PaddlePaddle深度學習實戰 智能係統與技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉祥龍 楊晴虹 譚中意 蔣曉琳 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PaddlePaddle
• 人工智能
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 智能係統
• 技術
• 實戰
• 框架

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111600466

商品編碼：29202609081

序 

前言 
緻謝
1章 數學基礎與Python庫 1
1.1 Python是進行人工智能編程的
主要語言 1
1.2 數學基礎 4
1.2.1 綫性代數基礎 4
1.2.2 微積分基礎 8
1.3 Python庫的操作 17
1.3.1 numpy操作 17
1.3.2 matplotlib操作 23
本章小結 27
2章 深度學習概論與PaddlePaddle入門 28
2.1 人工智能、機器學習與深度學習 29
2.1.1 人工智能 30
2.1.2 機器學習 30
2.1.3 深度學習 31
2.2 深度學習的發展曆程 32
2.2.1 神經網絡的*一次高潮 32
2.2.2 神經網絡的*一次寒鼕 33
2.2.3 神經網絡的*二次高潮 34
2.2.4 神經網絡的*二次寒鼕 35
2.2.5 深度學習的來臨 35
2.2.6 深度學習崛起的時代背景 36
2.3 深度學習的應用場景 36
2.3.1 圖像與視覺 37
2.3.2 語音識彆 37
2.3.3 自然語言處理 38
2.3.4 個性化推薦 38
2.4 常見的深度學習網絡結構 39
2.4.1 全連接網絡結構 39
2.4.2 捲積神經網絡 40
2.4.3 循環神經網絡 41
2.5 機器學習迴顧 41
2.5.1 綫性迴歸的基本概念 42
2.5.2 數據處理 44
2.5.3 模型概覽 45
2.5.4 效果展示 46
2.6 深度學習框架簡介 47
2.6.1 深度學習框架的作用 47
2.6.2 常見的深度學習框架 48
2.6.3 PaddlePaddle簡介 49
2.6.4 PaddlePaddle使用 49
2.7 PaddlePaddle實現 51
本章小結 60
3章 深度學習的單層網絡 61
3.1 Logistic迴歸模型 62
3.1.1 Logistic迴歸概述 62
3.1.2 損失函數 64
3.1.3 Logistic迴歸的梯度下降 66
3.2 實現Logistic迴歸模型 71
3.2.1 Python版本 72
3.2.2 PaddlePaddle版本 81
本章小結 90
4章 淺層神經網絡 92
4.1 神經網絡 92
4.1.1 神經網絡的定義及其結構 92
4.1.2 神經網絡的計算 94
4.2 BP算法 100
4.2.1 邏輯迴歸與BP算法 101
4.2.2 單樣本雙層神經網絡的BP算法 101
4.2.3 多個樣本神經網絡BP算法 105
4.3 BP算法實踐 108
4.3.1 Python版本 109
4.3.2 PaddlePaddle版本 116
本章小結 122
5章 深層神經網絡 123
5.1 深層網絡介紹 123
5.1.1 深度影響算法能力 124
5.1.2 網絡演化過程與常用符號 125
5.2 傳播過程 127
5.2.1 神經網絡算法核心思想 127
5.2.2 深層網絡前嚮傳播過程 128
5.2.3 深層網絡後嚮傳播過程 129
5.2.4 傳播過程總結 130
5.3 網絡的參數 132
5.4 代碼實現 133
5.4.1 Python版本 133
5.4.2 PaddlePaddle版本 136
本章小結 140
6章 捲積神經網絡 141
6.1 圖像分類問題描述 141
6.2 捲積神經網絡介紹 142
6.2.1 捲積層 142
6.2.2 ReLU激活函數 147
6.2.3 池化層 148
6.2.4 Softmax分類層 149
6.2.5 主要特點 151
6.2.6 經典神經網絡架構 152
6.3 PaddlePaddle實現 159
6.3.1 數據介紹 159
6.3.2 模型概覽 160
6.3.3 配置說明 160
6.3.4 應用模型 168
本章小結 169
7章 個性化推薦 170
7.1 問題描述 170
7.2 傳統推薦方法 171
7.2.1 基於內容的推薦 172
7.2.2 協同過濾推薦 173
7.2.3 混閤推薦 175
7.3 深度學習推薦方法 176
7.3.1 YouTube的深度神經網絡推薦係統 176
7.3.2 融閤推薦係統 178
7.4 個性化推薦係統在PaddlePaddle上的實現 180
7.4.1 數據準備 180
7.4.2 模型配置 182
7.4.3 模型訓練 184
7.4.4 模型測試 188
本章小結 188
8章 個性化推薦的分布式實現 190
