圖解深度學習 深度學習神經網絡編程入門 人工智能書籍 暢銷書《圖解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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山下隆義 著，張彌 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• 神經網絡
• 人工智能
• 機器學習
• 編程入門
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• 技術
• 科普
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店鋪： 雲聚算圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480248

商品編碼：28415078513

包裝：平裝

開本：32

齣版時間：2018-05-01

字數：208

內容介紹

本書從深度學習的發展曆程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層麵介紹瞭深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識彆等領域的應用案例。內容涉及神經網絡、捲積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹瞭包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在內的深度學習工具的安裝和使用方法。

作者介紹
山下隆義（作者） 1978年齣生於日本神戶，2002年修完博士前期課程，並於當年入職歐姆龍股份有限公司，主要從事快速人臉圖像檢測相關的軟件研究和開發。2011年在日本中部大學研究生院工學研究科修完博士後期課程，獲得工學博士學位。2014年開始擔任中部大學工學院信息工程係講師。目前從事動畫處理、模式識彆和機器學習相關的研究。曾多次榮獲日本深度學習研究相關奬項，並在多個相關研討會上擔任講師。 張彌（譯者） 畢業於大連外國語大學日本語學院。現就職於某日本大型跨國公司，從事技術翻譯工作，具有豐富的軟件開發和醫學翻譯經驗。喜歡挑戰新事物，樂於學習新知識和接觸新領域。

關聯推薦
彩色圖解版深度學習入門書，暢銷書《圖解機器學習》同係列！
目錄

* 1章　緒論
*.1　深度學習與機器學習　　2
1.2　深度學習的發展曆程　　3
1.3　為什麼是深度學習　　6
1.4　什麼是深度學習　　7
1.5　本書結構　　9
第 2章　神經網絡
2.1　神經網絡的曆史　　12
2.2　M-P模型　　14
2.3　感知器　　16
2.4　多層感知器　　18
2.5　誤差反嚮傳播算法　　19
2.6　誤差函數和激活函數　　28
2.7　似然函數　　30
2.8　隨機梯度下降法　　31
2.9　學習率　　32
2.10　小結　　33
第3章　捲積神經網絡
3.1　捲積神經網絡的結構　　36
3.2　捲積層　　38
3.3　池化層　　39
3.4　全連接層　　40
3.5　輸齣層　　41
3.6　神經網絡的訓練方法　　41
3.7　小結　　48
第4章　受限玻爾茲曼機
4.1　Hopfield 神經網絡　　50
4.2　玻爾茲曼機　　55
4.3　受限玻爾茲曼機　　59
4.4　對比散度算法　　61
4.5　深度信念網絡　　64
4.6　小結　　66
第5章　自編碼器
5.1　自編碼器　　68
5.2　降噪自編碼器　　71
5.3　稀疏自編碼器　　73
5.4　棧式自編碼器　　76
5.5　在預訓練中的應用　　77
5.6　小結　　78
第6章　提高泛化能力的方法
6.1　訓練樣本　　80
6.2　預處理　　88
6.3　激活函數　　92
6.4　Dropout　　94
6.5　DropConnect　　96
6.6　小結　　98
第7章　深度學習工具
7.1　深度學習開發環境　　100
7.2　Theano　　*00
7.3　Pylearn2　　108
7.4　Caffe　　118
7.5　訓練係統——DIGITS137
7.6　Chainer　　145
7.7　TensorFlow　　160
7.8　小結　　176
第8章　深度學習的現在和未來
8.1　深度學習的應用案例178
8.2　深度學習的未來　　195
8.3　小結　　197
參考文獻　　198

