PaddlePaddle深度学习实战 智能系统与技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘祥龙 杨晴虹 谭中意 蒋晓琳 著

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• 深度学习
• PaddlePaddle
• 人工智能
• 机器学习
• 神经网络
• Python
• 智能系统
• 技术
• 实战
• 框架

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111600466

商品编码：29202609081

序 

前言 
致谢
1章 数学基础与Python库 1
1.1 Python是进行人工智能编程的
主要语言 1
1.2 数学基础 4
1.2.1 线性代数基础 4
1.2.2 微积分基础 8
1.3 Python库的操作 17
1.3.1 numpy操作 17
1.3.2 matplotlib操作 23
本章小结 27
2章 深度学习概论与PaddlePaddle入门 28
2.1 人工智能、机器学习与深度学习 29
2.1.1 人工智能 30
2.1.2 机器学习 30
2.1.3 深度学习 31
2.2 深度学习的发展历程 32
2.2.1 神经网络的*一次高潮 32
2.2.2 神经网络的*一次寒冬 33
2.2.3 神经网络的*二次高潮 34
2.2.4 神经网络的*二次寒冬 35
2.2.5 深度学习的来临 35
2.2.6 深度学习崛起的时代背景 36
2.3 深度学习的应用场景 36
2.3.1 图像与视觉 37
2.3.2 语音识别 37
2.3.3 自然语言处理 38
2.3.4 个性化推荐 38
2.4 常见的深度学习网络结构 39
2.4.1 全连接网络结构 39
2.4.2 卷积神经网络 40
2.4.3 循环神经网络 41
2.5 机器学习回顾 41
2.5.1 线性回归的基本概念 42
2.5.2 数据处理 44
2.5.3 模型概览 45
2.5.4 效果展示 46
2.6 深度学习框架简介 47
2.6.1 深度学习框架的作用 47
2.6.2 常见的深度学习框架 48
2.6.3 PaddlePaddle简介 49
2.6.4 PaddlePaddle使用 49
2.7 PaddlePaddle实现 51
本章小结 60
3章 深度学习的单层网络 61
3.1 Logistic回归模型 62
3.1.1 Logistic回归概述 62
3.1.2 损失函数 64
3.1.3 Logistic回归的梯度下降 66
3.2 实现Logistic回归模型 71
3.2.1 Python版本 72
3.2.2 PaddlePaddle版本 81
本章小结 90
4章 浅层神经网络 92
4.1 神经网络 92
4.1.1 神经网络的定义及其结构 92
4.1.2 神经网络的计算 94
4.2 BP算法 100
4.2.1 逻辑回归与BP算法 101
4.2.2 单样本双层神经网络的BP算法 101
4.2.3 多个样本神经网络BP算法 105
4.3 BP算法实践 108
4.3.1 Python版本 109
4.3.2 PaddlePaddle版本 116
本章小结 122
5章 深层神经网络 123
5.1 深层网络介绍 123
5.1.1 深度影响算法能力 124
5.1.2 网络演化过程与常用符号 125
5.2 传播过程 127
5.2.1 神经网络算法核心思想 127
5.2.2 深层网络前向传播过程 128
5.2.3 深层网络后向传播过程 129
5.2.4 传播过程总结 130
5.3 网络的参数 132
5.4 代码实现 133
5.4.1 Python版本 133
5.4.2 PaddlePaddle版本 136
本章小结 140
6章 卷积神经网络 141
6.1 图像分类问题描述 141
6.2 卷积神经网络介绍 142
6.2.1 卷积层 142
6.2.2 ReLU激活函数 147
6.2.3 池化层 148
6.2.4 Softmax分类层 149
6.2.5 主要特点 151
6.2.6 经典神经网络架构 152
6.3 PaddlePaddle实现 159
6.3.1 数据介绍 159
6.3.2 模型概览 160
6.3.3 配置说明 160
6.3.4 应用模型 168
本章小结 169
7章 个性化推荐 170
7.1 问题描述 170
7.2 传统推荐方法 171
7.2.1 基于内容的推荐 172
7.2.2 协同过滤推荐 173
7.2.3 混合推荐 175
7.3 深度学习推荐方法 176
7.3.1 YouTube的深度神经网络推荐系统 176
7.3.2 融合推荐系统 178
7.4 个性化推荐系统在PaddlePaddle上的实现 180
7.4.1 数据准备 180
7.4.2 模型配置 182
7.4.3 模型训练 184
7.4.4 模型测试 188
本章小结 188
8章 个性化推荐的分布式实现 190
8.1 PaddlePaddle Cloud介绍 190
