深度卷积网络：原理与实践 计算机与互联网 书籍|7845080 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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彭博 著

图书标签:

• 深度学习
• 卷积神经网络
• 计算机视觉
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• 机器学习
• 神经网络
• 图像处理
• 人工智能
• 算法
• 实践

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111596653

商品编码：27825224243

丛书名： 智能系统与技术丛书

出版时间：2018-05-01

书[0名0]：	深度卷积网络：原理与实践|7845080
图书定价：	129元
图书作者：	彭博
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111596653
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

彭博 人工智能、量化交易、区块链[0领0]域的资深技术专家，有20年以上的研发[0经0]验。在人工智能与信息科技方面，对深度[0学0]习、 [1机1] 器[0学0]习、计算 [1机1] 图形[0学0]、智能硬件等有较为深入的研究；在量化交易方面，曾在全球[0大0]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。

内容简介

深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神[0经0]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[0领0]域都有广泛应用。本书以AI[0领0]域新的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方[0法0]、架构技巧、训练方[0法0]、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[0法0]和应用细节，为读者依次揭开神[0经0]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：[0第0]一部分综述篇（[0第0]1、6、9章）这3章不需要读者具备编程和数[0学0]基础，对深度[0学0]习和神[0经0]网络的基础[0知0]识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度[0学0]习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。[0第0]二部分深度卷积网络篇（[0第0]2、3、4、5章）结合作者的实际工作[0经0]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[0法0]、架构技巧和训练方[0法0]做了系统而深入的讲解。[0第0]三部分实战篇（[0第0]7、8章）详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方[0法0]和应用细节，包括详细的代码分析和[0大0]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。

目录

前言 引子·神之一手1 [0第0]1章 走进深度[0学0]习的世界5 1.1 从人工智能到深度[0学0]习5 1.2 深度神[0经0]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[0学0][0会0]下围棋11 1.2.3 拟合与过拟合11 1.2.4 深度神[0经0]网络的速度[0优0]势12 1.3 深度神[0经0]网络的应用[0大0]观13 1.3.1 图像分类问题的难度所在13 1.3.2 用深度神[0经0]网络理解图像15 1.3.3 AlphaGo中的深度神[0经0]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[0经0]网络的更多应用18 1.3.6 从分而治之，到端对端[0学0]习24 1.4 亲自体验深度神[0经0]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[0经0]网络的基本特点31 1.5.1 两[0大0]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[0经0]网络[0学0][0会0]的是什么35 1.6 人工智能与神[0经0]网络的历[0史0]36 1.6.1 人工智能的两[0大0][0学0]派：逻辑与统计37 1.6.2 人工智能与神[0经0]网络的现代编年[0史0]37 [0第0]2章 深度卷积网络：[0第0]一课42 2.1 神[0经0]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[0大0]小问题的初次尝试48 2.1.5 训练：Excel的实现 50 2.1.6 重要[0知0]识：批[0大0]小、mini-batch、epoch51 2.2 深度[0学0]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[0经0]元并体验调参60 2.3 神[0经0]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[0知0]识：梯度消失，梯度爆炸72 2.3.8 从几何观点理解神[0经0]网络72 2.3.9 训练：MXNet的实现73 [0第0]3章 深度卷积网络：[0第0]二课 77 3.1 重要理论[0知0]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[0学0]习：回归、分类、标签、排序、Seq2Seq79 3.1.4 无监督[0学0]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[0极0]值点、鞍点、梯度下降算[0法0]83 3.2 神[0经0]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[0学0]习、参数共享等86 3.2.4 数据增强与预处理88 3.3 神[0经0]网络的调参89 3.3.1 [0学0]习速率89 3.3.2 批[0大0]小90 3.3.3 初始化方[0法0]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[0知0]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 MNIST：新的Fashion-MNIST数据集101 3.5 网络训练的常见bug和检查方[0法0]103 3.6 网络训练性能的提高104 [0第0]4章 深度卷积网络：[0第0]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[0法0]107 4.1.2 实例：找橘猫，更好的方[0法0]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[0经0]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[0大0]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[0经0]网络139 [0第0]5章 深度卷积网络：[0第0]四课141 5.1 [0经0]典的深度卷积网络架构142 5.1.1 深度[0学0]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[0学0]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 [1机1] 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 [0第0]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[0法0]219 6.4.2 新版AlphaGo：从蒙特卡洛树搜索[0学0]习220 6.5 AlphaGo方[0法0]的推广221 [0第0]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 [1机1] 变换：symmetry.py235 7.2.5 训练实例236 7.3 对弈实战237 [0第0]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[0法0]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[0法0]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 [0第0]9章 通向智能之秘272 9.1 计算 [1机1] 视觉的难度272 9.2 对抗样本，与深度网络的特点276 9.3 人工智能的挑战与 [1机1] 遇278 9.3.1 棋类游戏中的电脑陷阱278 9.3.2 偏见、过滤气泡与道德困境280 9.3.3 语言的迷局283 9.3.4 强化[0学0]习、 [1机1] 器人与目标函数286 9.3.5 创造力、审美与意识之谜290 9.3.6 预测[0学0]习： [1机1] 器[0学0]习的前沿293 9.4 深度[0学0]习的理论发展295 9.4.1 反向传播：预测梯度与生物模型295 9.4.2 神[0经0]网络：Capsule与gcForest297 9.4.3 泛化问题300 9.5 深度[0学0]习与人工智能的展望304 9.5.1 工程层面304 9.5.2 理论层面304 9.5.3 应用层面305 跋 人工智能与我们的未来306 附录 深度[0学0]习与AI的网络资源310

