图解深度学习 深度学习神经网络编程入门 人工智能书籍 畅销书《图解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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山下隆义 著，张弥 译

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480248

商品编码：28415078513

包装：平装

开本：32

出版时间：2018-05-01

字数：208

内容介绍

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。

作者介绍
山下隆义（作者） 1978年出生于日本神户，2002年修完博士前期课程，并于当年入职欧姆龙股份有限公司，主要从事快速人脸图像检测相关的软件研究和开发。2011年在日本中部大学研究生院工学研究科修完博士后期课程，获得工学博士学位。2014年开始担任中部大学工学院信息工程系讲师。目前从事动画处理、模式识别和机器学习相关的研究。曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项，并在多个相关研讨会上担任讲师。 张弥（译者） 毕业于大连外国语大学日本语学院。现就职于某日本大型跨国公司，从事技术翻译工作，具有丰富的软件开发和医学翻译经验。喜欢挑战新事物，乐于学习新知识和接触新领域。

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彩色图解版深度学习入门书，畅销书《图解机器学习》同系列！
目录

* 1章　绪论
*.1　深度学习与机器学习　　2
1.2　深度学习的发展历程　　3
1.3　为什么是深度学习　　6
1.4　什么是深度学习　　7
1.5　本书结构　　9
第 2章　神经网络
2.1　神经网络的历史　　12
2.2　M-P模型　　14
2.3　感知器　　16
2.4　多层感知器　　18
2.5　误差反向传播算法　　19
2.6　误差函数和激活函数　　28
2.7　似然函数　　30
2.8　随机梯度下降法　　31
2.9　学习率　　32
2.10　小结　　33
第3章　卷积神经网络
3.1　卷积神经网络的结构　　36
3.2　卷积层　　38
3.3　池化层　　39
3.4　全连接层　　40
3.5　输出层　　41
3.6　神经网络的训练方法　　41
3.7　小结　　48
第4章　受限玻尔兹曼机
4.1　Hopfield 神经网络　　50
4.2　玻尔兹曼机　　55
4.3　受限玻尔兹曼机　　59
4.4　对比散度算法　　61
4.5　深度信念网络　　64
4.6　小结　　66
第5章　自编码器
5.1　自编码器　　68
5.2　降噪自编码器　　71
5.3　稀疏自编码器　　73
5.4　栈式自编码器　　76
5.5　在预训练中的应用　　77
5.6　小结　　78
第6章　提高泛化能力的方法
6.1　训练样本　　80
6.2　预处理　　88
6.3　激活函数　　92
6.4　Dropout　　94
6.5　DropConnect　　96
6.6　小结　　98
第7章　深度学习工具
7.1　深度学习开发环境　　100
7.2　Theano　　*00
7.3　Pylearn2　　108
7.4　Caffe　　118
7.5　训练系统——DIGITS137
7.6　Chainer　　145
7.7　TensorFlow　　160
7.8　小结　　176
第8章　深度学习的现在和未来
8.1　深度学习的应用案例178
8.2　深度学习的未来　　195
8.3　小结　　197
参考文献　　198

