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☆☆☆☆☆

[日] 山下隆义 著，张弥 译

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 神经网络
• Python
• TensorFlow
• Keras
• 图解
• 入门
• 算法

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480248

版次：1

商品编码：12357385

包装：平装

开本：大32开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：206

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

1.实用
136张图+60段代码帮助理解相关理论和工具的使用方法。可作为专业理论书籍、参考文献的辅助读物随时翻阅
2.专业
浓缩深度学习的关键知识点，内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。同时辅以代码，介绍了Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow等深度学习工具的安装和使用方法。
3.易懂
图文并茂，知识点清晰直观、便于理解。全彩印刷、版式精美，技术书也可赏心悦目。

内容简介

本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。

作者简介

山下隆义（作者）
1978年出生于日本神户，2002年修完博士前期课程，并于当年入职欧姆龙股份有限公司，主要从事快速人脸图像检测相关的软件研究和开发。2011年在日本中部大学研究生院工学研究科修完博士后期课程，获得工学博士学位。2014年开始担任中部大学工学院信息工程系讲师。目前从事动画处理、模式识别和机器学习相关的研究。曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项，并在多个相关研讨会上担任讲师。
张弥（译者）
毕业于大连外国语大学日本语学院。现就职于某日本大型跨国公司，从事技术翻译工作，具有丰富的软件开发和医学翻译经验。喜欢挑战新事物，乐于学习新知识和接触新领域。

目录

第 1章　绪论
1．1　深度学习与机器学习　2
1．2　深度学习的发展历程　3
1．3　为什么是深度学习　6
1．4　什么是深度学习　7
1．5　本书结构　9
第　2章 神经网络
2．1　神经网络的历史　12
2．2　M-P模型　14
2．3　感知器　16
2．4　多层感知器　18
2．5　误差反向传播算法　19
2．6　误差函数和激活函数　28
2．7　似然函数　30
2．8　随机梯度下降法　31
2．9　学习率　32
2．10　小结　33
第3章　卷积神经网络
3．1　卷积神经网络的结构　36
3．2　卷积层　38
3．3　池化层　39
3．4　全连接层　40
3．5　输出层　41
3．6　神经网络的训练方法　41
3．7　小结　48
第4章　受限玻尔兹曼机
4．1　Hopfield 神经网络　50
4．2　玻尔兹曼机　55
4．3　受限玻尔兹曼机　59
4．4　对比散度算法　61
4．5　深度信念网络　64
4．6　小结　66
第5章　自编码器
5．1　自编码器　68
5．2　降噪自编码器　71
5．3　稀疏自编码器　73
5．4　栈式自编码器　76
5．5　在预训练中的应用　77
5．6　小结　78
第6章　提高泛化能力的方法
6．1　训练样本　80
6．2　预处理　88
6．3　激活函数　92
6．4　Dropout　94
6．5　DropConnect　96
6．6　小结　98
第7章　深度学习工具
7．1　深度学习开发环境　100
7．2　Theano　100
7．3　Pylearn2　108
7．4　Caffe　118
7．5　训练系统——DIGITS137
7．6　Chainer　145
7．7　TensorFlow　160
7．8　小结　176
第8章　深度学习的现在和未来
8．1　深度学习的应用案例178
8．2　深度学习的未来　195
8．3　小结　197
参考文献　198

