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

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闫涛周琦 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337932

商品编码：27825586810

包装：104200

开本：104100

出版时间：2018-03-01

页数：584

商品参数

深度学习算法实践（基于Theano和TensorFlow）
	定价	109.00
	出版社	电子工业出版社
	出版时间	2018年03月
	开本	1041.00
	作者	闫涛 周琦
	页数	584
	ISBN编码	9787121337932

内容介绍

 

本书以深度学习算法入门为主要内容，通过系统介绍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，向读者系统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。

目录

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  TensorFlow20

1.4.2  Theano21

1.4.3  Torch22

1.4.4  DeepLearning4J23

1.4.5  Caffe23

1.4.6  MXNet24

1.4.7  CNTK27

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MNIST28

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Python38

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Theano40

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placeholder69

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Theano77

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MLP139

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MLP156

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

《神经网络与深度学习：从理论到实战》 本书旨在为读者构建一个坚实的神经网络与深度学习理论基础，并引导读者掌握实际应用中的关键技术与方法。我们将深入探讨构成深度学习核心的各种算法，从基础的感知机模型出发，逐步剖析多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）等经典模型。 核心理论解析： 从感知机到深度神经网络： 我们将详细解释感知机的原理，包括激活函数、权值更新等，进而引出多层感知机的多层结构和非线性映射能力。读者将理解如何通过反向传播算法有效地训练深度网络，以及梯度下降及其各种优化变种（如SGD、Adam、RMSprop）在加速收敛中的作用。 特征学习的基石——卷积神经网络： 本书将深入解析CNN的核心组件，如卷积层、池化层、全连接层。我们将详细阐述卷积操作的数学原理，理解卷积核的作用，以及不同类型的池化（最大池化、平均池化）如何提取图像的空间不变性特征。此外，还会讨论经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet，分析它们的设计思想和演进过程。 序列数据的处理之道——循环神经网络： 对于文本、语音等序列数据，RNN提供了强大的建模能力。我们将从RNN的基本结构入手，解释其“记忆”机制，以及如何处理时间序列上的依赖关系。随后，我们将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），深入剖析它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，并有效地捕捉长期依赖。 生成模型与无监督学习： 除了监督学习，本书还将触及一些重要的生成模型，如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。我们将阐述它们的基本原理，如何学习数据的潜在分布，以及在图像生成、数据增强等方面的应用。同时，也会介绍一些无监督学习方法，如自编码器及其在降维、特征提取中的作用。 注意力机制与Transformer： 近年来，注意力机制在自然语言处理等领域取得了巨大成功。本书将详细介绍注意力机制的工作原理，以及如何将其应用于各种模型中。特别地，我们将重点讲解Transformer模型，分析其自注意力机制如何取代RNN和CNN在序列建模中的主导地位，以及其在机器翻译、文本摘要等任务中的卓越表现。 