圖解深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[日] 山下隆義 著，張彌 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 神經網絡
• Python
• TensorFlow
• Keras
• 圖解
• 入門
• 算法

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480248

版次：1

商品編碼：12357385

包裝：平裝

開本：大32開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：206

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

1.實用
136張圖+60段代碼幫助理解相關理論和工具的使用方法。可作為專業理論書籍、參考文獻的輔助讀物隨時翻閱
2.專業
濃縮深度學習的關鍵知識點，內容涉及神經網絡、捲積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。同時輔以代碼，介紹瞭Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow等深度學習工具的安裝和使用方法。
3.易懂
圖文並茂，知識點清晰直觀、便於理解。全彩印刷、版式精美，技術書也可賞心悅目。

內容簡介

本書從深度學習的發展曆程講起，以豐富的圖例從理論和實踐兩個層麵介紹瞭深度學習的各種方法，以及深度學習在圖像識彆等領域的應用案例。內容涉及神經網絡、捲積神經網絡、受限玻爾茲曼機、自編碼器、泛化能力的提高等。此外，還介紹瞭包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在內的深度學習工具的安裝和使用方法。

作者簡介

山下隆義（作者）
1978年齣生於日本神戶，2002年修完博士前期課程，並於當年入職歐姆龍股份有限公司，主要從事快速人臉圖像檢測相關的軟件研究和開發。2011年在日本中部大學研究生院工學研究科修完博士後期課程，獲得工學博士學位。2014年開始擔任中部大學工學院信息工程係講師。目前從事動畫處理、模式識彆和機器學習相關的研究。曾多次榮獲日本深度學習研究相關奬項，並在多個相關研討會上擔任講師。
張彌（譯者）
畢業於大連外國語大學日本語學院。現就職於某日本大型跨國公司，從事技術翻譯工作，具有豐富的軟件開發和醫學翻譯經驗。喜歡挑戰新事物，樂於學習新知識和接觸新領域。

目錄

第 1章　緒論
1．1　深度學習與機器學習　2
1．2　深度學習的發展曆程　3
1．3　為什麼是深度學習　6
1．4　什麼是深度學習　7
1．5　本書結構　9
第　2章 神經網絡
2．1　神經網絡的曆史　12
2．2　M-P模型　14
2．3　感知器　16
2．4　多層感知器　18
2．5　誤差反嚮傳播算法　19
2．6　誤差函數和激活函數　28
2．7　似然函數　30
2．8　隨機梯度下降法　31
2．9　學習率　32
2．10　小結　33
第3章　捲積神經網絡
3．1　捲積神經網絡的結構　36
3．2　捲積層　38
3．3　池化層　39
3．4　全連接層　40
3．5　輸齣層　41
3．6　神經網絡的訓練方法　41
3．7　小結　48
第4章　受限玻爾茲曼機
4．1　Hopfield 神經網絡　50
4．2　玻爾茲曼機　55
4．3　受限玻爾茲曼機　59
4．4　對比散度算法　61
4．5　深度信念網絡　64
4．6　小結　66
第5章　自編碼器
5．1　自編碼器　68
5．2　降噪自編碼器　71
5．3　稀疏自編碼器　73
5．4　棧式自編碼器　76
5．5　在預訓練中的應用　77
5．6　小結　78
第6章　提高泛化能力的方法
6．1　訓練樣本　80
6．2　預處理　88
6．3　激活函數　92
6．4　Dropout　94
6．5　DropConnect　96
6．6　小結　98
第7章　深度學習工具
7．1　深度學習開發環境　100
7．2　Theano　100
7．3　Pylearn2　108
7．4　Caffe　118
7．5　訓練係統——DIGITS137
7．6　Chainer　145
7．7　TensorFlow　160
7．8　小結　176
第8章　深度學習的現在和未來
8．1　深度學習的應用案例178
8．2　深度學習的未來　195
8．3　小結　197
參考文獻　198

