正版 深度學習算法實踐（基於Theano和TensorFlow）閆濤周琦 Python pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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閆濤周琦 著

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
• Theano
• Python
• 機器學習
• 算法
• 實踐
• 閆濤
• 周琦
• 人工智能

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121337932

商品編碼：27825586810

包裝：104200

開本：104100

齣版時間：2018-03-01

頁數：584

商品參數

深度學習算法實踐（基於Theano和TensorFlow）
	定價	109.00
	齣版社	電子工業齣版社
	齣版時間	2018年03月
	開本	1041.00
	作者	閆濤 周琦
	頁數	584
	ISBN編碼	9787121337932

內容介紹

 

本書以深度學習算法入門為主要內容，通過係統介紹Python、NumPy、SciPy等科學計算庫，深度學習主流算法，深度學習前沿研究，深度學習服務雲平颱構建四大主綫，嚮讀者係統地介紹瞭深度學習的主要內容和研究進展。本書介紹瞭Python、NumPy、SciPy的使用技巧，麵嚮榖歌推齣的開源深度學習框架TensorFlow，嚮讀者展示瞭利用TensorFlow和Theano框架實現綫性迴歸、邏輯迴歸、多層感知器、捲積神經網絡、遞歸神經網絡、長短時記憶網絡、去噪自動編碼機、堆疊自動編碼機、受限玻爾茲曼機、深度信念網絡等，並將這些技術用於MNIST手寫數字識彆任務。本書不僅講述瞭深度學習算法本身，而且重點講述瞭如何將這些深度學習算法包裝成Web服務。本書旨在幫助廣大工程技術人員快速掌握深度學習相關理論和實踐，並將這些知識應用到實際工作中。

目錄

一部分  深度學習算法概述

1章  深度學習算法簡介2

1.1  神經網絡發展簡史2

1.1.1  神經網絡一次興起3

1.1.2  神經網絡沉寂期（20世紀80年代—21世紀）4

1.1.3  神經網絡技術積纍期（20世紀90年代—2006年）5

1.1.4  深度學習算法崛起（2006年至今）8

1.2  深度學習現狀10

1.2.1  傳統神經網絡睏境10

1.2.2  深度多層感知器12

1.2.3  深度捲積神經網絡14

1.2.4  深度遞歸神經網絡15

1.3  深度學習研究前瞻16

1.3.1  自動編碼機17

1.3.2  深度信念網絡18

1.3.3  生成式網絡**進展19

1.4  深度學習框架比較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  深度學習框架造型指導原則27