8.2 PaddlePaddle Cloud使用 192
8.2.1 创建集群 192
8.2.2 配置集群 192
8.2.3 配置客户端 193
8.3 个性化推荐在PaddlePaddle Cloud上的实现 194
8.3.1 提交单节点任务 194
8.3.2 个性化推荐在PaddlePaddle Cloud上的实现 196
本章小结 199
9章 广告CTR预估 200
9.1 CTR预估简介 200
9.1.1 CTR定义 201
9.1.2 CTR与推荐算法的异同 202
9.1.3 CTR预估的评价指标 202
9.2 CTR预估的基本过程 205
9.2.1 CTR预估的三个阶段 206
9.2.2 CTR预估中的特征预处理 206
9.3 CTR预估的常见模型 208
9.3.1 LR模型 208
9.3.2 GBDT模型 210
9.3.3 GBDT+LR模型 212
9.3.4 FM+DNN模型 214
9.3.5 MLR模型 215
9.4 CTR预估在工业上的实现 217
9.5 CTR预估在PaddlePaddle上的实现 218
9.5.1 数据集 218
9.5.2 预测模型选择和构建 219
9.5.3 PaddlePaddle完整实现 222
本章小结 226
10章 算法优化 227
10.1 基础知识 227
10.1.1 训练、验证和测试集 227
10.1.2 偏差和方差 228
10.2 评估 229
10.2.1 选定评估目标 229
10.2.2 迭代过程 230
10.2.3 欠拟合和过拟合 230
10.3 调优策略 231
10.3.1 降低偏差 231
10.3.2 降低方差 236
10.4 超参数调优 242
10.4.1 随机搜索和网格搜索 242
10.4.2 超参数范围 243
10.4.3 分阶段搜索 243
10.4.4 例子：对学习率的调整 244
本章小结 245

《深度学习与智慧应用：理论、实践与前沿探索》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的深度学习知识体系，覆盖从基础理论到前沿应用的全过程。我们不局限于单一的技术栈或框架，而是致力于揭示深度学习背后的核心原理，并引导读者理解如何灵活运用各种工具和技术解决实际问题。全书共分为四个主要部分：理论基础、核心模型与技术、工程实践与优化、以及前沿探索与应用。 第一部分：深度学习的理论基石 本部分将带领读者从最根本的概念出发，构建扎实的深度学习理论基础。 第一章：神经网络的演进之路 从感知机出发，追溯人工神经网络的起源与发展历程。 详细阐述多层感知机（MLP）的结构、激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的数学原理与作用，以及前向传播与反向传播算法的数学推导，理解梯度下降及其变种（SGD, Momentum, Adam等）的优化原理。 深入探讨损失函数（MSE, Cross-Entropy等）的选择与设计，以及它们在不同任务中的作用。 介绍过拟合与欠拟合的概念，以及它们产生的原因。 第二章：卷积神经网络（CNN）的视觉魔力 详细解析卷积操作的核心思想，包括感受野、步长、填充等参数的含义与影响。 深入理解卷积层、池化层（Max Pooling, Average Pooling）、全连接层等CNN基本组成单元的工作机制。 介绍经典的CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet等，分析其创新点和设计哲学，理解残差连接、Inception模块等如何解决深层网络训练难题。 讨论CNN在图像识别、目标检测、图像分割等任务中的应用原理。 第三章：循环神经网络（RNN）的序列之舞 阐述RNN处理序列数据的核心思想，以及其在时序依赖建模中的优势。 深入讲解标准RNN的结构、梯度消失与爆炸问题，并提出解决方案。 详尽解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，理解它们如何有效捕获长距离依赖。 讨论RNN在自然语言处理（文本生成、机器翻译、情感分析）、语音识别等领域的应用。 第四章：深度学习的数学语言 回顾和强化线性代数中的关键概念，如向量、矩阵、张量及其运算，理解它们在神经网络中的表示。 深入解析微积分在反向传播中的作用，包括导数、偏导数、链式法则的应用。 介绍概率论与统计学的基本概念，如概率分布、期望、方差、最大似然估计等，理解它们在模型构建和评估中的重要性。 解释优化理论中的凸优化、非凸优化等概念，以及它们与深度学习模型训练的关系。 第二部分：核心模型与技术精粹 本部分将聚焦于深度学习领域的核心模型和关键技术，为读者构建更复杂的模型提供工具箱。 第五章：注意力机制与Transformer的崛起 深入理解注意力机制（Attention Mechanism）的设计理念，包括自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）。 详细解析Transformer模型的架构，包括编码器-解码器结构、多头注意力、位置编码、前馈网络等组件。 