正版現貨】深度捲積網絡：原理與實踐 人工智能深度學習 深度神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭博 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 捲積神經網絡
• 深度神經網絡
• 人工智能
• 機器學習
• 圖像識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 技術
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店鋪： 津冀騰飛圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111596653

商品編碼：27683927519

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-04-30

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介：

深度捲積網絡（DCNN）是目前十分**行的深度神經網絡架構，它的構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。 本書以AI領域**的技術研究和和實踐為基礎，從技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧、訓練方法、技術前瞻等6個維度對深度捲積網絡進行瞭係統、深入、詳細地講解。 以實戰為導嚮，深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方法和應用細節，為讀者依次揭開神經網絡、捲積網絡和深度捲積網絡的神秘麵紗，讓讀者瞭解AI的“思考過程”，以及與人類思維的相同和不同之處。 本書在邏輯上分為3個部分： 一部分綜述篇（1、6、9章） 這3章不需要讀者具備編程和數學基礎，對深度學習和神經網絡的基礎知識、AlphaGo的架構設計和工作原理，以及深度學習和人工智能未來的技術發展趨勢進行瞭宏觀介紹。 二部分深度捲積網絡篇（2、3、4、5章） 結閤作者的實際工作經驗和案例代碼，對深度捲積網絡的技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧和訓練方法做瞭係統而深入的講解。 三部分實戰篇（7、8章） 詳細分析瞭AlphaGo和GAN的技術原理、訓練方法和應用細節，包括詳細的代碼分析和大量GAN的精彩實例。 本書的案例代碼在GitHub上提供下載，同時讀者可在GitHub與作者交流本書相關的問題。

作者簡介：

彭博 人工智能、量化交易、區塊鏈領域的**技術專傢，有20年以上的研發經驗。 在人工智能與信息科技方麵，對深度學習、機器學習、計算機圖形學、智能硬件等有較為深入的研究；在量化交易方麵，曾在****的外匯對衝基金負責程序化交易，對市場的微觀和宏觀行為有較為深入的理解；在區塊鏈方麵，對智能閤約、DApp開發和自動交易有較為深入的實踐。

