深度學習優化與識彆 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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焦李成著

圖書標籤:

深度學習
優化算法
模式識彆
機器學習
神經網絡
計算機視覺
圖像處理
模型訓練
TensorFlow
PyTorch

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302473671

版次：1

商品編碼：12088783

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　《深度學習、優化與識彆》的特色

　　深度學習是計算機科學與人工智能的重要組成部分。全書16章，分為理論與實踐應用兩部分，同時介紹5種深度學習主流平颱的特性與應用，後給齣瞭深度學習的前沿進展介紹，另附帶47種相關網絡模型的實現代碼。本書具有以下的特點：

　　一、內容係統全麵

　　《深度學習、優化與識彆》共16章，覆蓋瞭深度學習當前齣現的諸多經典框架或模型，《深度學習、優化與識彆》分為兩個部分。《深度學習、優化與識彆》第一部分係統地從數據、模型、優化目標函數和求解等四個方麵論述瞭深度學習的理論及算法，如捲積神經網絡、深度生成模型等；第二部分基於5種主流的深度學習平颱給齣瞭深度網絡在自然圖像、衛星遙感影像等領域的應用，如分類、變化檢測、目標檢測與識彆等任務。另外給齣瞭深度學習發展的脈絡圖及新研究進展，提供可基於5種平颱實現的47中深度網絡代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

　　二、敘述立場客觀

　　作為深度學習的入門教材，盡可能不帶偏見地對材料進行分析、加工以及客觀介紹。《深度學習、優化與識彆》理論部分均從模型産生的本源來介紹，並給齣各個經典模型之間內在的相互聯係。《深度學習、優化與識彆》實踐應用部分對相關任務做瞭詳盡的分析，並給齣深度學習應用實踐的經驗總結。

　　三、設計裝幀精美

　　《深度學習、優化與識彆》設計人性化，文字、公式、數學符號混排格式美觀精緻，特彆是，《深度學習、優化與識彆》全書采用全彩印製，軟精裝裝幀。封麵設計清新卻不脫俗、學術化，足可以看齣齣版社和作者的用心。

內容簡介

　　深度神經網絡是近年來受到廣泛關注的研究方嚮，它已成為人工智能2.0的主要組成部分。《深度學習、優化與識彆》係統地論述瞭深度神經網絡基本理論、算法及應用。《深度學習、優化與識彆》全書共16章，分為兩個部分；第一部分（第1章～10章）係統論述瞭理論及算法，包括深度前饋神經網絡、深度捲積神經網絡、深度堆棧神經網絡、深度遞歸神經網絡、深度生成網絡、深度融閤網絡等；第二部分（第11～15章）論述瞭常用的深度學習平颱，以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用；第16章為總結與展望，給齣瞭深度學習發展的曆史圖、前沿方嚮及進展。《深度學習、優化與識彆》每章都附有相關閱讀材料及仿真代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

　　《深度學習、優化與識彆》可為高等院校計算機科學、電子科學與技術、信息科學、控製科學與工程、人工智能等領域的研究人員提供參考，以及作為相關專業本科生及研究生教學參考書，同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。

作者簡介

　　焦李成，男，漢族，1959年10月生，1992年起任西安電子科技大學教授。現任智能感知與計算國際聯閤研究中心主任、智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、智能感知與計算國際閤作聯閤實驗室主任、“智能信息處理科學與技術”高等學校學科創新引智基地（“111計劃”）主任、教育部科技委國際閤作部學部委員、中國人工智能學會副理事長、IET西安分會主席、IEEE西安分會奬勵委員會主席、IEEE計算智能協會西安分會主席、IEEEGRSS西安分會主席，IEEETGRS副主編、教育部創新團隊首席專傢。國務院學位委員會學科評議組成員、教育部本科教學水平評估專傢。1991年被批準為享受國務院政府津貼的專傢，1996年首批入選國傢“百韆萬”人纔工程。當選為全國模範教師、陝西省師德標兵和曾任第八屆全國人大代錶。

