够理解为何深度学习能够解决许多传统机器学习方法难以企及的难题。 五、 神经网络的应用领域：智能渗透的广度与深度 神经网络的应用已经渗透到我们生活的方方面面，并且还在不断扩展。本书将展示神经网络在各个领域的惊人能力，包括： 计算机视觉： 从人脸识别、物体检测，到自动驾驶中的场景理解，神经网络极大地提升了机器“看”世界的能力。 自然语言处理： 机器翻译、文本摘要、情感分析、智能问答，神经网络让机器能够理解和生成人类语言，模糊了人机交互的界限。 语音识别与合成： 智能语音助手（如Siri、小爱同学）的普及，离不开神经网络在语音信号处理上的突破。 推荐系统： 在电商、流媒体平台，神经网络能够精准预测用户偏好，提供个性化推荐。 医疗健康： 辅助诊断、药物研发、基因测序分析，神经网络正在为医疗领域带来革命性的变革。 金融领域： 欺诈检测、风险评估、量化交易，神经网络提高了金融行业的智能化水平。 我们将通过具体的应用案例，说明神经网络是如何被应用于解决这些实际问题的，并探讨不同网络结构在不同任务中的优势。例如，我们将解释为何在处理图像时CNN表现出色，而在处理文本序列时RNN及其变种更为合适。 六、 神经网络的挑战与未来展望：通往通用人工智能的征途 尽管神经网络取得了巨大的成功，但仍然面临着诸多挑战。本书不会回避这些问题，而是会坦诚地探讨： 数据依赖性： 神经网络通常需要海量标注数据才能获得良好的性能。 模型可解释性： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，理解其决策过程仍然是一个难题。 计算资源消耗： 训练大型神经网络需要强大的计算能力和大量的能源。 泛化能力与鲁棒性： 如何让模型在未见过的数据上表现良好，并抵御恶意攻击。 通用人工智能（AGI）的实现： 当前的神经网络虽然在特定任务上表现优异，但距离能够像人类一样进行广泛推理和学习的通用人工智能还有很长的路要走。 展望未来，本书将展望神经网络研究的前沿方向，包括： 自监督学习与无监督学习： 减少对标注数据的依赖，让模型从海量未标注数据中学习。 可解释性AI（XAI）： 开发能够解释自身决策过程的神经网络。 高效模型架构： 探索更轻量级、更节能的网络模型。 多模态学习： 让模型能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据。 强化学习与生成模型： 推动AI在决策和创造力方面的进步。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，去理解神经网络这一人工智能核心技术的原理、发展和应用。无论您是希望深入理解人工智能技术的学生、研究人员，还是希望了解这项技术如何改变世界的普通读者，本书都将为您打开一扇通往智能世界的大门，让您能够更好地洞悉智能的基石，理解未来的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我最近对人工智能领域，特别是深度学习这部分产生了浓厚的兴趣。翻开这本书，它的书名“深度卷积网络：原理与实践”立刻吸引了我。我一直想了解卷积神经网络到底是如何工作的，为什么它们在图像识别、目标检测等任务上表现如此出色。我特别期待书中能够详细阐述卷积层的卷积操作、池化层的降维作用，以及全连接层在分类中的角色。同时，我希望它能在“实践”部分提供一些实用的代码示例，例如如何使用Python和TensorFlow/PyTorch搭建一个简单的CNN模型，并针对数据集进行训练和评估。此外，“人工智能深度学习”和“深度神经网络”这些字眼也表明了这本书的广泛性，我希望它不仅仅局限于CNN，还能适度地介绍一些其他类型的深度神经网络，例如全连接网络、循环神经网络等，从而构建一个更全面的深度学习知识体系。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，还没来得及深入研读，但从目录和前言来看，这本书似乎对“深度卷积网络”这个主题进行了相当详尽的探讨。我尤其期待它在“原理”部分的内容，希望能深入理解卷积核的工作机制、感受野的形成、池化层的作用以及不同激活函数的特性。对于“实践”部分，我希望它能提供清晰的代码示例，最好是能使用当下主流的深度学习框架，例如TensorFlow或PyTorch，带领读者一步步搭建和训练自己的深度卷积网络模型。书名中提及的“人工智能深度学习”和“深度神经网络”字眼，也暗示了其内容的广泛性，或许还会涉及一些更宏观的深度学习概念，以及一些经典和前沿的深度神经网络架构。我非常好奇书中会如何解释诸如ResNet、Inception、MobileNet等著名网络的设计思想和优势。另外，标题中“正版现货”的标注，也让我对这本书的质量和来源感到安心，希望它能成为我学习深度学习道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，被它“正版现货”的字样所吸引，这让我觉得购买得非常值。我一直对深度学习，尤其是深度卷积网络（CNN）这个分支非常感兴趣。我希望这本书能够深入浅出地讲解CNN的原理，比如卷积层、池化层、激活函数以及反向传播算法等核心概念。我也非常期待它在“实践”部分能够提供一些具体的案例和代码，让我能够亲手实现并运行这些模型，从而更好地理解理论知识。书中提及的“人工智能深度学习”和“深度神经网络”这些宽泛的术语，也让我猜测它可能还会涵盖一些更广泛的深度学习背景知识，甚至是不同类型的神经网络结构。我希望这本书能够成为我深入学习CNN的敲门砖，帮助我打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下深刻印象，封面简洁大气，纸张触感也很不错，拿在手里很有分量，这无疑为阅读体验奠定了良好的基础。虽然我还没有深入到具体的技术细节，但从它所涵盖的“深度卷积网络”这个核心概念来看，我预感它会对计算机视觉领域产生深远影响的这些模型进行系统性的介绍。我尤其关注它在讲解模型梯度反向传播和优化算法（如SGD、Adam等）时，能否用通俗易懂的语言辅以图示，让初学者也能轻松理解这些复杂的数学原理。同时，我对书中是否会包含一些关于模型调参、超参数选择以及防止过拟合的实用技巧也很感兴趣。毕竟，理论知识的掌握固然重要，但如何在实际应用中构建出高性能的模型，往往离不开这些经验性的指导。书名中“原理与实践”的结合，让我对它的内容充满了期待，希望它能成为一本兼具理论深度和实践指导价值的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它对“深度卷积网络”这个特定领域的专注。我一直觉得，要真正理解深度学习，掌握CNN是绕不开的一步。我希望书中能够详细解释卷积操作是如何从原始图像中提取特征的，以及为什么它在处理图像数据时如此高效。此外，我也非常好奇它在“实践”部分会如何指导我们去构建和训练模型，比如模型的设计、数据的预处理、训练的优化以及性能的评估等等。书名中的“原理与实践”字眼，也让我对它的内容充满了信心，期待它能够理论和实际操作兼顾，既有深度又不失趣味性。我希望通过这本书，能够让我对深度学习有更深入的理解，并具备独立构建和应用CNN模型的能力。