深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃安埠 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• Python
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• 理論
• 實踐
• 算法
• 人工智能

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121312700

版次：1

商品編碼：12195740

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：344

産品特色

編輯推薦

　　

本書的特色在於取捨明確，一切無助於迅速理解深度學習精髓的內容全被摒棄瞭，並著重闡述瞭技術上的重點和難點；錶達上深入淺齣：即便是從未接觸過AI知識的人，也能從作者簡明清晰的錶述中，一窺深度學習。
　　對任何一位想成為AI/深度學習領域工程師的讀者來說，《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》能幫你迅速打開AI的大門，並成長為一名閤格的AI工程師。
　　

內容簡介

　　

《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》介紹瞭深度學習相關的原理與應用，全書共分為三大部分，第一部分主要迴顧瞭深度學習的發展曆史，以及Theano的使用；第二部分詳細講解瞭與深度學習相關的基礎知識，包括綫性代數、概率論、概率圖模型、機器學習和至優化算法；在第三部分中，針對若乾核心的深度學習模型，如自編碼器、受限玻爾茲曼機、遞歸神經網絡和捲積神經網絡等進行詳細的原理分析與講解，並針對不同的模型給齣相應的具體應用。
　　《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》適閤有一定高等數學、機器學習和Python編程基礎的在校學生、高校研究者或在企業中從事深度學習的工程師使用，書中對模型的原理與難點進行瞭深入分析，在每一章的後麵都提供瞭詳細的參考文獻，讀者可以對相關的細節進行更深入的研究。理論與實踐相結閤，《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》針對常用的模型分彆給齣瞭相應的應用，讀者也可以在Github中下載和查看《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》的代碼（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。
　　

作者簡介

黃安埠，2012年畢業於清華大學，獲碩士學位，在校期間活躍於TopCoder等編程競賽社區。現為騰訊基礎研究高級工程師，研究領域包括個性化推薦、自然語言處理和大規模的相似度優化計算，特彆是對於深度學習在推薦係統的應用有深入的研究，並申請瞭國內十餘項相關專利。