1.5  深度學習入門路徑28

1.5.1  運行MNIST28

1.5.2  深度學習框架的選擇29

1.5.3  小型試驗網絡33

1.5.4  訓練生産網絡33

1.5.5  搭建生産環境34

1.5.6  持續改進35

二部分  深度學習算法基礎

2章  搭建深度學習開發環境38

2.1  安裝Python開發環境38

2.1.1  安裝*新版本Python38

2.1.2  Python虛擬環境配置39

2.1.3  安裝科學計算庫40

2.1.4  安裝*新版本Theano40

2.1.5  圖形繪製40

2.2  NumPy簡易教程43

2.2.1  Python基礎43

2.2.2  多維數組的使用51

2.2.3  嚮量運算58

2.2.4  矩陣運算60

2.2.5  綫性代數62

2.3  TensorFlow簡易教程68

2.3.1  張量定義69

2.3.2  變量和placeholder69

2.3.3  神經元激活函數71

2.3.4  綫性代數運算72

2.3.5  操作數據集74

2.4  Theano簡易教程77

2.4.1  安裝Theano77

2.4.2  Theano入門78

2.4.3  Theano矩陣相加79

2.4.4  變量和共享變量80

2.4.5  隨機數的使用84

2.4.6  Theano求導84

2.5  綫性迴歸86

2.5.1  問題描述86

2.5.2  綫性模型88

2.5.3  綫性迴歸學習算法89

2.5.4  解析法90

2.5.5  Theano實現93

3章  邏輯迴歸100

3.1  邏輯迴歸數學基礎100

3.1.1  邏輯迴歸算法的直觀解釋100

3.1.2  邏輯迴歸算法數學推導101

3.1.3  牛頓法解邏輯迴歸問題103

3.1.4  通用學習模型106

3.2  邏輯迴歸算法簡單應用113

3.3  MNIST手寫數字識彆庫簡介124

3.4  邏輯迴歸MNIST手寫數字識彆126

4章  感知器模型和MLP139

4.1  感知器模型139

4.1.1  神經元模型139

4.1.2  神經網絡架構143

4.2  數值計算形式144

4.2.1  前嚮傳播144

4.2.2  誤差反嚮傳播145

4.2.3  算法推導147

4.3  嚮量化錶示形式152

4.4  應用要點153

4.4.1  輸入信號模型154

4.4.2  權值初始化155

4.4.3  早期停止155

4.4.4  輸入信號調整156

4.5  TensorFlow實現MLP156

5章  捲積神經網絡174

5.1  捲積神經網絡原理174

5.1.1  捲積神經網絡的直觀理解174

5.1.2  捲積神經網絡構成177

5.1.3  捲積神經網絡設計191

5.1.4  遷移學習和網絡微調193

5.2  捲積神經網絡的TensorFlow實現195

5.2.1  模型搭建197

5.2.2  訓練方法203

《神經網絡與深度學習：從理論到實戰》 本書旨在為讀者構建一個堅實的神經網絡與深度學習理論基礎，並引導讀者掌握實際應用中的關鍵技術與方法。我們將深入探討構成深度學習核心的各種算法，從基礎的感知機模型齣發，逐步剖析多層感知機、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）等經典模型。 核心理論解析： 從感知機到深度神經網絡： 我們將詳細解釋感知機的原理，包括激活函數、權值更新等，進而引齣多層感知機的多層結構和非綫性映射能力。讀者將理解如何通過反嚮傳播算法有效地訓練深度網絡，以及梯度下降及其各種優化變種（如SGD、Adam、RMSprop）在加速收斂中的作用。 特徵學習的基石——捲積神經網絡： 本書將深入解析CNN的核心組件，如捲積層、池化層、全連接層。我們將詳細闡述捲積操作的數學原理，理解捲積核的作用，以及不同類型的池化（最大池化、平均池化）如何提取圖像的空間不變性特徵。此外，還會討論經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet，分析它們的設計思想和演進過程。 序列數據的處理之道——循環神經網絡： 對於文本、語音等序列數據，RNN提供瞭強大的建模能力。我們將從RNN的基本結構入手，解釋其“記憶”機製，以及如何處理時間序列上的依賴關係。隨後，我們將重點介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），深入剖析它們如何解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，並有效地捕捉長期依賴。 生成模型與無監督學習： 除瞭監督學習，本書還將觸及一些重要的生成模型，如變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN）。我們將闡述它們的基本原理，如何學習數據的潛在分布，以及在圖像生成、數據增強等方麵的應用。同時，也會介紹一些無監督學習方法，如自編碼器及其在降維、特徵提取中的作用。 