PaddlePaddle深度學習實戰+PaddlePaddle與深度學習應用實戰 2本 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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程天恒 著

圖書標籤:

• 深度學習
• PaddlePaddle
• 實戰
• 機器學習
• 人工智能
• Python
• 神經網絡
• 圖像識彆
• 自然語言處理
• 模型訓練

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111600466

商品編碼：29224619003

包裝：平塑

開本：16

齣版時間：2018-05-01

9787111600466 9787121342479  SL585

PaddlePaddle深度學習實戰

書   名:	paddlepaddle深度學習實戰
圖書定價:	69元
作 者:	劉祥龍;楊晴虹;譚中意;蔣曉琳
齣 版 社:	機械工業齣版社
齣版日期:	2018-06-01
ISBN 號:	9787111600466
開   本:	16開
頁   數:	0
版   次:	1-1

 

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

... ...

PaddlePaddle與深度學習應用實戰

深度學習是目前人工智能研究中前沿、有效的一項技術，主要通過構建深度神經網絡解決視覺、自然語言處理、語音識彆等諸多領域的問題。百度在2016年發布瞭國內**開源深度學習框架PaddlePaddle，簡化瞭深度學習算法的實現步驟，提供瞭靈活、易用的接口，同時支持分布式訓練。 本書由簡單的例子引入深度學習和PaddlePaddle框架，介紹瞭PaddlePaddle的安裝、測試與基本使用，並結閤PaddlePaddle接口介紹深度學習的基礎知識，包括常用的神經網絡和算法。後，通過一係列深度學習項目實例介紹PaddlePaddle在各種場景和問題中的應用，讓讀者由淺至深地理解並運用深度學習解決實際問題。 


1 章 深度學習簡介 .............................................................................................................. 1
1.1 初見 ....................................................................................................................................... 1
1.2 機器學習 ............................................................................................................................... 1
1.3 神經網絡 ............................................................................................................................... 3
1.4 深度學習介紹 ....................................................................................................................... 7
1.5 深度學習應用 ....................................................................................................................... 8
1.6 深度學習框架 ..................................................................................................................... 12
1.7 深度學習的未來 ................................................................................................................. 15

第2 章 PaddlePaddle 簡介 ................................................................................................... 16
2.1 安裝PaddlePaddle ............................................................................................................... 16
2.2 測試PaddlePaddle ............................................................................................................... 29

第3 章 初探手寫數字識彆 .................................................................................................... 31

第4 章 PaddlePaddle 基本用法 ........................................................................................... 44
4.1 數據準備 ............................................................................................................................. 44
4.2 原始數據讀取及預處理 ..................................................................................................... 44
4.3 PaddlePaddle 訓練數據 ....................................................................................................... 46
4.4 模型配置 ............................................................................................................................. 52
4.5 激活函數 ............................................................................................................................. 58
4.6 優化方法 ............................................................................................................................. 64
4.7 損失函數 ............................................................................................................................. 72
4.8 均方損失函數 ..................................................................................................................... 73
4.9 交叉熵損失函數 ................................................................................................................. 73
4.10 Huber 損失函數 ................................................................................................................ 74
4.11 CRF 損失函數 ................................................................................................................... 74
4.12 CTC 損失函數 ................................................................................................................... 75
4.13 反嚮傳播算法 ................................................................................................................... 75

第5 章 捲積神經網絡 ............................................................................................................ 78
5.1 捲積神經網絡 ..................................................................................................................... 78
5.2 實例學習 ............................................................................................................................. 87
5.3 拓展 ................................................................................................................................... 112

第6 章 循環神經網絡 .......................................................................................................... 118
6.1 RNN 簡介 .......................................................................................................................... 118
6.2 雙嚮循環神經網絡 ........................................................................................................... 121
6.3 循環神經網絡使用場景 ................................................................................................... 127
6.4 預測sin 函數序列 ............................................................................................................. 129
6.5 拓展 ................................................................................................................................... 134

第7 章 PaddlePaddle 實戰 ................................................................................................. 136
7.1 自編碼器 ........................................................................................................................... 136
7.2 PaddlePaddle 實現自編碼器 ............................................................................................. 137
7.3 實戰OCR 識彆（一） ..................................................................................................... 140
7.4 實戰OCR 識彆（二） ..................................................................................................... 150
7.5 情感分析 ........................................................................................................................... 164
7.6 Seq2Seq 及其應用 ............................................................................................................ 172
7.7 實現 ................................................................................................................................... 178
7.8 Image Caption .................................................................................................................... 194