探索人工智能的未来：一本关于机器学习与神经网络的深度指南 引言： 我们正身处一个由数据驱动的时代，人工智能（AI）的浪潮以前所未有的速度席卷而来，深刻地改变着我们的生活、工作乃至认知世界的方式。从智能手机上的语音助手，到自动驾驶汽车的出现，再到医疗诊断的革新，AI的触角已经延伸到各个领域，展现出无限的可能性。而要理解和驾驭这股强大的力量，就必须深入了解其核心驱动技术——机器学习和神经网络。 本书并非对现有畅销书的简单复述，而是希望带领读者以一种全新的视角，去构建和理解这些驱动AI进步的基石。我们并非直接“图解”某个具体框架的界面操作，而是致力于揭示其背后的数学原理、算法逻辑以及实现机制。本书的独特之处在于，它不局限于提供“如何使用”的教程，更侧重于“为何如此”。我们将一起拆解复杂的概念，剥离掉那些可能让人望而却步的数学符号，用直观的类比和清晰的逻辑，让机器学习的奥秘变得触手可及。 本书的核心内容： 本书将带领您踏上一段由浅入深、层层递进的学习旅程，旨在为您打下坚实的机器学习和神经网络理论基础，并具备独立构建和训练模型的能力。我们将重点关注以下几个关键领域： 第一部分：机器学习的基石——数据、模型与学习 在正式进入神经网络的殿堂之前，我们需要对机器学习这一更广泛的概念有一个全面的认识。这一部分将为您铺垫坚实的基础： 什么是机器学习？ 我们将从根本上解释机器学习的定义，它与传统编程的区别，以及其在解决复杂问题上的独特优势。您将了解到，机器学习并非“魔法”，而是一门通过数据学习规律的科学。 数据的重要性： 数据是机器学习的血液。我们将深入探讨数据的类型（结构化、非结构化）、数据的预处理（清洗、规范化、特征工程）、数据的划分（训练集、验证集、测试集）以及数据质量对模型性能的影响。您将学会如何识别和处理数据中的噪声、缺失值以及不平衡问题。 模型的选择与评估： 机器学习拥有各式各样的模型，适用于不同的任务。我们将介绍几种经典的机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树等，并解释它们的工作原理和适用场景。更重要的是，我们将详细讲解如何评估模型的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等常用指标，让您知道如何客观地判断一个模型的好坏。 学习的原理： “学习”的过程是如何发生的？我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要的学习范式，并通过生动的例子来阐述它们各自的特点和应用。您将理解模型是如何通过“试错”和“反馈”来不断优化自身的。 第二部分：深入神经网络的本质——构建智能的神经网络 神经网络是当今人工智能领域最强大的工具之一。本部分将带您深入了解神经网络的内部构造和工作机制： 神经元：信息处理的基本单元： 我们将从最基本的“神经元”开始，解释它是如何模拟生物神经元的功能，接收输入、进行加权求和、并通过激活函数产生输出。您将理解为什么需要激活函数，以及不同激活函数（如Sigmoid, ReLU, Tanh）的特点和选择。 网络结构：连接的力量： 神经元如何组织起来形成强大的网络？我们将介绍前馈神经网络（FNN）的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。您将理解网络深度（层数）和宽度（每层的神经元数量）对模型能力的影响。 学习的过程：反向传播与梯度下降： 这是神经网络学习的核心。我们将详细讲解反向传播算法，它是如何计算损失函数对网络参数（权重和偏置）的梯度。然后，我们将介绍梯度下降算法，它如何利用这些梯度来 iteratively 调整参数，使网络能够“学习”到数据中的规律。我们会深入解释学习率、动量等超参数的作用，以及它们如何影响训练的收敛速度和效果。 损失函数：衡量错误的标尺： 损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差距的度量。我们将介绍常用的损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并解释它们为何适用于不同的任务（回归与分类）。 第三部分：神经网络的演进与应用——深度学习的强大力量 随着神经网络层数的增加，我们进入了“深度学习”的领域，其强大的表示能力带来了革命性的突破。本部分将聚焦于深度学习的关键模型和实际应用： 卷积神经网络（CNN）：图像的“眼睛”： CNN是处理图像数据的利器。