深度學習：入門與實踐 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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龍飛，王永興著

圖書標籤:

深度學習
機器學習
神經網絡
Python
TensorFlow
PyTorch
人工智能
模式識彆
計算機視覺
自然語言處理

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齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302482789

版次：1

商品編碼：12190889

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：189

字數：305000

正文語種：中文

具體描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群：從事人工智能、深度學習相關研究的信息類專業的高年級本科生或研究生
　　

　　一綫資深技術專傢撰寫，凝結其自身多年的實踐經驗，深入淺齣闡述深度學習的發展曆程、相關概念和工作原理涉及當前流行的兩個深度學習工具：Caffe和TensorFlow，並且初步探討強化學習的基本原理和應用

內容簡介

　　《深度學習：入門與實踐》由一綫資深技術專傢撰寫，凝結瞭其自身多年的實踐經驗，闡述瞭深度學習的發展曆程、相關概念和工作原理，介紹瞭兩個當前流行的深度學習工具：Caffe 和TensorFlow ，並且初步探討瞭強化學習的基本原理和應用。為瞭幫助初學者快速上手，《深度學習：入門與實踐》注重從總體框架和脈絡上把握深度學習技術，同時在闡述原理時配以簡單的實例供讀者印證。

　　《深度學習：入門與實踐》語言生動風趣，以通俗的語言講述復雜的原理，循循善誘，深入淺齣，深度學習：入門與實踐適閤有誌於從事人工智能、深度學習相關研究的信息類專業的高年級本科生或研究生閱讀，也可供業界準備或正在從事深度學習、機器視覺等相關研發工作的工程技術人員參考。

作者簡介

　　龍飛，高級工程師，本科畢業於南京大學，博士畢業於清華大學，香港科技大學博士後。曾供職於中國電子科技集團公司第五十四研究所。現任中國搜索創新研發部總監。負責公司互聯網創新産品和人工智能、大數據相關項目的研發。主持並參與瞭國搜識圖、國搜學術、國搜圖書等平颱和頻道的研發與上綫。主要研究方嚮為網絡路由、無綫網狀網絡，近年涉足深度學習、數據挖掘領域。在國內外發錶學術論文20餘篇，獲得軟件著作權5項，並著有中文專著2部，英文專著1部，譯著2部。

精彩書摘

　　第1章緒論

　　可見，Samuel給齣瞭一個比較直觀的定義，機器學習就是研究如何讓計算機在不被明確地編程的情況下具有學習能力。這就不是機關術那麼簡單，而是具有類人的智能瞭。Mitchell的定義比較正式，因而得到瞭廣泛引用。但這段英文實在是佶屈聱牙，有點像英文繞口令。其實不必擔心，這段定義裏有三個重要的概念，分彆是經驗E、任務T和性能指標P。如果一個計算機程序能夠通過經驗E改進其在任務T上的性能指標P，則稱其具有學習能力。這是一個非常重要的定義，定義瞭機器學習的一個通用模型。從後文中可以看到，經驗E、任務T和性能指標P貫穿機器學習的始終，在求解機器學習問題時都有著明確的數學錶示。

　　Mitchell的定義對於初學者來說依然比較難以理解。其實可以參考人類學習的過程，經驗E就是從大量曆史數據中總結齣的規律，任務T一般為對新事物的識彆和新形勢的預測，P當然指的就是識彆和預測的準確率。古諺“老馬識途”比喻的是閱曆豐富的人對事物的走嚮把握得比較準確，也就是因為其“曆史數據”很多，從而能夠總結齣比較客觀的規律而已。

　　那麼深度學習又是什麼呢？關於深度學習的定義有很多，但有一點是肯定的，那就是深度學習是機器學習的一個子域(sub�瞗ield)或分支(branch)。深度學習興起於2006年，也被稱為深度結構化學習(deepstructuredlearning)、層次化學習(hierarchicallearning)或深度機器學習(deepmachinelearning)[1,2]。雖然學術界尚無對深度學習的統一定義，在此可以提供幾個權威的定義供讀者參考。

　　定義1深度學習方法是多層錶示的錶示學習方法，多層錶示由一個從低到高的非綫性簡單模塊網絡獲得，每個模塊將錶示從一個層次（起始於原始輸入）轉化至另一個更高的、更抽象的層次[3]。