探索人工智能的未來：一本關於機器學習與神經網絡的深度指南 引言： 我們正身處一個由數據驅動的時代，人工智能（AI）的浪潮以前所未有的速度席捲而來，深刻地改變著我們的生活、工作乃至認知世界的方式。從智能手機上的語音助手，到自動駕駛汽車的齣現，再到醫療診斷的革新，AI的觸角已經延伸到各個領域，展現齣無限的可能性。而要理解和駕馭這股強大的力量，就必須深入瞭解其核心驅動技術——機器學習和神經網絡。 本書並非對現有暢銷書的簡單復述，而是希望帶領讀者以一種全新的視角，去構建和理解這些驅動AI進步的基石。我們並非直接“圖解”某個具體框架的界麵操作，而是緻力於揭示其背後的數學原理、算法邏輯以及實現機製。本書的獨特之處在於，它不局限於提供“如何使用”的教程，更側重於“為何如此”。我們將一起拆解復雜的概念，剝離掉那些可能讓人望而卻步的數學符號，用直觀的類比和清晰的邏輯，讓機器學習的奧秘變得觸手可及。 本書的核心內容： 本書將帶領您踏上一段由淺入深、層層遞進的學習旅程，旨在為您打下堅實的機器學習和神經網絡理論基礎，並具備獨立構建和訓練模型的能力。我們將重點關注以下幾個關鍵領域： 第一部分：機器學習的基石——數據、模型與學習 在正式進入神經網絡的殿堂之前，我們需要對機器學習這一更廣泛的概念有一個全麵的認識。這一部分將為您鋪墊堅實的基礎： 什麼是機器學習？ 我們將從根本上解釋機器學習的定義，它與傳統編程的區彆，以及其在解決復雜問題上的獨特優勢。您將瞭解到，機器學習並非“魔法”，而是一門通過數據學習規律的科學。 數據的重要性： 數據是機器學習的血液。我們將深入探討數據的類型（結構化、非結構化）、數據的預處理（清洗、規範化、特徵工程）、數據的劃分（訓練集、驗證集、測試集）以及數據質量對模型性能的影響。您將學會如何識彆和處理數據中的噪聲、缺失值以及不平衡問題。 模型的選擇與評估： 機器學習擁有各式各樣的模型，適用於不同的任務。我們將介紹幾種經典的機器學習模型，如綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹等，並解釋它們的工作原理和適用場景。更重要的是，我們將詳細講解如何評估模型的性能，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等常用指標，讓您知道如何客觀地判斷一個模型的好壞。 學習的原理： “學習”的過程是如何發生的？我們將介紹監督學習、無監督學習和強化學習這三大主要的學習範式，並通過生動的例子來闡述它們各自的特點和應用。您將理解模型是如何通過“試錯”和“反饋”來不斷優化自身的。 第二部分：深入神經網絡的本質——構建智能的神經網絡 神經網絡是當今人工智能領域最強大的工具之一。本部分將帶您深入瞭解神經網絡的內部構造和工作機製： 神經元：信息處理的基本單元： 我們將從最基本的“神經元”開始，解釋它是如何模擬生物神經元的功能，接收輸入、進行加權求和、並通過激活函數産生輸齣。您將理解為什麼需要激活函數，以及不同激活函數（如Sigmoid, ReLU, Tanh）的特點和選擇。 網絡結構：連接的力量： 神經元如何組織起來形成強大的網絡？我們將介紹前饋神經網絡（FNN）的基本結構，包括輸入層、隱藏層和輸齣層。您將理解網絡深度（層數）和寬度（每層的神經元數量）對模型能力的影響。 學習的過程：反嚮傳播與梯度下降： 這是神經網絡學習的核心。我們將詳細講解反嚮傳播算法，它是如何計算損失函數對網絡參數（權重和偏置）的梯度。然後，我們將介紹梯度下降算法，它如何利用這些梯度來 iteratively 調整參數，使網絡能夠“學習”到數據中的規律。我們會深入解釋學習率、動量等超參數的作用，以及它們如何影響訓練的收斂速度和效果。 損失函數：衡量錯誤的標尺： 損失函數是衡量模型預測值與真實值之間差距的度量。我們將介紹常用的損失函數，如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，並解釋它們為何適用於不同的任務（迴歸與分類）。 第三部分：神經網絡的演進與應用——深度學習的強大力量 隨著神經網絡層數的增加，我們進入瞭“深度學習”的領域，其強大的錶示能力帶來瞭革命性的突破。本部分將聚焦於深度學習的關鍵模型和實際應用： 捲積神經網絡（CNN）：圖像的“眼睛”： CNN是處理圖像數據的利器。我們將深入剖析捲積層、池化層、全連接層等CNN的核心組件，並解釋捲積操作如何有效地提取圖像的空間特徵。您將理解CNN如何識彆圖像中的邊緣、紋理和更復雜的模式，從而實現圖像分類、目標檢測等任務。 循環神經網絡（RNN）：序列數據的“記憶”： RNN擅長處理序列數據，如文本、語音和時間序列。我們將講解RNN的循環結構如何使其能夠“記憶”過去的信息，並將其用於預測下一個元素。您將瞭解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進模型，它們如何解決傳統RNN的梯度消失問題，從而更好地捕捉長距離依賴關係。 Transformer模型：注意力機製的革命： 近年來，Transformer模型以其卓越的性能席捲瞭自然語言處理（NLP）領域，並逐漸擴展到其他領域。我們將重點介紹其核心的“注意力機製”，解釋它如何允許模型在處理序列時，更加關注重要的部分，而無需依賴於序列的順序。您將理解Transformer如何徹底改變瞭機器翻譯、文本生成等任務，並成為現代大型語言模型（LLM）的基礎。 其他重要的深度學習模型： 除瞭CNN和RNN，我們還將簡要介紹其他一些具有重要意義的模型，如生成對抗網絡（GANs）用於生成逼真的數據，以及自編碼器（Autoencoders）用於降維和特徵學習。 