《算法原理与实践：从零构建数据驱动的智能系统》 概述： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步和商业创新的核心要素。而算法，则是驾驭这些数据的关键技术，它们如同智能系统的“大脑”和“神经系统”，赋予机器理解、学习、推理和决策的能力。《算法原理与实践：从零构建数据驱动的智能系统》一书，旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的算法学习体验。本书不局限于某一特定领域的算法，而是从底层原理出发，系统性地梳理并讲解了一系列在现代计算领域具有普适性和决定性作用的核心算法，并辅以丰富的实践案例，帮助读者掌握算法的设计思想、推导过程以及在实际问题中的应用方法。 本书的定位，是为那些渴望理解“智能”如何被构建、希望掌握数据驱动决策能力的开发者、工程师、数据科学家，以及对计算机科学和人工智能底层逻辑感兴趣的读者提供一条清晰的学习路径。我们相信，理解算法的本质，是掌握尖端技术、解决复杂问题的基石。因此，本书在内容编排上，力求逻辑严谨，循序渐进，从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够真正理解并掌握算法的精髓。 核心内容与章节亮点： 第一部分：算法的基石——数学与逻辑的铺垫 在深入算法世界之前，扎实的数学和逻辑基础是必不可少的。《算法原理与实践》的首部分将带领读者回顾和梳理这些关键的数学工具。 第一章：数学语言与逻辑思维的重塑 核心内容： 本章将从离散数学、线性代数和概率论三个核心维度，提炼出与算法设计和分析最息息相关的概念。例如，集合论、图论的基本概念将用于描述数据结构和关系；向量、矩阵运算将是理解多维数据处理和模型表示的关键；而概率分布、统计推断则是理解不确定性、进行模型评估的基础。同时，本章将强调逻辑推理在算法设计中的重要性，包括数学归纳法、反证法等，训练读者的严谨思维。 亮点： 摒弃枯燥的理论堆砌，聚焦于算法应用所需的最小必要知识，并通过直观的例子和少量图示，帮助读者快速建立起数学与算法之间的联系。例如，如何用图论表示社交网络，如何用矩阵运算加速图像处理。 第二章：计算的度量与复杂度分析 核心内容： 任何算法的效率都离不开对其时间和空间复杂度的考量。本章将系统介绍大O、大Ω、大Θ等复杂度表示法，并讲解如何通过递归树、主定理等方法分析算法的复杂度。我们将深入探讨不同数据结构（如数组、链表、树、图）的基本操作的时间复杂度，以及它们在不同应用场景下的优势与劣势。 亮点： 结合多种经典算法（如排序算法、搜索算法）的复杂度分析实例，让读者在实践中理解复杂度分析的意义。强调“最优算法”并非绝对，而是相对特定问题和规模而言，从而培养读者权衡和选择算法的能力。 第二部分：核心数据结构与算法的构建 掌握了基础的数学和分析工具后，本部分将正式进入算法的核心构建过程。 第三章：组织数据的艺术——基础数据结构精讲 核心内容： 本章将深入讲解数组、链表、栈、队列、哈希表等基础数据结构的内部实现原理、性能特点以及适用场景。我们将详细分析它们在插入、删除、查找等操作上的时间与空间复杂度。此外，还会介绍一些进阶但常用的数据结构，如堆（优先队列）和树（二叉搜索树、平衡二叉搜索树）。 亮点： 每种数据结构都会配以详尽的伪代码和图示，辅以实际应用场景举例，例如使用哈希表实现快速字典查找，使用队列实现任务调度。重点在于理解数据结构的设计哲学，以及如何根据实际需求选择和优化。 第四章：排序与搜索的奥秘 核心内容： 排序和搜索是算法中最基础也最重要的问题之一。本章将全面讲解各种排序算法，包括但不限于冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序，并深入分析它们的稳定性、时间与空间复杂度。同时，也会介绍线性搜索、二分搜索等搜索算法，并讨论它们在有序数据上的优势。 亮点： 并非简单罗列算法，而是深入剖析每种排序算法的“为什么”：它为什么能排序？它的核心思想是什么？为什么会出现不同的时间复杂度？