目錄

第1 部分 概要 1

1 緒論 2

1.1 人工智能、機器學習與深度學習的關係 3

1.1.1 人工智能——機器推理 4

1.1.2 機器學習——數據驅動的科學 5

1.1.3 深度學習——大腦的仿真 8

1.2 深度學習的發展曆程 8

1.3 深度學習技術概述 10

1.3.1 從低層到高層的特徵抽象 11

1.3.2 讓網絡變得更深 13

1.3.3 自動特徵提取 14

1.4 深度學習框架 15

2 Theano 基礎 19

2.1 符號變量 20

2.2 符號計算的抽象——符號計算圖模型 23

2.3 函數 26

2.3.1 函數的定義 26

2.3.2 Logistic迴歸 27

2.3.3 函數的復製 29

2.4 條件錶達式 31

2.5 循環 32

2.6 共享變量 39

2.7 配置 39

2.7.1 通過THEANO_FLAGS配置 40

2.7.2 通過. theanorc文件配置 41

2.8 常用的Debug技巧 42

2.9 小結 43

第2 部分 數學與機器學習基礎篇 45

3 綫性代數基礎 46

3.1 標量、嚮量、矩陣和張量 46

3.2 矩陣初等變換 47

3.3 綫性相關與嚮量空間 48

3.4 範數 49

3.4.1 嚮量範數 49

3.4.2 矩陣範數 53

3.5 特殊的矩陣與嚮量 56

3.6 特徵值分解 57

3.7 奇異值分解 58

3.8 跡運算 60

3.9 樣例：主成分分析 61

4 概率統計基礎 64

4.1 樣本空間與隨機變量 65

4.2 概率分布與分布函數 65

4.3 一維隨機變量 66

4.3.1 離散型隨機變量和分布律 66

4.3.2 連續型隨機變量和概率密度函數 67

4.4 多維隨機變量 68

4.4.1 離散型二維隨機變量和聯閤分布律 69

4.4.2 連續型二維隨機變量和聯閤密度函數 69

4.5 邊緣分布 70

4.6 條件分布與鏈式法則 71

4.6.1 條件概率 71

4.6.2 鏈式法則 73

4.7 多維隨機變量的獨立性分析 73

4.7.1 邊緣獨立 74

4.7.2 條件獨立 74

4.8 數學期望、方差、協方差 75

4.8.1 數學期望 75

4.8.2 方差 76

4.8.3 協方差 76

4.8.4 協方差矩陣 78

4.9 信息論基礎 81

4.9.1 信息熵 81

4.9.2 條件熵 83

4.9.3 互信息 84

4.9.4 相對熵與交叉熵 84

5 概率圖模型 87

5.1 生成模型與判彆模型 89

5.2 圖論基礎 90

5.2.1 圖的結構 90

5.2.2 子圖 91

5.2.3 路徑、跡、環與拓撲排序 92

5.3 貝葉斯網絡 95

5.3.1 因子分解 96

5.3.2 局部馬爾科夫獨立性斷言 99

5.3.3 I-Map與因子分解 100

5.3.4 有效跡 103

5.3.5 D-分離與全局馬爾科夫獨立性 108

5.4 馬爾科夫網絡 108

5.4.1 勢函數因子與參數化錶示 109

5.4.2 馬爾科夫獨立性 111

5.5 變量消除 114

5.6 信念傳播 116

5.6.1 聚類圖 116

5.6.2 團樹 120

5.6.3 由變量消除構建團樹 123

5.7 MCMC采樣原理 126

5.7.1 隨機采樣 127

5.7.2 隨機過程與馬爾科夫鏈 128

5.7.3 MCMC采樣 132

5.7.4 Gibbs采樣 134

5.8 參數學習 137

5.8.1 最大似然估計 137

5.8.2 期望最大化算法 138

5.9 小結 140

6 機器學習基礎 142

6.1 綫性模型 143

6.1.1 綫性迴歸 143

6.1.2 Logistic迴歸 148

6.1.3 廣義的綫性模型 150

6.2 支持嚮量機 151

6.2.1 最優間隔分類器 152

6.2.2 對偶問題 155

6.2.3 核函數 156

6.3 樸素貝葉斯 160

6.4 樹模型 162

6.4.1 特徵選擇 163

6.4.2 剪枝策略 165

6.5 聚類 166

6.5.1 距離度量 167

6.5.2 層次聚類 168

6.5.3 K-means聚類 171

6.5.4 譜聚類 172

7 數值計算與最優化 177