《算法原理與實踐：從零構建數據驅動的智能係統》 概述： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和商業創新的核心要素。而算法，則是駕馭這些數據的關鍵技術，它們如同智能係統的“大腦”和“神經係統”，賦予機器理解、學習、推理和決策的能力。《算法原理與實踐：從零構建數據驅動的智能係統》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的算法學習體驗。本書不局限於某一特定領域的算法，而是從底層原理齣發，係統性地梳理並講解瞭一係列在現代計算領域具有普適性和決定性作用的核心算法，並輔以豐富的實踐案例，幫助讀者掌握算法的設計思想、推導過程以及在實際問題中的應用方法。 本書的定位，是為那些渴望理解“智能”如何被構建、希望掌握數據驅動決策能力的開發者、工程師、數據科學傢，以及對計算機科學和人工智能底層邏輯感興趣的讀者提供一條清晰的學習路徑。我們相信，理解算法的本質，是掌握尖端技術、解決復雜問題的基石。因此，本書在內容編排上，力求邏輯嚴謹，循序漸進，從基礎概念到高級應用，層層遞進，確保讀者能夠真正理解並掌握算法的精髓。 核心內容與章節亮點： 第一部分：算法的基石——數學與邏輯的鋪墊 在深入算法世界之前，紮實的數學和邏輯基礎是必不可少的。《算法原理與實踐》的首部分將帶領讀者迴顧和梳理這些關鍵的數學工具。 第一章：數學語言與邏輯思維的重塑 核心內容： 本章將從離散數學、綫性代數和概率論三個核心維度，提煉齣與算法設計和分析最息息相關的概念。例如，集閤論、圖論的基本概念將用於描述數據結構和關係；嚮量、矩陣運算將是理解多維數據處理和模型錶示的關鍵；而概率分布、統計推斷則是理解不確定性、進行模型評估的基礎。同時，本章將強調邏輯推理在算法設計中的重要性，包括數學歸納法、反證法等，訓練讀者的嚴謹思維。 亮點： 摒棄枯燥的理論堆砌，聚焦於算法應用所需的最小必要知識，並通過直觀的例子和少量圖示，幫助讀者快速建立起數學與算法之間的聯係。例如，如何用圖論錶示社交網絡，如何用矩陣運算加速圖像處理。 第二章：計算的度量與復雜度分析 核心內容： 任何算法的效率都離不開對其時間和空間復雜度的考量。本章將係統介紹大O、大Ω、大Θ等復雜度錶示法，並講解如何通過遞歸樹、主定理等方法分析算法的復雜度。我們將深入探討不同數據結構（如數組、鏈錶、樹、圖）的基本操作的時間復雜度，以及它們在不同應用場景下的優勢與劣勢。 亮點： 結閤多種經典算法（如排序算法、搜索算法）的復雜度分析實例，讓讀者在實踐中理解復雜度分析的意義。強調“最優算法”並非絕對，而是相對特定問題和規模而言，從而培養讀者權衡和選擇算法的能力。 第二部分：核心數據結構與算法的構建 掌握瞭基礎的數學和分析工具後，本部分將正式進入算法的核心構建過程。 第三章：組織數據的藝術——基礎數據結構精講 核心內容： 本章將深入講解數組、鏈錶、棧、隊列、哈希錶等基礎數據結構的內部實現原理、性能特點以及適用場景。我們將詳細分析它們在插入、刪除、查找等操作上的時間與空間復雜度。此外，還會介紹一些進階但常用的數據結構，如堆（優先隊列）和樹（二叉搜索樹、平衡二叉搜索樹）。 亮點： 每種數據結構都會配以詳盡的僞代碼和圖示，輔以實際應用場景舉例，例如使用哈希錶實現快速字典查找，使用隊列實現任務調度。重點在於理解數據結構的設計哲學，以及如何根據實際需求選擇和優化。 第四章：排序與搜索的奧秘 核心內容： 排序和搜索是算法中最基礎也最重要的問題之一。本章將全麵講解各種排序算法，包括但不限於冒泡排序、插入排序、選擇排序、歸並排序、快速排序、堆排序，並深入分析它們的穩定性、時間與空間復雜度。同時，也會介紹綫性搜索、二分搜索等搜索算法，並討論它們在有序數據上的優勢。 亮點： 並非簡單羅列算法，而是深入剖析每種排序算法的“為什麼”：它為什麼能排序？它的核心思想是什麼？為什麼會齣現不同的時間復雜度？通過對比分析，幫助讀者理解算法的演進和優化過程。 第五章：圖論的宏偉藍圖——遍曆、最短路徑與連通性 核心內容： 圖是一種極其強大的數據抽象，在網絡分析、社交關係、路徑規劃等領域無處不在。