通过对比分析，帮助读者理解算法的演进和优化过程。 第五章：图论的宏伟蓝图——遍历、最短路径与连通性 核心内容： 图是一种极其强大的数据抽象，在网络分析、社交关系、路径规划等领域无处不在。本章将系统讲解图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及核心的图遍历算法——深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。在此基础上，我们将深入探讨解决最短路径问题的经典算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，以及判断图的连通性的相关算法。 亮点： 结合实际图应用，如地图导航中的最短路径计算、社交网络中的好友推荐（基于图的遍历），让读者体会图算法的强大能力。提供清晰的算法流程图和代码实现，便于读者理解和复现。 第六章：分治、动态规划与贪心策略 核心内容： 本章将聚焦于三大重要的算法设计范式。分治法将通过“大问题分解为小问题”的思想，讲解如归并排序、快速排序的实现。动态规划将深入剖析“最优子结构”和“重叠子问题”的特点，通过背包问题、最长公共子序列等经典问题，展示如何构建状态转移方程，从而解决复杂问题。贪心策略则会介绍如何通过局部最优选择达到全局最优，并通过活动选择、霍夫曼编码等例子进行说明。 亮点： 强调这三种范式之间的联系与区别，以及它们在解决不同类型问题时的适用性。通过对比分析，帮助读者建立起强大的问题解决思维框架。 第三部分：数据驱动的进阶算法与实践 在掌握了核心算法和数据结构后，本部分将进一步探讨在现代数据处理和分析中扮演关键角色的算法，并引导读者走向实际应用。 第七章：机器学习的算法引擎——线性模型与决策树 核心内容： 本章将引入机器学习的入门级但极其重要的算法。我们将详细讲解线性回归和逻辑回归的原理、目标函数、梯度下降等优化方法，以及如何用它们来解决回归和分类问题。随后，将深入剖析决策树的构建过程，包括信息增益、基尼系数等分裂准则，以及剪枝技术，并介绍随机森林等集成学习方法。 亮点： 强调模型的可解释性，以及线性模型和决策树在数据探索和特征工程中的作用。提供Python代码示例，展示如何使用scikit-learn等库实现这些算法。 第八章：神经网络与深度学习的启蒙 核心内容： 本章将为读者揭开神经网络的神秘面纱，从最基础的感知机模型讲起，逐步构建多层感知机（MLP）。我们将详细解释激活函数、损失函数、反向传播算法（backpropagation）的数学原理和计算过程。同时，还会介绍一些基础的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的初步概念和应用场景（如图像识别和文本处理）。 亮点： 避免过度复杂的数学推导，以直观的图解和逻辑解释为主，让读者理解神经网络学习的本质。重点在于建立对神经网络工作原理的直观理解，为后续深入学习打下基础。 第九章：无监督学习的探索——聚类与降维 核心内容： 在许多场景下，我们并不知道数据的类别标签。本章将介绍无监督学习的核心算法，包括K-Means聚类算法的工作原理、优缺点，以及如何评估聚类效果。同时，还将讲解主成分分析（PCA）等降维技术，说明它们如何提取数据的主要特征，减少数据维度，从而提高后续算法的效率和性能。 亮点： 强调无监督学习在数据探索、异常检测和特征提取中的价值。通过实际数据集的聚类和降维演示，让读者直观感受这些算法的威力。 第十章：算法的实践与优化 核心内容： 理论学习的最终目的是为了解决实际问题。本章将指导读者如何将学到的算法应用于实际项目中。我们将讨论数据预处理、特征选择、模型评估（如交叉验证、混淆矩阵）的重要性，以及过拟合与欠拟合的处理方法。此外，还会介绍一些常用的算法库（如NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn），以及如何利用它们高效地实现和部署算法。 亮点： 聚焦于“落地”能力，提供一套完整的算法应用流程建议。