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趙永科 著

圖書標籤:

• 深度學習
• Caffe
• 機器學習
• 人工智能
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 實戰
• 入門
• 教程
• 編程

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121291159

商品編碼：10443158935

包裝：平裝

齣版時間：2016-07-01

好的，這是一本關於深度學習框架Caffe的實戰入門教程書籍的圖書簡介，內容不包含您的原書名，並力求詳細、自然，避免AI痕跡。 --- 圖書簡介： 《精通Caffe：從零開始的深度學習實戰指南》 在這個數據驅動的時代，深度學習已經成為驅動人工智能飛速發展的核心引擎。從圖像識彆到自然語言處理，從語音閤成到推薦係統，深度學習的身影無處不在，深刻地改變著我們的生活和工作方式。而要駕馭這股技術浪潮，掌握一款強大而高效的深度學習框架至關重要。本書，《精通Caffe：從零開始的深度學習實戰指南》，正是為緻力於深入理解並實踐深度學習的你量身打造的一站式指南。 我們深知，初學者在麵對復雜的深度學習概念和眾多的框架時，常常感到無從下手。理論的晦澀難懂，代碼的繁復冗長，都可能成為阻礙我們前進的絆腳石。因此，本書將以一種循序漸進、由淺入深的方式，帶領您全麵掌握Caffe這一在學術界和工業界都享有盛譽的深度學習框架。我們不隻是講解概念，更側重於實際操作，讓你在動手實踐中真正理解深度學習的精髓。 本書內容概覽： 第一部分：深度學習基礎與Caffe概覽 在進入Caffe的實踐之前，我們將首先為您打下堅實的理論基礎。這一部分將從宏觀層麵，為您清晰地梳理深度學習的核心概念： 什麼是深度學習？ 我們將從神經網絡的起源講起，逐步介紹多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等關鍵模型結構。您將理解感受野、權值共享、池化等CNN的核心思想，以及序列建模中RNN的優勢與局限。 深度學習的訓練過程： 梯度下降、反嚮傳播算法是深度學習模型訓練的基石。我們將用直觀的圖示和簡潔的數學推導，幫助您理解參數更新的原理，以及不同優化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特點與選擇。 Caffe框架的優勢與設計哲學： Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）以其速度、模塊化和對生産環境的支持而聞名。我們將深入剖析Caffe的設計理念，理解其核心組件——層（Layer）、網絡（Net）、模型（Model）、求解器（Solver）——是如何協同工作的。您將瞭解到Caffe為何如此適閤處理計算機視覺任務，以及其在嵌入式設備和大規模部署中的強大能力。 Caffe的安裝與環境配置： 實踐是檢驗真理的唯一標準。本書將提供詳細的Caffe安裝指南，涵蓋Linux、macOS以及Windows（通過WSL等方式）等主流操作係統。我們將指導您完成源碼編譯、依賴庫安裝，確保您擁有一個穩定高效的開發環境。遇到常見的安裝問題時，我們也會提供相應的解決方案。 第二部分：Caffe的核心組件詳解與實踐 掌握瞭基礎理論和框架概覽後，我們將深入Caffe的核心，通過大量的實例代碼，讓您真正“玩轉”Caffe： 數據層（Data Layer）與數據預處理： 深度學習的“燃料”是數據。我們將詳細介紹Caffe中各種數據層的用法，包括LMDB、HDF5、圖片文件夾等數據源的讀取。您將學習如何進行圖像的裁剪、翻轉、均值減除等預處理操作，為模型訓練準備高質量的數據集。 捲積層（Convolution Layer）與池化層（Pooling Layer）： 作為CNN的靈魂，捲積層和池化層的實現至關重要。我們將解析它們的數學原理，並通過Caffe的DSL（Domain Specific Language）定義這些層，理解捲積核的滑動、步長、填充等參數的意義。 激活函數層（Activation Layer）與歸一化層（Normalization Layer）： ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函數如何引入非綫性，Batch Normalization如何加速收斂並提升模型穩定性，這些都將在這一部分得到詳細的講解和實踐。 全連接層（Fully Connected Layer）與Softmax層（Softmax Layer）： 在CNN的後期，全連接層將提取到的特徵進行整閤，而Softmax層則負責輸齣分類概率。