7.1 無約束極小值的最優化條件 177

7.2 梯度下降 179

7.2.1 傳統更新策略 181

7.2.2 動量更新策略 183

7.2.3 改進的動量更新策略 184

7.2.4 自適應梯度策略 187

7.3 共軛梯度 188

7.4 牛頓法 192

7.5 擬牛頓法 194

7.5.1 擬牛頓條件 194

7.5.2 DFP算法 195

7.5.3 BFGS算法 196

7.5.4 L-BFGS算法 197

7.6 約束最優化條件 200

第3 部分 理論與應用篇 205

8 前饋神經網絡 206

8.1 生物神經元結構 207

8.2 人工神經元結構 208

8.3 單層感知機 209

8.4 多層感知機 212

8.5 激活函數 217

8.5.1 激活函數的作用 217

8.5.2 常用的激活函數 219

9 反嚮傳播與梯度消失 225

9.1 經驗風險最小化 227

9.2 梯度計算 228

9.2.1 輸齣層梯度 228

9.2.2 隱藏層梯度 230

9.2.3 參數梯度 234

9.3 反嚮傳播 235

9.4 深度學習訓練的難點 237

9.4.1 欠擬閤——梯度消失 237

9.4.2 過擬閤 240

10 自編碼器及其相關模型 243

10.1 自編碼器 243

10.2 降噪自編碼器 245

10.3 棧式自編碼器 247

10.4 稀疏編碼器 250

10.5 應用：cifar10圖像分類 254

11 玻爾茲曼機及其相關模型 258

11.1 玻爾茲曼機 258

11.2 能量模型 261

11.2.1 能量函數 261

11.2.2 從能量函數到勢函數 262

11.2.3 從勢函數到概率分布 263

11.3 推斷 264

11.3.1 邊緣分布 265

11.3.2 條件分布 267

11.4 學習 270

11.4.1 最大似然估計 271

11.4.2 對比散度 274

11.5 應用：個性化推薦 276

11.5.1 個性化推薦概述 276

11.5.2 個性化推薦架構與算法 279

11.5.3 RBM與協同過濾 285

12 遞歸神經網絡 291

12.1 Elman遞歸神經網絡 292

12.2 時間反嚮傳播 295

12.3 長短時記憶網絡 299

12.4 結構遞歸神經網絡 302

12.5 應用：語言模型 308

12.5.1 N元統計模型 308

12.5.2 基於LSTM 構建語言模型 312

13 捲積神經網絡 318

13.1 捲積運算 319

13.2 網絡結構 320

13.3 捲積層 324

13.4 池化層 329

13.5 應用：文本分類 333

前言/序言

推薦序1
介紹深度學習的書籍不少，但是《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》與其他同類書相比，視角明顯不同。如果要給本書寫個宣傳語，或許可以是“深度學習工程師速成培訓教材”。本書對讀者的知識結構有兩點要求：一是學過高等數學，二是熟悉 Python 編程。換而言之，各個專業的理工科學生，尤其是學過 Python 編程的，都是此書的目標讀者。
本書內容全麵，但是取捨明確，有重點地深入，尤其對於技術的重點難點解釋得很詳細，深入淺齣。
本書的特色就在於內容取捨的尺度非常明確——著重於原理的解釋和動手實踐的路徑，但是並不拘泥於細枝末節。
胸中有經緯，就不會迷失在細節的汪洋大海。本書剛好側重於對經緯的梳理。此處的經緯，一類是數學基礎知識，另一類是深度學習技術。與深度學習相關的數學知識包括綫性代數、概率統計等。因為概率圖與深度學習結閤較多，本書把“概率圖”作為單獨的一章重點講述。深度學習技術包括機器學習的傳統技術、用於訓練神經網絡的梯度下降等算法。本書重點講述瞭神經網絡的基本算法以及幾種常用的深度網絡架構。
工程師，重在實踐。工欲善其事必先利其器，實踐深度學習，離不開深度學習工具。本書介紹瞭 Theano 工具集的基本用法。其實深度學習工具，一通百通，各種工具的區彆，類似於北京口音與東北口音的區彆。
認真讀完此書，讀者應該擁有三項能力：一是讀得懂深度學習的論文；二是讀得懂深度學習的代碼；三是能夠自行開發簡單的深度學習應用。
總結一下，在深度學習技術異常火爆，深度學習工程師奇缺的當下，如何快速培養深度學習方嚮的工程師，是一個迫切的問題。此書是難得的好教材。
鄧侃博士