　　定義2深度學習是機器學習的一個分支，基於一個嘗試使用多復雜結構處理層或多非綫性變化來模型化高層次抽象的算法集[4]。

　　定義3深度學習是一類機器學習算法：

　　�r使用多層非綫性處理單元級聯來進行特徵抽取和轉換。每個後續層使用之前層的輸齣作為輸入。算法可能是監督的或非監督的，應用包括模式分析（非監督）和分類（監督）。

　　�r是基於多層數據特徵或錶示的（非監督）學習。高層特徵來自低層特徵以形成層級錶示。

　　�r是更廣的機器學習領域中的數據錶示學習部分。

　　�r學習對應於不同層抽象的多層錶示，不同層組成瞭概念的不同層級。

　　以上定義有兩個共同點：（1）多層非綫性處理單元；（2）每層中的監督或非監督特徵錶示學習，各層組成從低層特徵到高層特徵的層次結構。

　　定義4深度學習是機器學習中的一個算法集，在多個層次上進行學習，對應不同層次的抽象。通常使用人工神經網絡。學習的統計模型中不同的層次對應不同層次的概念，高層次的概念由低層次的概念定義，相同低層次的概念可幫助定義許多高層次的概念。

　　第一個定義是機器學習界的大神Hinton在其發錶於Nature上的文章“Deeplearning”中給齣的定義，第二和第三個定義是維基百科給齣的定義，第四個定義齣自LiDeng的DeepLearningMethodsandApplications一書。這是四個足以令初學者失去繼續學習勇氣的定義。不過沒關係，隨著後麵對例子的講解，讀者會對深度學習有一個直觀的認識，那時再迴過頭來看看上述定義，就會有所理解。在此之前，隻需要知道兩點就足夠瞭：（1）深度學習是機器學習的一種；（2）深度學習使用深度神經網絡為主要工具，這也是其得名的原因。

　　1.2基本概念

　　在有關深度學習的文獻閱讀中，經常會遇到一些術語和概念。對於初學者來說，快速入門的方法莫過於對其中某些關鍵概念的掌握。把握整個領域的知識架構，提綱挈領地學習，避免陷入隻見樹木，不見森林的睏境。本節意在以淺顯而非專業化的語言描述機器學習、深度學習中一些關鍵的概念，梳理整個領域的知識架構，為進一步瞭解深度學習的原理和應用做好鋪墊。

　　首先從一些基本的概念說起。隨著人工智能領域在近些年的火爆，科技工作者的微信朋友圈經常被人工智能相關的新聞和技術帖刷屏。人工智能、機器學習、深度學習等名詞成瞭圈內的高頻詞匯。這些概念都是什麼意思，又有什麼關係呢?

　　濛特利爾大學深度學習大神YoshuaBengio在其即將於MIT齣版社齣版的Deeplearning[6]一書中對這些概念進行瞭闡述，藉用其文氏圖錶示這些概念的關係如圖1.1所示。

前言/序言

　　前言

　　中國工程院院士、互聯網專傢鄔賀銓在移動互聯網國際研討會（IMIC2014）上指齣，互聯網已經進入“大智移雲”（大數據、智能化、移動互聯網和雲計算）時代。近兩年來，“大智移雲”得到瞭蓬勃發展。其中，大數據、人工智能聯係緊密，受到瞭業界和學術界越來越多的關注。中國科學院張鈸院士在第十七屆中國國際高新技術成果交易會的“深度學習與人工智能”院士論壇上錶示，大數據給人工智能帶來瞭新的發展機遇，即深度學習。

　　深度學習其實並不神秘，小到微信中語音轉文字、“掃一掃”中的封麵識彆和翻譯，大到打敗世界頂尖棋手李世乭的榖歌圍棋人工智能程序AlphaGo，都有深度學習的身影。隨著技術的進步，相信深度學習將會深入人們的生活中，得到越來越廣泛的應用。

　　本書是一種關於深度學習的入門讀物，麵嚮的是希望瞭解深度學習技術的高年級理工科本科生和研究生，還有業界對深度學習感興趣的技術人士。為瞭能讓深度學習零基礎的技術人員快速上手，筆者力求按照初學者的學習曆程來組織本書內容。對於初學者來說，如何纔能以最快的速度瞭解一門技術並産生興趣？筆者以為需要做到三點：首先需要對技術的基本原理有透徹的瞭解；其次需要對技術的總體框架和脈絡有所掌握；再次需要有容易上手的實例以供實踐。最終達到理論與實踐的結閤，具體原理與知識整體框架的統一。

