深度学习优化与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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焦李成等著 著

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• 模型训练
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302473671

商品编码：13038331375

出版时间：2017-07-01

作  者:焦李成 等 著 定  价:128 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:395 装  帧:平装 ISBN:9787302473671

《深度学习、优化与识别》的特色

??? 深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，*后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点：

一、内容系统全面

??? 全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，分为两个部分。*部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，等

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第1章 深度学习基础??? 1
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●1.1 数学基础??? 2
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●1.1.1 矩阵论??? 2
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●1.1.2 概率论??? 3
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●1.1.3 优化分析??? 5
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●1.1.4 框架分析??? 6
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●1.2 稀疏表示??? 8
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●1.2.1 稀疏表示初步??? 8
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●1.2.2 稀疏模型 20
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●1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式??? 24
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●部分目录

内容简介

深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章，分为两个部分；靠前部分（靠前章到第十章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第十一章到第十五章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第十六章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方及近期新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。
焦李成 等 著

焦李成，男，1959年10月生, 西安电子科技大学教授、博导，智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、靠前智能感知与计算研究中心主任、国家"111"计划创新引智基地负责人、教育部长江学者创新团队首席专家。担任学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家、国家自然科学基金委员会信息学部会审专家、国家博士后管理委会专家评审委员会专家。兼任中国人工智能学会副理事长、中国电子学会监事、IET西安分会，IEEE西安分会奖励委员会、IEEE 计算智能学会西安chapter。主要研究领域为非线性信号与图像处理，自然计算和智能信息处理，发表专著10余部，在靠前外刊物上发表论文20等