注意力機製與Transformer： 近年來，注意力機製在自然語言處理等領域取得瞭巨大成功。本書將詳細介紹注意力機製的工作原理，以及如何將其應用於各種模型中。特彆地，我們將重點講解Transformer模型，分析其自注意力機製如何取代RNN和CNN在序列建模中的主導地位，以及其在機器翻譯、文本摘要等任務中的卓越錶現。 模型優化與正則化： 為瞭提升模型的性能和泛化能力，我們還將探討各種模型優化和正則化技術，包括權重衰減、Dropout、批量歸一化（Batch Normalization）、早停（Early Stopping）等，並分析它們的工作原理和適用場景。 實戰技巧與項目實踐： 理論知識的掌握離不開實際操作。本書將提供豐富的實戰案例，指導讀者如何將所學理論應用於解決實際問題。 數據預處理與工程： 從數據收集、清洗、標注到特徵工程，我們將詳細介紹數據預處理的關鍵步驟，以及如何為不同的模型選擇閤適的輸入錶示。 模型構建與訓練流程： 讀者將學會如何使用流行的深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）來構建、配置和訓練神經網絡模型。我們將詳細講解訓練過程中的各種超參數調優方法，以及如何監控訓練過程，診斷模型問題。 典型應用場景演示： 圖像識彆與分類： 構建和訓練CNN模型，用於識彆圖像中的物體，如貓、狗、汽車等。 自然語言處理： 利用RNN、LSTM或Transformer模型，實現文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。 目標檢測與分割： 探索Faster R-CNN、YOLO等目標檢測算法，以及U-Net等圖像分割模型。 生成模型應用： 利用GAN或VAE進行圖像生成，或用於數據增強。 模型評估與部署： 我們將介紹各種模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、IoU等），以及如何解讀評估結果。同時，也會簡要介紹如何將訓練好的模型部署到實際應用中。 學習目標： 通過本書的學習，讀者將能夠： 深入理解神經網絡和深度學習的核心算法原理。 掌握各種經典和前沿的深度學習模型結構。 熟練運用至少一種主流深度學習框架進行模型開發。 具備獨立解決實際圖像、文本等領域問題的能力。 為進一步深入研究深度學習的最新進展打下堅實基礎。 本書適閤對人工智能、機器學習、數據科學感興趣的初學者、有一定編程基礎但想係統學習深度學習的工程師、以及希望提升自身在深度學習領域技能的研究生等。我們相信，通過理論學習與實踐操作的結閤，讀者將能夠自信地駕馭深度學習的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿技術充滿熱情的研究生，我對深度學習的最新進展一直保持著高度關注。《正版 深度學習算法實踐》這本書，可以說是我的一個重要啓濛讀物。書中對深度學習算法的講解，既有深度又不失廣度。作者們並沒有止步於講解基礎的模型，而是深入探討瞭許多當前熱門的算法，例如生成對抗網絡（GAN）和注意力機製（Attention Mechanism）等。特彆是對 GAN 的講解，書中通過模擬“造假者”和“鑒彆者”之間的博弈過程，形象地說明瞭 GAN 的工作原理，這讓我對生成式模型有瞭更深入的理解。我對書中關於 TensorFlow 的實踐部分尤為贊賞。作者們詳細介紹瞭如何利用 TensorFlow 來構建和訓練復雜的深度學習模型，並且分享瞭許多在實際研究中常用的技巧，比如如何使用 TensorFlow 的高級 API 來簡化模型的搭建，如何進行分布式訓練以加速模型訓練過程等等。這些技巧對於我們進行大規模實驗和模型調優至關重要。這本書的作者對深度學習的熱情和嚴謹的態度，貫穿於全書的每一個角落。他們不僅在理論上深入剖析，更在實踐中不斷探索，將自己的經驗和心得毫無保留地分享齣來。我通過這本書，學習到瞭很多關於模型選擇、超參數調優以及模型部署的實用知識，這些都為我未來的研究打下瞭堅實的基礎。我非常推薦這本書給所有希望在深度學習領域深入研究的同學們，它絕對是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我對深度學習有瞭全新的認識！作為一名初學者，我一直對這個領域充滿好奇，但市麵上大多數的書籍要麼理論過於晦澀難懂，要麼例子過於簡單，無法真正讓我理解算法的精髓。直到我翻開這本《正版 深度學習算法實踐》，一切都變得豁然開朗。作者閆濤和周琦老師用非常清晰易懂的語言，結閤 Python 語言，一步步地引導讀者深入理解各種深度學習算法。特彆是他們對 Theano 和 TensorFlow 這兩個主流框架的深入剖析，讓我能夠直接上手實踐，而不是僅僅停留在理論層麵。我最喜歡的部分是書中對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的講解。他們沒有簡單地羅列公式，而是通過生動形象的比喻和詳細的代碼示例，讓我真正理解瞭這些網絡是如何工作的。例如，在講解 CNN 時，作者通過圖像識彆的例子，將捲積、池化等操作的意義解釋得淋灕盡緻，我甚至能想象齣數據在網絡中流動和被處理的過程。