本章將係統講解圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），以及核心的圖遍曆算法——深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS）。在此基礎上，我們將深入探討解決最短路徑問題的經典算法，如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，以及判斷圖的連通性的相關算法。 亮點： 結閤實際圖應用，如地圖導航中的最短路徑計算、社交網絡中的好友推薦（基於圖的遍曆），讓讀者體會圖算法的強大能力。提供清晰的算法流程圖和代碼實現，便於讀者理解和復現。 第六章：分治、動態規劃與貪心策略 核心內容： 本章將聚焦於三大重要的算法設計範式。分治法將通過“大問題分解為小問題”的思想，講解如歸並排序、快速排序的實現。動態規劃將深入剖析“最優子結構”和“重疊子問題”的特點，通過背包問題、最長公共子序列等經典問題，展示如何構建狀態轉移方程，從而解決復雜問題。貪心策略則會介紹如何通過局部最優選擇達到全局最優，並通過活動選擇、霍夫曼編碼等例子進行說明。 亮點： 強調這三種範式之間的聯係與區彆，以及它們在解決不同類型問題時的適用性。通過對比分析，幫助讀者建立起強大的問題解決思維框架。 第三部分：數據驅動的進階算法與實踐 在掌握瞭核心算法和數據結構後，本部分將進一步探討在現代數據處理和分析中扮演關鍵角色的算法，並引導讀者走嚮實際應用。 第七章：機器學習的算法引擎——綫性模型與決策樹 核心內容： 本章將引入機器學習的入門級但極其重要的算法。我們將詳細講解綫性迴歸和邏輯迴歸的原理、目標函數、梯度下降等優化方法，以及如何用它們來解決迴歸和分類問題。隨後，將深入剖析決策樹的構建過程，包括信息增益、基尼係數等分裂準則，以及剪枝技術，並介紹隨機森林等集成學習方法。 亮點： 強調模型的可解釋性，以及綫性模型和決策樹在數據探索和特徵工程中的作用。提供Python代碼示例，展示如何使用scikit-learn等庫實現這些算法。 第八章：神經網絡與深度學習的啓濛 核心內容： 本章將為讀者揭開神經網絡的神秘麵紗，從最基礎的感知機模型講起，逐步構建多層感知機（MLP）。我們將詳細解釋激活函數、損失函數、反嚮傳播算法（backpropagation）的數學原理和計算過程。同時，還會介紹一些基礎的神經網絡結構，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的初步概念和應用場景（如圖像識彆和文本處理）。 亮點： 避免過度復雜的數學推導，以直觀的圖解和邏輯解釋為主，讓讀者理解神經網絡學習的本質。重點在於建立對神經網絡工作原理的直觀理解，為後續深入學習打下基礎。 第九章：無監督學習的探索——聚類與降維 核心內容： 在許多場景下，我們並不知道數據的類彆標簽。本章將介紹無監督學習的核心算法，包括K-Means聚類算法的工作原理、優缺點，以及如何評估聚類效果。同時，還將講解主成分分析（PCA）等降維技術，說明它們如何提取數據的主要特徵，減少數據維度，從而提高後續算法的效率和性能。 亮點： 強調無監督學習在數據探索、異常檢測和特徵提取中的價值。通過實際數據集的聚類和降維演示，讓讀者直觀感受這些算法的威力。 第十章：算法的實踐與優化 核心內容： 理論學習的最終目的是為瞭解決實際問題。本章將指導讀者如何將學到的算法應用於實際項目中。我們將討論數據預處理、特徵選擇、模型評估（如交叉驗證、混淆矩陣）的重要性，以及過擬閤與欠擬閤的處理方法。此外，還會介紹一些常用的算法庫（如NumPy, SciPy, Pandas, scikit-learn），以及如何利用它們高效地實現和部署算法。 亮點： 聚焦於“落地”能力，提供一套完整的算法應用流程建議。通過一個貫穿全書的綜閤性案例，將前麵學習的各種算法和技術串聯起來，展示一個完整的數據驅動智能係統的構建過程。 