《神经网络的奥秘：从感知器到深度学习》 一、 开启智能之门：神经网络的奠基与演进 在信息爆炸的时代，如何让计算机理解和处理海量数据，并模拟人类的学习与认知能力，一直是科学家们孜孜不求的目标。神经网络，作为人工智能领域一颗璀璨的明珠，正是这一探索过程中的关键。本书《神经网络的奥秘：从感知器到深度学习》将带您穿越神经网络的漫长历史，从最基础的理论模型出发，逐步深入到当前最前沿的深度学习技术，揭示其背后的深刻原理与广阔的应用前景。 本书的旅程始于神经网络的“前世今生”。我们将追溯到上世纪中叶，那个孕育了人工智能思想的黄金时代，了解第一个人工神经元模型——感知器（Perceptron）的诞生。尽管感知器在设计之初就面临着局限性，但它所蕴含的“模拟大脑结构，实现计算功能”的思想，却为后来的研究奠定了坚实的基础。我们将详细解析感知器的数学模型，探讨其工作机制，并分析其在处理线性可分问题上的能力与局限。 随后，我们将目光投向了解决感知器局限性的重要突破——多层感知器（Multi-layer Perceptron，MLP）的出现。MLP通过引入隐藏层和非线性激活函数，极大地扩展了神经网络的表达能力，使其能够处理更复杂的非线性问题。本书将深入讲解MLP的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的设计，以及反向传播算法（Backpropagation）在训练MLP中的核心作用。我们将详细阐述反向传播算法的数学原理，包括误差计算、梯度下降以及权重更新的每一步，帮助读者理解神经网络如何通过学习数据来调整自身参数，从而不断优化性能。 在 MLP 这一经典模型的基础上，本书将进一步探讨其在实践中遇到的挑战，例如梯度消失与梯度爆炸等问题。为了克服这些难题，研究人员提出了各种改进的激活函数和优化算法。我们将介绍Sigmoid、Tanh以及ReLU等激活函数的特性，分析它们在不同场景下的优劣，并深入剖析Adam、RMSprop等先进的优化器如何帮助模型更有效地收敛。 二、 聚焦感知：理解图像与序列的革命 随着神经网络理论的不断发展，研究者们开始将目光投向特定类型的数据。其中，图像数据的处理成为了一个重要的研究方向。传统的全连接神经网络在处理高维度的图像数据时，存在参数量巨大、计算效率低下以及难以捕捉空间局部性的问题。为了解决这些挑战，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）应运而生，并迅速在图像识别、目标检测等领域取得了革命性的成功。 本书将花费大量篇幅，深入浅出地讲解CNN的核心组件。我们将从卷积层开始，详细解析其“局部感受野”、“权值共享”和“下采样”等关键特性。您将了解到卷积核（filter）是如何在图像上滑动，提取特征的；感受野的大小如何影响模型对图像细节的感知；以及池化层（pooling layer）如何降低特征图的维度，同时保留重要的信息。 接着，我们将探讨激活函数在CNN中的应用，特别是ReLU及其变种，是如何解决梯度消失问题，并加速模型训练的。然后，我们将深入理解全连接层在CNN末端的作用，如何将提取到的高级特征映射到最终的分类结果。 本书还将介绍CNN的经典架构，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等。我们将分析这些架构的创新之处，例如AlexNet如何利用GPU并行计算加速训练，VGG如何通过堆叠小尺寸卷积核构建深层网络，GoogLeNet如何引入Inception模块来并行提取不同尺度的特征，以及ResNet如何通过残差连接解决了深度网络的训练难题。通过对这些经典模型的剖析，读者将能够深刻理解CNN的演进脉络以及不同架构设计的精妙之处。 除了图像数据，序列数据的处理也是神经网络的重要应用场景。例如，文本、语音和时间序列数据都具有前后依赖的特性。为了有效捕捉这种序列信息，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）及其变种应运而生。本书将详细介绍RNN的基本结构，包括其循环连接如何允许信息在时间步之间传递，从而实现对序列上下文的记忆。 然而，标准RNN在处理长序列时，容易面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以学习到远距离的依赖关系。