深度學習入門之PyTorch pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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廖星宇著

圖書標籤:

深度學習
PyTorch
機器學習
神經網絡
Python
人工智能
計算機視覺
自然語言處理
模型訓練
TensorFlow

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齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121326202

版次：1

商品編碼：12205841

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名：博文視點AI係列

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：232

正文語種：中文

具體描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群：本書將理論和代碼相結閤，幫助讀者更好地進入深度學習領域，適閤任何對深度學習感興趣的人。

1 作者本身也是從小白開始入門深度學習的，無論從書中內容，還是講解思路，以及語言風格，均適閤你從零開始進入深度學習這個充滿魔力的世界。

2 實例簡單而不簡約，用到瞭生成對抗網絡和注意力機製等目前相對前沿的深度學習技術。

3 雖然是一本入門教程，但是對原理的講述也不含糊，清晰易懂，讓讀者能知其然且知其所以然。

內容簡介

深度學習如今已經成為瞭科技領域*炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，*後通過實戰瞭解*前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

作者簡介

廖星宇，目前就讀於中國科學技術大學應用數學係，獲得國傢一等奬學金。在個人博客、知乎等平颱上發布多篇關於深度學習的文章，具有一定的閱讀量和人氣。

第1 章深度學習介紹1
1．1 人工智能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 1
1．2 數據挖掘、機器學習與深度學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 2
1．2．1 數據挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．2 機器學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 3
1．2．3 深度學習．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 4
1．3 學習資源與建議．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 8
第2 章深度學習框架11
2．1 深度學習框架介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 11
2．2 PyTorch 介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．1 什麼是PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 13
2．2．2 為何要使用PyTorch ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 14
2．3 配置PyTorch 深度學習環境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．1 操作係統的選擇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 15
2．3．2 Python 開發環境的安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 16
2．3．3 PyTorch 的安裝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 18
第3 章多層全連接神經網絡24
3．1 熱身：PyTorch 基礎．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．1 Tensor（張量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 24
3．1．2 Variable（變量）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 26
3．1．3 Dataset（數據集）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 28
3．1．4 nn．Module（模組）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 29
3．1．5 torch．optim（優化）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 30
3．1．6 模型的保存和加載．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 31
3．2 綫性模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
3．2．2 一維綫性迴歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 33
3．2．3 多維綫性迴歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
3．2．4 一維綫性迴歸的代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 35
3．2．5 多項式迴歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 38
3．3 分類問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．2 Logistic 起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．3 Logistic 分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 42
3．3．4 二分類的Logistic 迴歸．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 43
3．3．5 模型的參數估計．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 44
3．3．6 Logistic 迴歸的代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 45
3．4 簡單的多層全連接前嚮網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．1 模擬神經元．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．4．2 單層神經網絡的分類器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 50
3．4．3 激活函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 51
3．4．4 神經網絡的結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 54
3．4．5 模型的錶示能力與容量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 55
3．5 深度學習的基石：反嚮傳播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．1 鏈式法則．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 57
3．5．2 反嚮傳播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．5．3 Sigmoid 函數舉例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 58
3．6 各種優化算法的變式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．1 梯度下降法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 59
3．6．2 梯度下降法的變式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 62
3．7 處理數據和訓練模型的技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．1 數據預處理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 64
3．7．2 權重初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 66
3．7．3 防止過擬閤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 67
3．8 多層全連接神經網絡實現MNIST 手寫數字分類．．．．．．．．．．．．．． 69
3．8．1 簡單的三層全連接神經網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．2 添加激活函數．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 70
3．8．3 添加批標準化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
3．8．4 訓練網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 71
第4 章捲積神經網絡76
4．1 主要任務及起源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 76
4．2 捲積神經網絡的原理和結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 77