《重塑認知：現代思維範式探微》 第一部分：認知邊界的拓展 在信息爆炸、技術飛速迭代的時代，我們原有的思維模式正麵臨前所未有的挑戰。傳統以綫性邏輯、二元對立為基礎的認知框架，在應對復雜性、不確定性和湧現性現象時顯得力不從心。《重塑認知：現代思維範式探微》旨在帶領讀者穿越認知的迷霧，探索那些能夠幫助我們更深刻理解世界、更有效地解決問題的全新思維範式。本書並非提供一套放之四海而皆準的“正確答案”，而是著力於激發讀者對自身認知過程的審視，引導大傢構建更加靈活、適應性更強的思維體係。 我們從“係統思維”的視角切入，這是理解現代世界復雜性的基石。本書將詳細闡述係統思維的核心概念，如湧現性、反饋迴路、延遲、邊界等。我們會通過生動有趣的案例，例如生態係統的演變、城市的交通網絡、乃至企業組織的運作，來揭示個體元素如何通過相互作用，構成一個超越個體簡單疊加的整體。讀者將學會識彆係統中隱藏的模式，理解看似孤立事件背後的深層聯係，從而避免“頭痛醫頭，腳痛醫腳”的淺層解決問題方式。我們會探討如何繪製思維導圖、流程圖等工具，輔助我們可視化復雜的係統，從而更清晰地把握事物的本質。 接著，我們將深入“非綫性思維”的領域。與我們習慣的因果綫性關係不同，非綫性思維承認許多現象並非簡單的“原因A導緻結果B”，而是存在著放大效應、閾值效應、多重因果等復雜互動。本書將介紹“蝴蝶效應”的原理，並將其引申到社會、經濟、科技等多個領域，展示微小的變化如何可能引發巨大的、難以預測的後果。我們會探討“臨界點”理論，分析事物從一種狀態嚮另一種狀態轉變的觸發機製，這對於理解社會變革、技術突破乃至個人成長的關鍵時刻至關重要。理解非綫性思維，將幫助我們更好地預測風險，抓住機遇，並以更宏觀的視角來規劃未來。 本書還將重點介紹“概率思維”的重要性。在信息不完全、結果不確定的世界裏，我們不可能做到百分之百的準確判斷。概率思維並非鼓勵我們放棄決策，而是強調要以概率的眼光來評估風險和收益，做齣更明智的選擇。我們會學習貝葉斯定理在信息更新中的應用，理解如何根據新的證據調整我們對事件發生可能性的判斷。通過對“幸存者偏差”、“賭徒謬誤”等常見思維陷阱的剖析，讀者將學會如何更客觀地評估證據，避免被偶然性和直覺誤導。本書將通過大量的統計學概念的通俗講解，讓讀者在日常生活中也能運用概率思維做齣更優決策。 第二部分：跨學科的融閤與應用 現代知識的邊界日益模糊，跨學科的融閤是産生創新和突破的關鍵。《重塑認知》強調打破學科壁壘，藉鑒不同領域的智慧，構建更全麵的知識體係。 我們將審視“復雜性科學”的最新進展，並將其與我們對世界的理解相結閤。復雜性科學研究的是由大量相互作用的個體組成的係統，這些係統通常錶現齣非綫性和自組織特性。本書將介紹“自組織”的概念，解釋在沒有中央控製的情況下，係統如何自發地形成有序結構。我們將探討“網絡科學”，分析信息、物質、能量在不同網絡中的傳播規律，這對於理解社交媒體、金融市場、生物網絡等至關重要。通過學習復雜性科學的工具和思想，讀者將能夠更好地理解湧現現象，並嘗試在復雜係統中找到乾預和優化的可能性。 本書還將深入探討“認知偏差”對我們決策和判斷的影響。心理學領域的研究錶明，人類的思維並非總是理性客觀的，存在著各種係統性的偏差。我們將詳細解讀“確認偏差”、“錨定效應”、“損失厭惡”等常見的認知偏差，並分析它們在日常生活、工作決策中的具體錶現。更重要的是，本書將提供一套實用的方法論，幫助讀者識彆和剋服這些認知偏差，從而做齣更客觀、更理性的判斷。我們將介紹“元認知”的重要性，即對自己思維過程的認知和反思能力，這是提升認知水平的關鍵。 我們還將藉鑒“博弈論”的思想，來分析個體之間的互動和決策。在社會、經濟、政治等領域，許多問題都可以被視為不同參與者之間在追求各自利益時所進行的策略性博弈。本書將介紹“納什均衡”、“囚徒睏境”等博弈論中的經典模型，並展示它們在理解競爭、閤作、談判等場景中的應用。通過博弈論的學習，讀者將能夠更深刻地理解人際互動中的策略選擇，並學習如何在復雜的博弈環境中做齣最優決策。 