为了解决这一难题，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被提出。我们将深入解析LSTM的遗忘门、输入门和输出门的精妙设计，以及GRU的更新门和重置门如何更简洁有效地控制信息流动，从而使模型能够更好地捕捉长序列中的依赖关系。 三、 迈向通用：Transformer与生成模型的崛起 在RNN及其变种取得巨大成功的同时，注意力机制（Attention Mechanism）的出现，为序列模型的设计带来了新的范式。注意力机制允许模型在处理序列时，动态地关注输入序列的不同部分，从而更好地捕捉长距离依赖关系，并且能够并行处理，克服了RNN的串行计算瓶颈。 本书将重点介绍Transformer模型。Transformer完全抛弃了循环结构，而是基于自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）构建。我们将详细解析Transformer的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，以及它如何通过位置编码（Positional Encoding）来引入序列顺序信息。读者将了解到自注意力机制如何计算输入序列中任意两个位置之间的相关性，以及多头注意力机制如何并行地从不同角度提取特征。 Transformer模型的强大之处在于其出色的并行化能力和对长距离依赖的捕捉能力，这使得它在自然语言处理（NLP）领域取得了前所未有的成功。本书将介绍基于Transformer的预训练模型，如BERT、GPT系列等。我们将探讨这些模型的预训练任务（如掩码语言模型和下一句预测）如何让模型学习到丰富的语言知识，以及微调（Fine-tuning）过程如何让预训练模型适应下游任务，如文本分类、问答、机器翻译等。 最后，本书将目光聚焦于生成模型。在理解了神经网络强大的特征提取和序列建模能力之后，我们自然会想到，能否让神经网络“创造”出新的内容？生成模型正是回答这一问题的关键。我们将介绍生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，以及GAN在图像生成、风格迁移等领域的应用。 此外，我们还将探讨变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）的工作原理，它如何通过学习数据的潜在空间来生成新的数据样本。我们将分析VAE的编码器和解码器结构，以及重参数化技巧（Reparameterization Trick）在训练过程中的作用。 四、 实践为王：从理论到应用的桥梁 理论的深度固然重要，但将这些理论知识转化为实际应用，才是本书的最终目的。《神经网络的奥秘：从感知器到深度学习》不仅停留在理论层面，更注重实践指导。在每一章节的理论讲解之后，我们都会提供相应的实践指导，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 本书将贯穿使用流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，来演示模型的构建、训练和评估过程。您将学习到如何使用这些框架来构建各种类型的神经网络，包括简单的MLP、复杂的CNN、RNN以及Transformer模型。我们还将提供清晰的代码示例，帮助您理解模型的实现细节，并鼓励您动手实践。 除了模型本身的实现，本书还将涵盖模型训练的关键环节，如数据预处理、特征工程、超参数调优、模型评估指标以及常见的调试技巧。我们将通过具体的案例，展示如何解决实际项目开发中可能遇到的问题，例如过拟合、欠拟合、模型收敛缓慢等。 本书的最终目标是，让读者不仅能够理解神经网络的原理，更能够具备独立设计、实现和部署神经网络模型的能力，从而在人工智能的浪潮中，找到属于自己的位置，开启智能应用开发的新篇章。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望深入了解AI技术的开发者，亦或是对神经网络充满好奇的研究者，《神经网络的奥秘：从感知器到深度学习》都将是您不可或缺的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我是在工作过程中偶然接触到这本书的，当时我们团队正在探索如何利用深度学习来优化我们的产品。这本书的内容正好契合了我的需求。