4．2．1 捲積層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 80
4．2．2 池化層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 84
4．2．3 全連接層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．2．4 捲積神經網絡的基本形式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 85
4．3 PyTorch 捲積模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．1 捲積層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 87
4．3．2 池化層．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 88
4．3．3 提取層結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 90
4．3．4 如何提取參數及自定義初始化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 91
4．4 捲積神經網絡案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 92
4．4．1 LeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 93
4．4．2 AlexNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 94
4．4．3 VGGNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 95
4．4．4 GoogLeNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 98
4．4．5 ResNet ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 100
4．5 再實現MNIST 手寫數字分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 103
4．6 圖像增強的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 105
4．7 實現cifar10 分類．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 107
第5 章循環神經網絡111
5．1 循環神經網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 111
5．1．1 問題介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．2 循環神經網絡的基本結構．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 112
5．1．3 存在的問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 115
5．2 循環神經網絡的變式：LSTM 與GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．1 LSTM ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 116
5．2．2 GRU ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 119
5．2．3 收斂性問題．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 120
5．3 循環神經網絡的PyTorch 實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．1 PyTorch 的循環網絡模塊．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 122
5．3．2 實例介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 127
5．4 自然語言處理的應用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．1 詞嵌入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．4．2 詞嵌入的PyTorch 實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．3 N Gram 模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 133
5．4．4 單詞預測的PyTorch 實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 134
5．4．5 詞性判斷．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 136
5．4．6 詞性判斷的PyTorch 實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 137
5．5 循環神經網絡的更多應用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．1 Many to one ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．5．2 Many to Many（shorter）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．3 Seq2seq ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 141
5．5．4 CNN+RNN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 142
第6 章生成對抗網絡144
6．1 生成模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 144
6．1．1 自動編碼器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 145
6．1．2 變分自動編碼器．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 150
6．2 生成對抗網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．1 何為生成對抗網絡．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 153
6．2．2 生成對抗網絡的數學原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 160
6．3 Improving GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．1 Wasserstein GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 164
6．3．2 Improving WGAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 167
6．4 應用介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．1 Conditional GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 168
6．4．2 Cycle GAN ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 170
第7 章深度學習實戰173
7．1 實例一――貓狗大戰：運用預訓練捲積神經網絡進行特徵提取與預測． 173
7．1．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 174
7．1．3 代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 177
7．1．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 183
7．2 實例二――Deep Dream：探索捲積神經網絡眼中的世界．．．．．．．．． 183
7．2．1 原理介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 184
7．2．2 預備知識：backward ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 185
7．2．3 代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 190
7．2．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 195
7．3 實例三――Neural-Style：使用PyTorch 進行風格遷移．．．．．．．．．．． 196
7．3．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 196
7．3．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 197
7．3．3 代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 199
7．3．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 205
7．4 實例四――Seq2seq：通過RNN 實現簡單的Neural Machine Translation ． 205
7．4．1 背景介紹．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．2 原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 206
7．4．3 代碼實現．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 209
7．4．4 總結．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 221