您將學習如何構建和配置這些層，理解它們在分類任務中的作用。 損失函數層（Loss Layer）： 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）、均方誤差損失（MSE Loss）等是衡量模型預測與真實值之間差異的關鍵。我們將介紹不同損失函數的適用場景，以及如何在Caffe中定義它們。 Caffe的求解器（Solver）： 求解器是訓練過程的“大腦”。我們將詳盡介紹Caffe提供的各種Solver，如SGD、Adam等，並指導您如何設置學習率、動量、權重衰減等超參數，以及如何進行模型微調（fine-tuning）。 模型定義（Model Definition）： Caffe使用特殊的配置文件（ `.prototxt` 文件）來描述網絡結構和訓練參數。本書將教會您如何閱讀、編寫和調試這些配置文件，從零開始構建自己的CNN模型。 第三部分：實戰項目：從經典模型到應用開發 理論結閤實踐，纔能真正掌握一門技術。在這一部分，我們將帶領您完成一係列富有挑戰性的深度學習實戰項目，讓您從“搬磚者”蛻變為“架構師”： 經典模型復現與訓練： LeNet-5 圖像分類： 從最基礎的LeNet-5開始，我們將一步步復現這個經典的CNN模型，並使用MNIST手寫數字數據集進行訓練。您將親身體驗從數據準備到模型訓練的全過程。 AlexNet / VGGNet 圖像識彆： 隨著模型深度的增加，模型性能也得到顯著提升。我們將介紹AlexNet和VGGNet等知名模型的架構，並指導您使用Caffe在ImageNet等大型數據集上進行訓練或微調，體驗深度捲積神經網絡的強大威力。 遷移學習與模型微調： 在很多實際應用中，我們並不需要從零開始訓練一個模型。本書將詳細講解遷移學習的概念，以及如何在Caffe中利用預訓練模型進行微調，快速適應新的任務，顯著縮短開發周期。 模型部署與推理： 訓練好的模型需要在實際應用中發揮作用。我們將介紹如何將Caffe模型導齣並部署到各種平颱，包括服務器端推理、嵌入式設備（如Raspberry Pi）以及移動端。您將學習使用Caffe的API進行模型加載和推理預測。 計算機視覺常見任務實踐： 物體檢測： 介紹Faster R-CNN、SSD等經典物體檢測算法的基本原理，並嘗試使用Caffe實現或加載預訓練模型進行物體檢測任務。 圖像風格遷移： 探索如何利用深度學習實現藝術創作，將一張照片轉換為另一幅藝術風格的作品。 人臉識彆與關鍵點檢測： 針對人臉識彆這一熱門應用，我們將介紹相關的網絡結構和訓練技巧。 Caffe的Python接口（PyCaffe）： 許多開發者更喜歡使用Python進行深度學習開發。我們將詳細介紹PyCaffe的使用方法，讓您能夠更靈活地在Python環境中調用Caffe的功能，進行模型構建、訓練和推理。 第四部分：進階主題與未來展望 在您掌握瞭Caffe的基本用法和核心實戰後，本書還將為您打開更廣闊的視野： Caffe的性能優化： 如何提升模型的訓練速度和推理效率？我們將探討GPU加速、數據並行、模型並行等優化策略。 Caffe與其他框架的比較： 瞭解TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架的特點，以及Caffe在不同場景下的優勢與劣勢。 Caffe的社區與生態： Caffe擁有活躍的社區和豐富的第三方庫。我們將介紹如何利用這些資源，加速您的開發進程。 深度學習的未來趨勢： 簡要探討當前深度學習領域的前沿研究方嚮，如生成對抗網絡（GANs）、強化學習、圖神經網絡（GNNs）等，激發您的學習興趣。 本書特色： 理論與實踐並重： 告彆枯燥的理論堆砌，每一項概念都輔以清晰的圖解和可執行的代碼示例。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓您在輕鬆愉快的氛圍中掌握深度學習。 豐富的實戰項目： 精選多個經典且實用的項目，讓您在“做中學”，快速提升解決實際問題的能力。 詳盡的配置與調試指南： 解決您在安裝和使用過程中可能遇到的各種難題。 清晰的代碼組織與注釋： 每一段代碼都經過精心設計，並配有詳盡的注釋，便於理解和復用。 無論您是懷揣著探索AI奧秘的學生，尋求提升技術棧的工程師，還是希望將深度學習應用於業務的創業者，《精通Caffe：從零開始的深度學習實戰指南》都將是您不可或缺的得力助手。本書的目標是讓您不僅“學會”Caffe，更能“精通”Caffe，並能夠自信地將其應用於您的創新項目之中。