《数据驱动的智能洞察：从采集到应用的全景解析》 在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、催生创新的核心燃料。然而，数据的价值并非天然存在，而是需要经过精心的采集、严谨的处理、深入的分析，最终转化为驱动业务增长和战略前瞻的智能洞察。本书《数据驱动的智能洞察：从采集到应用的全景解析》便是一本旨在为读者系统性地勾勒出这一完整链条的著作。它并非聚焦于某一项具体技术，而是以一种宏观的视角，带领读者穿越数据价值实现的每一个关键环节，理解其内在逻辑与实践要义。 本书的开篇，我们将首先深入探讨数据采集的艺术与科学。采集是数据的源头，其质量直接决定了后续分析的可靠性。我们并非仅停留在“获取数据”这一层面，而是要剖析不同数据源的特性，例如结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON文件）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。本书将详细阐述针对这些不同类型数据，在采集过程中需要考虑的关键因素：数据的一致性、准确性、完整性、时效性以及隐私合规性。我们将探讨如何设计高效的数据采集策略，包括但不限于Web爬虫技术在合法合规前提下的应用、API接口的集成、物联网设备数据的收集、传感器数据的管理，以及社交媒体数据的利用。此外，我们还将触及数据采集的伦理边界和法律法规，强调负责任的数据获取方式，例如在使用第三方数据时如何进行背景调查和授权确认。对于企业而言，建立一个稳定、可靠且合规的数据采集管道是其数据战略的基石。本书将通过理论阐述与案例分析相结合的方式，帮助读者构建对数据采集的全方位认知。 紧接着，我们将进入数据清洗与预处理的严谨环节。现实世界中的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复数据、格式不一致等问题。这些“噪音”的存在，极大地影响着数据的分析效率和结果的准确性。本书将详细介绍一系列行之有效的数据清洗技术。对于缺失值，我们会讨论多种填充策略，如均值/中位数填充、众数填充、基于模型预测的填充，以及如何判断何时应该删除含有缺失值的数据。对于异常值，我们将介绍识别方法，如基于统计的方法（如Z-score、IQR）、基于可视化（箱线图、散点图）的识别，以及如何选择恰当的处理方式，例如截断、替换或移除。重复数据的检测与删除是保证数据唯一性的关键步骤。此外，格式统一、数据类型转换、编码处理（如文本的向量化）以及数据的标准化和归一化，也将作为预处理的重要组成部分进行深入讲解。本书将强调，数据预处理并非一个简单的技术堆砌，而是需要结合业务场景，进行审慎决策的过程。一个良好的预处理流程，能够显著提升后续数据分析的效率和模型性能。 在完成了数据的“净化”之后，本书将引导读者进入数据探索性分析（EDA）的精彩旅程。EDA是理解数据、发现模式、生成假设的关键阶段。它能够帮助我们初步了解数据的分布特征、变量间的关系以及潜在的数据质量问题。本书将重点介绍各种探索性分析的技术和可视化工具。我们会讲解如何使用描述性统计量（均值、方差、中位数、百分位数等）来概括数据的中心趋势和离散程度。更重要的是，我们将深入探讨数据可视化的力量。从简单的柱状图、折线图、散点图，到更复杂的箱线图、热力图、密度图、地图可视化，本书将详细阐述每种图表适用的场景，以及如何通过精心设计的可视化来揭示数据中的隐藏信息。例如，如何利用散点图探索两个变量之间的相关性，如何使用箱线图比较不同类别下数据的分布差异，如何用热力图展示变量之间的相关性矩阵。本书将强调，EDA是一个迭代的过程，它能够启发我们提出更深入的问题，从而指导更高级的数据分析。 进入数据分析与建模的核心阶段，本书将跳出对单一建模技术的局限，而是从数据分析的整体流程出发。我们将探讨不同类型的数据分析方法，例如描述性分析（“发生了什么？”）、诊断性分析（“为什么会发生？”）、预测性分析（“未来可能发生什么？”）以及规范性分析（“我们应该怎么做？”）。在预测性分析领域，本书将介绍多种常用但基础的建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、K-Means聚类等，并着重讲解它们的基本原理、适用场景、优缺点以及如何进行模型评估（如准确率、召回率、F1-score、ROC曲线、RMSE等）。我们还将讨论模型的选择、特征工程的重要性（如何从原始数据中提取有用的特征），以及如何避免过拟合和欠拟合。本书将强调，模型并非万能，理解其背后的逻辑和局限性，才能做出明智的选择。 最后，本书将聚焦于数据洞察的落地与应用，这是数据价值实现的终极目标。数据分析的结果，最终需要转化为可操作的见解，并融入到业务流程和决策制定中。我们将探讨如何有效地沟通分析结果，包括撰写清晰易懂的分析报告、制作引人入胜的演示文稿，以及如何利用数据故事来传达关键信息。本书还将讨论如何将数据洞察转化为具体的业务行动，例如优化营销策略、改进产品设计、提升运营效率、降低风险等。我们会分享一些成功的案例，展示数据驱动决策如何为企业带来显著的商业价值。此外，本书还将讨论数据伦理、数据安全以及如何建立一个持续迭代的数据文化，确保数据分析的价值能够得到最大化和可持续的应用。 总而言之，《数据驱动的智能洞察：从采集到应用的全景解析》是一本面向所有希望在数据时代提升决策能力、驱动业务增长的读者而设计的著作。它不是一本枯燥的技术手册，而是一次系统性的思维训练，旨在帮助读者建立一套完整的、贯穿始终的数据价值实现方法论。