算法的脈絡，智能的呼吸：開啓你的數據科學探索之旅在這場席捲全球的科技浪潮中，數據科學以其顛覆性的力量，重塑著我們認知世界、改造世界的方式。它不再是實驗室裏的抽象理論，而是滲透進我們生活的方方麵麵，從精準的醫療診斷到智能的交通係統，從個性化的推薦算法到前沿的科學研究，無處不閃耀著數據科學的光芒。如果你也渴望在這股浪潮中，找到屬於自己的位置，理解那些驅動智能運行的深層邏輯，那麼，一本能夠為你鋪就堅實基石的讀物，將是你最得力的夥伴。本書並非直接教授你某個特定框架的精巧運用，而是將目光投嚮那些更為根本、更為普適的原理。我們將深入探索數據科學的核心驅動力——算法。算法，是計算機解決問題的步驟和指令的集閤，是邏輯思維的具象化，是智慧的火種。理解算法，就像掌握瞭打開數字世界寶藏的金鑰匙，讓你能夠從海量數據中提煉齣有價值的信息，構建齣能夠學習、推理、甚至創造的智能係統。第一章：邏輯的基石——算法思維的孕育我們將從算法最純粹的形態開始，剝離技術的錶象，直擊思維的核心。你將學習如何將一個復雜的問題分解為一係列可執行的步驟，如何用清晰、嚴謹的邏輯來描述解決問題的過程。這不僅僅是編程的準備，更是培養一種係統性、條理性解決問題的能力。我們將通過一些經典的算法問題，例如排序、查找等，來讓你體會算法設計的樂趣與挑戰。通過分析不同算法的優劣，你將初步建立起對效率、復雜度的初步認知，為後續更深入的學習打下堅實的基礎。這一章，將是培養你成為一名優秀算法工程師的起點，讓你在麵對任何問題時，都能以一種“算法化”的思維去審視和解決。第二章：數據的語言——變量、結構與轉換的藝術數據是算法的原材料，而數據的組織和處理，則是算法得以施展的舞颱。本章將帶你走進數據的世界，學習如何有效地錶示和存儲數據。你將深入理解變量的本質，掌握不同數據類型的特性及其應用場景。我們將探討如何設計閤理的數據結構，以便算法能夠高效地訪問和操作數據。從最基礎的數組、鏈錶，到更復雜的樹、圖，我們將一一剖析它們的設計理念和適用範圍。更重要的是，我們將學習數據轉換的藝術：如何對原始數據進行清洗、規範化、特徵提取等預處理操作，使其更適閤算法的分析。這個過程，就像一位雕塑傢，將粗糙的石料精心打磨，最終呈現齣完美的藝術品。你將學會如何用代碼優雅地完成這些數據魔法，為算法的“盛宴”準備好最豐盛的“食材”。第三章：數學的韻律——綫性代數與概率論的交響在數據科學的殿堂裏，數學是不可或缺的語言。特彆是綫性代數和概率論，它們如同兩根支柱，支撐起無數高級算法的大廈。本章將以一種直觀易懂的方式，為你揭示這些數學概念在數據科學中的實際應用。你將理解嚮量和矩陣如何成為描述數據和模型參數的強大工具，學習矩陣運算在數據變換、降維等任務中的核心作用。同時，概率論的魔力也將展現在你眼前：你將學習如何量化不確定性，理解隨機變量、概率分布的意義，以及它們如何幫助我們理解數據的生成過程，評估模型的置信度。我們不會僅僅停留在公式的推導，而是強調這些數學工具如何幫助我們理解數據模式、建立模型、做齣預測。通過本章的學習，你將能夠更深刻地理解那些看似神秘的算法背後的數學原理，為更高級的學習做好充足的準備。第四章：優化的力量——從梯度下降到模型訓練的精進之路模型的構建離不開優化，而優化則離不開對數學原理的深入理解。本章將聚焦於“優化”這一核心概念，它是讓模型“學習”的關鍵。我們將從最基礎的優化算法——梯度下降開始，詳細解析其工作原理，理解如何通過迭代的方式，一步步逼近最優解。你將瞭解到不同類型的梯度下降算法，如批量梯度下降、隨機梯度下降及其變種，以及它們各自的優缺點和適用場景。同時，我們還會探討損失函數的設計，它定義瞭我們衡量模型“好壞”的標準，以及如何通過選擇閤適的損失函數來指導模型的訓練方嚮。這一章，將讓你明白，訓練一個強大的模型，並非一蹴而就，而是需要精妙的優化策略和對數學原理的精準運用。你將掌握如何調整參數、選擇算法，讓你的模型在海量數據中不斷“成長”，達到預期的性能。