深度學習優化與識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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焦李成等著 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 優化算法
• 模式識彆
• 機器學習
• 神經網絡
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模型訓練
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302473671

商品編碼：13038331375

齣版時間：2017-07-01

作  者:焦李成 等 著 定  價:128 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:395 裝  幀:平裝 ISBN:9787302473671

《深度學習、優化與識彆》的特色

??? 深度學習是計算機科學與人工智能的重要組成部分。全書16章，分為理論與實踐應用兩部分，同時介紹5種深度學習主流平颱的特性與應用，*後給齣瞭深度學習的前沿進展介紹，另附帶47種相關網絡模型的實現代碼。本書具有以下的特點：

一、內容係統全麵

??? 全書16章，覆蓋瞭深度學習當前齣現的諸多經典框架或模型，分為兩個部分。*部分係統地從數據、模型、優化目標函數和求解等四個方麵論述瞭深度學習的理論及算法，等

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第1章 深度學習基礎??? 1
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●1.1 數學基礎??? 2
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●1.1.1 矩陣論??? 2
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●1.1.2 概率論??? 3
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●1.1.3 優化分析??? 5
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●1.1.4 框架分析??? 6
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●1.2 稀疏錶示??? 8
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●1.2.1 稀疏錶示初步??? 8
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●1.2.2 稀疏模型 20
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●1.2.3 稀疏認知學習、計算與識彆的範式??? 24
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●部分目錄

內容簡介

深度神經網絡是近年來受到廣泛關注的研究方嚮，它已成為人工智能2.0的主要組成部分。本書係統地論述瞭深度神經網絡基本理論、算法及應用。全書共十六章，分為兩個部分；靠前部分（靠前章到第十章）係統論述瞭理論及算法，包括深度前饋神經網絡、深度捲積神經網絡、深度堆棧神經網絡、深度遞歸神經網絡、深度生成網絡、深度融閤網絡等；第二部分（第十一章到第十五章）論述瞭常用的深度學習平颱，以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用；第十六章為總結與展望，給齣瞭深度學習發展的曆史圖、前沿方及近期新進展。每章都附有相關閱讀材料及仿真代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。
本書可為高等院校計算機科學、電子科學與技術、信息科學、控製科學與工程、人工智能等領域的研究人員提供參考，以及作為相關專業本科生及研究生教學參考書，同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。
焦李成 等 著

焦李成，男，1959年10月生, 西安電子科技大學教授、博導，智能感知與圖像理解教育部重點實驗室主任、靠前智能感知與計算研究中心主任、國傢"111"計劃創新引智基地負責人、教育部長江學者創新團隊首席專傢。擔任學位委員會學科評議組成員、教育部本科教學水平評估專傢、國傢自然科學基金委員會信息學部會審專傢、國傢博士後管理委會專傢評審委員會專傢。兼任中國人工智能學會副理事長、中國電子學會監事、IET西安分會，IEEE西安分會奬勵委員會、IEEE 計算智能學會西安chapter。主要研究領域為非綫性信號與圖像處理，自然計算和智能信息處理，發錶專著10餘部，在靠前外刊物上發錶論文20等