探讨Transformer在自然语言处理领域的革命性影响，以及其在计算机视觉等其他领域的拓展应用。 第六章：生成式模型：创造的艺术 介绍生成对抗网络（GAN）的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程。 解析GAN的各种变体，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 深入理解变分自编码器（VAE）的概率模型，包括编码器、解码器、重参数化技巧、以及潜在空间（Latent Space）的含义。 探讨VAE在数据生成、异常检测、数据压缩等方面的应用。 第七章：图神经网络（GNN）的结构化数据洞察 介绍图（Graph）的结构化表示，包括节点、边、邻接矩阵等。 解析图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等GNN的核心思想和计算方式。 讨论GNN在社交网络分析、推荐系统、药物发现、交通预测等领域的应用。 第八章：迁移学习与预训练模型 详细阐述迁移学习的核心概念，包括特征提取、模型微调（Fine-tuning）、领域适应（Domain Adaptation）等。 介绍各种预训练模型（如BERT、GPT系列、ResNet的预训练版本等）的优势和使用方法。 指导读者如何选择合适的预训练模型，并根据下游任务进行有效的微调，加速模型开发过程。 第三部分：工程实践与模型优化 本部分将从实际操作层面出发，讲解如何高效地构建、训练和优化深度学习模型。 第九章：深度学习框架与工具链 对比和介绍主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）的设计理念、API风格和生态系统。 讲解数据加载与预处理的技巧，包括数据增强（Data Augmentation）、批量处理（Batching）等。 介绍模型调试与可视化的常用工具，如TensorBoard, Weights & Biases等。 探讨版本控制、实验管理等工程实践的重要性。 第十章：模型训练与超参数调优 深入讲解学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）、早停（Early Stopping）等训练技巧。 系统性地介绍超参数搜索方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及更高级的贝叶斯优化。 讨论批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）等正则化技术的作用。 分析梯度裁剪（Gradient Clipping）等防止训练不稳定的方法。 第十一章：模型部署与推理优化 介绍模型部署的常见场景，包括云端部署、边缘设备部署、移动端部署等。 讲解模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、模型编译（Model Compilation）等技术，以减小模型体积、提高推理速度。 探讨ONNX、TensorRT等推理引擎的应用。 讨论模型在生产环境中的监控与维护。 第十二章：可解释性与公平性 介绍模型可解释性的重要性，以及LIME、SHAP等局部解释性方法。 探讨全局解释性技术，如特征重要性分析。 讨论深度学习模型中的公平性问题，包括偏见来源、评估指标和缓解策略。 强调构建负责任的AI系统。 第四部分：前沿探索与未来展望 本部分将带领读者了解深度学习领域的最新进展和未来发展方向。 第十三章：多模态深度学习 介绍如何融合不同模态的数据（如文本、图像、音频）进行联合建模。 探讨多模态Transformer、跨模态检索等技术。 讨论多模态学习在人机交互、内容理解等领域的应用。 第十四章：强化学习与深度强化学习 回顾强化学习的基本概念，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）。 介绍深度Q学习（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）等核心算法。 探讨AlphaGo等里程碑式的深度强化学习应用。 讨论强化学习在机器人控制、游戏AI、资源调度等领域的潜力。 第十五章：联邦学习与隐私保护 介绍联邦学习（Federated Learning）的基本框架，及其在保护数据隐私方面的优势。 讨论联邦平均（Federated Averaging, FedAvg）算法。 探讨差分隐私（Differential Privacy）等其他隐私保护技术在深度学习中的应用。 第十六章：深度学习的未来图景 展望元学习（Meta-Learning）、神经架构搜索（NAS）、自监督学习（Self-Supervised Learning）等前沿领域。 讨论小样本学习（Few-Shot Learning）、零样本学习（Zero-Shot Learning）的挑战与机遇。 探讨深度学习在科学发现、生物医学、环境保护等领域的颠覆性潜力。 反思深度学习的伦理与社会影响，以及如何构建更加普惠和可持续的智能未来。 