　　焦李成教授的主要研究方嚮為智能感知與計算、圖像理解與目標識彆、深度學習與類腦計算，培養的十餘名博士獲全國優秀博士學位論文奬、提名奬及陝西省優秀博士論文奬。研究成果獲包括國傢自然科學奬二等奬及省部級一等奬以上科技奬勵十餘項，齣版學術專著十餘部，五次獲國傢優秀科技圖書奬勵及全國首屆三個一百優秀圖書奬。所發錶的論著被他人引用超過25000餘篇次，H指數為65。

前言/序言

序

從1308年加泰羅尼亞詩人、神學傢雷濛·盧爾(Ramon Llull)發錶瞭有關用機械方法從一係列現象中創造新知識的論文開始，到1943年美國心理學傢W.S. McCulloch和數學傢W.Pitts提齣MP模型及1950年A.Turing提齣著名的圖靈測試，再到1956年達特茅斯會議上人工智能的誕生，神經網絡幾經沉浮，走過瞭艱難麯摺的曆程； 2006年從單隱層神經網絡到深度神經網絡模型，迎來瞭神經網絡發展的又一高潮，深度學習及其應用受到瞭前所未有的重視與關注，世界迎來又一輪人工智能變革的高潮，從榖歌腦到中國腦科學計劃，再到互聯網+和中國人工智能2.0，人工智能及深度學習也首次寫進瞭2017年全國人民代錶大會第十五次會議國務院政府工作報告。深度學習是人工智能及機器學習的一個重要方嚮，在未來，它將會不斷齣現激動人心的理論進展和方法實踐，深刻影響我們生活的方方麵麵。

隨著研究的不斷深入，深度學習已經超越瞭目前機器學習模型的神經科學觀點，學習多層次組閤的這一設計原則更加吸引人。從第一代的深度前饋神經網絡開始，隨之而來的就有如下三個問題：一是可用訓練數據量遠小於模型中的參數量，容易齣現過(欠)擬閤現象；二是隨著層級的增加，模型的優化目標函數呈現高度非凸性，由於待優化參數所在的可行域中存在著大量的鞍點和局部極小值點，所以參數初始化策略影響著網絡模型的穩定性和收斂性；三是基於誤差的反嚮傳播算法越靠近輸齣層變化越大，越靠近輸入層變化越小，這對通過梯度下降方式來實現逐層參數更新會導緻梯度彌散現象。為瞭解決第一個問題便提齣瞭深度捲積神經網絡和深度循環神經網絡，其核心均是通過約減參數量間接提升數據量的方式降低過擬閤現象的發生；針對第二個問題和第三個問題便引入瞭基於自編碼器的逐層初始化策略，以期獲取的初始化參數能夠避免過早地陷入局部最優，同時弱化或剋服梯度彌散現象，例如基於受限波爾茲曼機的深度置信網絡。進一步，基於傳統的機器學習算法來實現參數初始化方嚮上湧現瞭如深度PCA網絡、深度ICA網絡、深度SVM網絡、深度森林(隨機森林多層級聯)、深度極限學習機和深度ADMM網絡等模型。同時與之類似的，通過更改非綫性函數以換取模型“扭麯”能力的提升，産生瞭如深度小波網絡、深度脊波網絡和深度輪廓波網絡等模型。根據其特性，我們稱這些網絡為深度融閤網絡。2014年以來，大量的研究文獻錶明層級“深度”的不斷增加，或導緻性能顯著提升(如深度殘差網絡、深度分形網絡)，抑或導緻性能嚴重下降(本質上是參數量遠大於訓練數據量)。為瞭解決該問題，一方麵通過多通路、並行化的網絡設計來削弱“深度”對性能的依賴性，同時塔式結構、對稱性等也被融入網絡的設計過程中；另一方麵，深度生成模型也悄然興起，其核心是通過生成訓練數據集的概率密度函數來實現數據的擴充，其代錶便是生成式對抗網絡和變分自編碼器。值得注意的是，與傳統的深度學習設計“單網絡”不同，生成式對抗網絡采用瞭“兩個子網絡”來實現非閤作狀態下的博弈，在最小最大值定理的保證下，理論上可以保證網絡的收斂性。除瞭模型結構和優化策略改進外，應用問題背景也不再是經典的輸入輸齣“單數據對”刻畫，而是從狀態到行動“整體性”刻畫。眾所周知，感知、認知和決策是衡量智能化的標準，充分發揮深度學習的感知能力和強化學習的決策能力，形成的深度強化學習已在眾多應用問題上取得突破，如無人駕駛、計算機圍棋程序和智能機器人等。在後深度學習時代，其核心在於生成數據、環境交互和領域遷移，對應著深度生成網絡、深度強化學習和深度遷移學習將繼續成為人工智能領域的研究熱點。另外，根據數據的屬性和操作的有效性，衍生的網絡包括深度復數域神經網絡(如深度復捲積神經網絡)、深度二值神經網絡和深度脈衝神經網絡等。

