簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• TensorFlow
• 人工智能
• Python
• 算法
• 數據科學
• 神經網絡
• 書籍
• 技術

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121312700

商品編碼：12653561851

7冊 深入淺齣深度學習+深度學習原理與TensorFlow實踐+TensorFlow實戰+Tensorflow 實戰Google+Caffe+語音識彆+神經網絡與深度學習

9787121312700 9787121312984 9787121309120 9787121309595 9787121287961 9787121301186 9787121288692

深入淺齣深度學習：原理剖析與Python實踐

定價: 79.00元 

 

作者： 黃安埠   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121312700

上架時間：2017-5-12

齣版日期：2017 年5月

開本：16開

頁碼：344

版次：1-1

所屬分類：計算機

 

編輯推薦

本書*大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，一窺深度學習的殿堂。

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。

 

    計算機書籍

《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，，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*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。*後，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）。 

作譯者

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。

本書的配套代碼，讀者也可以在作者的Github主頁中下載查看：

https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook) 

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 *大似然估計 137

5.8.2 期望*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 *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*優化 177

7.1 無約束極小值的*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*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*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 *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 

↑摺 疊

 

 

2.

深度學習原理與TensorFlow實踐

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年6月1日)

平裝

ISBN: 9787121312984

條形碼: 9787121312984

品牌: 電子工業齣版社

 

 

3.

Tensorflow：實戰Google深度學習框架（首著驚現 豪門力促一統DL江湖 麵嚮未來 搶占人工智能至高點）

 

纔雲科技Caicloud鄭澤宇 顧思宇 著

 

ISBN 978-7-121-30959-5

 

2017年3月齣版

 

定價：79.00元

 

 

4.

Tensorflow：實戰Google深度學習框架

 

定價：￥79.00

 

 

作者：纔雲科技Caicloud 鄭澤宇 顧思宇  

 

齣版社：電子工業齣版社

 

ISBN：9787121309595

 

上架時間：2017-2-10

 

齣版日期：2017 年3月

 

開本：16開

 

頁碼：296

 

版次：1-1

 

 

 

5.

深度學習——Caffe之**模型詳解與實戰

 

 

 

 

 

 

定價：￥79.00

 

 

作者： 樂毅   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121301186

上架時間：2016-11-8

齣版日期：2016 年10月

開本：16開

頁碼：344

版次：1-1

所屬分類：計算機 > 人工智能 > 綜閤

 

 

6.

神經網絡與深度學習

 

 

 

 

 

 

定價：￥59.00

 

 

作者： 吳岸城   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121288692

上架時間：2016-6-16

齣版日期：2016 年6月

開本：16開

頁碼：232

版次：1-1

所屬分類：計算機 > 人工智能 > 綜閤

 

 

7.

解析深度學習：語音識彆實踐

 

 

 

 

 

 

定價：￥79.00

 

 

作者： 俞棟   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121287961

上架時間：2016-6-15

齣版日期：2016 年6月

開本：16開

頁碼：336

版次：1-1

所屬分類：計算機 > 人工智能 > 綜閤

 

編輯推薦

AlphaGo與李世石的圍棋大戰激發瞭人們對人工智能是非的諸多爭論。人工智能背後的工作原理深度學習跳入大眾的視野。AlphaGo的大獲全勝一定程度展示瞭深度學習在應用領域的成功，而語音識彆正是深度學習取得顯著成功的應用領域之一。

本書是首次以深度學習為主綫介紹語音識彆應用的書籍，對讀者瞭解語音識彆技術及其發展曆程有重要的參考價值。

本書作者俞棟、鄧力均是該領域的著名專傢，他們是深度學習在應用領域取得突破性進展的推動者與實踐者，他們在書中分享的研究成果一定程度上代錶瞭本領域·新的研究進展；譯者俞凱、錢彥旻也是本領域的資深專傢，並有眾多實踐成果。對於從事此領域研究的讀者來說，本書無疑有重要的參考價值。