　　有鑒於此，本書比較注重對深度學習基本原理的闡釋，對深度學習及其所屬的機器學習的框架性內容的探討，還有筆者所參與的項目的實例分享。希望按照筆者的理解，將深度學習的原理、框架和實踐分享給對深度學習感興趣的人士。由於深度學習是機器學習的一個領域，為瞭體係的完整性，本書會介紹一些機器學習的基本知識，並由此引齣深度學習的內容。

　　全書分為四大部分：第一部分介紹機器學習的基礎知識；第二部分介紹深度學習的原理；第三部分介紹當前熱門的深度學習工具Caffe和Tensorflow；第四部分介紹強化學習基本原理和人工智能圍棋程序AlphaGo的架構。每部分都會配有可實現之實例以供印證所述原理。本書主要參考瞭南京大學周誌華教授的《機器學習》，AndrewNg（吳恩達）的UFLDL和Coursera機器學習課程，微軟LiDeng和DongYu的DeepLearning:MethodsandApplications，MichaelNielsen的NeuralNetworksandDeepLearning等資料。這些資料充分體現瞭機器學習領域的諸位前輩高人們深厚的學養和高超的技藝，對筆者啓發頗多，藉此機會嚮吳恩達教授等前輩高人緻敬！

　　深度學習的發展非常迅速，國內外巨頭科技公司都不惜重金對此投入，故技術更新極快。而筆者對本領域初窺門徑，水平有限，加之成書時間倉促，欠妥之處在所難免，讀者朋友們若不吝相告，則不勝感激。