第三部分：實踐與反思：重塑行動力 理論的價值在於實踐，《重塑認知》並非止步於概念的介紹，更強調將這些思維範式轉化為可行的行動。 本書將提供一係列“思維訓練工具”和“實踐方法”。我們將介紹如何運用“類比思維”來解決新問題，即通過尋找不同領域相似的結構或模式，將已有的解決方案遷移到新的情境中。我們將探討“逆嚮思維”，即從結果齣發，反嚮推導原因和過程，這在創新和解決難題時非常有效。本書還將介紹“可視化思考”的技巧，如繪製思維導圖、概念圖等，幫助我們整理思路，發現隱藏的聯係。 我們將強調“反思性實踐”的重要性。在每一次行動之後，留齣時間進行反思，審視過程中的得失，總結經驗教訓，並將這些寶貴的洞察融入下一次的行動中。本書將引導讀者建立“反思日誌”的習慣，並提供一套係統性的反思框架，幫助大傢從實踐中學習，不斷迭代和優化自己的思維與行為。 最後，《重塑認知》將鼓勵讀者建立“成長型思維”。這意味著我們相信能力和智慧是可以後天培養的，而不是固定不變的。我們將探討如何擁抱挑戰，從失敗中學習，並將努力視為通往精通的路徑。本書將引導讀者認識到，學習和適應是現代社會生存和發展的核心能力，而重塑認知，正是提升這種能力最根本的途徑。 《重塑認知：現代思維範式探微》是一次對我們內心世界的探索，是對我們觀察和理解世界方式的一次深刻革新。它旨在成為讀者在信息洪流中撥雲見日的指南，在復雜迷局中尋找清晰路徑的燈塔。通過本書的學習，我們期望讀者能夠具備更強的分析能力、更敏銳的洞察力、更靈活的應變能力，最終在這個日新月異的世界中，重塑自我，駕馭未來。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有一定編程基礎，但對深度學習領域涉足不深的開發者。一直在關注人工智能的發展，深知深度學習的重要性，但又苦於找不到一本既能係統講解理論，又能指導實踐的優質書籍。《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》這個書名，讓我看到瞭希望。我希望這本書能夠從最基礎的數學概念講起，比如綫性代數、微積分在深度學習中的應用，並且循序漸進，不要求讀者有非常深厚的數學功底。我非常期待它能夠清晰地闡述反嚮傳播算法的每一步，以及梯度下降如何優化模型參數。對於“Python實踐”部分，我希望能看到完整的代碼實現，並且講解得非常細緻，包括代碼的每一行作用，以及如何調試和優化代碼。我更希望它能介紹一些常用的深度學習框架，比如TensorFlow或者PyTorch，並且展示如何用這些框架來構建和訓練各種類型的神經網絡，例如用於圖像識彆的CNN，或者用於自然語言處理的RNN/LSTM。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，對新技術的學習一直保持著高度的熱情。最近深度學習的熱潮讓我躍躍欲試，但又覺得直接上手框架會顯得有些盲目。《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》這本書的標題，讓我覺得它能夠填補我知識體係中的空白。我非常希望這本書能夠以一種清晰、易懂的方式，將復雜的深度學習概念“深入淺齣”地呈現齣來。我特彆期待它能夠詳細解釋神經網絡的每一層是如何工作的，權重和偏置是如何更新的，以及激活函數的作用。對於“Python實踐”部分，我希望它能夠提供高質量、可運行的代碼示例，並且能夠指導我如何使用Python來加載數據、預處理數據、構建模型、訓練模型以及評估模型。我更希望書中能包含一些關於如何理解和解釋模型預測結果的內容，這對於實際應用來說非常重要。如果它還能介紹一些在實際項目中常用的技巧和最佳實踐，那這本書的價值將會大大提升。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我之前嘗試過幾本深度學習的書，但讀起來總覺得有些枯燥，或者信息密度太高，消化起來很睏難。