第8 章 深度學習新星：生成對抗網絡GAN ....................................................................... 208
8.1 生成對抗網絡（GAN） ................................................................................................... 208
8.2 GAN 的其他應用 .............................................................................................................. 213
第9 章 強化學習與AlphaGo .............................................................................................. 216

深度學習探索之旅：算法、框架與前沿應用 深度學習，作為人工智能領域最耀眼的明星，正以前所未有的速度改變著我們的世界。從圖像識彆到自然語言處理，從自動駕駛到醫療診斷，深度學習的應用場景日益廣泛，其強大的能力令人驚嘆。如果你渴望深入理解這項顛覆性技術，並希望掌握將其應用於實際問題的能力，那麼，本書將是你的理想起點。 本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且深入的深度學習知識體係。我們不局限於某一特定框架或工具，而是力求從最核心的理論基礎齣發，逐步引導讀者走進深度學習的殿堂。本書內容涵蓋瞭深度學習的關鍵算法、核心模型，以及在各個領域的實際應用案例，旨在幫助讀者構建紮實的理論功底，並具備解決復雜問題的實戰能力。 第一部分：深度學習的基石——理論與算法 深度學習的強大源於其能夠從海量數據中自動學習復雜的特徵錶示。在本部分，我們將從最基礎的數學原理齣發，建立起對深度學習的直觀認識。 綫性代數與微積分的必要迴顧：雖然本書不會深陷於枯燥的數學推導，但理解深度學習，離不開對綫性代數和微積分基本概念的掌握。我們將簡要迴顧矩陣運算、嚮量空間、導數、梯度等關鍵概念，並闡釋它們在深度學習模型中的作用。例如，矩陣乘法是神經網絡中權重計算的核心，而梯度下降則是模型優化的基石。 機器學習基礎迴顧：深度學習是機器學習的一個分支。我們會簡要迴顧監督學習、無監督學習、強化學習的基本概念，以及過擬閤、欠擬閤、偏差-方差權衡等經典機器學習問題，為理解深度學習的獨特之處打下基礎。 神經網絡的奧秘：神經網絡是深度學習的核心。我們將從最簡單的感知機開始，逐步構建多層感知機（MLP）。我們會深入剖析激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用，它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習更復雜的模式。 反嚮傳播算法詳解：反嚮傳播是訓練神經網絡的關鍵算法。我們將詳細解析其工作原理，包括鏈式法則的應用，以及如何計算損失函數對權重的梯度，從而實現模型的參數更新。我們會通過圖解和示例，讓讀者清晰理解梯度的傳播過程。 優化算法的演進：梯度下降是最基本的優化算法，但其存在收斂慢、容易陷入局部最優等問題。我們將介紹一係列更先進的優化算法，如動量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等，並分析它們在加速收斂和提高模型泛化能力方麵的優勢。 正則化技術：過擬閤是深度學習模型麵臨的普遍挑戰。我們將詳細介紹各種正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）等，並解釋它們如何防止模型過度擬閤訓練數據，提高在未知數據上的錶現。 損失函數的設計：損失函數是衡量模型預測誤差的標準。我們將介紹不同任務場景下的常用損失函數，如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，並探討如何根據具體問題選擇閤適的損失函數。 第二部分：深度學習的核心模型 在掌握瞭基礎理論後，我們將深入探討幾種在現代深度學習中占據核心地位的模型，瞭解它們的結構、原理以及適用場景。 捲積神經網絡（CNN）：CNN是處理圖像和視頻數據的強大工具。我們將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等關鍵組成部分，以及感受野、權值共享等概念。通過豐富的示例，讀者將理解CNN如何有效地提取圖像的空間特徵。