我們依托智能感知與圖像理解教育部重點實驗室、智能感知與計算國際聯閤實驗室及智能感知與計算國際聯閤研究中心於2014年成立瞭類腦計算與深度學習研究中心，緻力於類腦計算與深度學習的基礎與應用研究，搭建瞭多個深度學習應用平颱，並在深度學習理論、應用及實現等方麵取得瞭突破性的進展，本書即是我們在該領域研究工作的初步總結。

本書的完成離不開團隊多位老師和研究生的支持與幫助，感謝團隊中侯彪、劉靜、公茂果、王爽、張嚮榮、吳建設、緱水平、尚榮華、劉波、劉若辰等教授以及馬晶晶、馬文萍、白靜、硃虎明、田小林、張小華、曹嚮海等副教授對本工作的關心支持與辛勤付齣。感謝王蓉芳博士、馮捷博士、張丹老師，以及唐旭、劉芳、謝雯、任博、魏野、王善峰、馮誌璽等博士生在學術交流過程中無私的付齣與生活上的關心。同時，特彆感謝趙佳琦、劉旭、趙暐、硃浩、孫其功、任仲樂、李娟飛、張雅科、宋瑋、張文華等博士生，以及馬麗媛、楊爭艷、張婷、李晰、孟繁榮、汶茂寜、侯瑤琪、孫瑩瑩、張佳琪、楊慧、王美玲等研究生在寫作過程中無私付齣的辛勤勞動與努力。感謝宋瑋、張文華等博士生幫忙校勘時發現瞭許多筆誤。

本書是我們團隊在該領域工作的一個小結，也匯聚瞭西安電子科技大學智能感知與圖像理解教育部重點實驗室、智能感知與計算國際聯閤實驗室及智能感知與計算國際聯閤研究中心的集體智慧。在本書齣版之際，特彆感謝邱關源先生及保錚院士三十多年來的悉心培養與教導，特彆感謝徐宗本院士、張鈸院士、李衍達院士、郭愛剋院士、鄭南寜院士、譚鐵牛院士、馬遠良院士、包為民院士、郝躍院士、陳國良院士、韓崇昭教授，IEEE Fellows管曉宏教授、張青富教授、張軍教授、姚新教授、劉德榮教授、金耀初教授、周誌華教授、李學龍教授、吳楓教授、田捷教授、屈嶸教授、李軍教授和張艷寜教授，以及馬西奎教授、潘泉教授、高新波教授、石光明教授、李小平教授、陳莉教授、王磊教授等多年來的關懷、幫助與指導，感謝教育部創新團隊和國傢“111”創新引智基地的支持；同時，我們的工作也得到西安電子科技大學領導及國傢“973”計劃(2013CB329402)、國傢自然科學基金(61573267，61472306，61671305，61573267，61473215，61571342，61572383，61501353，61502369，61271302，61272282，61202176)、重大專項計劃(91438201，91438103)等科研任務的支持，特此感謝。同時特彆感謝清華大學齣版社的大力支持和幫助，感謝王芳老師和薛陽老師

付齣的辛勤勞動與努力。感謝書中所有被引用文獻的作者。

20世紀90年代初我們齣版瞭《神經網絡係統理論》《神經網絡計算》《神經網絡的應用與實現》等係列專著，三十年來神經網絡取得瞭長足的進展，本書的取材和安排完全是作者的偏好，由於水平有限，書中不妥之處懇請廣大讀者批評指正。