第五章：決策的藝術——分類與迴歸的策略數據科學的應用場景韆姿百態，而其中最為常見的任務便是分類與迴歸。本章將深入探討這兩大類問題的解決之道。你將學習如何構建模型來區分不同的類彆，例如識彆郵件是垃圾郵件還是正常郵件，或者預測一張圖片是貓還是狗。我們將介紹多種經典的分類算法，如邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹等，並分析它們的工作原理、優缺點以及適用範圍。同樣，對於預測連續數值的任務，如預測房價、股票價格等，我們也將提供深入的講解。你將學習綫性迴歸、多項式迴歸等方法，理解如何從數據中捕捉趨勢並進行精準預測。通過本章的學習，你將掌握構建和評估分類與迴歸模型的關鍵技術，為解決實際問題提供強大的工具集。第六章：模式的挖掘——聚類與降維的洞察力在海量數據中隱藏著無數有趣的模式和關聯，而聚類與降維技術，正是幫助我們發現這些隱藏寶藏的利器。本章將帶你探索無監督學習的奧秘。你將學習如何將相似的數據點自動歸類，發現數據內在的群體結構，例如將用戶劃分為不同的消費群體，或者將新聞文章按照主題進行分組。我們將介紹K-Means、層次聚類等經典聚類算法，並分析它們的適用場景。同時，你還將學習如何通過降維技術，將高維度的復雜數據“壓縮”到較低的維度，同時盡可能保留原始數據的重要信息。這有助於我們可視化數據、去除冗餘特徵、加速模型訓練。我們將深入講解主成分分析（PCA）、t-SNE等常用的降維方法，讓你能夠從紛繁復雜的數據中，提煉齣最本質的洞察。第七章：模型的評估與改進——通往卓越的迭代之路構建模型隻是第一步，如何判斷模型的優劣，並不斷對其進行改進，纔是通往卓越的關鍵。本章將聚焦於模型評估與改進的策略。你將學習各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方根誤差等，理解它們各自的含義以及如何根據具體任務選擇閤適的指標。我們還將深入探討過擬閤與欠擬閤的挑戰，並介紹交叉驗證、正則化等技術來解決這些問題。你將學會如何係統地分析模型的錶現，找齣性能瓶頸，並采取有效的措施進行調優。這個過程，是一個不斷嘗試、反饋、優化的迭代過程，最終讓你能夠構建齣魯棒、泛化能力強的模型。第八章：數據的可視化——讓數字“說話” 再精妙的算法，再深刻的洞察，如果不能清晰地傳達給他人，其價值將大打摺扣。數據可視化，就是將抽象的數字轉化為直觀的圖錶，讓數據“說話”，讓信息一目瞭然。本章將帶你掌握數據可視化的基本原則和常用工具。你將學習如何選擇閤適的圖錶類型來展示不同的數據關係，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、熱力圖等。我們將探討如何設計清晰、美觀的圖錶，突齣關鍵信息，避免誤導。通過可視化，你不僅能夠更好地理解數據，也能夠更有效地與他人溝通你的發現和見解。第九章：從理論到實踐——案例解析與思考理論的海洋最終需要實踐的航船來抵達彼岸。本章將通過一係列精心設計的案例，將前麵所學的知識融會貫通。我們將分析真實世界中的數據科學問題，從數據收集、預處理，到模型選擇、訓練、評估，全程貫穿我們所探討的算法和技術。這些案例將覆蓋不同的應用領域，例如推薦係統、圖像識彆、自然語言處理的初步探索等。通過對這些案例的深入解析，你將看到算法如何在實際場景中發揮作用，並學會如何將理論知識轉化為解決實際問題的能力。這不僅僅是簡單的代碼堆砌，而是對整個數據科學流程的全麵體驗，培養你獨立解決問題的信心和能力。本書旨在為你提供一個全麵、係統的算法思維和數據科學基礎。我們相信，理解算法的內在邏輯，掌握數學的嚴謹錶達，並具備用代碼實現和優化的能力，將是你在這場數據驅動的變革中，走得更遠、更穩的關鍵。拿起這本書，跟隨我們一起，揭開智能的奧秘，感受數據流動的脈絡，開啓屬於你自己的數據科學探索之旅！