現在，就讓我們一同踏上這段激動人心的深度學習探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習任何一門技術，尤其是像深度學習這樣更新迭代很快的領域，光是學習框架本身是不夠的，更重要的是要理解它背後的原理，以及如何靈活運用。這本書在這方麵做得就非常紮實。它不僅僅是教你怎麼調用Caffe的API，更重要的是解釋瞭Caffe的設計理念，比如它為什麼采用solver和net的結構，為什麼用protobuf來定義模型，這些深層次的理解，能夠幫助我們舉一反三，不僅僅局限於Caffe，而是在掌握瞭Caffe的精髓後，能夠更容易地學習其他深度學習框架。我特彆喜歡它關於模型調優和性能分析的章節，裏麵有很多實用的建議，可以幫助你讓模型跑得更快、效果更好，這些都是在實際應用中非常看重的地方。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的，是它將理論與實踐的結閤做得相當齣色。不是那種枯燥的理論堆砌，也不是隻有代碼的“拿來主義”。它在講解完某個概念後，會立刻跟上一個相關的實戰案例，讓你親手去搭建、去運行、去調試。比如，在講到捲積層和池化層的時候，它會讓你用Caffe去實現一個簡單的圖像分類器，從數據預處理到模型訓練，再到結果評估，每一個環節都讓你親自操作。我記得有個案例是用Caffe來識彆手寫數字，當我看到自己寫的代碼能夠準確地識彆齣那些0到9的數字時，那種成就感簡直爆棚！而且，作者在講解過程中，會不斷地穿插一些實用的技巧和經驗，比如如何選擇閤適的學習率，如何避免過擬閤，這些都是在實際項目中非常寶貴的知識，而不是書本上死闆的理論。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格非常吸引人，作者就像一位經驗豐富的導師，在旁邊耐心地指導你。語言通俗易懂，避免瞭過多的專業術語堆砌，即使是初學者也能輕鬆理解。而且，書中穿插瞭一些作者在實際項目中的一些心得體會，這些“乾貨”比那些空泛的理論知識更有價值。我尤其喜歡它在講解一些關鍵概念時，會用一些生活中的例子來類比，比如用“打麻將”來解釋反嚮傳播，這種方式一下子就讓抽象的數學概念變得生動起來，也更容易記憶。我感覺這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一本“入門指導手冊”，它幫助我建立瞭一個初步的深度學習知識體係，也讓我對這個領域産生瞭濃厚的興趣，想要繼續深入下去。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書的時候，我還有點擔心“21天”這個承諾會不會太誇張，畢竟深度學習聽起來就挺復雜的。但實際讀下來，我發現作者的講解方式非常巧妙。他不是一股腦地把所有內容都塞給你，而是將復雜的概念拆解成一個個小模塊，然後每天分配一點內容，讓你循序漸進地去消化。每天的學習任務量適中，不會讓人感到壓力過大，同時又能保證學習的連貫性。最重要的是，這本書給我的感覺是“可執行”的。書中的代碼示例都很完整，可以直接在自己的環境中運行，而且作者還會給齣一些擴展性的思考題，鼓勵你去嘗試修改模型，探索不同的參數組閤，這種寓教於樂的學習方式，讓我覺得學習過程充滿樂趣。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我本來是抱著一種非常功利的心態來的，想著21天就能搞定Caffe，這簡直是給想快速入門深度學習的人量身定做的“速成班”。翻開第一章，就被那種循序漸進的講解方式吸引住瞭。它沒有一開始就拋齣一大堆復雜的理論，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是神經網絡、什麼是捲積神經網絡，用非常形象的比喻來解釋那些抽象的數學原理，讓我這個之前對深度學習隻有一點點模糊概念的“小白”也能聽懂。接著，作者很自然地引入瞭Caffe這個框架，並詳細講解瞭它的安裝和基本配置，這一點真的太重要瞭！很多時候，卡在安裝環節就已經勸退瞭多少學習者，這本書在這方麵做得非常到位，每個步驟都寫得清清楚楚，而且還提供瞭各種可能遇到的問題的解決方案，簡直是貼心到傢。

評分☆☆☆☆☆

還可以吧

評分☆☆☆☆☆

感覺一般

評分☆☆☆☆☆

很好，東西很實惠，考慮以後會再買。

評分☆☆☆☆☆

很好的工具類用書，內容不錯。

評分☆☆☆☆☆

很好的工具類用書，內容不錯。

評分☆☆☆☆☆

發貨速度很快，但是包裝不到位書收到的時候有皺褶和損傷，就像舊書一樣，這一點很不滿意

評分☆☆☆☆☆

內容太簡潔，大篇幅貼代碼。

評分☆☆☆☆☆

代碼也不對齊一下就貼上去，一點職業道德都沒有，到處都是密密麻麻的代碼，空格都沒有。我想問一下，你自己寫的代碼能編譯通過嗎？

評分☆☆☆☆☆

性價比不錯，非常好用