通过一个贯穿全书的综合性案例，将前面学习的各种算法和技术串联起来，展示一个完整的数据驱动智能系统的构建过程。 本书的价值与目标读者： 《算法原理与实践：从零构建数据驱动的智能系统》并非一本速成手册，而是一份严谨的学习指南。它适合以下读者群体： 软件开发者： 希望提升代码效率，理解高性能计算原理，掌握算法设计技巧。 数据科学家与分析师： 深入理解数据背后的规律，掌握从数据中提取价值的算法工具。 人工智能与机器学习爱好者： 构建坚实的理论基础，为进一步学习更高级的AI模型打下根基。 计算机科学专业的学生： 作为教材的补充，提供更侧重于实践和原理理解的学习体验。 对智能系统构建感兴趣的任何人： 希望理解“智能”是如何通过算法和数据实现的。 本书以“原理”为脉络，以“实践”为落脚点，力求让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将能够独立思考、设计并实现高效、鲁棒的数据驱动的智能系统，在快速变化的科技浪潮中，掌握核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机器学习领域摸爬滚打多年的从业者，我时常会遇到一些“难以言喻”的算法细节，它们在理论上可以推导，但实际执行起来却总觉得不够“踏实”。《图解深度学习》的出现，让我看到了另一种解读深度学习的可能。这本书的价值在于，它将抽象的数学模型转化为一系列相互关联的视觉语言，这种语言比纯粹的符号表达更加具有渗透力。我特别欣赏它对损失函数和优化器部分的阐述，不再是冰冷的数学公式，而是通过“地形图”的比喻，形象地展示了参数空间的形状，以及梯度下降是如何在这种“地形”上寻找到最优解的。书中对不同激活函数的特性，比如ReLU的“死神经元”问题，也通过直观的曲线图和神经元激活示意图，进行了深入浅出的剖析。而且，我发现这本书在讲解一些进阶概念，比如注意力机制和Transformer模型时，也非常注重视觉化的表达。它用箭头和连接线清晰地展示了不同部分之间的信息流动和依赖关系，让我能够迅速把握这些模型的整体架构和核心思想，而无需花费大量时间去啃读那些冗长而晦涩的论文。这本书让我觉得，深度学习不再是只能通过逻辑和公式去理解的学科，它同样可以通过“看”来领悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就非常有吸引力，点开来阅读，发现内容更是名副其实。我之前尝试过阅读一些深度学习的入门书籍，但往往被大量的数学公式和理论细节劝退。《图解深度学习》这本书，最大的亮点就在于它的“图解”能力。它并非简单地将文字内容配上插图，而是将抽象的算法过程，转化为一系列直观、易懂的视觉化模型。我特别欣赏它对“什么是神经元”以及“神经网络如何学习”的解释。它没有直接抛出复杂的数学定义，而是通过一个形象的“大脑神经元”模型，并辅以生动的动画式的流程图，让我能够轻松理解输入、权重、激活函数和输出之间的关系。对于像梯度下降这样的核心概念，它也提供了非常贴切的比喻，比如“走在山坡上寻找最低点”，并配上了相应的可视化图表，让整个过程清晰明了。这本书在讲解不同网络架构时，也做得非常出色，例如，它在介绍卷积神经网络（CNN）时，用一个可视化的窗口在图像上滑动，演示了特征提取的过程，让我一下子就明白了感受野的概念。对于循环神经网络（RNN），它则通过“信息在时间维度上的流动”来解释其工作原理。总之，这本书让我感觉深度学习不再是一个高不可攀的学科，而是可以通过图像化的方式，被所有人理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《图解深度学习》，拿到手的时候，就被封面上那些精美的、极具科技感的插画所吸引。迫不及待地翻开，虽然我之前对深度学习只有一些零散的了解，比如听说过神经网络、卷积这些概念，但总觉得它们深不可测，像是隐藏在象牙塔里的知识。然而，这本书用一种非常直观的方式，将那些抽象的概念具象化了。它不像我之前看的那些纯理论书籍，上来就是一堆公式推导，看得人头晕眼花。