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的是，它不僅僅停留在理論的堆砌或者代碼的羅列，而是深入地探討瞭一些更本質的問題。比如，在討論模型過擬閤和欠擬閤的時候，作者並沒有簡單地給齣解決方案，而是詳細地分析瞭導緻這些問題的原因，並且提供瞭多種調試和優化的方法，比如調整學習率、改變模型結構、使用正則化等等，並且還解釋瞭這些方法背後的邏輯。這讓我意識到，深度學習的學習不僅僅是學習一套工具，更是學習一種解決問題的方法論。我還注意到，書中在講解損失函數和優化器的時候，也給齣瞭不同的選擇，並解釋瞭它們各自的適用場景和優缺點，這讓我不再覺得這些是“黑箱”操作，而是有理可循的。另外，書中還提到瞭模型評估的重要性，以及如何選擇閤適的評估指標，這一點對於衡量模型的性能至關重要，很多入門的書籍往往會忽略這一點。總而言之，它給瞭我一種“授人以魚不如授人以漁”的感覺，教會瞭我如何去思考和分析模型。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我本來對深度學習這個領域是有點望而卻步的，感覺裏麵充斥著大量的數學公式和復雜的算法，普通人很難理解。但是，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。《深度學習入門之PyTorch》用一種非常通俗易懂的方式，為我打開瞭深度學習的大門。它沒有上來就轟炸讀者，而是循序漸進，從最基礎的概念講起，比如“什麼是人工智能”、“什麼是機器學習”，再到“什麼是深度學習”，層層遞進，讓我對整個領域有瞭宏觀的認識。在講解PyTorch的使用時，作者也非常耐心地介紹瞭各種API的用法，並且配有大量的代碼示例，這些代碼都非常簡潔實用，讓我可以很快地動手實踐。我最欣賞的是，它在講解完一個技術點後，都會用一個小的案例來鞏固，讓我能立刻看到這個技術的應用場景，而不是僅僅停留在理論層麵。這本書真的做到瞭“入門”二字，讓我這個完全的初學者，也能感受到深度學習的魅力。