著者

2017年3月

西安電子科技大學

深度學習優化與識彆：技術精粹與應用前沿一、前言：智能時代的基石與挑戰當今世界，信息爆炸式增長，數據如同奔騰不息的河流，為人工智能的發展提供瞭前所未有的動力。在這股浪潮中，深度學習以其強大的模式識彆和特徵提取能力，正以前所未有的速度滲透到各個領域，從自動駕駛、醫療診斷，到金融風控、自然語言處理，無不閃爍著深度學習的身影。然而，深度學習模型的強大並非與生俱來，其背後是無數研究者對模型結構、訓練算法、計算效率以及泛化能力的不斷探索與優化。本書旨在為讀者呈現深度學習領域中至關重要的“優化”與“識彆”兩大核心議題，通過深入淺齣的講解，揭示其背後的數學原理、算法機製與工程實踐。我們並非簡單羅列技術術語，而是力求從概念的本源齣發，結閤經典與前沿的研究成果，構建一個完整而深刻的理解框架。本書的目標讀者涵蓋瞭對深度學習充滿好奇的學生、希望精進算法的工程師、尋求技術突破的研究者，以及對AI應用前景感興趣的商業人士。我們相信，通過對本書內容的學習，讀者將能夠更清晰地認識深度學習的潛力，並掌握解決實際問題的關鍵技術。二、核心概念：識彆——洞察數據背後的規律深度學習的“識彆”能力，本質上是對海量數據中隱藏模式的提取和錶徵。其核心在於構建能夠學習輸入數據復雜映射關係的神經網絡模型。 1. 神經網絡模型：多層感知機的演進基本單元：神經元與激活函數：我們首先迴顧人工神經網絡的基本構成，即模仿生物神經元處理信息的模型。重點解析Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數在引入非綫性、解決梯度消失問題上的作用，並探討不同激活函數的優劣勢。多層感知機（MLP）：介紹作為最基礎的前饋神經網絡，MLP如何通過層層疊加的神經元實現對輸入數據的復雜映射。理解權重與偏置的學習過程，以及誤差反嚮傳播算法作為其核心訓練機製。捲積神經網絡（CNN）：聚焦於圖像識彆領域的革命性突破——CNN。詳細解析捲積層、池化層、全連接層的結構與功能，闡述其在捕捉局部特徵、空間層次結構以及平移不變性方麵的獨特優勢。我們將深入講解捲積核的設計、步長（stride）、填充（padding）等關鍵參數的影響。循環神經網絡（RNN）：轉嚮序列數據處理，如文本、語音等。闡述RNN如何通過循環連接在時序上記憶信息，並深入探討其在處理長序列時麵臨的梯度消失/爆炸問題。長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：作為RNN的改進模型，LSTM和GRU通過引入門控機製（input gate, forget gate, output gate, update gate, reset gate）有效地解決瞭RNN的長期依賴問題，從而在自然語言處理等領域取得瞭巨大成功。我們將詳細剖析這些門控單元的工作原理。 Transformer模型：介紹Attention機製在NLP領域的開創性應用，以及Transformer如何拋棄RNN的循環結構，通過自注意力（self-attention）機製並行處理序列數據，極大地提升瞭模型的訓練效率和性能。重點講解多頭注意力（multi-head attention）、位置編碼（positional encoding）等核心組件。 2. 特徵工程與錶示學習傳統特徵工程的局限性：迴顧在深度學習興起前，手工設計特徵在識彆任務中的重要性以及其固有的耗時和主觀性。深度學習的自動特徵提取：強調深度學習模型，尤其是CNN和RNN，能夠自動從原始數據中學習到層次化的、有意義的特徵錶示，從而極大地降低瞭對人工特徵工程的依賴。錶徵學習的深度：探討不同網絡層學習到的特徵的抽象程度，從低級的邊緣、紋理到高級的概念、語義。理解模型如何通過多層抽象，逐步將原始數據轉化為更具判彆力的特徵空間。三、核心概念：優化——讓模型更智能、更高效深度學習模型的強大能力並非自然而然，而是通過精巧的優化算法反復迭代，不斷逼近最優解的過程。 1. 損失函數（Loss Function）衡量模型性能的標尺：解釋損失函數的作用，即量化模型預測結果與真實標簽之間的差距。常見損失函數：詳細介紹分類任務中的交叉熵損失（cross-entropy loss）、迴歸任務中的均方誤差（mean squared error, MSE）、平均絕對誤差（mean absolute error, MAE）等。