我們將探討經典CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet，並分析它們的設計思想和性能提升。 循環神經網絡（RNN）：RNN是處理序列數據的理想選擇，尤其在自然語言處理領域。我們將介紹RNN的基本結構，以及其在處理時序信息上的獨特優勢。然而，傳統的RNN存在長期依賴問題。因此，我們將重點講解改進型的RNN模型，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），分析它們如何通過門控機製解決梯度消失/爆炸問題，從而捕捉更長序列中的依賴關係。 Transformer模型：Transformer模型在近年來取得瞭巨大成功，尤其在自然語言處理領域。它摒棄瞭RNN的循環結構，引入瞭自注意力機製（Self-Attention）。我們將深入剖析自注意力機製的原理，理解它如何並行地計算序列中任意兩個位置之間的關聯度，從而有效地捕捉長距離依賴。我們將介紹Transformer的Encoder-Decoder架構，以及其在機器翻譯、文本生成等任務上的驚人錶現。 生成對抗網絡（GAN）：GAN是一種強大的生成模型，能夠學習數據的分布並生成逼真的新樣本。我們將詳細解釋GAN的生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的工作機製，以及它們之間的對抗訓練過程。我們將介紹不同類型的GAN，如DCGAN、StyleGAN等，並展示其在圖像生成、風格遷移等領域的應用。 圖神經網絡（GNN）：隨著圖結構數據（如社交網絡、分子結構）的普及，GNN作為處理這類數據的有效模型應運而生。我們將介紹圖的錶示方法，以及GNN如何通過聚閤鄰居節點信息來學習節點的錶示。我們將探討不同類型的GNN，如圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等。 第三部分：深度學習的前沿應用與實踐 理論學習的最終目的是將其應用於解決實際問題。在本部分，我們將帶領讀者走進深度學習的實際應用領域，並探討一些前沿的研究方嚮。 計算機視覺：我們將深入探討深度學習在計算機視覺領域的應用，包括： 圖像分類：使用CNN對圖像進行分類，識彆圖像中的物體。 目標檢測：定位並識彆圖像中的多個物體，如YOLO、Faster R-CNN等模型。 圖像分割：將圖像劃分為不同的區域，如U-Net、Mask R-CNN等模型。 人臉識彆：基於深度學習的人臉識彆技術。 圖像生成與風格遷移：利用GAN等模型生成逼真圖像或遷移圖像風格。 自然語言處理（NLP）：我們將探索深度學習在NLP領域的強大能力，包括： 文本分類：對文本進行情感分析、主題分類等。 機器翻譯：使用RNN或Transformer進行語言之間的翻譯。 文本生成：利用模型生成連貫、有意義的文本，如新聞報道、故事等。 問答係統：構建能夠理解問題並提供答案的係統。 命名實體識彆（NER）：識彆文本中的人名、地名、組織名等。 語音識彆與閤成：我們將瞭解深度學習如何實現從語音到文本的轉換（ASR）以及從文本到語音的閤成（TTS）。 推薦係統：深度學習如何用於構建更智能、更個性化的推薦係統，如協同過濾、內容推薦等。 強化學習的應用：我們將簡要介紹強化學習的基本原理，以及深度學習如何與其結閤，在遊戲AI（如AlphaGo）、機器人控製等領域取得突破。 深度學習模型的部署與優化：掌握模型的訓練固然重要，但如何將模型高效地部署到實際應用中同樣關鍵。我們將探討模型壓縮、量化、推理優化等技術，以及在邊緣設備上的部署挑戰。 深度學習的倫理與未來：最後，我們將反思深度學習帶來的倫理問題，如數據隱私、算法偏見、就業影響等，並展望深度學習未來的發展趨勢，如可解釋AI、小樣本學習、多模態學習等。 本書特色 理論與實踐相結閤：本書在講解核心理論的同時，輔以大量易於理解的圖示和概念性示例，幫助讀者建立直觀的認識。 循序漸進的教學方法：從基礎概念到高級模型，本書內容組織邏輯清晰，層層遞進，確保讀者能夠逐步掌握深度學習知識。 廣泛的應用場景覆蓋：本書不僅講解模型本身，更注重展示深度學習在各個實際領域的應用，幫助讀者理解技術背後的價值。 前沿技術的介紹：本書緊跟深度學習發展的最新動態，介紹Transformer、GAN、GNN等前沿模型，讓讀者站在技術的最前沿。 激發學習興趣：本書力求以生動有趣的方式呈現深度學習的魅力，激發讀者的學習熱情，並鼓勵他們進行更深入的探索。 無論你是想入門深度學習的初學者，還是希望係統梳理知識體係的在校學生，亦或是尋求技術提升的從業者，本書都將是你寶貴的參考資料。讓我們一起踏上這段激動人心的深度學習探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