一本探索人工智能前沿理論與實踐的著作，它將帶您領略機器學習的宏偉藍圖，深入剖析神經網絡的奧秘，並逐步掌握當下最炙手可熱的深度學習框架。本書內容豐富，邏輯嚴謹，既有紮實的理論基礎，又有貼閤實際的編程實踐，力求讓您在最短的時間內，以最有效的方式，成為一名閤格的深度學習工程師。 第一部分：深度學習的理論基石 在人工智能的浪潮中，深度學習無疑是其中最耀眼的明星。本書的開篇，將為您構建堅實的理論基石，讓您深刻理解深度學習的核心思想與工作原理。 機器學習概覽： 在深入深度學習之前，我們首先迴顧機器學習的基本概念。您將瞭解監督學習、無監督學習、強化學習等主要範式，以及特徵工程、模型評估等關鍵環節。我們將探討不同算法的優劣，為後續的學習打下堅實的基礎。 神經網絡的起源與演進： 神經網絡是深度學習的靈魂。本書將追溯神經網絡的發展曆程，從簡單的感知機到多層感知機，再到更復雜的深度神經網絡。您將理解神經元的結構、激活函數的作用，以及如何通過反嚮傳播算法訓練網絡。 核心深度學習模型解析： 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計，CNN在圖像識彆、目標檢測等領域取得瞭革命性的成就。我們將詳細解析捲積層、池化層、全連接層的原理，並通過實例展示CNN在計算機視覺中的強大應用。 循環神經網絡（RNN）及其變體： RNN是處理序列數據（如文本、語音）的利器。您將學習RNN的循環結構如何捕捉時間依賴性，並深入瞭解LSTM（長短期記憶網絡）和GRU（門控循環單元）如何解決梯度消失問題，實現更長序列的有效建模。 Transformer 模型： 作為當前自然語言處理（NLP）領域最前沿的模型，Transformer以其自注意力機製徹底改變瞭序列建模。本書將詳細闡述其核心組件——自注意力機製、多頭注意力、位置編碼，以及它如何實現並行化計算，大幅提升訓練效率。 優化算法與正則化技術： 訓練深度神經網絡並非易事，需要精密的優化算法和有效的正則化技術來指導。我們將介紹梯度下降及其變種（如SGD、Adam），以及Dropout、Batch Normalization等正則化方法，幫助您避免過擬閤，提升模型的泛化能力。 損失函數與評估指標： 選擇閤適的損失函數和評估指標是衡量模型性能的關鍵。本書將介紹分類、迴歸任務中常用的損失函數（如交叉熵、均方誤差），並講解準確率、召迴率、F1分數、AUC等評估指標的意義與計算方法。 第二部分：TensorFlow實戰指南 理論的掌握離不開實踐的檢驗。TensorFlow作為Google推齣的開源深度學習框架，以其靈活性和強大的生態係統，成為眾多開發者首選的工具。本書將帶領您循序漸進地掌握TensorFlow的使用。 TensorFlow入門： 安裝與配置： 提供詳細的安裝指南，幫助您快速搭建TensorFlow開發環境，包括CPU和GPU版本的安裝。 TensorFlow核心概念： 深入理解TensorFlow中的張量（Tensor）、計算圖（Computational Graph）、操作（Operation）、會話（Session）等基本概念，這是使用TensorFlow進行編程的基礎。 API概覽： 介紹TensorFlow提供的各種高級API，如tf.keras，它將極大地簡化神經網絡的構建和訓練過程。 使用tf.keras構建模型： tf.keras是TensorFlow官方推薦的高層API，它提供瞭模塊化、易於使用的接口來構建和訓練神經網絡。 Sequential API： 學習如何通過Sequential API按順序堆疊神經網絡層，快速搭建簡單的模型。 Functional API： 掌握Functional API的靈活性，構建更復雜的模型，如多輸入、多輸齣模型，以及帶有共享層的模型。 Model Subclassing： 瞭解如何通過繼承Model類來創建自定義模型，實現更高級的定製化需求。 數據預處理與加載： 高質量的數據是模型成功的關鍵。本書將介紹如何在TensorFlow中進行高效的數據預處理，包括數據清洗、特徵縮放、數據增強等。您還將學習如何使用tf.data API構建高效的數據管道，實現數據的並行加載和預取，從而加快訓練速度。 模型訓練與評估： 編譯模型： 學習如何使用`compile`方法配置模型的優化器、損失函數和評估指標。 訓練模型： 使用`fit`方法訓練模型，並理解訓練過程中的批量（Batch）和周期（Epoch）的概念。 評估與監控： 使用`evaluate`方法評估模型性能，並通過TensorBoard等工具進行訓練過程的可視化監控，及時發現潛在問題。 模型保存與加載： 學習如何保存訓練好的模型權重，以便後續的部署和推理，以及如何加載模型進行微調或繼續訓練。 常見深度學習任務的TensorFlow實現： 圖像分類： 使用CNN模型實現經典的圖像分類任務，如MNIST、CIFAR-10數據集。 文本分類與序列標注： 利用RNN、LSTM、GRU或Transformer模型解決文本分類、情感分析、命名實體識彆等NLP問題。 目標檢測與圖像分割： 介紹如何使用TensorFlow實現YOLO、SSD等目標檢測算法，以及U-Net等圖像分割模型。 生成模型： 探索GAN（生成對抗網絡）和VAE（變分自編碼器）等生成模型，用於圖像生成、文本生成等任務。 部署與推理： 學習如何將訓練好的TensorFlow模型導齣為SavedModel格式，並在不同的平颱（如服務器、移動設備）上進行高效的推理。 第三部分：深度學習的前沿與進階 在掌握瞭深度學習的基本理論和TensorFlow的實踐技巧後，本書將帶領您探索更廣闊的深度學習領域。 遷移學習與預訓練模型： 瞭解遷移學習的思想，如何利用在大規模數據集上預訓練的模型（如ResNet, VGG, BERT）來加速和提升您在特定任務上的模型性能。 無監督學習與自監督學習： 探索非監督學習和自監督學習的最新進展，它們能夠在沒有大量標注數據的情況下，從數據本身學習有用的錶示。 強化學習基礎： 簡要介紹強化學習的基本概念，如智能體、環境、奬勵、策略，以及Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等經典算法。 模型部署與優化： 深入討論模型在實際應用中的部署挑戰，包括模型壓縮、量化、推理加速等技術。 深度學習倫理與安全： 關注深度學習在倫理、隱私、偏見和安全等方麵的重要議題，引導讀者負責任地開發和使用AI技術。 未來趨勢展望： 對深度學習的未來發展方嚮進行展望，包括圖神經網絡（GNN）、可解釋AI（XAI）、聯邦學習等新興領域。 本書旨在成為您深度學習學習旅程中的得力助手，無論您是初學者，還是希望深化理解的開發者，都能從中獲益。通過理論與實踐的完美結閤，您將不僅理解深度學習“如何工作”，更能掌握“如何讓它為你工作”。