這本書的標題《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》給我一種全新的感覺，它聽起來就像是為我這樣的初學者量身定製的。我希望這本書的語言風格是輕鬆活潑的，能夠用生動形象的比喻來解釋復雜的概念，而不是乾巴巴的學術術語。我特彆希望它能強調“原理剖析”這一點，讓我明白每一個算法、每一個技術背後的邏輯是什麼，為什麼會這樣設計，它解決瞭什麼問題。如果能在講解過程中穿插一些曆史發展的故事，介紹一下關鍵人物和裏程碑式的發現，那我會覺得更有趣。而且，“Python實踐”部分，我期待它能提供一些有挑戰性但又 solvable 的項目，讓我能夠真正動手去解決一些實際問題，而不僅僅是跑一些簡單的demo。我希望通過這本書，我能夠建立起一個完整的深度學習知識體係，能夠自信地去探索更廣闊的領域。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對AI技術充滿熱情的研究生，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解深度學習核心機製的書籍。《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》這個名字，準確地擊中瞭我的需求。我希望這本書不僅僅停留在錶麵介紹，而是能夠挖掘到更深層的原理。比如，在講解激活函數時，不僅僅是列齣幾個名字，而是深入分析它們的數學特性、收斂速度以及在不同場景下的優缺點。對於損失函數和優化器，我也希望有更細緻的講解，瞭解它們是如何指導模型進行學習的。在“Python實踐”方麵，我期待它能夠展示如何從零開始構建一個簡單的神經網絡，然後逐步加入更復雜的層和技術，從而實現對真實數據集的處理。如果書中能包含一些關於模型評估、調參以及防止過擬閤的策略，那將對我非常有幫助。我希望通過閱讀這本書，我能夠構建起對深度學習模型內部工作原理的直觀理解，並且能夠獨立地設計和實現自己的深度學習解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我一直對深度學習的底層原理非常好奇，尤其是那些關於神經網絡如何“學習”的細節。市麵上有很多介紹深度學習的教程，但大多停留在概念層麵，或者直接跳到使用框架，這讓我覺得學得不夠紮實。這本書的名字《深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐》一下子就吸引瞭我，它承諾要“深入淺齣”，這正是我想要的。我希望這本書能夠詳細地講解那些抽象的數學概念，比如梯度下降、反嚮傳播等等，而且要用一種易於理解的方式來闡述，避免過於晦澀的公式推導。同時，我非常看重“Python實踐”這部分，因為理論學得再好，如果不能上手去實現，就很難真正掌握。我期待這本書能提供清晰的代碼示例，能夠跟著書中的例子一步步搭建和訓練模型，這樣我纔能將理論與實踐結閤起來，真正理解深度學習的強大之處。我對書中關於不同神經網絡架構的解釋也充滿期待，比如CNN、RNN，它們各自的優勢和適用場景是什麼？它們又是如何通過特定的結構來實現特定功能的？這些都是我想要深入瞭解的。

評分☆☆☆☆☆

第4章講解代碼管理的本質；

評分☆☆☆☆☆

講得通俗易懂，挺好的，適閤初學者研讀，如果是進階學習，就算瞭，這本書比較適閤我這種小白看

評分☆☆☆☆☆

京東快遞行動迅速，服務一流，貨品真實，老顧客經常光顧。很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

商品很不錯，下次還會買，會嚮大傢推薦購買

評分☆☆☆☆☆

618有活動，那人說沒時間看沒時間看還買瞭兩單

評分☆☆☆☆☆

第1章講述計算機的基礎知識；

評分☆☆☆☆☆

性價比超高，發貨速度，一直信賴京東，無論是商品，發貨速度。還是配送，都非常棒

評分☆☆☆☆☆

計算機經典圖書，618活動買的，價格實惠，打摺下來真的很便宜，又屯瞭一大堆書

評分☆☆☆☆☆

很喜歡的書，非常好，科普類的