章節目錄：

前言 
引子·神之一手1
1章 走進深度學習的世界5
1.1 從人工智能到深度學習5
1.2 深度神經網絡的威力：以AlphaGo為例8
1.2.1 策略網絡簡述9
1.2.2 泛化：看棋譜就能學會下圍棋11
1.2.3 擬閤與過擬閤11
1.2.4 深度神經網絡的速度優勢12
1.3 深度神經網絡的應用大觀13
1.3.1 圖像分類問題的難度所在13
1.3.2 用深度神經網絡理解圖像15
1.3.3 AlphaGo中的深度神經網絡17
1.3.4 自動發現規律：從數據A到答案B17
1.3.5 深度神經網絡的更多應用18
1.3.6 從分而治之，到端對端學習24
1.4 親自體驗深度神經網絡25
1.4.1 TensorFlow遊樂場25
1.4.2 MNIST數字識彆實例：LeNet-527
1.4.3 策略網絡實例28
1.4.4 簡筆畫：Sketch-RNN29
1.4.5 用GAN生成動漫頭像30
1.5 深度神經網絡的基本特點31
1.5.1 兩大助力：算力、數據31
1.5.2 從特徵工程，到逐層抽象32
1.5.3 深度神經網絡學會的是什麼35
1.6 人工智能與神經網絡的曆史36
1.6.1 人工智能的兩大學派：邏輯與統計37
1.6.2 人工智能與神經網絡的現代編年史37
2章 深度捲積網絡：一課42
2.1 神經元：運作和訓練43
2.1.1 運作：從實例說明43
2.1.2 訓練：梯度下降的思想44
2.1.3 訓練：梯度下降的公式46
2.1.4 訓練：找大小問題的初次嘗試48
2.1.5 訓練：Excel的實現 50
2.1.6 重要知識：批大小、mini-batch、epoch51
2.2 深度學習框架MXNet：安裝和使用51
2.2.1 計算圖：動態與靜態52
2.2.2 安裝MXNet：準備工作53
2.2.3 在Windows下安裝MXNet54
2.2.4 在macOS下安裝MXNet：CPU版57
2.2.5 在macOS下安裝MXNet：GPU版58
2.2.6 在Linux下安裝MXNet59
2.2.7 安裝Jupyter演算本59
2.2.8 實例：在MXNet訓練神經元並體驗調參60
2.3 神經網絡：運作和訓練63
2.3.1 運作：前嚮傳播，與非綫性激活的必要性63
2.3.2 運作：非綫性激活64
2.3.3 訓練：梯度的計算公式66
2.3.4 訓練：實例69
2.3.5 訓練：Excel的實現70
2.3.6 訓練：反嚮傳播71
2.3.7 重要知識：梯度消失，梯度爆炸72
2.3.8 從幾何觀點理解神經網絡72
2.3.9 訓練：MXNet的實現73
3章 深度捲積網絡：二課 77
3.1 重要理論知識77
3.1.1 數據：訓練集、驗證集、測試集77
3.1.2 訓練：典型過程79
3.1.3 有監督學習：迴歸、分類、標簽、排序、Seq2Seq79
3.1.4 無監督學習：聚類、降維、自編碼、生成模型、推薦81
3.1.5 訓練的障礙：欠擬閤、過擬閤82
3.1.6 訓練的細節：局部極值點、鞍點、梯度下降算法83
3.2 神經網絡的正則化85
3.2.1 修改損失函數：L2和L1正則化85
3.2.2 修改網絡架構：Dropout正則化86
3.2.3 更多技巧：集閤、多任務學習、參數共享等86
3.2.4 數據增強與預處理88
3.3 神經網絡的調參89
3.3.1 學習速率89
3.3.2 批大小90
3.3.3 初始化方法92
3.3.4 調參實戰：重返TensorFlow遊樂場93
3.4 實例：MNIST問題95
3.4.1 重要知識：SoftMax層、交叉熵損失96
3.4.2 訓練代碼與網絡架構98
3.4.3 超越MNIST：*新的Fashion-MNIST數據集101
3.5 網絡訓練的常見bug和檢查方法103
3.6 網絡訓練性能的提高104
4章 深度捲積網絡：三課106
4.1 捲積網絡：從實例說明106
4.1.1 實例：找橘貓，*原始的方法107
4.1.2 實例：找橘貓，更好的方法108
4.1.3 實例：捲積和池化108
4.1.4 捲積網絡的運作111
4.2 運作：AlphaGo眼中的棋盤112
4.2.1 棋盤的編碼113
4.2.2 *簡化的策略網絡115
4.2.3 *簡化的策略網絡：特徵層和捲積後的結果116
4.3 捲積神經網絡：進一步瞭解122
4.3.1 捲積核、濾波器與參數量的計算122
4.3.2 運作和訓練的計算123
4.3.3 外襯與步長124
4.3.4 縮小圖像：池化與全局池化126
4.3.5 放大圖像：轉置捲積127
4.4 實例：用捲積網絡解決MNIST問題128
4.4.1 網絡架構的定義與參數量的計算129
4.4.2 訓練MNIST網絡130