實際應用場景： 我們將通過一係列實際案例，展示深度學習在計算機視覺（圖像識彆、人臉識彆）、自然語言處理（機器翻譯、情感分析、聊天機器人）、語音識彆、推薦係統、醫療診斷等領域的廣泛應用，讓您直觀地感受到AI帶來的變革。 第四部分：實踐與進階——構建、訓練與優化模型 理論知識需要通過實踐來鞏固。本部分將引導您將所學知識付諸實踐： 編程框架的介紹（非具體操作）： 我們將簡要介紹當下主流的深度學習編程框架（如TensorFlow, PyTorch）的設計理念和核心功能，讓您瞭解它們如何幫助我們高效地構建和訓練模型。本書不旨在成為某個框架的使用手冊，而是讓您理解這些框架的底層邏輯。 模型構建的流程： 從數據加載、模型定義、損失函數選擇、優化器配置到訓練循環的搭建，我們將梳理齣一個完整的模型構建和訓練流程。 模型調優的策略： 如何讓模型錶現得更好？我們將介紹各種模型調優的策略，包括超參數搜索（網格搜索、隨機搜索）、正則化技術（L1, L2, Dropout）以防止過擬閤、早停法以及數據增強等方法。 理解訓練中的常見問題： 您可能會遇到過擬閤、欠擬閤、梯度消失/爆炸等問題。我們將深入分析這些問題的成因，並提供相應的解決方案。 本書的獨特價值： 強調原理而非錶象： 我們不滿足於“如何”操作，更著重於“為何”如此。通過深入講解背後的數學原理和算法邏輯，您將建立起深刻的理解，即使麵對新的問題和技術，也能舉一反三。 構建完整的知識體係： 本書將機器學習和神經網絡的知識進行係統性的梳理和整閤，從基礎概念到前沿模型，形成一個完整的知識體係，避免碎片化學習。 培養獨立思考的能力： 我們希望培養的是能夠獨立分析問題、設計解決方案的AI工程師，而非隻會套用模闆的“代碼搬運工”。 通俗易懂的語言： 盡管涉及復雜的概念，本書將力求使用通俗易懂的語言，配閤豐富的類比和圖示（概念性的，而非操作界麵），讓學習過程更加輕鬆愉快。 結語： 人工智能的探索之旅充滿挑戰，但也正是這份挑戰，激勵著我們不斷前進。本書的目標是成為您在這段旅程中堅實的起點和可靠的夥伴。我們相信，通過係統性的學習和深入的理解，您將能夠自信地邁入人工智能的廣闊天地，參與到這場正在重塑世界的偉大變革中。無論您是希望深入理解AI技術背後的原理，還是渴望親手構建屬於自己的智能模型，本書都將為您提供一份詳盡而深刻的指引。讓我們一起，揭開人工智能的神秘麵紗，共同探索智能的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！我一直對深度學習和人工智能領域充滿好奇，但又被各種復雜的數學公式和晦澀的理論嚇退。市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼代碼示例不清晰，讓我總是學得很吃力。而這本《圖解深度學習 深度學習神經網絡編程入門 人工智能書籍 暢銷書《圖解》》，真的讓我眼前一亮。它用非常直觀、生動的圖解方式，將深度學習的核心概念一步步拆解開來，從最基礎的神經元模型，到復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡，每一個環節都配有精美的插圖，讓抽象的概念變得觸手可及。更重要的是，它不僅僅是理論的講解，還包含瞭大量的實戰編程示例，代碼清晰易懂，可以直接上手運行。我按照書中的步驟，一步步搭建自己的神經網絡模型，並用實際數據進行訓練，那種成就感真的無法言喻。這本書讓我告彆瞭“紙上談兵”，真正將深度學習知識轉化為實際能力。對於想要入門深度學習，又不想被理論“勸退”的讀者來說，這本書絕對是最佳選擇，它點燃瞭我繼續探索人工智能世界的熱情。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業學生，平時接觸的課程內容都比較偏嚮理論，雖然學到瞭一些基礎的算法和數據結構，但對於當下最熱門的人工智能和深度學習，總感覺隔著一層紗，不太清楚如何將其與我已有的知識體係連接起來。偶然間看到瞭這本書，它的書名就吸引瞭我——“圖解”、“入門”、“暢銷書”，這幾個詞匯準確地擊中瞭我的需求。翻開書後，果然不負所望。它將復雜的深度學習模型，如CNN、RNN等，用大量的流程圖和示意圖進行瞭可視化展示，讓我對模型的結構和數據在模型中的流動有瞭更清晰的認知。書中提供的代碼示例，不僅僅是簡單的“Hello World”，而是包含瞭數據預處理、模型搭建、訓練、評估等完整的流程，讓我可以一步步地模仿和實踐。更讓我驚喜的是，它還穿插瞭一些關於深度學習在實際應用中的案例分析，比如圖像識彆、自然語言處理等，這讓我看到瞭理論知識的實際價值，也為我今後的學習方嚮提供瞭更多的啓發。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到這本書之前，我對“深度學習”這個詞的印象還停留在科幻電影裏，覺得那是個遙不可及的高科技。我嘗試過一些其他的編程書籍，但很多都是針對已經有一定基礎的開發者，對於我這種完全零基礎的“小白”來說，門檻實在太高瞭。然而，這本書的開篇就給我留下瞭深刻的印象。作者並沒有上來就丟給我一堆代碼，而是先用非常通俗易懂的語言，結閤生活中常見的例子，來解釋什麼是神經網絡，神經網絡是如何工作的。比如，它會把神經元比作我們大腦中的神經細胞，把信息傳遞的過程形象地描繪齣來，讓我一下子就明白瞭其基本原理。然後，再逐步引導我學習相關的編程技術，代碼的風格也很清晰，注釋也非常到位，我甚至可以一邊看一邊在我的電腦上敲打代碼，嘗試著去修改參數，觀察結果的變化。這種“邊學邊做”的學習方式，讓我對深度學習産生瞭濃厚的興趣，也讓我相信，原來人工智能並不是那麼神秘，普通人也能通過努力去掌握它。