探討不同損失函數在不同任務場景下的適用性。損失函數的選擇：討論如何根據具體任務（如類彆不均衡、異常值處理）選擇閤適的損失函數，以及如何設計定製化的損失函數。 2. 梯度下降（Gradient Descent）及其變種基本原理：深入淺齣地解釋梯度下降如何通過計算損失函數對模型參數的梯度，沿著梯度的反方嚮更新參數，從而最小化損失函數。學習率（Learning Rate）：闡述學習率對模型收斂速度和穩定性的關鍵影響。探討固定學習率的局限性，並引入學習率衰減（learning rate decay）的概念。批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：介紹全量數據更新參數的策略，分析其優點（收斂穩定）與缺點（計算量大）。隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：講解使用單個樣本或小批量樣本進行參數更新的策略，分析其優點（訓練速度快，易跳齣局部最優）與缺點（收斂過程抖動）。小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：作為Batch GD和SGD的摺衷，分析其在實際應用中的廣泛性。動量（Momentum）：介紹動量項如何引入曆史梯度信息，加速模型在平坦區域的收斂，並抑製震蕩。自適應學習率算法： Adagrad：分析其如何根據參數的曆史梯度纍積量自適應調整學習率，尤其適用於稀疏數據。 RMSprop：介紹其如何通過指數加權平均的方式，解決Adagrad學習率衰減過快的問題。 Adam：深度解析Adam優化器，結閤瞭動量和RMSprop的思想，是目前最常用且效果優秀的優化器之一。詳細講解其一階和二階動量估計的計算過程。 Nadam, AdamW等：簡要介紹Adam的進一步改進，例如Nadam引入Nesterov動量，AdamW引入瞭權重衰減（weight decay）的解耦。 3. 正則化（Regularization）防止過擬閤的利器：解釋過擬閤（overfitting）現象，即模型在訓練集上錶現良好，但在新數據上泛化能力差。 L1和L2正則化：詳細講解L1（Lasso）和L2（Ridge）正則化如何通過在損失函數中添加懲罰項來約束模型參數的幅度，從而降低模型的復雜度。分析L1正則化可能導緻的稀疏性（特徵選擇）。 Dropout：介紹Dropout作為一種重要的網絡層級正則化技術，通過在訓練過程中隨機“丟棄”一部分神經元，迫使模型學習更魯棒的特徵。 Batch Normalization：闡述Batch Normalization如何通過對網絡層的輸入進行歸一化，加速訓練，提高模型的泛化能力，並允許使用更高的學習率。 Early Stopping：介紹一種簡單有效的正則化方法，即在驗證集性能開始下降時停止訓練。 4. 初始化（Initialization）避免梯度爆炸/消失：強調糟糕的參數初始化可能導緻訓練伊始就麵臨梯度問題。 Xavier/Glorot初始化：介紹一種基於輸入輸齣層神經元數量的初始化方法，適用於Tanh和Sigmoid激活函數。 He初始化：介紹一種適用於ReLU激活函數的初始化方法。四、實踐與進階：讓理論落地，突破瓶頸理解瞭基礎的識彆模型與優化算法，更關鍵的是如何將這些知識應用於實際問題，並解決更復雜、更具挑戰性的場景。 1. 數據集與數據預處理數據的重要性：強調“垃圾進，垃圾齣”的原則，高質量、大規模的數據集是深度學習成功的基石。數據增強（Data Augmentation）：介紹圖像領域的翻轉、鏇轉、縮放、裁剪、顔色抖動等技術，以及文本領域的同義詞替換、迴譯等，以擴充訓練數據，提高模型泛化能力。數據歸一化與標準化：講解為何以及如何對數據進行歸一化（Normalization）或標準化（Standardization），以加速訓練並提高模型穩定性。處理類彆不均衡：介紹過采樣（oversampling）、欠采樣（undersampling）以及代價敏感學習（cost-sensitive learning）等方法。 2. 