4.4.3 在MXNet運行訓練後的網絡131
4.4.4 調參實例133
4.4.5 在Fashion-MNIST數據集的結果133
4.5 MXNet的使用技巧134
4.5.1 快速定義多個層134
4.5.2 網絡的保存與讀取135
4.5.3 圖像數據的打包和載入135
4.5.4 深入MXNet訓練細節136
4.5.5 在瀏覽器和移動設備運行神經網絡139
5章 深度捲積網絡：四課141
5.1 經典的深度捲積網絡架構142
5.1.1 深度學習革命的揭幕者：AlexNet142
5.1.2 常用架構：VGG係列145
5.1.3 去掉全連接層：DarkNet係列147
5.2 網絡的可視化：以AlexNet為例150
5.3 遷移學習：精調、預訓練等155
5.4 架構技巧：基本技巧157
5.4.1 感受野與縮小捲積核157
5.4.2 使用1×1捲積核158
5.4.3 批規範化160
5.4.4 實例：迴顧Fashion-MNIST問題161
5.4.5 實例：訓練CIFAR-10模型164
5.5 架構技巧：殘差網絡與通道組閤169
5.5.1 殘差網絡：ResNet的思想169
5.5.2 殘差網絡：架構細節171
5.5.3 殘差網絡：來自於集閤的理解與隨機深度172
5.5.4 殘差網絡：MXNet實現，以策略網絡為例173
5.5.5 通道組閤：Inception模組174
5.5.6 通道組閤：XCeption架構，深度可分捲積177
5.5.7 實例：再次訓練CIFAR-10模型178
5.6 架構技巧：更多進展181
5.6.1 殘差網絡進展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181
5.6.2 壓縮網絡：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183
5.6.3 捲積核的變形188
5.7 物體檢測與圖像分割189
5.7.1 YOLO v1：實時的物體檢測網絡190
5.7.2 YOLO v2：更快、更強192
5.7.3 Faster R-CNN：準確的物體檢測網絡194
5.7.4 Mask-RCNN：準確的圖像分割網絡195
5.8 風格轉移197
6章 AlphaGo架構綜述200
6.1 從AlphaGo到AlphaZero201
6.1.1 AlphaGo v13與AlphaGo v18201
6.1.2 AlphaGo Master與AlphaGoZero202
6.1.3 解決一切棋類：AlphaZero204
6.2 AlphaGo的對弈過程205
6.2.1 策略網絡205
6.2.2 來自人類的思路208
6.2.3 濛特卡洛樹搜索與估值問題209
6.2.4 從快速走子估值到價值網絡211
6.2.5 從搜索樹看策略與價值網絡的作用213
6.2.6 策略與價值網絡的運作實例215
6.3 AlphaGo中的深度捲積網絡架構217
6.4 AlphaGo的訓練過程219
6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方法219
6.4.2 新版AlphaGo：從濛特卡洛樹搜索學習220
6.5 AlphaGo方法的推廣221
7章 訓練策略網絡與實戰224
7.1 訓練前的準備工作224
7.1.1 棋譜數據225
7.1.2 落子模擬226
7.1.3 終局判斷226
7.2 訓練代碼227
7.2.1 主程序：train.py227
7.2.2 訓練參數：config.py233
7.2.3 輔助函數：util.py234
7.2.4 棋盤隨機變換：symmetry.py235
7.2.5 訓練實例236
7.3 對弈實戰237
8章 生成式對抗網絡：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：從圖像到編碼，從編碼到圖像242
8.2.2 GAN的基本效果243
8.2.3 GAN的訓練方法246
8.3 實例：DCGAN及訓練過程248
8.3.1 網絡架構248
8.3.2 訓練代碼249
8.4 GAN的更多架構和應用255
8.4.1 圖像轉移：CycleGAN係列255
8.4.2 生成高分辨率圖像：nVidia的改進260
8.4.3 自動提取信息：InfoGAN261
8.4.4 更多應用264
8.5 更多的生成模型方法266
8.5.1 自編碼器：從AE到VAE266
8.5.2 逐點生成：PixelRNN和PixelCNN係列267
8.5.3 將VAE和GAN結閤：CVAE-GAN268
9章 通嚮智能之秘272
9.1 計算機視覺的難度272
9.2 對抗樣本，與深度網絡的特點276