我们将深入剖析卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组件，并解释卷积操作如何有效地提取图像的空间特征。您将理解CNN如何识别图像中的边缘、纹理和更复杂的模式，从而实现图像分类、目标检测等任务。 循环神经网络（RNN）：序列数据的“记忆”： RNN擅长处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们将讲解RNN的循环结构如何使其能够“记忆”过去的信息，并将其用于预测下一个元素。您将了解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型，它们如何解决传统RNN的梯度消失问题，从而更好地捕捉长距离依赖关系。 Transformer模型：注意力机制的革命： 近年来，Transformer模型以其卓越的性能席卷了自然语言处理（NLP）领域，并逐渐扩展到其他领域。我们将重点介绍其核心的“注意力机制”，解释它如何允许模型在处理序列时，更加关注重要的部分，而无需依赖于序列的顺序。您将理解Transformer如何彻底改变了机器翻译、文本生成等任务，并成为现代大型语言模型（LLM）的基础。 其他重要的深度学习模型： 除了CNN和RNN，我们还将简要介绍其他一些具有重要意义的模型，如生成对抗网络（GANs）用于生成逼真的数据，以及自编码器（Autoencoders）用于降维和特征学习。 实际应用场景： 我们将通过一系列实际案例，展示深度学习在计算机视觉（图像识别、人脸识别）、自然语言处理（机器翻译、情感分析、聊天机器人）、语音识别、推荐系统、医疗诊断等领域的广泛应用，让您直观地感受到AI带来的变革。 第四部分：实践与进阶——构建、训练与优化模型 理论知识需要通过实践来巩固。本部分将引导您将所学知识付诸实践： 编程框架的介绍（非具体操作）： 我们将简要介绍当下主流的深度学习编程框架（如TensorFlow, PyTorch）的设计理念和核心功能，让您了解它们如何帮助我们高效地构建和训练模型。本书不旨在成为某个框架的使用手册，而是让您理解这些框架的底层逻辑。 模型构建的流程： 从数据加载、模型定义、损失函数选择、优化器配置到训练循环的搭建，我们将梳理出一个完整的模型构建和训练流程。 模型调优的策略： 如何让模型表现得更好？我们将介绍各种模型调优的策略，包括超参数搜索（网格搜索、随机搜索）、正则化技术（L1, L2, Dropout）以防止过拟合、早停法以及数据增强等方法。 理解训练中的常见问题： 您可能会遇到过拟合、欠拟合、梯度消失/爆炸等问题。我们将深入分析这些问题的成因，并提供相应的解决方案。 本书的独特价值： 强调原理而非表象： 我们不满足于“如何”操作，更着重于“为何”如此。通过深入讲解背后的数学原理和算法逻辑，您将建立起深刻的理解，即使面对新的问题和技术，也能举一反三。 构建完整的知识体系： 本书将机器学习和神经网络的知识进行系统性的梳理和整合，从基础概念到前沿模型，形成一个完整的知识体系，避免碎片化学习。 培养独立思考的能力： 我们希望培养的是能够独立分析问题、设计解决方案的AI工程师，而非只会套用模板的“代码搬运工”。 通俗易懂的语言： 尽管涉及复杂的概念，本书将力求使用通俗易懂的语言，配合丰富的类比和图示（概念性的，而非操作界面），让学习过程更加轻松愉快。 结语： 人工智能的探索之旅充满挑战，但也正是这份挑战，激励着我们不断前进。本书的目标是成为您在这段旅程中坚实的起点和可靠的伙伴。我们相信，通过系统性的学习和深入的理解，您将能够自信地迈入人工智能的广阔天地，参与到这场正在重塑世界的伟大变革中。无论您是希望深入理解AI技术背后的原理，还是渴望亲手构建属于自己的智能模型，本书都将为您提供一份详尽而深刻的指引。让我们一起，揭开人工智能的神秘面纱，共同探索智能的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业学生，平时接触的课程内容都比较偏向理论，虽然学到了一些基础的算法和数据结构，但对于当下最热门的人工智能和深度学习，总感觉隔着一层纱，不太清楚如何将其与我已有的知识体系连接起来。偶然间看到了这本书，它的书名就吸引了我——“图解”、“入门”、“畅销书”，这几个词汇准确地击中了我的需求。翻开书后，果然不负所望。它将复杂的深度学习模型，如CNN、RNN等，用大量的流程图和示意图进行了可视化展示，让我对模型的结构和数据在模型中的流动有了更清晰的认知。书中提供的代码示例，不仅仅是简单的“Hello World”，而是包含了数据预处理、模型搭建、训练、评估等完整的流程，让我可以一步步地模仿和实践。