《數據驅動的智能洞察：從采集到應用的全景解析》 在這信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、催生創新的核心燃料。然而，數據的價值並非天然存在，而是需要經過精心的采集、嚴謹的處理、深入的分析，最終轉化為驅動業務增長和戰略前瞻的智能洞察。本書《數據驅動的智能洞察：從采集到應用的全景解析》便是一本旨在為讀者係統性地勾勒齣這一完整鏈條的著作。它並非聚焦於某一項具體技術，而是以一種宏觀的視角，帶領讀者穿越數據價值實現的每一個關鍵環節，理解其內在邏輯與實踐要義。 本書的開篇，我們將首先深入探討數據采集的藝術與科學。采集是數據的源頭，其質量直接決定瞭後續分析的可靠性。我們並非僅停留在“獲取數據”這一層麵，而是要剖析不同數據源的特性，例如結構化數據（如數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON文件）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。本書將詳細闡述針對這些不同類型數據，在采集過程中需要考慮的關鍵因素：數據的一緻性、準確性、完整性、時效性以及隱私閤規性。我們將探討如何設計高效的數據采集策略，包括但不限於Web爬蟲技術在閤法閤規前提下的應用、API接口的集成、物聯網設備數據的收集、傳感器數據的管理，以及社交媒體數據的利用。此外，我們還將觸及數據采集的倫理邊界和法律法規，強調負責任的數據獲取方式，例如在使用第三方數據時如何進行背景調查和授權確認。對於企業而言，建立一個穩定、可靠且閤規的數據采集管道是其數據戰略的基石。本書將通過理論闡述與案例分析相結閤的方式，幫助讀者構建對數據采集的全方位認知。 緊接著，我們將進入數據清洗與預處理的嚴謹環節。現實世界中的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復數據、格式不一緻等問題。這些“噪音”的存在，極大地影響著數據的分析效率和結果的準確性。本書將詳細介紹一係列行之有效的數據清洗技術。對於缺失值，我們會討論多種填充策略，如均值/中位數填充、眾數填充、基於模型預測的填充，以及如何判斷何時應該刪除含有缺失值的數據。對於異常值，我們將介紹識彆方法，如基於統計的方法（如Z-score、IQR）、基於可視化（箱綫圖、散點圖）的識彆，以及如何選擇恰當的處理方式，例如截斷、替換或移除。重復數據的檢測與刪除是保證數據唯一性的關鍵步驟。此外，格式統一、數據類型轉換、編碼處理（如文本的嚮量化）以及數據的標準化和歸一化，也將作為預處理的重要組成部分進行深入講解。本書將強調，數據預處理並非一個簡單的技術堆砌，而是需要結閤業務場景，進行審慎決策的過程。一個良好的預處理流程，能夠顯著提升後續數據分析的效率和模型性能。 在完成瞭數據的“淨化”之後，本書將引導讀者進入數據探索性分析（EDA）的精彩旅程。EDA是理解數據、發現模式、生成假設的關鍵階段。它能夠幫助我們初步瞭解數據的分布特徵、變量間的關係以及潛在的數據質量問題。本書將重點介紹各種探索性分析的技術和可視化工具。我們會講解如何使用描述性統計量（均值、方差、中位數、百分位數等）來概括數據的中心趨勢和離散程度。更重要的是，我們將深入探討數據可視化的力量。從簡單的柱狀圖、摺綫圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、熱力圖、密度圖、地圖可視化，本書將詳細闡述每種圖錶適用的場景，以及如何通過精心設計的可視化來揭示數據中的隱藏信息。例如，如何利用散點圖探索兩個變量之間的相關性，如何使用箱綫圖比較不同類彆下數據的分布差異，如何用熱力圖展示變量之間的相關性矩陣。本書將強調，EDA是一個迭代的過程，它能夠啓發我們提齣更深入的問題，從而指導更高級的數據分析。 進入數據分析與建模的核心階段，本書將跳齣對單一建模技術的局限，而是從數據分析的整體流程齣發。我們將探討不同類型的數據分析方法，例如描述性分析（“發生瞭什麼？”）、診斷性分析（“為什麼會發生？”）、預測性分析（“未來可能發生什麼？”）以及規範性分析（“我們應該怎麼做？”）。在預測性分析領域，本書將介紹多種常用但基礎的建模方法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、K-Means聚類等，並著重講解它們的基本原理、適用場景、優缺點以及如何進行模型評估（如準確率、召迴率、F1-score、ROC麯綫、RMSE等）。我們還將討論模型的選擇、特徵工程的重要性（如何從原始數據中提取有用的特徵），以及如何避免過擬閤和欠擬閤。本書將強調，模型並非萬能，理解其背後的邏輯和局限性，纔能做齣明智的選擇。 最後，本書將聚焦於數據洞察的落地與應用，這是數據價值實現的終極目標。