評分☆☆☆☆☆

我是一名非計算機專業齣身的愛好者，一直對人工智能這個充滿未來感的領域非常著迷。身邊很多朋友都在討論深度學習、機器學習，但因為缺乏編程基礎和數學背景，我總覺得自己很難真正入門。市麵上很多深度學習的書籍，我嘗試翻閱過，要麼因為數學公式太多而看不懂，要麼因為代碼示例過於專業而無從下手。這次偶然的機會，我看到瞭《圖解深度學習 深度學習神經網絡編程入門 人工智能書籍 暢銷書《圖解》，它的封麵設計就給人一種很親切的感覺，而且“圖解”、“入門”這些字眼讓我看到瞭希望。這本書真的做到瞭“通俗易懂”，它用非常形象生動的圖畫，將神經網絡的每一個節點、每一條連接都清晰地展示齣來，讓我不再覺得它們是冰冷的數字和代碼，而是像大腦一樣有邏輯、有結構的係統。而且，書中的編程部分，循序漸進，從最簡單的代碼開始，讓我這個編程新手也能一步步地跟著操作，完成自己的第一個深度學習模型。這對我來說，簡直是一次“啓濛”！它讓我看到瞭一個全新的學習路徑，讓我相信，即使沒有深厚的背景，也能走進人工智能的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從業多年的程序員，我一直在關注技術的發展趨勢，深度學習無疑是當下最令人興奮的領域之一。但由於我的工作重心不在這一塊，對於深度學習的瞭解僅限於一些新聞報道和概念性的介紹。最近，我希望能夠係統地學習一下這方麵的知識，以便更好地理解和應用到工作中。在選擇書籍時，我比較看重書籍的實用性和深度。這本書《圖解深度學習 深度學習神經網絡編程入門 人工智能書籍 暢銷書《圖解》》，在這一點上做得非常齣色。它沒有一味地堆砌數學公式，而是將復雜的概念用圖形化的方式呈現齣來，這對於快速掌握核心思想非常有幫助。更重要的是，它提供瞭大量的編程實踐指導，讓我可以邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。從搭建一個簡單的神經網絡，到實現更復雜的模型，書中都給齣瞭詳細的步驟和代碼示例。我嘗試著按照書中的指引，搭建瞭一些簡單的模型，並在自己的數據集上進行瞭訓練，效果比我預期的還要好。這本書的齣現，讓我感覺深度學習的學習麯綫變得平緩瞭許多，也為我進一步深入研究打下瞭堅實的基礎。