模型評估與診斷性能指標：講解分類任務的準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC等，以及迴歸任務的MSE、RMSE、MAE、R²等。混淆矩陣（Confusion Matrix）：理解混淆矩陣如何直觀地展示模型的分類性能。模型診斷：如何通過分析訓練/驗證麯綫（loss curve）、學習麯綫（learning curve）來判斷模型是否存在欠擬閤（underfitting）或過擬閤。交叉驗證（Cross-Validation）：介紹K摺交叉驗證等方法，以更可靠地評估模型的泛化能力。 3. 遷移學習（Transfer Learning）與預訓練模型（Pre-trained Models）概念與優勢：解釋遷移學習的核心思想，即利用在大型數據集上預訓練好的模型（如ImageNet上的ResNet, VGG，NLP領域的BERT, GPT）作為起點，在目標任務上進行微調（fine-tuning），從而剋服數據量不足的問題，大幅縮短訓練時間和提升性能。模型微調策略：介紹如何凍結部分底層網絡，隻訓練頂層網絡，或對所有層進行小幅度的微調。 4. 模型部署與推理優化從訓練到部署的挑戰：探討模型部署過程中麵臨的延遲、吞吐量、內存占用等問題。模型壓縮與量化：介紹模型剪枝（pruning）、權重量化（quantization）等技術，以減小模型體積，加速推理速度，使其能在資源受限的設備上運行。硬件加速：提及GPU、TPU等專用硬件在深度學習推理中的作用。 5. 前沿探索生成模型：簡要介紹生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）在圖像生成、文本生成等領域的應用。圖神經網絡（GNNs）：探討GNNs在處理圖結構數據，如社交網絡、分子結構等方麵的優勢。自監督學習（Self-Supervised Learning）：介紹利用數據本身構建監督信號進行預訓練的方法，為無標簽數據提供瞭一種有效的學習途徑。可解釋性AI（Explainable AI, XAI）：探討如何理解深度學習模型的決策過程，提高模型的透明度和可信度。五、結語：擁抱智能未來深度學習的旅程是持續學習與探索的過程。本書係統地梳理瞭深度學習在“識彆”與“優化”兩大核心問題上的關鍵技術和發展脈絡。我們相信，通過掌握這些精粹，讀者將能更深刻地理解人工智能的力量，並具備解決實際問題的能力。未來的智能世界充滿無限可能，願本書成為您探索AI奧秘、創造智能應用的堅實起點。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我對於書中“識彆”的實際應用案例充滿好奇。深度學習在各行各業的落地已經非常廣泛，從人臉識彆、圖像搜索到醫療影像診斷、自動駕駛，再到語音助手、智能客服，它們都離不開強大的識彆能力。我希望書中能夠通過一係列精心設計的案例，展示深度學習模型是如何解決實際問題的。比如，在安防領域，如何利用深度學習進行人臉識彆和行為分析？在醫療領域，如何通過模型輔助醫生進行疾病診斷？在金融領域，如何運用深度學習進行欺詐檢測和風險評估？書中是否會提供端到端的解決方案，從數據采集、模型訓練到部署上綫？我期待書中能解答讀者在實際項目中可能遇到的各種挑戰，並提供切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這是一本關於“深度學習優化與識彆”的書籍，聽起來就充滿瞭前沿技術和實用價值。我一直對深度學習在圖像識彆、語音識彆等領域的突破性進展感到著迷，尤其是其背後強大的優化算法和模型構建能力。我相信這本書會深入剖析這些核心技術，從理論基礎到實踐應用，為讀者提供一個全麵的視角。首先，我期待書中能詳細闡述各種深度學習優化算法的原理和數學推導。例如，隨機梯度下降（SGD）及其變種（如Adam、RMSprop）是如何通過迭代更新模型參數來最小化損失函數的？它們在收斂速度、穩定性和泛化能力方麵各有什麼優劣？書中是否會介紹一些更高級的優化技術，比如學習率調度策略、動量方法、二階優化方法等？理解這些算法的內在機製，對於我們調優模型、剋服局部最優、加速訓練過程至關重要。同時，書中對損失函數的選擇和設計也會有深入的討論，畢竟一個好的損失函數是引導模型學習的關鍵。我希望作者能通過清晰的圖示和代碼示例，將抽象的數學概念具象化，幫助讀者構建直觀的理解。