模型优化与正则化： 为了提升模型的性能和泛化能力，我们还将探讨各种模型优化和正则化技术，包括权重衰减、Dropout、批量归一化（Batch Normalization）、早停（Early Stopping）等，并分析它们的工作原理和适用场景。 实战技巧与项目实践： 理论知识的掌握离不开实际操作。本书将提供丰富的实战案例，指导读者如何将所学理论应用于解决实际问题。 数据预处理与工程： 从数据收集、清洗、标注到特征工程，我们将详细介绍数据预处理的关键步骤，以及如何为不同的模型选择合适的输入表示。 模型构建与训练流程： 读者将学会如何使用流行的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）来构建、配置和训练神经网络模型。我们将详细讲解训练过程中的各种超参数调优方法，以及如何监控训练过程，诊断模型问题。 典型应用场景演示： 图像识别与分类： 构建和训练CNN模型，用于识别图像中的物体，如猫、狗、汽车等。 自然语言处理： 利用RNN、LSTM或Transformer模型，实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务。 目标检测与分割： 探索Faster R-CNN、YOLO等目标检测算法，以及U-Net等图像分割模型。 生成模型应用： 利用GAN或VAE进行图像生成，或用于数据增强。 模型评估与部署： 我们将介绍各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、IoU等），以及如何解读评估结果。同时，也会简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中。 学习目标： 通过本书的学习，读者将能够： 深入理解神经网络和深度学习的核心算法原理。 掌握各种经典和前沿的深度学习模型结构。 熟练运用至少一种主流深度学习框架进行模型开发。 具备独立解决实际图像、文本等领域问题的能力。 为进一步深入研究深度学习的最新进展打下坚实基础。 本书适合对人工智能、机器学习、数据科学感兴趣的初学者、有一定编程基础但想系统学习深度学习的工程师、以及希望提升自身在深度学习领域技能的研究生等。我们相信，通过理论学习与实践操作的结合，读者将能够自信地驾驭深度学习的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在算法领域摸爬滚打了几年的工程师，虽然日常工作中会接触到一些机器学习模型，但对于深度学习这块，总感觉隔了一层窗户纸。这次偶然看到了《正版 深度学习算法实践》，抱着试试看的心态入手，没想到却给了我极大的启发。这本书的作者在算法原理的讲解上非常深入，但又巧妙地将理论与实际相结合，没有让我在复杂的数学公式中迷失方向。他们对 Theano 和 TensorFlow 的运用，让我看到了如何在实际项目中构建和训练深度学习模型，这比我之前仅仅学习一些概念要有效得多。最让我印象深刻的是，书中对深度学习的“深度”以及“学习”这两个概念的解释。作者通过不同的网络结构和训练策略，清晰地展示了深度学习模型是如何通过多层次的非线性变换来提取复杂特征的，以及通过反向传播和梯度下降等机制来不断优化自身性能的。对于一些经典的深度学习模型，比如深度信念网络（DBN）和自动编码器（AE），书中都给出了详细的构建过程和调优建议，这对于我理解这些模型的内部机制非常有帮助。我特别喜欢书中关于模型评估和改进的部分，作者并没有仅仅停留在模型能够运行的层面，而是深入探讨了如何科学地评估模型的性能，以及如何针对性地解决模型中的问题，比如梯度消失、梯度爆炸等。这本书的价值在于它提供了一个非常完整的深度学习实践路径，从基础概念到高级应用，都涵盖得非常全面。对于我这样的从业者来说，它提供了一个很好的参考和学习框架，让我在深度学习的道路上走得更稳健。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿技术充满热情的研究生，我对深度学习的最新进展一直保持着高度关注。《正版 深度学习算法实践》这本书，可以说是我的一个重要启蒙读物。书中对深度学习算法的讲解，既有深度又不失广度。作者们并没有止步于讲解基础的模型，而是深入探讨了许多当前热门的算法，例如生成对抗网络（GAN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。特别是对 GAN 的讲解，书中通过模拟“造假者”和“鉴别者”之间的博弈过程，形象地说明了 GAN 的工作原理，这让我对生成式模型有了更深入的理解。我对书中关于 TensorFlow 的实践部分尤为赞赏。作者们详细介绍了如何利用 TensorFlow 来构建和训练复杂的深度学习模型，并且分享了许多在实际研究中常用的技巧，比如如何使用 TensorFlow 的高级 API 来简化模型的搭建，如何进行分布式训练以加速模型训练过程等等。这些技巧对于我们进行大规模实验和模型调优至关重要。这本书的作者对深度学习的热情和严谨的态度，贯穿于全书的每一个角落。