本书通过清晰的逻辑结构、严谨的数学推导、丰富的案例分析以及对前沿技术的深入剖析，力求为读者构建一个既有深度又不失广度的深度学习知识体系。无论您是深度学习领域的初学者，还是希望深入研究的专业人士，都能从中获得有价值的启发和实用的指导。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《PaddlePaddle深度学习实战》，还没来得及细看，但翻了翻目录和前言，就被它扎实的理论基础和丰富的实战案例深深吸引了。我本身在机器学习领域摸爬滚打了一段时间，深知理论与实践结合的重要性，很多时候遇到瓶颈，往往是因为对底层原理理解不够透彻，或者缺乏实际操作的经验。这本书的结构设计，从基础概念的铺陈，到模型构建的细节，再到应用场景的拓展，都显得非常有条理。特别是它提到的“智能系统与技术丛书”这个定位，预示着这本书不仅仅是教你如何使用PaddlePaddle框架，更会带你理解深度学习在构建智能系统中的核心作用。我非常期待书中关于模型优化、部署策略等方面的深入讲解，这些往往是项目落地过程中最能体现技术功力的部分。这本书的出版，无疑为我们这些想要深入理解深度学习并将其应用于实际工作中的读者提供了一本非常宝贵的参考书。它提供的不仅是代码，更是思维方式和解决问题的思路，这才是最难能可贵的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名AI领域的初学者，我经常被各种技术名词和复杂的算法搞得晕头转向。我希望找到一本能够系统性地介绍深度学习核心概念，并且能够循序渐进地引导我进行实践的书籍。偶然间看到了《PaddlePaddle深度学习实战》这本书，感觉它的定位非常符合我的需求。从书名就能看出，它专注于PaddlePaddle这个强大的深度学习框架，并且强调“实战”二字，这对我来说是至关重要的。我非常看重实践出真知，理论知识再好，如果不能落地，那也只是空中楼阁。这本书如果能提供清晰的代码示例，并且逐步解释每一个步骤的原理，那么对我这样的新手来说，绝对是福音。我特别希望书中能够涵盖一些基础的图像识别、文本分类等经典任务的实现，并且能够讲解如何使用PaddlePaddle进行数据预处理、模型训练、评估和调优。这样的内容，能够帮助我快速建立起对深度学习的整体认知，并为我后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量都属上乘，纸张的触感也很好，读起来很舒服。我之前接触过一些深度学习的书籍，有的内容很干涩，有的则过于浅显，很难找到一本既能深入浅出又能贴近实战的书。这本书在这一点上做得非常出色，通过大量的图示和代码示例，将抽象的深度学习概念具象化，降低了学习门槛。尤其吸引我的是书中提到的一些前沿技术方向，例如如何利用PaddlePaddle构建复杂的图神经网络，以及在计算机视觉和自然语言处理等领域的最新应用。我一直对这些领域很感兴趣，但苦于没有系统性的学习资料。这本书的出现，正好解决了我的燃眉之急。它就像一位经验丰富的老师，手把手地教你如何一步步攻克技术难关，并让你在实践中不断成长。我预感，这本书将会成为我近期学习计划中最重要的支撑，我迫不及待地想通过它来提升自己的技术水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有一定深度学习基础的开发者，目前正在尝试将PaddlePaddle框架引入到我的项目中。我之前主要使用其他框架，但对PaddlePaddle开源社区的活跃度和在工业界的应用潜力非常看好。因此，我非常期待能有一本能够系统介绍PaddlePaddle核心组件、API设计以及常用模型实现的书籍。这本书如果能深入讲解PaddlePaddle的并行计算能力、动态图与静态图的优势，以及其在分布式训练方面的配置和优化方法，那将对我非常有价值。我尤其关注书中是否有关于如何利用PaddlePaddle进行模型部署的详细介绍，例如如何将训练好的模型转换为ONNX格式，或者在边缘设备上进行推理优化等。这些是项目从开发走向生产的关键环节，也是我目前比较欠缺的知识领域。我希望这本书能够提供实用的解决方案和最佳实践，帮助我更快地掌握PaddlePaddle，并顺利完成项目的技术选型和落地。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有科技感，给人一种严谨、专业的印象。“智能系统与技术丛书”的标签，也暗示了其内容的深度和前沿性。作为一名长期关注人工智能发展动向的研究人员，我一直在寻找能够全面解析深度学习最新进展，并结合实际应用案例的书籍。我希望这本书能够不仅仅停留在基础概念的讲解，而是能深入探讨当前深度学习领域的热点问题，例如Transformer模型的演进、生成对抗网络（GANs）的应用、以及自监督学习的最新突破等。如果书中能够提供使用PaddlePaddle实现这些前沿模型的代码示例，并且详细分析模型的结构、训练过程中的关键参数，以及如何进行性能评估和调优，那将极大地帮助我将理论研究成果转化为实际的应用。我特别期待书中能够包含一些关于如何利用PaddlePaddle进行大规模数据处理、模型调优以及性能优化的高级技巧，这些往往是决定项目成败的关键因素。