... ...

洞悉智能的基石：神經網絡的奧秘與應用 本書並非一本關於“深度捲積網絡：原理與實踐”的圖書，而是深入探索人工智能核心驅動力——神經網絡的另一維度，揭示其構建原理、發展脈絡、核心算法，並展望其在現實世界中的廣闊應用前景。 在人工智能浪潮席捲全球的今天，理解其背後的技術原理變得尤為重要。而神經網絡，作為模擬人腦神經元工作機製的計算模型，無疑是這場變革中最具顛覆性的技術之一。它以其強大的模式識彆能力和學習潛力，為解決曾經被認為是人類專屬的復雜問題提供瞭全新的視角和工具。 一、 神經網絡的哲學根基與誕生：從模擬到計算 人類對智能的探索從未停止，而模仿自身智能的嘗試，便是催生神經網絡的最初動力。早在20世紀40年代，科學傢們便嘗試構建能夠模擬生物神經元信息傳遞的數學模型。最早的感知器（Perceptron）雖然簡單，卻開啓瞭神經網絡研究的先河。它能夠學習將輸入數據進行分類，盡管在處理非綫性可分問題時顯得力不從心，但其核心思想——通過調整連接權重來學習模式——至今仍是神經網絡的核心。 隨後的幾十年，神經網絡的發展經曆瞭數次起伏。馬文·明斯基（Marvin Minsky）等學者的批評曾讓這一領域一度沉寂，但新的理論和算法的齣現，如反嚮傳播算法（Backpropagation），如同一劑強心針，讓神經網絡的研究重新煥發活力。反嚮傳播算法的齣現，標誌著多層神經網絡訓練的可行性，使得網絡能夠學習更復雜的非綫性關係，為後來的深度學習奠定瞭理論基礎。 本書將追溯神經網絡的這一發展曆程，從生物學對神經係統的啓示，到早期人工神經元模型的提齣，再到關鍵算法的突破，為讀者構建一個清晰的神經網絡思想演進圖譜。我們將深入剖析這些早期的模型，理解它們的設計哲學，以及它們在當時所麵臨的挑戰和局限性。這不僅是技術的迴顧，更是對人類如何從模仿自然智能邁嚮構建人工智能這一偉大徵程的深刻理解。 二、 神經網絡的基本構成與工作原理：理解“連接”的力量 神經網絡的強大之處，在於其通過大量簡單的計算單元（神經元）的“連接”來模擬復雜係統。本書將詳細闡述神經網絡的基本構成單元——神經元，包括其輸入、加權求和、激活函數以及輸齣等核心概念。我們將解釋激活函數為何如此重要，以及不同類型的激活函數（如Sigmoid、ReLU、Tanh）如何影響網絡的學習能力和錶達能力。 更重要的是，本書將深入剖析神經網絡的“連接”——權重（weights）和偏置（biases）。這些參數是網絡學習的關鍵，它們決定瞭輸入信號在網絡中的傳遞路徑和最終的輸齣結果。我們將通過直觀的例子和數學推導，解釋神經網絡如何通過不斷調整這些權重和偏置來“學習”數據中的模式和規律。 本書將重點講解前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）和循環神經網絡（Recurrent Neural Networks）這兩種基礎但極為重要的網絡結構。前饋神經網絡層層傳遞信息，適用於處理獨立的數據點，如圖像分類。而循環神經網絡則引入瞭“記憶”的概念，其神經元之間存在反饋連接，能夠處理序列數據，如自然語言處理和時間序列預測。我們將詳細解析這兩種網絡結構的特點、優勢以及它們各自適用的場景。 三、 核心訓練算法：讓網絡“思考”的秘密 一個神經網絡的“智能”並非天生，而是通過訓練過程獲得的。本書將深入探討神經網絡的訓練機製，重點解析梯度下降（Gradient Descent）及其變種算法。我們將詳細解釋目標函數（Loss Function）的作用，它衡量瞭網絡預測結果與真實值之間的差距。而梯度下降算法，則是在這個目標函數的“坡麵”上尋找最小值，不斷調整參數以減小損失。 我們將詳細闡述反嚮傳播算法（Backpropagation）在訓練中的核心作用。它能夠高效地計算齣損失函數對網絡中每個參數的梯度，從而指導參數的更新方嚮。對於初學者而言，反嚮傳播算法的數學原理可能顯得復雜，本書將通過清晰的講解和圖示，幫助讀者逐步理解其背後的微積分原理和信息傳遞過程。 除瞭基礎的梯度下降，我們還將介紹更高效的優化算法，如隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop等。這些算法通過引入動量、自適應學習率等機製，能夠加速訓練過程，並幫助網絡跳齣局部最優解。瞭解這些優化算法，對於實際應用中構建高效、穩定的神經網絡至關重要。 四、 深度學習的突破：從淺到深的跨越 “深度學習”之所以成為近年來的熱詞，正是因為它在傳統神經網絡的基礎上，通過增加網絡的“深度”（即更多的隱藏層）而獲得瞭前所未有的能力。本書將探討深度學習為何有效，以及多層結構如何賦予網絡更強的抽象和錶徵能力。 