他们不仅在理论上深入剖析，更在实践中不断探索，将自己的经验和心得毫无保留地分享出来。我通过这本书，学习到了很多关于模型选择、超参数调优以及模型部署的实用知识，这些都为我未来的研究打下了坚实的基础。我非常推荐这本书给所有希望在深度学习领域深入研究的同学们，它绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，对深度学习的理解仅限于“听过”的程度。市面上关于深度学习的书籍琳琅满目，但很多都显得过于学院派，或者过于碎片化，很难形成一个完整的知识体系。而《正版 深度学习算法实践》这本书，则让我眼前一亮。作者闫涛和周琦老师的写作风格非常独特，他们将抽象的算法概念，通过生动形象的类比和直观的图示，变得易于理解。我特别喜欢书中关于神经网络的讲解，他们将神经网络比喻成一个“信息处理工厂”，输入的数据经过一层层“加工车间”（神经元和层），最终产生输出结果。这种比喻让我一下子就抓住了神经网络的核心思想。而且，书中对 Python 的运用也非常娴熟，每一个算法都配有相应的代码实现，并且代码的可读性非常高，我能够轻松地理解每一行代码的作用。我尝试着运行了书中关于图像分类的代码，结果让我非常惊喜，模型能够准确地识别出各种物体。书中对 TensorFlow 的介绍也十分到位，我之前对 TensorFlow 一直有些畏惧，但通过这本书的学习，我发现 TensorFlow 并没有想象中的那么难，反而非常强大和灵活。作者还分享了一些在实际项目中可能遇到的问题，以及如何用 TensorFlow 来解决这些问题，这让我觉得非常实用。这本书的价值在于它不仅传授了深度学习的知识，更重要的是，它教会了我如何去“实践”深度学习，如何将理论转化为实际的生产力。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我对深度学习有了全新的认识！作为一名初学者，我一直对这个领域充满好奇，但市面上大多数的书籍要么理论过于晦涩难懂，要么例子过于简单，无法真正让我理解算法的精髓。直到我翻开这本《正版 深度学习算法实践》，一切都变得豁然开朗。作者闫涛和周琦老师用非常清晰易懂的语言，结合 Python 语言，一步步地引导读者深入理解各种深度学习算法。特别是他们对 Theano 和 TensorFlow 这两个主流框架的深入剖析，让我能够直接上手实践，而不是仅仅停留在理论层面。我最喜欢的部分是书中对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的讲解。他们没有简单地罗列公式，而是通过生动形象的比喻和详细的代码示例，让我真正理解了这些网络是如何工作的。例如，在讲解 CNN 时，作者通过图像识别的例子，将卷积、池化等操作的意义解释得淋漓尽致，我甚至能想象出数据在网络中流动和被处理的过程。而对于 RNN，他们则通过序列数据处理的场景，让我明白了如何处理时间序列信息，这对于我后续研究自然语言处理非常有帮助。这本书的实践性非常强，每个章节都配有相应的代码，并且都经过了严谨的验证。我尝试着跟着代码敲了一遍又一遍，发现真的可以复现书中的结果，这极大地增强了我的信心。而且，书中还分享了很多实用的技巧和注意事项，比如如何进行数据预处理，如何调整模型参数，如何避免过拟合等等，这些都是在实际项目中非常宝贵的经验。我强烈推荐给所有对深度学习感兴趣的朋友，无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这本书都会带给你惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的软件开发者，之前主要接触的是传统的软件工程，但近年来，深度学习的浪潮让我产生了浓厚的兴趣。我尝试阅读过一些深度学习的书籍，但往往因为理论脱节或者例子不贴近实际而感到沮丧。直到我看到了《正版 深度学习算法实践》，这本书为我打开了一扇新的大门。作者闫涛和周琦老师的专业知识和实践经验，在这本书中得到了充分的体现。他们以一种非常系统和渐进的方式，将深度学习的核心概念和算法呈现在读者面前。我特别喜欢书中对 TensorFlow 的应用讲解，他们用清晰的代码和详细的注释，展示了如何使用 TensorFlow 来实现各种深度学习任务，从基础的线性回归到复杂的卷积神经网络，都能够轻松驾驭。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的传递，更是能力的培养。通过书中大量的实践案例，我学会了如何将深度学习技术应用到实际问题中，例如如何构建一个图像识别系统，如何训练一个文本分类模型等等。书中还分享了许多关于模型优化和性能调优的实用技巧，这对于我这样的开发者来说，是非常有价值的。这本书的语言风格非常平实，没有过多的专业术语堆砌，让人读起来感觉很舒服。而且，书中对 Theano 的介绍也让我对早期深度学习框架有了更深的认识，尽管现在 TensorFlow 更为主流，但理解 Theano 的设计理念，有助于我更全面地理解深度学习的发展历程。总而言之，这本书是一本兼具理论深度和实践价值的优秀教材，我强烈推荐给所有希望深入了解和掌握深度学习技术的开发者。