这本书的图画真的太棒了，仿佛有一位经验丰富的老师，耐心地用各种生动的图示，一步一步地讲解神经网络是如何工作的，每一层神经元如何传递信息，权重和偏置又是如何影响最终结果的。我尤其喜欢它对反向传播的解释，不再是枯燥的导数链式法则，而是通过一个形象的比喻，让我清晰地理解了误差是如何层层传递并用于更新权重的。这本书的排版也很好，字体大小适中，行间距舒服，阅读起来不会感到疲劳。而且，它还穿插了一些实际应用的案例，比如图像识别、自然语言处理，让我看到了深度学习的强大潜力，也更加激发了我深入学习的兴趣。我感觉这本书就像是一扇门，为我打开了通往深度学习世界的大门，让我不再畏惧那些复杂的数学和算法，而是能够以一种更轻松、更愉快的心情去探索。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术充满好奇的在校学生，正积极地探索各种前沿技术领域。最近，深度学习无疑是我关注的焦点。《图解深度学习》这本书，完全超出我的预期。它以一种我从未体验过的方式，将深度学习的复杂性变得触手可及。这本书的插画设计得极其考究，每一张图都不是简单的示意，而是承载着丰富的教学信息。例如，书中讲解多层感知机（MLP）时，它用不同颜色和形状的节点，清晰地区分了输入层、隐藏层和输出层，并通过彩色的箭头展示了信息在前馈过程中是如何被加权和激活的。当它介绍反向传播时，更是将误差信号的回溯过程，形象地绘制成了一个“溯源”的过程，让我能够理解梯度是如何从输出层逐层计算并更新权重的。我最喜欢的一点是，这本书在介绍不同类型的神经网络（如CNN、RNN）时，不是简单地罗列它们的结构，而是通过对比和演进的方式，解释了它们各自的优势和适用场景。比如，它用非常生动的图示对比了MLP在处理图像时的局限性，以及CNN是如何通过卷积层和池化层来克服这些局限的。这本书让我对深度学习的理解，不再停留在“听说过”的层面，而是真正有了“看懂”的实感。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能的底层原理非常好奇，特别是最近几年深度学习的飞速发展，更是让我着迷。读过几本相关的教材，虽然内容都很扎实，但总感觉缺少了点什么，就是那种能够触及本质、引发顿悟的“图景”。《图解深度学习》这本书，恰好弥补了我的这个需求。它不仅仅是用图来“装饰”文字，而是将“图”本身作为理解深度学习核心机制的载体。书中对于卷积神经网络的讲解，简直是教科书级别的！我以前总是搞不清楚感受野、步长、填充这些参数具体是怎么影响特征提取的，看了这本书的图示后，豁然开朗。它用一个动态的窗口滑动过程，生动地展示了卷积核如何在图像上“扫描”，提取局部特征，然后是如何通过池化层进行降维和鲁棒性增强的。更妙的是，它还用不同颜色的线条和方块，清晰地表示了特征图的传递过程，让我能够直观地追踪信息流。对于循环神经网络，书中也用了非常巧妙的图示来解释“记忆”是如何在时间序列中传递和累积的，这对于理解RNN处理文本、语音等序列数据至关重要。我特别想强调的是，这本书并没有为了“图解”而牺牲内容的深度，它在提供直观理解的同时，也保留了必要的理论基础，这使得它既适合初学者入门，也能够给有一定基础的读者带来新的视角。

评分☆☆☆☆☆

价格不算太贵，这个价格也对的起这个产品了。总体来说还可以！

评分☆☆☆☆☆

不错的书，还没来得及看

评分☆☆☆☆☆

一直感觉京东挺好的怎么这次快递质量那么差

评分☆☆☆☆☆

别人推荐的，但是这本书拿到手后感觉从纸张到印刷像是盗版的

评分☆☆☆☆☆

书是正版的，印刷不错，清晰明亮。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，还没来得及看

评分☆☆☆☆☆

物流配送等各方面都是做的非常好的，送货及时配送

评分☆☆☆☆☆

质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意,真的很喜欢，完全超出期望值，发货速度非常快，包装非常仔细、严实，物流公司服务态度很好，运送速度很快，很满意的一次购物

评分☆☆☆☆☆

#密码技术最#了哈哈哈(?ω?)hiahiahia