評分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，主要是想快速上手PyTorch這個框架，畢竟現在很多研究和工業界都在使用它，不學點基礎的真的有點跟不上趟瞭。翻開這本書，首先映入眼簾的就是非常清晰的目錄結構，感覺把PyTorch的核心功能都涵蓋進去瞭，從張量的基本操作，到自動求導，再到構建神經網絡的各種模塊，可以說是應有盡有。最棒的是，它在講解每一個模塊的時候，都會有一個清晰的界定，比如“這一節我們講Tensor”，“下一節我們講autograd”，不會讓讀者感到知識點跳躍。而且，每個章節的篇幅都恰到好處，不會太長導緻疲勞，也不會太短讓人覺得意猶未盡。我特彆喜歡它在講到數據加載和預處理的時候，給齣的各種技巧和注意事項，這部分內容對於實際項目開發非常實用。比如，如何高效地加載大規模數據集，如何進行數據增強，這些細節的講解，讓我覺得這本書的作者真的是站在初學者的角度來思考問題的。

評分☆☆☆☆☆

這本書我確實是衝著“入門”兩個字來的，想著能係統地瞭解一下深度學習的大緻脈絡，畢竟這個領域現在太火瞭，各種新聞、報道、論文都離不開它。打開這本《深度學習入門之PyTorch》之後，最直觀的感受就是排版很舒服，閱讀起來不會有太大的壓力。我本來對編程這方麵有點小小的畏懼，但作者的講解方式很平實，像是朋友聊天一樣，一點點地把概念掰開揉碎瞭講。比如，剛開始講到神經網絡的時候，那些抽象的數學公式和概念，在書裏都被拆解成瞭更容易理解的邏輯和圖示，這對我這種數學功底不算特彆紮實的人來說，簡直是救星。而且，它並沒有上來就拋齣一堆代碼，而是先花瞭相當多的篇幅去解釋為什麼需要深度學習，它能解決什麼問題，以及背後的基本原理，比如什麼是模型、什麼是訓練、什麼是損失函數等等。這讓我在開始動手敲代碼之前，就對整個流程有瞭大概的認知，而不是稀裏糊塗地跟著代碼走。更重要的是，它沒有迴避一些比較基礎的概念，像是張量的操作，即使是很簡單的加減乘除，也寫得很詳細，生怕讀者跟不上。這種循序漸進的方式，讓我覺得學習的每一步都走得很踏實，也很有成就感。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書在代碼的引入和講解上，做得相當到位。它不是那種把理論講完就丟給你一大堆代碼讓你自己琢磨的書。在解釋每一個新概念之後，作者都會緊接著給齣相應的PyTorch代碼示例。這些代碼我嘗試著在自己的電腦上運行瞭，幾乎都能跑通，而且作者對每一行代碼的解釋都非常細緻，比如某個函數的作用，參數的含義，以及它為什麼在這裏這樣寫，都有著詳盡的說明。這對於我這種想通過實踐來加深理解的人來說，簡直是福音。我尤其喜歡它在講解模型構建時，那種逐步增加復雜度的設計。從最簡單的綫性模型，到多層感知機，再到捲積神經網絡，每一步的過渡都很自然，而且每次引入新的層或者新的概念，都會清晰地解釋它解決瞭什麼問題，比之前的模型有什麼優勢。特彆是對於CNN的部分，關於捲積核、池化層這些核心概念的解釋，配上直觀的圖示，讓我一下子就明白瞭它們的工作原理。書裏還提供瞭一些數據集的下載和預處理的指導，這對於初學者來說，省去瞭很多自己摸索的時間，可以更快地進入到模型訓練的環節。

評分☆☆☆☆☆

每次在京東的購物都很滿意，特彆是自營商品，無論是包裝還是商品質量都很好，配送服務也特彆好，快遞員態度很好，而且退貨換貨也非常方便，支持京東！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，送貨速度超級快，文字清晰。

評分☆☆☆☆☆

京東購物使我們的生活更便捷瞭！京東商品豐富，無所不有，自營商品更是價格優惠，童叟無欺。快遞給力，包裝實在。體驗足不齣戶購物的感覺，就在京東！購物就上京東，有京東，足夠！

評分☆☆☆☆☆

送貨速度很快，上午買的下午就到瞭，書有塑封，是正版，印刷質量很好，贊～

評分☆☆☆☆☆

很劃算，618做活動的，三摺購書。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

寫得非常好，研究生階段就研究這些方嚮，值得購買，高分推薦！

評分☆☆☆☆☆

書籍包裝完好，內容詳細，收獲頗多，京東物流給力，當天送達。

評分☆☆☆☆☆

書是好書，但是他的版本不對，書中用的是0.3的版本，但是現在，最新版0.4，改動的地方很多，不著急的話，等新版本，太坑瞭，

評分☆☆☆☆☆

經常網購，總有大量的包裹收，有很多的評語要寫！但是，總是寫評語花掉瞭我大量的時間和精力！迴頭想想，我花瞭錢瞭，還要我花這麼多的時間和精力來寫評語是不是很不劃算？所以在一段時間裏，我總是不去評價或者隨便寫寫！但是，我又總是覺得好像有點對不住那些辛苦工作的賣傢客服、倉管、老闆。於是我寫下瞭一小段話，給我覺得能拿到我五星好評的賣傢的寶貝評價裏麵以示感謝和尊敬！首先，寶貝是性價比很高的，我每次都會先試用再評價的，雖然寶貝不一定是最好的，但在同等的價位裏麵絕對是錶現最棒的。其次，在與賣傢的溝通中，無論是前期谘詢還是後期詢問；賣傢都能好好解答。另外，物流的速度也是可以接受的，偶爾有比較慢的物流，也希望大傢可以耐心等待，畢竟賣傢也不能控製物流的速度啊。相反，賣傢比我們更希望能早日到貨，我們能早點付款啊！希望賣傢能再接再厲。把店鋪做得更大更強，提供更多更好的東西給大傢。