8.1 PaddlePaddle Cloud介紹 190
8.2 PaddlePaddle Cloud使用 192
8.2.1 創建集群 192
8.2.2 配置集群 192
8.2.3 配置客戶端 193
8.3 個性化推薦在PaddlePaddle Cloud上的實現 194
8.3.1 提交單節點任務 194
8.3.2 個性化推薦在PaddlePaddle Cloud上的實現 196
本章小結 199
9章 廣告CTR預估 200
9.1 CTR預估簡介 200
9.1.1 CTR定義 201
9.1.2 CTR與推薦算法的異同 202
9.1.3 CTR預估的評價指標 202
9.2 CTR預估的基本過程 205
9.2.1 CTR預估的三個階段 206
9.2.2 CTR預估中的特徵預處理 206
9.3 CTR預估的常見模型 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預估在工業上的實現 217
9.5 CTR預估在PaddlePaddle上的實現 218
9.5.1 數據集 218
9.5.2 預測模型選擇和構建 219
9.5.3 PaddlePaddle完整實現 222
本章小結 226
10章 算法優化 227
10.1 基礎知識 227
10.1.1 訓練、驗證和測試集 227
10.1.2 偏差和方差 228
10.2 評估 229
10.2.1 選定評估目標 229
10.2.2 迭代過程 230
10.2.3 欠擬閤和過擬閤 230
10.3 調優策略 231
10.3.1 降低偏差 231
10.3.2 降低方差 236
10.4 超參數調優 242
10.4.1 隨機搜索和網格搜索 242
10.4.2 超參數範圍 243
10.4.3 分階段搜索 243
10.4.4 例子：對學習率的調整 244
本章小結 245

《深度學習與智慧應用：理論、實踐與前沿探索》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的深度學習知識體係，覆蓋從基礎理論到前沿應用的全過程。我們不局限於單一的技術棧或框架，而是緻力於揭示深度學習背後的核心原理，並引導讀者理解如何靈活運用各種工具和技術解決實際問題。全書共分為四個主要部分：理論基礎、核心模型與技術、工程實踐與優化、以及前沿探索與應用。 第一部分：深度學習的理論基石 本部分將帶領讀者從最根本的概念齣發，構建紮實的深度學習理論基礎。 第一章：神經網絡的演進之路 從感知機齣發，追溯人工神經網絡的起源與發展曆程。 詳細闡述多層感知機（MLP）的結構、激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變種）的數學原理與作用，以及前嚮傳播與反嚮傳播算法的數學推導，理解梯度下降及其變種（SGD, Momentum, Adam等）的優化原理。 深入探討損失函數（MSE, Cross-Entropy等）的選擇與設計，以及它們在不同任務中的作用。 介紹過擬閤與欠擬閤的概念，以及它們産生的原因。 第二章：捲積神經網絡（CNN）的視覺魔力 詳細解析捲積操作的核心思想，包括感受野、步長、填充等參數的含義與影響。 深入理解捲積層、池化層（Max Pooling, Average Pooling）、全連接層等CNN基本組成單元的工作機製。 介紹經典的CNN架構，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet等，分析其創新點和設計哲學，理解殘差連接、Inception模塊等如何解決深層網絡訓練難題。 討論CNN在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等任務中的應用原理。 第三章：循環神經網絡（RNN）的序列之舞 闡述RNN處理序列數據的核心思想，以及其在時序依賴建模中的優勢。 深入講解標準RNN的結構、梯度消失與爆炸問題，並提齣解決方案。 詳盡解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製，理解它們如何有效捕獲長距離依賴。 討論RNN在自然語言處理（文本生成、機器翻譯、情感分析）、語音識彆等領域的應用。 第四章：深度學習的數學語言 迴顧和強化綫性代數中的關鍵概念，如嚮量、矩陣、張量及其運算，理解它們在神經網絡中的錶示。 深入解析微積分在反嚮傳播中的作用，包括導數、偏導數、鏈式法則的應用。 介紹概率論與統計學的基本概念，如概率分布、期望、方差、最大似然估計等，理解它們在模型構建和評估中的重要性。 解釋優化理論中的凸優化、非凸優化等概念，以及它們與深度學習模型訓練的關係。 第二部分：核心模型與技術精粹 本部分將聚焦於深度學習領域的核心模型和關鍵技術，為讀者構建更復雜的模型提供工具箱。 第五章：注意力機製與Transformer的崛起 深入理解注意力機製（Attention Mechanism）的設計理念，包括自注意力（Self-Attention）和交叉注意力（Cross-Attention）。 詳細解析Transformer模型的架構，包括編碼器-解碼器結構、多頭注意力、位置編碼、前饋網絡等組件。 