无论您是初学者还是有一定经验的数据从业者，都能从中汲取有益的知识和启示，最终掌握从海量数据中挖掘宝贵洞察的艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它的专业性和深度。从目录上看，它涵盖了深度学习从基础理论到前沿应用的各个方面，特别是“优化”和“识别”这两个主题，被放在了显著的位置，足见其重要性。我一直认为，深度学习的魅力在于其强大的识别能力，但这种能力背后离不开精妙的优化算法。这本书能够深入探讨这两个方面，对我来说极具吸引力。我尤其感兴趣的是关于“优化”的章节，例如梯度下降的各种变种，如Adam、RMSprop等，它们在实际应用中是如何工作的，又有哪些优缺点？在“识别”方面，我希望能够看到不同识别任务（如图像分类、目标检测、语义分割等）的经典模型和最新的发展动态，以及它们在具体场景下的优化策略。这本书给我一种感觉，它能够帮助我搭建起一个扎实的深度学习理论基础，并指导我如何在实践中取得更好的识别效果。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入行不久的深度学习研究助理，正在努力地学习和积累经验。我的导师推荐了这本书，并说它在理论深度和实践指导上都做得相当不错。我仔细翻阅了目录，发现它对深度学习的原理阐述得非常透彻，并且对如何进行模型优化和提升识别精度有着详细的介绍。我尤其关注书中关于“识别”技术的部分，因为我目前的研究方向就涉及到复杂的模式识别问题。我希望这本书能够帮助我理解目前主流的识别算法，比如卷积神经网络、循环神经网络等，以及它们在不同领域的应用。同时，“优化”这个词也引起了我的高度关注，因为在实际研究中，模型的性能往往受到各种因素的影响，如何有效地优化模型，提高其鲁棒性和泛化能力，是我一直在探索的课题。这本书的内容，我相信会为我的研究提供宝贵的指导和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计我非常喜欢，深邃的蓝色背景，辅以抽象的金色线条勾勒出神经网络的结构，给人一种既神秘又充满智慧的感觉。拿到手里，纸张的质感也很不错，厚实而富有弹性，散发着淡淡的书香，让人忍不住想立刻翻阅。我平时对人工智能领域一直有浓厚的兴趣，尤其是深度学习，它在各个领域的应用越来越广泛，让我感到非常着迷。我特别关注那些能够深入浅出讲解复杂概念的书籍，希望能够理解其背后的原理，而不仅仅是停留在应用层面。这本书的标题《深度学习优化与识别》听起来就非常有深度，"优化"和"识别"这两个词汇准确地概括了深度学习的核心任务。我期待这本书能够提供清晰的理论阐述，并辅以丰富的实例，帮助我理解如何对模型进行有效的优化，从而提升其识别能力。我希望它能像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我穿越深度学习的迷宫，让我对这个充满挑战又令人兴奋的领域有更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习应用情有独钟的工程师，在实际工作中，我常常需要面对各种各样的识别任务，从图像识别到语音识别，再到自然语言处理。虽然我已经掌握了一些常用的深度学习框架和模型，但总觉得在性能优化和准确率提升方面还有很大的空间。这本书的标题《深度学习优化与识别》正是我当前最迫切的需求。《优化》这个词，让我看到了提升模型效率和效果的希望。《识别》则直接点明了我工作中面临的核心问题。我非常期待这本书能够提供一些实用的技巧和方法，例如如何选择合适的网络结构，如何进行数据预处理，如何有效地调整超参数，以及如何应对过拟合和欠拟合等常见问题。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些代码示例或者伪代码，让我能够快速地将学到的知识应用到实际项目中，解决我目前遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的开篇就抓住了我的眼球，作者的文笔非常流畅，仿佛在和我进行一场深入的学术交流。他用一种非常生动形象的方式，将深度学习中那些抽象的概念具象化，比如他用“神经网络像人脑一样学习”的比喻，一下子就让我对这个复杂的技术产生了直观的理解。我之前读过一些关于深度学习的书籍，但往往会因为概念过于晦涩而感到困惑，这本书在这方面做得非常出色。它没有一上来就堆砌复杂的公式和术语，而是从基础原理出发，层层递进，让我能够一步步地构建起对深度学习的认知框架。特别是关于“优化”的部分，我一直觉得这是深度学习中最具挑战性也是最核心的部分之一。如何找到最优的模型参数，避免陷入局部最优，如何设计出更有效的损失函数和优化器，这些都是我迫切想了解的。这本书在这方面的内容，我认为会非常宝贵，它不仅能指导我如何“训练”模型，更能帮助我理解“为何”要那样训练，从而做到知其然，更知其所以然。

评分☆☆☆☆☆

一般般，纯粹参考用的

评分☆☆☆☆☆

书已经收到了，质量挺好的。

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

书中提供的基于5种平台实现的47种深度网络代码，在书中根本找不到，请问作者在哪可以找到，基于5种平台实现的47种深度网络代码。

评分☆☆☆☆☆

印刷不错，覆盖面全

评分☆☆☆☆☆

深度学习领域很新的一本书了，知识面很完整，印刷很好，有彩色页。

评分☆☆☆☆☆

书不错，不过封皮有点破损

评分☆☆☆☆☆

学习中，应该是好书一本

评分☆☆☆☆☆

书不错，不过封皮有点破损