更让我惊喜的是，它还穿插了一些关于深度学习在实际应用中的案例分析，比如图像识别、自然语言处理等，这让我看到了理论知识的实际价值，也为我今后的学习方向提供了更多的启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从业多年的程序员，我一直在关注技术的发展趋势，深度学习无疑是当下最令人兴奋的领域之一。但由于我的工作重心不在这一块，对于深度学习的了解仅限于一些新闻报道和概念性的介绍。最近，我希望能够系统地学习一下这方面的知识，以便更好地理解和应用到工作中。在选择书籍时，我比较看重书籍的实用性和深度。这本书《图解深度学习 深度学习神经网络编程入门 人工智能书籍 畅销书《图解》》，在这一点上做得非常出色。它没有一味地堆砌数学公式，而是将复杂的概念用图形化的方式呈现出来，这对于快速掌握核心思想非常有帮助。更重要的是，它提供了大量的编程实践指导，让我可以边学边练，将理论知识转化为实际操作能力。从搭建一个简单的神经网络，到实现更复杂的模型，书中都给出了详细的步骤和代码示例。我尝试着按照书中的指引，搭建了一些简单的模型，并在自己的数据集上进行了训练，效果比我预期的还要好。这本书的出现，让我感觉深度学习的学习曲线变得平缓了许多，也为我进一步深入研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我一直对深度学习和人工智能领域充满好奇，但又被各种复杂的数学公式和晦涩的理论吓退。市面上很多书籍要么过于理论化，要么代码示例不清晰，让我总是学得很吃力。而这本《图解深度学习 深度学习神经网络编程入门 人工智能书籍 畅销书《图解》》，真的让我眼前一亮。它用非常直观、生动的图解方式，将深度学习的核心概念一步步拆解开来，从最基础的神经元模型，到复杂的卷积神经网络和循环神经网络，每一个环节都配有精美的插图，让抽象的概念变得触手可及。更重要的是，它不仅仅是理论的讲解，还包含了大量的实战编程示例，代码清晰易懂，可以直接上手运行。我按照书中的步骤，一步步搭建自己的神经网络模型，并用实际数据进行训练，那种成就感真的无法言喻。这本书让我告别了“纸上谈兵”，真正将深度学习知识转化为实际能力。对于想要入门深度学习，又不想被理论“劝退”的读者来说，这本书绝对是最佳选择，它点燃了我继续探索人工智能世界的热情。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非计算机专业出身的爱好者，一直对人工智能这个充满未来感的领域非常着迷。身边很多朋友都在讨论深度学习、机器学习，但因为缺乏编程基础和数学背景，我总觉得自己很难真正入门。市面上很多深度学习的书籍，我尝试翻阅过，要么因为数学公式太多而看不懂，要么因为代码示例过于专业而无从下手。这次偶然的机会，我看到了《图解深度学习 深度学习神经网络编程入门 人工智能书籍 畅销书《图解》，它的封面设计就给人一种很亲切的感觉，而且“图解”、“入门”这些字眼让我看到了希望。这本书真的做到了“通俗易懂”，它用非常形象生动的图画，将神经网络的每一个节点、每一条连接都清晰地展示出来，让我不再觉得它们是冰冷的数字和代码，而是像大脑一样有逻辑、有结构的系统。而且，书中的编程部分，循序渐进，从最简单的代码开始，让我这个编程新手也能一步步地跟着操作，完成自己的第一个深度学习模型。这对我来说，简直是一次“启蒙”！它让我看到了一个全新的学习路径，让我相信，即使没有深厚的背景，也能走进人工智能的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到这本书之前，我对“深度学习”这个词的印象还停留在科幻电影里，觉得那是个遥不可及的高科技。我尝试过一些其他的编程书籍，但很多都是针对已经有一定基础的开发者，对于我这种完全零基础的“小白”来说，门槛实在太高了。然而，这本书的开篇就给我留下了深刻的印象。作者并没有上来就丢给我一堆代码，而是先用非常通俗易懂的语言，结合生活中常见的例子，来解释什么是神经网络，神经网络是如何工作的。比如，它会把神经元比作我们大脑中的神经细胞，把信息传递的过程形象地描绘出来，让我一下子就明白了其基本原理。然后，再逐步引导我学习相关的编程技术，代码的风格也很清晰，注释也非常到位，我甚至可以一边看一边在我的电脑上敲打代码，尝试着去修改参数，观察结果的变化。这种“边学边做”的学习方式，让我对深度学习产生了浓厚的兴趣，也让我相信，原来人工智能并不是那么神秘，普通人也能通过努力去掌握它。