探討Transformer在自然語言處理領域的革命性影響，以及其在計算機視覺等其他領域的拓展應用。 第六章：生成式模型：創造的藝術 介紹生成對抗網絡（GAN）的基本原理，包括生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的博弈過程。 解析GAN的各種變體，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 深入理解變分自編碼器（VAE）的概率模型，包括編碼器、解碼器、重參數化技巧、以及潛在空間（Latent Space）的含義。 探討VAE在數據生成、異常檢測、數據壓縮等方麵的應用。 第七章：圖神經網絡（GNN）的結構化數據洞察 介紹圖（Graph）的結構化錶示，包括節點、邊、鄰接矩陣等。 解析圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等GNN的核心思想和計算方式。 討論GNN在社交網絡分析、推薦係統、藥物發現、交通預測等領域的應用。 第八章：遷移學習與預訓練模型 詳細闡述遷移學習的核心概念，包括特徵提取、模型微調（Fine-tuning）、領域適應（Domain Adaptation）等。 介紹各種預訓練模型（如BERT、GPT係列、ResNet的預訓練版本等）的優勢和使用方法。 指導讀者如何選擇閤適的預訓練模型，並根據下遊任務進行有效的微調，加速模型開發過程。 第三部分：工程實踐與模型優化 本部分將從實際操作層麵齣發，講解如何高效地構建、訓練和優化深度學習模型。 第九章：深度學習框架與工具鏈 對比和介紹主流深度學習框架（如PyTorch, TensorFlow）的設計理念、API風格和生態係統。 講解數據加載與預處理的技巧，包括數據增強（Data Augmentation）、批量處理（Batching）等。 介紹模型調試與可視化的常用工具，如TensorBoard, Weights & Biases等。 探討版本控製、實驗管理等工程實踐的重要性。 第十章：模型訓練與超參數調優 深入講解學習率調度策略（Learning Rate Scheduling）、早停（Early Stopping）等訓練技巧。 係統性地介紹超參數搜索方法，包括網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高級的貝葉斯優化。 討論批歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）等正則化技術的作用。 分析梯度裁剪（Gradient Clipping）等防止訓練不穩定的方法。 第十一章：模型部署與推理優化 介紹模型部署的常見場景，包括雲端部署、邊緣設備部署、移動端部署等。 講解模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、模型編譯（Model Compilation）等技術，以減小模型體積、提高推理速度。 探討ONNX、TensorRT等推理引擎的應用。 討論模型在生産環境中的監控與維護。 第十二章：可解釋性與公平性 介紹模型可解釋性的重要性，以及LIME、SHAP等局部解釋性方法。 探討全局解釋性技術，如特徵重要性分析。 討論深度學習模型中的公平性問題，包括偏見來源、評估指標和緩解策略。 強調構建負責任的AI係統。 第四部分：前沿探索與未來展望 本部分將帶領讀者瞭解深度學習領域的最新進展和未來發展方嚮。 第十三章：多模態深度學習 介紹如何融閤不同模態的數據（如文本、圖像、音頻）進行聯閤建模。 探討多模態Transformer、跨模態檢索等技術。 討論多模態學習在人機交互、內容理解等領域的應用。 第十四章：強化學習與深度強化學習 迴顧強化學習的基本概念，包括智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward）。 介紹深度Q學習（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）等核心算法。 探討AlphaGo等裏程碑式的深度強化學習應用。 討論強化學習在機器人控製、遊戲AI、資源調度等領域的潛力。 第十五章：聯邦學習與隱私保護 介紹聯邦學習（Federated Learning）的基本框架，及其在保護數據隱私方麵的優勢。 討論聯邦平均（Federated Averaging, FedAvg）算法。 探討差分隱私（Differential Privacy）等其他隱私保護技術在深度學習中的應用。 第十六章：深度學習的未來圖景 展望元學習（Meta-Learning）、神經架構搜索（NAS）、自監督學習（Self-Supervised Learning）等前沿領域。 討論小樣本學習（Few-Shot Learning）、零樣本學習（Zero-Shot Learning）的挑戰與機遇。 探討深度學習在科學發現、生物醫學、環境保護等領域的顛覆性潛力。 反思深度學習的倫理與社會影響，以及如何構建更加普惠和可持續的智能未來。 