我們將深入解析深度學習中的幾種關鍵網絡架構，包括： 多層感知機（Multilayer Perceptron, MLP）： 作為最基礎的深度學習模型，MLP的堆疊就構成瞭深度神經網絡。我們將分析其局限性以及為何需要更專業的網絡結構。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 雖然本書不直接深入探討CNN的具體細節，但我們會從宏觀層麵闡述CNN在圖像識彆等領域取得巨大成功的原理。它通過捲積層、池化層等特殊結構，有效地提取圖像的空間特徵，大大提高瞭處理圖像數據的效率和準確性。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其變種： 我們將重點介紹RNN在處理序列數據時的優勢，並進一步探討其在長序列處理中的挑戰。在此基礎上，我們將簡要介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進型RNN，它們通過精巧的門控機製，有效解決瞭傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，使得網絡能夠學習更長距離的依賴關係。 本書將重點放在理解這些不同網絡結構的設計思想和它們所解決的問題，而非拘泥於特定技術的細節。通過對不同深度學習架構的原理性介紹，讀者將能夠理解為何深度學習能夠解決許多傳統機器學習方法難以企及的難題。 五、 神經網絡的應用領域：智能滲透的廣度與深度 神經網絡的應用已經滲透到我們生活的方方麵麵，並且還在不斷擴展。本書將展示神經網絡在各個領域的驚人能力，包括： 計算機視覺： 從人臉識彆、物體檢測，到自動駕駛中的場景理解，神經網絡極大地提升瞭機器“看”世界的能力。 自然語言處理： 機器翻譯、文本摘要、情感分析、智能問答，神經網絡讓機器能夠理解和生成人類語言，模糊瞭人機交互的界限。 語音識彆與閤成： 智能語音助手（如Siri、小愛同學）的普及，離不開神經網絡在語音信號處理上的突破。 推薦係統： 在電商、流媒體平颱，神經網絡能夠精準預測用戶偏好，提供個性化推薦。 醫療健康： 輔助診斷、藥物研發、基因測序分析，神經網絡正在為醫療領域帶來革命性的變革。 金融領域： 欺詐檢測、風險評估、量化交易，神經網絡提高瞭金融行業的智能化水平。 我們將通過具體的應用案例，說明神經網絡是如何被應用於解決這些實際問題的，並探討不同網絡結構在不同任務中的優勢。例如，我們將解釋為何在處理圖像時CNN錶現齣色，而在處理文本序列時RNN及其變種更為閤適。 六、 神經網絡的挑戰與未來展望：通往通用人工智能的徵途 盡管神經網絡取得瞭巨大的成功，但仍然麵臨著諸多挑戰。本書不會迴避這些問題，而是會坦誠地探討： 數據依賴性： 神經網絡通常需要海量標注數據纔能獲得良好的性能。 模型可解釋性： 深度學習模型往往被視為“黑箱”，理解其決策過程仍然是一個難題。 計算資源消耗： 訓練大型神經網絡需要強大的計算能力和大量的能源。 泛化能力與魯棒性： 如何讓模型在未見過的數據上錶現良好，並抵禦惡意攻擊。 通用人工智能（AGI）的實現： 當前的神經網絡雖然在特定任務上錶現優異，但距離能夠像人類一樣進行廣泛推理和學習的通用人工智能還有很長的路要走。 展望未來，本書將展望神經網絡研究的前沿方嚮，包括： 自監督學習與無監督學習： 減少對標注數據的依賴，讓模型從海量未標注數據中學習。 可解釋性AI（XAI）： 開發能夠解釋自身決策過程的神經網絡。 高效模型架構： 探索更輕量級、更節能的網絡模型。 多模態學習： 讓模型能夠同時處理文本、圖像、音頻等多種類型的數據。 強化學習與生成模型： 推動AI在決策和創造力方麵的進步。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，去理解神經網絡這一人工智能核心技術的原理、發展和應用。無論您是希望深入理解人工智能技術的學生、研究人員，還是希望瞭解這項技術如何改變世界的普通讀者，本書都將為您打開一扇通往智能世界的大門，讓您能夠更好地洞悉智能的基石，理解未來的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它對“深度捲積網絡”這個特定領域的專注。我一直覺得，要真正理解深度學習，掌握CNN是繞不開的一步。我希望書中能夠詳細解釋捲積操作是如何從原始圖像中提取特徵的，以及為什麼它在處理圖像數據時如此高效。此外，我也非常好奇它在“實踐”部分會如何指導我們去構建和訓練模型，比如模型的設計、數據的預處理、訓練的優化以及性能的評估等等。書名中的“原理與實踐”字眼，也讓我對它的內容充滿瞭信心，期待它能夠理論和實際操作兼顧，既有深度又不失趣味性。我希望通過這本書，能夠讓我對深度學習有更深入的理解，並具備獨立構建和應用CNN模型的能力。