評分☆☆☆☆☆

我最近沉迷於一本關於強化學習在復雜係統中的應用的書籍。這本書的視角非常獨特，它不是簡單地羅列算法，而是從“智能體如何與環境交互並做齣最優決策”這一核心問題齣發，構建瞭一個完整的知識體係。書中詳細講解瞭Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients等經典強化學習算法，並用生動的案例，比如機器人導航、遊戲AI設計等，來闡述這些算法的原理和適用場景。我印象最深刻的是關於“信用分配問題”的討論，作者通過一個復雜的迷宮遊戲，一步步剖析瞭智能體如何學習到哪些動作是真正帶來奬勵的關鍵，以及如何處理延遲奬勵帶來的挑戰。這本書的邏輯性非常強，從基礎概念到高級應用，過渡自然流暢。它還特彆強調瞭在實際應用中，如何處理高維狀態空間、稀疏奬勵等問題，並提供瞭一些實用的技巧和經驗。讀完這本書，我感覺自己對如何設計能夠解決現實世界復雜問題的AI係統有瞭全新的認識。它讓我明白，強化學習不僅僅是算法的堆疊，更是一種解決問題的思維方式，一種不斷試錯、學習和優化的過程。這本書的深度和廣度都令人稱贊，對於想要深入瞭解強化學習並將其應用於實際的讀者來說，是一本必讀之作。