本書通過清晰的邏輯結構、嚴謹的數學推導、豐富的案例分析以及對前沿技術的深入剖析，力求為讀者構建一個既有深度又不失廣度的深度學習知識體係。無論您是深度學習領域的初學者，還是希望深入研究的專業人士，都能從中獲得有價值的啓發和實用的指導。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定深度學習基礎的開發者，目前正在嘗試將PaddlePaddle框架引入到我的項目中。我之前主要使用其他框架，但對PaddlePaddle開源社區的活躍度和在工業界的應用潛力非常看好。因此，我非常期待能有一本能夠係統介紹PaddlePaddle核心組件、API設計以及常用模型實現的書籍。這本書如果能深入講解PaddlePaddle的並行計算能力、動態圖與靜態圖的優勢，以及其在分布式訓練方麵的配置和優化方法，那將對我非常有價值。我尤其關注書中是否有關於如何利用PaddlePaddle進行模型部署的詳細介紹，例如如何將訓練好的模型轉換為ONNX格式，或者在邊緣設備上進行推理優化等。這些是項目從開發走嚮生産的關鍵環節，也是我目前比較欠缺的知識領域。我希望這本書能夠提供實用的解決方案和最佳實踐，幫助我更快地掌握PaddlePaddle，並順利完成項目的技術選型和落地。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量都屬上乘，紙張的觸感也很好，讀起來很舒服。我之前接觸過一些深度學習的書籍，有的內容很乾澀，有的則過於淺顯，很難找到一本既能深入淺齣又能貼近實戰的書。這本書在這一點上做得非常齣色，通過大量的圖示和代碼示例，將抽象的深度學習概念具象化，降低瞭學習門檻。尤其吸引我的是書中提到的一些前沿技術方嚮，例如如何利用PaddlePaddle構建復雜的圖神經網絡，以及在計算機視覺和自然語言處理等領域的最新應用。我一直對這些領域很感興趣，但苦於沒有係統性的學習資料。這本書的齣現，正好解決瞭我的燃眉之急。它就像一位經驗豐富的老師，手把手地教你如何一步步攻剋技術難關，並讓你在實踐中不斷成長。我預感，這本書將會成為我近期學習計劃中最重要的支撐，我迫不及待地想通過它來提升自己的技術水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有科技感，給人一種嚴謹、專業的印象。“智能係統與技術叢書”的標簽，也暗示瞭其內容的深度和前沿性。作為一名長期關注人工智能發展動嚮的研究人員，我一直在尋找能夠全麵解析深度學習最新進展，並結閤實際應用案例的書籍。我希望這本書能夠不僅僅停留在基礎概念的講解，而是能深入探討當前深度學習領域的熱點問題，例如Transformer模型的演進、生成對抗網絡（GANs）的應用、以及自監督學習的最新突破等。如果書中能夠提供使用PaddlePaddle實現這些前沿模型的代碼示例，並且詳細分析模型的結構、訓練過程中的關鍵參數，以及如何進行性能評估和調優，那將極大地幫助我將理論研究成果轉化為實際的應用。我特彆期待書中能夠包含一些關於如何利用PaddlePaddle進行大規模數據處理、模型調優以及性能優化的高級技巧，這些往往是決定項目成敗的關鍵因素。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《PaddlePaddle深度學習實戰》，還沒來得及細看，但翻瞭翻目錄和前言，就被它紮實的理論基礎和豐富的實戰案例深深吸引瞭。我本身在機器學習領域摸爬滾打瞭一段時間，深知理論與實踐結閤的重要性，很多時候遇到瓶頸，往往是因為對底層原理理解不夠透徹，或者缺乏實際操作的經驗。這本書的結構設計，從基礎概念的鋪陳，到模型構建的細節，再到應用場景的拓展，都顯得非常有條理。特彆是它提到的“智能係統與技術叢書”這個定位，預示著這本書不僅僅是教你如何使用PaddlePaddle框架，更會帶你理解深度學習在構建智能係統中的核心作用。我非常期待書中關於模型優化、部署策略等方麵的深入講解，這些往往是項目落地過程中最能體現技術功力的部分。這本書的齣版，無疑為我們這些想要深入理解深度學習並將其應用於實際工作中的讀者提供瞭一本非常寶貴的參考書。它提供的不僅是代碼，更是思維方式和解決問題的思路，這纔是最難能可貴的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名AI領域的初學者，我經常被各種技術名詞和復雜的算法搞得暈頭轉嚮。我希望找到一本能夠係統性地介紹深度學習核心概念，並且能夠循序漸進地引導我進行實踐的書籍。偶然間看到瞭《PaddlePaddle深度學習實戰》這本書，感覺它的定位非常符閤我的需求。從書名就能看齣，它專注於PaddlePaddle這個強大的深度學習框架，並且強調“實戰”二字，這對我來說是至關重要的。我非常看重實踐齣真知，理論知識再好，如果不能落地，那也隻是空中樓閣。這本書如果能提供清晰的代碼示例，並且逐步解釋每一個步驟的原理，那麼對我這樣的新手來說，絕對是福音。我特彆希望書中能夠涵蓋一些基礎的圖像識彆、文本分類等經典任務的實現，並且能夠講解如何使用PaddlePaddle進行數據預處理、模型訓練、評估和調優。這樣的內容，能夠幫助我快速建立起對深度學習的整體認知，並為我後續更深入的學習打下堅實的基礎。