本書的價值與目標讀者： 《算法原理與實踐：從零構建數據驅動的智能係統》並非一本速成手冊，而是一份嚴謹的學習指南。它適閤以下讀者群體： 軟件開發者： 希望提升代碼效率，理解高性能計算原理，掌握算法設計技巧。 數據科學傢與分析師： 深入理解數據背後的規律，掌握從數據中提取價值的算法工具。 人工智能與機器學習愛好者： 構建堅實的理論基礎，為進一步學習更高級的AI模型打下根基。 計算機科學專業的學生： 作為教材的補充，提供更側重於實踐和原理理解的學習體驗。 對智能係統構建感興趣的任何人： 希望理解“智能”是如何通過算法和數據實現的。 本書以“原理”為脈絡，以“實踐”為落腳點，力求讓讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”。我們相信，通過對本書內容的深入學習和實踐，讀者將能夠獨立思考、設計並實現高效、魯棒的數據驅動的智能係統，在快速變化的科技浪潮中，掌握核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《圖解深度學習》，拿到手的時候，就被封麵上那些精美的、極具科技感的插畫所吸引。迫不及待地翻開，雖然我之前對深度學習隻有一些零散的瞭解，比如聽說過神經網絡、捲積這些概念，但總覺得它們深不可測，像是隱藏在象牙塔裏的知識。然而，這本書用一種非常直觀的方式，將那些抽象的概念具象化瞭。它不像我之前看的那些純理論書籍，上來就是一堆公式推導，看得人頭暈眼花。這本書的圖畫真的太棒瞭，仿佛有一位經驗豐富的老師，耐心地用各種生動的圖示，一步一步地講解神經網絡是如何工作的，每一層神經元如何傳遞信息，權重和偏置又是如何影響最終結果的。我尤其喜歡它對反嚮傳播的解釋，不再是枯燥的導數鏈式法則，而是通過一個形象的比喻，讓我清晰地理解瞭誤差是如何層層傳遞並用於更新權重的。這本書的排版也很好，字體大小適中，行間距舒服，閱讀起來不會感到疲勞。而且，它還穿插瞭一些實際應用的案例，比如圖像識彆、自然語言處理，讓我看到瞭深度學習的強大潛力，也更加激發瞭我深入學習的興趣。我感覺這本書就像是一扇門，為我打開瞭通往深度學習世界的大門，讓我不再畏懼那些復雜的數學和算法，而是能夠以一種更輕鬆、更愉快的心情去探索。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對技術充滿好奇的在校學生，正積極地探索各種前沿技術領域。最近，深度學習無疑是我關注的焦點。《圖解深度學習》這本書，完全超齣我的預期。它以一種我從未體驗過的方式，將深度學習的復雜性變得觸手可及。這本書的插畫設計得極其考究，每一張圖都不是簡單的示意，而是承載著豐富的教學信息。例如，書中講解多層感知機（MLP）時，它用不同顔色和形狀的節點，清晰地區分瞭輸入層、隱藏層和輸齣層，並通過彩色的箭頭展示瞭信息在前饋過程中是如何被加權和激活的。當它介紹反嚮傳播時，更是將誤差信號的迴溯過程，形象地繪製成瞭一個“溯源”的過程，讓我能夠理解梯度是如何從輸齣層逐層計算並更新權重的。我最喜歡的一點是，這本書在介紹不同類型的神經網絡（如CNN、RNN）時，不是簡單地羅列它們的結構，而是通過對比和演進的方式，解釋瞭它們各自的優勢和適用場景。比如，它用非常生動的圖示對比瞭MLP在處理圖像時的局限性，以及CNN是如何通過捲積層和池化層來剋服這些局限的。這本書讓我對深度學習的理解，不再停留在“聽說過”的層麵，而是真正有瞭“看懂”的實感。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在機器學習領域摸爬滾打多年的從業者，我時常會遇到一些“難以言喻”的算法細節，它們在理論上可以推導，但實際執行起來卻總覺得不夠“踏實”。《圖解深度學習》的齣現，讓我看到瞭另一種解讀深度學習的可能。這本書的價值在於，它將抽象的數學模型轉化為一係列相互關聯的視覺語言，這種語言比純粹的符號錶達更加具有滲透力。我特彆欣賞它對損失函數和優化器部分的闡述，不再是冰冷的數學公式，而是通過“地形圖”的比喻，形象地展示瞭參數空間的形狀，以及梯度下降是如何在這種“地形”上尋找到最優解的。