而對於 RNN，他們則通過序列數據處理的場景，讓我明白瞭如何處理時間序列信息，這對於我後續研究自然語言處理非常有幫助。這本書的實踐性非常強，每個章節都配有相應的代碼，並且都經過瞭嚴謹的驗證。我嘗試著跟著代碼敲瞭一遍又一遍，發現真的可以復現書中的結果，這極大地增強瞭我的信心。而且，書中還分享瞭很多實用的技巧和注意事項，比如如何進行數據預處理，如何調整模型參數，如何避免過擬閤等等，這些都是在實際項目中非常寶貴的經驗。我強烈推薦給所有對深度學習感興趣的朋友，無論你是初學者還是有一定基礎的開發者，這本書都會帶給你驚喜。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在算法領域摸爬滾打瞭幾年的工程師，雖然日常工作中會接觸到一些機器學習模型，但對於深度學習這塊，總感覺隔瞭一層窗戶紙。這次偶然看到瞭《正版 深度學習算法實踐》，抱著試試看的心態入手，沒想到卻給瞭我極大的啓發。這本書的作者在算法原理的講解上非常深入，但又巧妙地將理論與實際相結閤，沒有讓我在復雜的數學公式中迷失方嚮。他們對 Theano 和 TensorFlow 的運用，讓我看到瞭如何在實際項目中構建和訓練深度學習模型，這比我之前僅僅學習一些概念要有效得多。最讓我印象深刻的是，書中對深度學習的“深度”以及“學習”這兩個概念的解釋。作者通過不同的網絡結構和訓練策略，清晰地展示瞭深度學習模型是如何通過多層次的非綫性變換來提取復雜特徵的，以及通過反嚮傳播和梯度下降等機製來不斷優化自身性能的。對於一些經典的深度學習模型，比如深度信念網絡（DBN）和自動編碼器（AE），書中都給齣瞭詳細的構建過程和調優建議，這對於我理解這些模型的內部機製非常有幫助。我特彆喜歡書中關於模型評估和改進的部分，作者並沒有僅僅停留在模型能夠運行的層麵，而是深入探討瞭如何科學地評估模型的性能，以及如何針對性地解決模型中的問題，比如梯度消失、梯度爆炸等。這本書的價值在於它提供瞭一個非常完整的深度學習實踐路徑，從基礎概念到高級應用，都涵蓋得非常全麵。對於我這樣的從業者來說，它提供瞭一個很好的參考和學習框架，讓我在深度學習的道路上走得更穩健。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書的時候，對深度學習的理解僅限於“聽過”的程度。市麵上關於深度學習的書籍琳琅滿目，但很多都顯得過於學院派，或者過於碎片化，很難形成一個完整的知識體係。而《正版 深度學習算法實踐》這本書，則讓我眼前一亮。作者閆濤和周琦老師的寫作風格非常獨特，他們將抽象的算法概念，通過生動形象的類比和直觀的圖示，變得易於理解。我特彆喜歡書中關於神經網絡的講解，他們將神經網絡比喻成一個“信息處理工廠”，輸入的數據經過一層層“加工車間”（神經元和層），最終産生輸齣結果。這種比喻讓我一下子就抓住瞭神經網絡的核心思想。而且，書中對 Python 的運用也非常嫻熟，每一個算法都配有相應的代碼實現，並且代碼的可讀性非常高，我能夠輕鬆地理解每一行代碼的作用。我嘗試著運行瞭書中關於圖像分類的代碼，結果讓我非常驚喜，模型能夠準確地識彆齣各種物體。書中對 TensorFlow 的介紹也十分到位，我之前對 TensorFlow 一直有些畏懼，但通過這本書的學習，我發現 TensorFlow 並沒有想象中的那麼難，反而非常強大和靈活。作者還分享瞭一些在實際項目中可能遇到的問題，以及如何用 TensorFlow 來解決這些問題，這讓我覺得非常實用。這本書的價值在於它不僅傳授瞭深度學習的知識，更重要的是，它教會瞭我如何去“實踐”深度學習，如何將理論轉化為實際的生産力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的軟件開發者，之前主要接觸的是傳統的軟件工程，但近年來，深度學習的浪潮讓我産生瞭濃厚的興趣。我嘗試閱讀過一些深度學習的書籍，但往往因為理論脫節或者例子不貼近實際而感到沮喪。直到我看到瞭《正版 深度學習算法實踐》，這本書為我打開瞭一扇新的大門。作者閆濤和周琦老師的專業知識和實踐經驗，在這本書中得到瞭充分的體現。他們以一種非常係統和漸進的方式，將深度學習的核心概念和算法呈現在讀者麵前。我特彆喜歡書中對 TensorFlow 的應用講解，他們用清晰的代碼和詳細的注釋，展示瞭如何使用 TensorFlow 來實現各種深度學習任務，從基礎的綫性迴歸到復雜的捲積神經網絡，都能夠輕鬆駕馭。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的傳遞，更是能力的培養。通過書中大量的實踐案例，我學會瞭如何將深度學習技術應用到實際問題中，例如如何構建一個圖像識彆係統，如何訓練一個文本分類模型等等。書中還分享瞭許多關於模型優化和性能調優的實用技巧，這對於我這樣的開發者來說，是非常有價值的。這本書的語言風格非常平實，沒有過多的專業術語堆砌，讓人讀起來感覺很舒服。而且，書中對 Theano 的介紹也讓我對早期深度學習框架有瞭更深的認識，盡管現在 TensorFlow 更為主流，但理解 Theano 的設計理念，有助於我更全麵地理解深度學習的發展曆程。總而言之，這本書是一本兼具理論深度和實踐價值的優秀教材，我強烈推薦給所有希望深入瞭解和掌握深度學習技術的開發者。