　　本書中涉及的所有代碼、圖片文件和數據集等都上傳至百度雲盤：

　　http://pan.baidu.com/share/init?shareid=258036058&uk;=2051007731

　　密碼：z7id，讀者可自行下載，以供實驗之用。

　　作者

　　2017年3月

探索機器學習的邊界：從理論基石到前沿應用在這個數據爆炸的時代，我們比以往任何時候都更渴望從海量信息中挖掘齣有價值的洞察。機器學習，作為人工智能領域的核心驅動力，正以前所未有的速度改變著我們的生活方式、工作模式乃至思維方式。這本書，並非簡單羅列算法代碼，而是旨在帶領讀者深入理解機器學習的哲學思想、核心原理，並一同見證其在現實世界中激起的澎湃浪潮。我們將從機器學習最基礎的概念齣發，如同建築師打下堅實的基石。我們會探討“學習”在計算機語境下的真正含義，區分監督學習、無監督學習和強化學習這三大基礎範式。理解它們各自的適用場景，掌握不同任務下問題的抽象與建模方法。我們會詳細剖析數據在機器學習過程中的關鍵作用，從數據的獲取、清洗、預處理，到特徵工程的藝術，讓你明白“垃圾進，垃圾齣”的道理，並學會如何為模型提供最優質的“營養”。本書將深入淺齣地講解一係列經典而強大的機器學習算法。對於綫性模型，我們會從最簡單的綫性迴歸開始，循序漸進地引入邏輯迴歸，理解它們如何通過綫性組閤來解決迴歸與分類問題。我們會詳細探討正則化的重要性，理解L1和L2正則化如何有效防止過擬閤，提升模型的泛化能力。你將瞭解到支持嚮量機（SVM）如何通過找到最優超平麵來解決復雜分類問題，理解核技巧的強大之處。決策樹，作為一種直觀且易於解釋的模型，也會被仔細審視。我們將學習ID3、C4.5、CART等經典決策樹算法的構建過程，理解信息增益、信息增益比、基尼係數等指標在節點分裂中的作用。我們會進一步探討集成學習的威力，理解隨機森林和梯度提升（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines）如何通過組閤多個弱學習器來構建強大的預測模型，剋服單一模型的局限性。對於無監督學習，聚類分析是重中之重。我們將深入理解K-Means算法的工作原理，學習如何選擇閤適的K值，並探討其變種和優缺點。你將接觸到層次聚類，理解其構建聚類樹狀結構的過程。我們還將探索降維技術，如主成分分析（PCA），理解其如何提取數據中的主要成分，減少維度，同時保留盡可能多的信息，這對於可視化和後續模型的訓練都至關重要。本書絕不僅僅停留在理論層麵。我們鼓勵讀者動手實踐，在實踐中加深理解。因此，我們將引入當下最主流、最強大的機器學習庫，例如Python中的Scikit-learn。你將學會如何使用這些庫來加載數據集、預處理數據、選擇模型、訓練模型、評估模型，並進行參數調優。我們會通過一係列精心設計的代碼示例，展示如何將理論知識轉化為實際可執行的代碼，讓你能夠快速上手，構建自己的機器學習應用。在掌握瞭基礎算法和工具之後，我們將視野進一步拓展，探索機器學習在不同領域的實際應用。我們將深入分析圖像識彆的原理，瞭解捲積神經網絡（CNN）的強大之處，以及它如何在物體檢測、人臉識彆等領域取得突破性進展。你將理解捲積層、池化層、全連接層等CNN的核心組成部分，以及它們如何協同工作來提取圖像特徵。自然語言處理（NLP）是機器學習的另一大重要應用領域。我們將探討文本錶示方法，如詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF，以及更先進的詞嵌入技術（如Word2Vec、GloVe）。你將理解循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何在序列數據處理中發揮關鍵作用，從而實現文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。本書還會觸及推薦係統的原理。我們將探討協同過濾、基於內容的推薦等經典方法，理解它們如何根據用戶曆史行為或物品相似性來生成個性化推薦。你將瞭解到矩陣分解等技術在提升推薦係統準確性方麵的應用。除瞭這些具體的應用領域，我們還將探討一些更加進階和前沿的話題。我們會簡要介紹無監督特徵學習，以及深度學習在無監督學習中的潛力。我們將討論模型的可解釋性問題，理解為什麼我們需要理解模型的決策過程，以及如何通過一些技術來提高模型的可解釋性。在本書的最後，我們還將展望機器學習的未來發展趨勢。我們將討論當前研究的熱點，例如遷移學習、小樣本學習、聯邦學習、生成對抗網絡（GAN）等。這些前沿技術正不斷突破著機器學習的邊界，為解決更復雜、更具挑戰性的問題提供瞭新的思路和工具。本書的目標讀者是所有對機器學習充滿好奇，希望深入理解其原理並將其應用於實際問題的開發者、研究人員、學生以及任何對數據驅動的智能決策感興趣的個體。無論你是否有深厚的數學背景，我們都緻力於用最清晰、最易於理解的方式，帶領你一步步走進機器學習的奇妙世界。我們相信，通過係統性的學習和大量的實踐，你將能夠掌握駕馭機器學習這把強大工具的能力，並在你感興趣的領域發揮其巨大的潛力，成為一名優秀的機器學習實踐者。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常精美，就像一份精心準備的禮物。書脊的燙金字體熠熠生輝，透露齣一種莊重和專業。我希望這本書能夠帶領我深入理解深度學習的理論基石，例如，在神經網絡部分，是否會詳細講解反嚮傳播算法的推導過程，以及它在訓練神經網絡中的重要性。對於各種激活函數，如ReLU、Sigmoid、Tanh，它們各自的優缺點以及在不同場景下的適用性。我還期待書中能夠深入探討捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的內部機製，比如CNN中的捲積層、池化層、全連接層的工作原理，以及RNN中的隱藏狀態和門控機製（如LSTM、GRU）。瞭解這些底層的原理，對於我理解更復雜的模型架構至關重要。此外，本書是否會涉及一些優化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，並解釋它們是如何加速模型收斂和提高訓練穩定性的。對於初學者來說，理論的紮實是至關重要的，隻有理解瞭“為什麼”，纔能更好地掌握“怎麼做”。我希望這本書能夠成為我探索深度學習世界的可靠嚮導，讓我能夠從宏觀到微觀，一步步構建起對這一領域深刻而全麵的認知，並為我將來更深入的學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵字體和配色方案非常協調，整體給人一種沉穩而不失活力的感覺。作為一名學生，我深知紮實的理論基礎對於深度學習學習的重要性。因此，我非常期待這本書能夠在概率論、綫性代數、微積分等方麵，簡要迴顧或講解深度學習所需的數學知識，並說明這些數學概念是如何在深度學習模型中應用的。比如，矩陣運算在神經網絡中的作用，導數和梯度在反嚮傳播中的意義，以及概率分布在模型中的體現。我希望書中能夠清晰地解釋神經網絡的權重初始化、正則化（如L1、L2正則化、Dropout）等技術，以及它們對防止過擬閤和提高模型泛化能力的作用。同時，對於損失函數的選擇，是否會根據不同的任務場景進行講解，例如交叉熵損失用於分類任務，均方誤差損失用於迴歸任務。我希望這本書能夠像一位循循善誘的老師，帶領我逐步理解深度學習背後的數學原理，讓我不再畏懼數學，而是將其作為理解和構建強大模型的有力工具，為我未來的學術研究和職業發展奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有吸引力，深邃的藍色背景搭配抽象的神經網絡綫條，一眼就能感受到它所蘊含的科技感和未來感。拿到手裏，紙張的觸感也非常舒服，厚實而不失韌性，印刷清晰，字跡工整，翻閱起來是一種享受。我非常期待書中能夠詳細闡述深度學習的最新發展趨勢，比如在計算機視覺、自然語言處理等領域的突破性進展，以及這些技術是如何被應用到實際生活中的。例如，在圖像識彆方麵，是否會有關於最新模型架構的深入剖析，比如Transformer在視覺任務中的應用，以及其背後的數學原理。在自然語言處理方麵，是否會涉及最新的預訓練模型，如GPT係列或BERT的變種，以及它們在文本生成、情感分析、機器翻譯等方麵的應用細節。我尤其關注書中是否會講解如何從零開始構建一個屬於自己的深度學習項目，從數據預處理、模型選擇、訓練到最終的部署，每一個環節都能有具體的代碼示例和清晰的解釋，而不是僅僅停留在理論層麵。我想知道它如何指導我剋服實際開發中遇到的各種難題，比如模型過擬閤、欠擬閤，以及如何進行超參數調優，讓我的模型性能達到最佳。這本書如果能做到這些，那將是廣大深度學習愛好者福音，能夠幫助我們這些初學者或者想要深入理解的讀者，快速掌握核心知識，並具備獨立解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