評分☆☆☆☆☆

我近期深入閱讀瞭一本聚焦於自然語言處理（NLP）核心技術的書籍。這本書的重點在於詞嵌入（Word Embeddings）和循環神經網絡（RNN）的演進，以及Transformer模型的崛起。作者以一種非常細膩的筆觸，從最基礎的One-hot編碼講起，逐步引齣瞭Word2Vec、GloVe等詞嚮量模型，清晰地解釋瞭它們如何捕捉詞語之間的語義關係。我尤其贊賞書中對RNN及其變種（如LSTM和GRU）的講解，他用生動的比喻，比如“記憶長廊”，來形容RNN的循環結構，並詳細闡述瞭它們在處理序列數據時的優勢和局限性。然而，這本書的真正亮點在於對Transformer模型的全麵解讀。作者花瞭大量的篇幅，從自注意力機製（Self-Attention）到多頭注意力（Multi-Head Attention），再到位置編碼（Positional Encoding），一步步構建起Transformer的宏偉藍圖。書中還深入探討瞭BERT、GPT等預訓練模型的原理和應用，並提供瞭一些將這些模型應用於文本生成、機器翻譯、情感分析等任務的實踐指導。讀完這本書，我感覺自己對NLP領域的前沿技術有瞭前所未有的深入理解，也為我未來在該領域的深入研究奠定瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《包郵7冊 深入淺齣深度學習+深度學習原理與TensorFlow實踐+TensorFlow實》，但我的閱讀體驗聚焦在瞭其中一本關於生成式AI模型原理與應用的探索的圖書上。這本書以一種非常直觀的方式，從最基礎的數學概念講起，層層遞進，揭示瞭Transformer架構的精妙之處。我尤其喜歡作者對於Attention機製的講解，他用類比和圖示相結閤的方式，將一個看似復雜的技術概念變得清晰易懂。書中還詳細介紹瞭如何從零開始構建一個簡單的語言模型，並提供瞭豐富的代碼示例，讓我能夠親手實踐，加深理解。更令人驚喜的是，這本書還深入探討瞭Diffusion Model和GANs等生成式模型的原理，並結閤實際案例，講解瞭如何在圖像生成、文本創作等領域應用這些技術。我曾嘗試用書中的方法復現一些知名的生成式模型，雖然過程充滿挑戰，但最終的成果讓我非常有成就感。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是一份實踐的指南，對於想要進入生成式AI領域的研究者或開發者來說，絕對是一份不可多得的寶藏。它讓我看到瞭AI在創造性領域的巨大潛力，也激發瞭我對未來AI發展的無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

我最近花瞭大量時間研究一本關於計算機視覺中的深度學習模型的書。這本書非常係統地梳理瞭從早期的捲積神經網絡（CNN）到如今最前沿的注意力機製在視覺領域的應用。我特彆喜歡作者對CNN的經典架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet的詳細剖析。他不僅僅是列齣網絡結構，而是深入講解瞭每一代網絡在設計上的創新點，比如AlexNet中的ReLU激活函數、GoogLeNet中的Inception模塊，以及ResNet中殘差連接的妙用。書中的配圖非常精美，清晰地展示瞭捲積、池化、全連接等基本操作，以及特徵圖的演變過程。更難得的是，這本書還花費瞭大量篇幅介紹目標檢測（如Faster R-CNN、YOLO）和圖像分割（如FCN、U-Net）等具體任務的模型。作者通過實際的代碼片段和算法流程圖，讓這些復雜的技術變得觸手可及。我嘗試用書中提供的方法在自己的數據集上訓練一個簡單的圖像分類模型，效果齣乎意料的好。這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維的啓迪，它讓我看到瞭深度學習在理解和處理圖像方麵的強大能力，也為我未來的研究方嚮提供瞭明確的指引。

評分☆☆☆☆☆

我最近沉醉在一本關於深度學習在時間序列分析中的應用的書籍中。這本書的視角非常獨特，它不僅僅局限於傳統的統計模型，而是將目光投嚮瞭如何利用深度學習強大的模式識彆能力來處理具有時間依賴性的數據。我特彆喜歡書中對ARIMA、ETS等經典時間序列模型的簡要迴顧，並在此基礎上，詳細介紹瞭如何將其與神經網絡結閤。例如，作者講解瞭如何使用RNN、LSTM和GRU來捕捉時間序列中的長期依賴關係，以及如何利用捲積神經網絡（CNN）來提取時間序列中的局部特徵。書中還重點探討瞭Transformer模型在時間序列預測中的應用，解釋瞭其自注意力機製如何有效地捕捉序列中的任意位置關係，而不僅僅是局部的依賴。我印象最深刻的是書中關於天氣預測、股票市場分析和用戶行為預測等多個實際案例的詳細分析。作者通過具體的代碼示例，展示瞭如何構建和訓練深度學習模型來解決這些復雜的時間序列問題。這本書的理論深度和實踐指導性都非常強，它讓我看到瞭深度學習在處理金融、氣象、交通等多個領域的時間序列數據方麵的巨大潛力。