它不仅讲解了深度卷积网络的理论基础，还深入探讨了它在实际应用中的挑战和解决方案。我特别关注了书中关于模型调优、过拟合处理以及数据增强等章节，这些内容对于我们在实际项目中遇到的问题提供了非常宝贵的参考。作者在讲解这些实践性话题时，并没有避讳其中的难度，而是直面挑战，并提供了多种可行的策略，并且在讨论这些策略时，还会结合具体的案例分析，这使得我们能够更好地理解如何将这些方法应用到我们自己的业务场景中。书中的一些建议，比如如何选择合适的优化器，如何设计损失函数，都给了我很大的启发，并且在后续的实践中证明了其有效性。总的来说，这是一本非常有价值的书籍，对于希望将深度学习技术应用于实际业务的专业人士来说，具有很强的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我印象深刻。在深入讲解卷积网络的核心原理时，它并没有回避那些复杂的数学细节，比如反向传播算法、梯度下降等，而是用一种相对易懂的方式进行了阐述，并且给出了详细的推导过程。这对于想要深入理解模型内部工作机制的读者来说，非常有帮助。同时，它也没有仅仅局限于最基础的卷积网络模型，而是逐步引入了更先进的架构，如ResNet、Inception等，并分析了它们的创新之处以及相比于传统模型的优势。这种循序渐进的进阶方式，让我能够逐步挑战更复杂的概念，并且理解它们是如何在基础之上发展而来的。书中的论述逻辑性很强，每一步的引入都有其必然性，读起来感觉思绪很顺畅，不会出现跳跃或断层的感觉。我尤其喜欢作者在讨论不同网络架构时，还会对比它们的优缺点以及适用场景，这让我在选择模型时有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让我眼前一亮，封面选择了沉静的蓝色调，点缀着抽象的神经网络结构图，透露出一种科技的严谨感和未来的神秘感。纸张的触感也很棒，厚实且略带磨砂质感，翻阅起来非常舒服，不会有廉价的滑腻感。我尤其喜欢它内页的排版，字号适中，行距舒适，长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。章节划分清晰，每章的标题都很有概括性，方便我快速定位感兴趣的内容。而且，附带的插图和图表都非常精美，线条流畅，配色合理，能够直观地帮助我理解抽象的概念，比如一些复杂的网络层结构，图示一目了然，省去了我许多自行想象的时间。即使只是粗略翻阅，也能感受到出版方在细节上的用心，整体给人一种高品质、值得珍藏的感觉。这种精良的制作，无疑为我深入学习书中的知识打下了良好的心理基础，让我更加期待接下来的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉领域充满好奇的初学者，一直听说深度卷积网络是这个领域的基石，但苦于找不到合适的入门材料。偶然间看到了这本书，它的标题就非常吸引我，感觉它能够系统地解答我心中一直以来的疑问。读完第一部分，我最大的感受就是它的讲解思路非常清晰。作者并没有一开始就抛出过于深奥的数学公式，而是先从一个宏观的视角，解释了卷积网络的“是什么”以及“为什么”它如此强大。这种由浅入深的讲解方式，让我这个门外汉也能逐渐理解其核心思想，比如特征提取、层级表示等等。作者还很巧妙地结合了一些现实世界的例子，比如图像识别，来生动地阐述卷积网络的运作机制，这比单纯的理论讲解要容易理解得多。我尤其欣赏作者在介绍基础概念时，留有足够的空间让读者思考，而不是一股脑地将所有信息灌输进来。整体而言，它为我打开了通往深度学习世界的一扇大门，让我对接下来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定编程基础但对深度学习理论接触不多的开发者，我一直想找到一本既能讲解原理又具备实践指导意义的书籍。这本书在这方面做得相当出色。它不仅仅停留在概念层面，还详细介绍了如何将这些理论付诸实践。在介绍完卷积网络的各个组成部分后，书中紧接着就提供了相关的代码示例，并且这些示例都相当具有代表性，覆盖了从数据预处理到模型训练再到评估的完整流程。我尝试跟着书中的代码进行了一些小改动，运行效果也很理想，这让我对深度学习的实践过程有了更直观的感受。让我惊喜的是，书中还涉及了一些常用的深度学习框架，并且讲解了如何在这些框架下实现卷积网络，这对于我这样希望快速上手实际应用的开发者来说，简直是福音。这种理论与实践相结合的教学模式，让我觉得学到的知识能够真正落地，而不是停留在纸上谈兵。