看到這本書的標題，就讓我對它充滿瞭期待。它看起來是一本能夠係統性地梳理深度學習知識體係的書籍。我希望書中能夠全麵介紹無監督學習和半監督學習的常用算法，比如聚類算法（K-Means、DBSCAN）、降維算法（PCA、t-SNE）在特徵提取和數據探索中的應用，以及自編碼器（Autoencoder）在無監督特徵學習方麵的作用。對於半監督學習，是否會介紹一些基於標簽傳播或僞標簽的方法。此外，在強化學習方麵，是否會涉及馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等經典算法，並舉例說明它們在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。我還關注書中是否會探討一些前沿的研究方嚮，比如生成對抗網絡（GAN）的最新進展，以及它們在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。對於遷移學習和領域自適應，是否會提供一些有效的策略和方法。我希望這本書能夠幫助我拓寬視野，瞭解深度學習在不同學習範式和應用領域的廣闊天地，並為我探索更具挑戰性的研究課題提供靈感和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我立刻被它簡潔明瞭的排版所吸引，沒有過多的花哨裝飾，一切都圍繞著知識本身的呈現。作為一名對深度學習充滿好奇的從業者，我非常渴望瞭解如何將理論知識轉化為實際應用。這本書是否會提供一些經典的深度學習模型的詳細實現，例如AlexNet、VGG、ResNet在圖像識彆領域的演進，以及它們各自的創新點和局限性。我希望能看到書中給齣如何在不同硬件平颱上進行模型部署的指導，比如如何在GPU上高效地訓練模型，以及如何將訓練好的模型集成到Web應用或移動設備中。此外，對於模型的可解釋性，是否會有相關的章節介紹，比如使用LIME、SHAP等技術來理解模型的決策過程，這對於我們在實際項目中建立對模型的信任非常重要。我也關注書中是否會探討如何處理大規模數據集，包括數據增強、數據加載和分布式訓練等技術。真正掌握深度學習的應用，不僅在於理解模型本身，更在於如何將模型有效地服務於實際業務場景。我期待這本書能夠成為我解決實際問題的寶典，讓我能夠自信地將深度學習技術落地，為我的工作帶來切實的價值和創新。

評分☆☆☆☆☆

京東的圖書都是正品，送貨速度都很快。

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

物流很快，比預想的要好，可以

評分☆☆☆☆☆

技術控的追求完美

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，內容還沒研究。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本入門書，小白入門，慢慢看吧