如果要給一個正在猶豫要不要深入研究深度學習的人推薦入門材料，我可能不會直接推薦這套書，因為它涉及的知識麵太廣，內容密度極大，更適閤那些已經有一定編程基礎，並且明確知道自己想通過實踐來鞏固理論的進階學習者。但如果你已經學過一些基礎的Python和機器學習概念，想真正進入到“實戰”階段，那麼這套書的價值就會立刻顯現齣來。它像一個經驗豐富的項目經理，把你手把手帶入一個完整的項目生命周期。從數據預處理的細節到模型訓練的超參數調優，再到最後的結果可視化和模型部署的思路，都有提及。我個人尤其欣賞它對“優化”環節的講解，很多書籍隻關注如何讓模型跑起來，但如何讓它跑得更快、更穩健，這套書裏給瞭很多實用的技巧和思路，真正體現瞭“實戰”的精髓所在，而非僅僅停留在“能跑通”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我一開始是對“PaddlePaddle”這個名字抱有一點點先入為主的偏見的，總覺得國內框架可能在生態和前沿性上不如某些國際巨頭。但讀完這套書後，我對國産深度學習框架的印象徹底被刷新瞭。它不僅涵蓋瞭深度學習領域的核心技術，比如CNN、RNN到Transformer的演進，還非常係統地展示瞭如何利用PaddlePaddle的優勢去解決實際行業問題，比如工業缺陷檢測、自然語言理解等具體場景。書中給齣的案例不是那種為瞭演示技術而生的玩具代碼，而是經過精心設計的、貼近真實業務流程的範例。代碼組織結構清晰，注釋詳盡到連變量名的含義都解釋得一清二楚。這種對工程實踐的尊重，讓這本書的價值遠超一般的教程手冊，更像是一本高質量的“工程手冊”兼“學習指南”，讓人看到將AI落地並非遙不可及的空中樓閣。

評分☆☆☆☆☆

這套書給人的第一感覺就是厚重，拿在手裏沉甸甸的，完全對得起“實戰”二字。我之前自學深度學習，總覺得那些理論書讀起來像在啃石頭，各種公式推導看得我頭暈腦脹，真正想動手跑個模型時，代碼總是這裏報錯那裏齣問題。接觸這套書後，情況有瞭顯著的改觀。它不像很多教材那樣隻停留在概念層麵，而是非常接地氣地將理論與實際操作緊密結閤。特彆是它對PaddlePaddle框架的介紹，深入淺齣，即便你對某個具體模塊不太熟悉，也能通過書中的例子快速摸清門道。我記得自己第一次跟著書上的步驟成功跑通一個圖像分類的小項目時，那種成就感是看再多論文也比不上的。作者似乎非常清楚初學者的痛點，很多地方都做瞭詳盡的批注和注意事項的提醒，避免瞭我們在踩坑的路上浪費太多時間，可以說是把“保姆級”的教學體驗做到瞭極緻。對於想快速將深度學習知識轉化為生産力的人來說，這套書的實操價值是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

對於那些習慣瞭碎片化學習的讀者來說，這套書的體量可能會讓人望而卻步，但請相信，為它投入的時間絕對是值得的。它提供的不僅僅是知識點，更是一種係統的工程思維。我注意到，書中在講解特定算法（例如注意力機製或特定類型的網絡結構）時，不僅解釋瞭其工作原理，還深入探討瞭在PaddlePaddle中如何用最簡潔的API實現它，甚至是對比瞭不同實現方式的效率差異。這種層層遞進的深度，讓一個有經驗的開發者也能從中受益匪淺。與其說這是一套書，不如說它是一份經過多年項目打磨的“最佳實踐集錦”，它用PaddlePaddle這個工具箱，嚮我們展示瞭如何高效、專業地解決現實世界中的復雜問題，對於希望從“會用”到“精通”的人來說，是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

每次翻開這本書，我總能發現一些自己之前遺漏的小技巧。它的編排邏輯非常巧妙，不是簡單地堆砌算法，而是圍繞著“應用”來組織章節內容的。比如，當你學習完一個基礎模型後，緊接著就會有一個對應的應用案例來鞏固這個知識點，這種“講授-實踐-鞏固”的循環結構，極大地提高瞭知識的留存率。特彆是關於模型部署的部分，在如今AI應用越來越重視效率的當下，這部分的講解顯得尤為寶貴。書中並未迴避部署過程中的常見難題，比如模型轉換、推理加速等，並且給齣瞭PaddlePaddle生態內相應的解決方案。這使得整套書的內容鏈條非常完整，形成瞭一個從理論輸入到工程輸齣的閉環，讓讀者清晰地看到整個深度學習項目的脈絡，而不是學完一個模塊就陷入知識斷層。