評分☆☆☆☆☆

我最近對人工智能領域，特彆是深度學習這部分産生瞭濃厚的興趣。翻開這本書，它的書名“深度捲積網絡：原理與實踐”立刻吸引瞭我。我一直想瞭解捲積神經網絡到底是如何工作的，為什麼它們在圖像識彆、目標檢測等任務上錶現如此齣色。我特彆期待書中能夠詳細闡述捲積層的捲積操作、池化層的降維作用，以及全連接層在分類中的角色。同時，我希望它能在“實踐”部分提供一些實用的代碼示例，例如如何使用Python和TensorFlow/PyTorch搭建一個簡單的CNN模型，並針對數據集進行訓練和評估。此外，“人工智能深度學習”和“深度神經網絡”這些字眼也錶明瞭這本書的廣泛性，我希望它不僅僅局限於CNN，還能適度地介紹一些其他類型的深度神經網絡，例如全連接網絡、循環神經網絡等，從而構建一個更全麵的深度學習知識體係。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，被它“正版現貨”的字樣所吸引，這讓我覺得購買得非常值。我一直對深度學習，尤其是深度捲積網絡（CNN）這個分支非常感興趣。我希望這本書能夠深入淺齣地講解CNN的原理，比如捲積層、池化層、激活函數以及反嚮傳播算法等核心概念。我也非常期待它在“實踐”部分能夠提供一些具體的案例和代碼，讓我能夠親手實現並運行這些模型，從而更好地理解理論知識。書中提及的“人工智能深度學習”和“深度神經網絡”這些寬泛的術語，也讓我猜測它可能還會涵蓋一些更廣泛的深度學習背景知識，甚至是不同類型的神經網絡結構。我希望這本書能夠成為我深入學習CNN的敲門磚，幫助我打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給我留下深刻印象，封麵簡潔大氣，紙張觸感也很不錯，拿在手裏很有分量，這無疑為閱讀體驗奠定瞭良好的基礎。雖然我還沒有深入到具體的技術細節，但從它所涵蓋的“深度捲積網絡”這個核心概念來看，我預感它會對計算機視覺領域産生深遠影響的這些模型進行係統性的介紹。我尤其關注它在講解模型梯度反嚮傳播和優化算法（如SGD、Adam等）時，能否用通俗易懂的語言輔以圖示，讓初學者也能輕鬆理解這些復雜的數學原理。同時，我對書中是否會包含一些關於模型調參、超參數選擇以及防止過擬閤的實用技巧也很感興趣。畢竟，理論知識的掌握固然重要，但如何在實際應用中構建齣高性能的模型，往往離不開這些經驗性的指導。書名中“原理與實踐”的結閤，讓我對它的內容充滿瞭期待，希望它能成為一本兼具理論深度和實踐指導價值的優秀讀物。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，還沒來得及深入研讀，但從目錄和前言來看，這本書似乎對“深度捲積網絡”這個主題進行瞭相當詳盡的探討。我尤其期待它在“原理”部分的內容，希望能深入理解捲積核的工作機製、感受野的形成、池化層的作用以及不同激活函數的特性。對於“實踐”部分，我希望它能提供清晰的代碼示例，最好是能使用當下主流的深度學習框架，例如TensorFlow或PyTorch，帶領讀者一步步搭建和訓練自己的深度捲積網絡模型。書名中提及的“人工智能深度學習”和“深度神經網絡”字眼，也暗示瞭其內容的廣泛性，或許還會涉及一些更宏觀的深度學習概念，以及一些經典和前沿的深度神經網絡架構。我非常好奇書中會如何解釋諸如ResNet、Inception、MobileNet等著名網絡的設計思想和優勢。另外，標題中“正版現貨”的標注，也讓我對這本書的質量和來源感到安心，希望它能成為我學習深度學習道路上的得力助手。