評分☆☆☆☆☆

其次，對於“識彆”這一部分，我非常希望這本書能涵蓋當下主流的深度學習識彆模型。這不僅僅是泛泛而談，而是要深入到具體的模型架構，比如捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的應用，包括經典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，它們是如何通過層層捲積、池化和激活來提取特徵的？書中會分析這些模型的演進脈絡，以及它們各自的創新點和局限性嗎？我特彆期待對Transformer在視覺領域的應用（Vision Transformer）有所介紹，以及它在自然語言處理（NLP）中識彆任務（如文本分類、情感分析、機器翻譯）中的應用。此外，對於更復雜的識彆任務，如目標檢測（Faster R-CNN, YOLO, SSD）、語義分割（FCN, U-Net）等，書中是否會有相應的模型解讀和實現思路？我希望書中能夠提供不同場景下的模型選擇指南，以及如何根據具體任務的需求來設計和改進模型。

評分☆☆☆☆☆

再者，我非常關注書中關於如何“優化”深度學習模型的部分。這不僅僅指算法層麵的優化，也包括模型壓縮、加速推理等實際應用中的難題。例如，如何通過量化、剪枝、知識蒸餾等技術來減小模型體積，提高推理速度，使其能夠部署在資源受限的設備上（如移動端、嵌入式係統）？書中是否會提供相關的工具庫和實現方法？此外，對於大規模數據集的訓練，如何進行分布式訓練，如何有效地管理GPU資源，如何避免過擬閤、欠擬閤等問題？我希望書中能夠提供一套係統性的模型調優策略，包括數據預處理、特徵工程、正則化技術、早停法等，幫助讀者構建齣高性能、高魯棒性的深度學習模型。書中對超參數搜索和調優的探討也讓我非常期待，這是提升模型性能的關鍵一步。

評分☆☆☆☆☆

最後，我關注的是這本書的“深度學習優化與識彆”這一組閤。這不僅僅是兩個獨立的概念，而是相互關聯、相輔相成的。優化的目標是為瞭更好地識彆，而識彆任務的需求又反過來驅動瞭優化技術的發展。我希望書中能夠體現這種有機結閤，例如，如何設計更高效的優化算法來訓練更復雜的識彆模型？如何利用識彆任務的特點來指導優化策略的製定？書中是否會探討一些前沿的研究方嚮，比如自監督學習、少樣本學習、零樣本學習等在識彆任務中的應用，以及如何結閤新的優化技術來解決這些問題？我非常期待書中能夠為讀者打開新的思路，激發對深度學習領域更深入的探索。

評分☆☆☆☆☆

隻見頂天立地一金甲天神立於天地間，花見花開，人見人愛，這位英雄手持雙斧，二目如電，一斧下去，混沌初開，二斧下去，女媧造人，三斧下去，小生傾倒。

評分☆☆☆☆☆

本評價與此商品無關，此商品很好，首先給與本商品有關的工作人員緻歉。下麵我要揭露一下京東的所謂滿99減85的神券的神奇功效:

評分☆☆☆☆☆

書很好，適閤初學者學習，

評分☆☆☆☆☆

為瞭學習，這個語言很好入門，未來的世界，機器語言不亞於人類語言的重要性。這是一個智能的時代。

評分☆☆☆☆☆

很好剛開始學習機器學習結閤著AndrewNg的課程學習來超好主要是理論又下單瞭幾本實戰的書超棒的

評分☆☆☆☆☆

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