書中對不同激活函數的特性，比如ReLU的“死神經元”問題，也通過直觀的麯綫圖和神經元激活示意圖，進行瞭深入淺齣的剖析。而且，我發現這本書在講解一些進階概念，比如注意力機製和Transformer模型時，也非常注重視覺化的錶達。它用箭頭和連接綫清晰地展示瞭不同部分之間的信息流動和依賴關係，讓我能夠迅速把握這些模型的整體架構和核心思想，而無需花費大量時間去啃讀那些冗長而晦澀的論文。這本書讓我覺得，深度學習不再是隻能通過邏輯和公式去理解的學科，它同樣可以通過“看”來領悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就非常有吸引力，點開來閱讀，發現內容更是名副其實。我之前嘗試過閱讀一些深度學習的入門書籍，但往往被大量的數學公式和理論細節勸退。《圖解深度學習》這本書，最大的亮點就在於它的“圖解”能力。它並非簡單地將文字內容配上插圖，而是將抽象的算法過程，轉化為一係列直觀、易懂的視覺化模型。我特彆欣賞它對“什麼是神經元”以及“神經網絡如何學習”的解釋。它沒有直接拋齣復雜的數學定義，而是通過一個形象的“大腦神經元”模型，並輔以生動的動畫式的流程圖，讓我能夠輕鬆理解輸入、權重、激活函數和輸齣之間的關係。對於像梯度下降這樣的核心概念，它也提供瞭非常貼切的比喻，比如“走在山坡上尋找最低點”，並配上瞭相應的可視化圖錶，讓整個過程清晰明瞭。這本書在講解不同網絡架構時，也做得非常齣色，例如，它在介紹捲積神經網絡（CNN）時，用一個可視化的窗口在圖像上滑動，演示瞭特徵提取的過程，讓我一下子就明白瞭感受野的概念。對於循環神經網絡（RNN），它則通過“信息在時間維度上的流動”來解釋其工作原理。總之，這本書讓我感覺深度學習不再是一個高不可攀的學科，而是可以通過圖像化的方式，被所有人理解和掌握。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能的底層原理非常好奇，特彆是最近幾年深度學習的飛速發展，更是讓我著迷。讀過幾本相關的教材，雖然內容都很紮實，但總感覺缺少瞭點什麼，就是那種能夠觸及本質、引發頓悟的“圖景”。《圖解深度學習》這本書，恰好彌補瞭我的這個需求。它不僅僅是用圖來“裝飾”文字，而是將“圖”本身作為理解深度學習核心機製的載體。書中對於捲積神經網絡的講解，簡直是教科書級彆的！我以前總是搞不清楚感受野、步長、填充這些參數具體是怎麼影響特徵提取的，看瞭這本書的圖示後，豁然開朗。它用一個動態的窗口滑動過程，生動地展示瞭捲積核如何在圖像上“掃描”，提取局部特徵，然後是如何通過池化層進行降維和魯棒性增強的。更妙的是，它還用不同顔色的綫條和方塊，清晰地錶示瞭特徵圖的傳遞過程，讓我能夠直觀地追蹤信息流。對於循環神經網絡，書中也用瞭非常巧妙的圖示來解釋“記憶”是如何在時間序列中傳遞和纍積的，這對於理解RNN處理文本、語音等序列數據至關重要。我特彆想強調的是，這本書並沒有為瞭“圖解”而犧牲內容的深度，它在提供直觀理解的同時，也保留瞭必要的理論基礎，這使得它既適閤初學者入門，也能夠給有一定基礎的讀者帶來新的視角。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

268張圖解輕鬆入門

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，值得推薦購買

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書不錯 印刷精美 好好好

評分☆☆☆☆☆

書不錯是正版，物流也快

評分☆☆☆☆☆

很不錯，還會繼續購買的.購買多次瞭

評分☆☆☆☆☆

在看瞭部分書內容纔想買的，彩頁的，紙張質量不錯，很滿意。京東一直讓人買的放心

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書不錯 好好學習一下

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