數據分析的結果，最終需要轉化為可操作的見解，並融入到業務流程和決策製定中。我們將探討如何有效地溝通分析結果，包括撰寫清晰易懂的分析報告、製作引人入勝的演示文稿，以及如何利用數據故事來傳達關鍵信息。本書還將討論如何將數據洞察轉化為具體的業務行動，例如優化營銷策略、改進産品設計、提升運營效率、降低風險等。我們會分享一些成功的案例，展示數據驅動決策如何為企業帶來顯著的商業價值。此外，本書還將討論數據倫理、數據安全以及如何建立一個持續迭代的數據文化，確保數據分析的價值能夠得到最大化和可持續的應用。 總而言之，《數據驅動的智能洞察：從采集到應用的全景解析》是一本麵嚮所有希望在數據時代提升決策能力、驅動業務增長的讀者而設計的著作。它不是一本枯燥的技術手冊，而是一次係統性的思維訓練，旨在幫助讀者建立一套完整的、貫穿始終的數據價值實現方法論。無論您是初學者還是有一定經驗的數據從業者，都能從中汲取有益的知識和啓示，最終掌握從海量數據中挖掘寶貴洞察的藝術。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象是它的專業性和深度。從目錄上看，它涵蓋瞭深度學習從基礎理論到前沿應用的各個方麵，特彆是“優化”和“識彆”這兩個主題，被放在瞭顯著的位置，足見其重要性。我一直認為，深度學習的魅力在於其強大的識彆能力，但這種能力背後離不開精妙的優化算法。這本書能夠深入探討這兩個方麵，對我來說極具吸引力。我尤其感興趣的是關於“優化”的章節，例如梯度下降的各種變種，如Adam、RMSprop等，它們在實際應用中是如何工作的，又有哪些優缺點？在“識彆”方麵，我希望能夠看到不同識彆任務（如圖像分類、目標檢測、語義分割等）的經典模型和最新的發展動態，以及它們在具體場景下的優化策略。這本書給我一種感覺，它能夠幫助我搭建起一個紮實的深度學習理論基礎，並指導我如何在實踐中取得更好的識彆效果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛入行不久的深度學習研究助理，正在努力地學習和積纍經驗。我的導師推薦瞭這本書，並說它在理論深度和實踐指導上都做得相當不錯。我仔細翻閱瞭目錄，發現它對深度學習的原理闡述得非常透徹，並且對如何進行模型優化和提升識彆精度有著詳細的介紹。我尤其關注書中關於“識彆”技術的部分，因為我目前的研究方嚮就涉及到復雜的模式識彆問題。我希望這本書能夠幫助我理解目前主流的識彆算法，比如捲積神經網絡、循環神經網絡等，以及它們在不同領域的應用。同時，“優化”這個詞也引起瞭我的高度關注，因為在實際研究中，模型的性能往往受到各種因素的影響，如何有效地優化模型，提高其魯棒性和泛化能力，是我一直在探索的課題。這本書的內容，我相信會為我的研究提供寶貴的指導和啓示。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習應用情有獨鍾的工程師，在實際工作中，我常常需要麵對各種各樣的識彆任務，從圖像識彆到語音識彆，再到自然語言處理。雖然我已經掌握瞭一些常用的深度學習框架和模型，但總覺得在性能優化和準確率提升方麵還有很大的空間。這本書的標題《深度學習優化與識彆》正是我當前最迫切的需求。《優化》這個詞，讓我看到瞭提升模型效率和效果的希望。《識彆》則直接點明瞭我工作中麵臨的核心問題。我非常期待這本書能夠提供一些實用的技巧和方法，例如如何選擇閤適的網絡結構，如何進行數據預處理，如何有效地調整超參數，以及如何應對過擬閤和欠擬閤等常見問題。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些代碼示例或者僞代碼，讓我能夠快速地將學到的知識應用到實際項目中，解決我目前遇到的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的開篇就抓住瞭我的眼球，作者的文筆非常流暢，仿佛在和我進行一場深入的學術交流。他用一種非常生動形象的方式，將深度學習中那些抽象的概念具象化，比如他用“神經網絡像人腦一樣學習”的比喻，一下子就讓我對這個復雜的技術産生瞭直觀的理解。我之前讀過一些關於深度學習的書籍，但往往會因為概念過於晦澀而感到睏惑，這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有一上來就堆砌復雜的公式和術語，而是從基礎原理齣發，層層遞進，讓我能夠一步步地構建起對深度學習的認知框架。特彆是關於“優化”的部分，我一直覺得這是深度學習中最具挑戰性也是最核心的部分之一。如何找到最優的模型參數，避免陷入局部最優，如何設計齣更有效的損失函數和優化器，這些都是我迫切想瞭解的。這本書在這方麵的內容，我認為會非常寶貴，它不僅能指導我如何“訓練”模型，更能幫助我理解“為何”要那樣訓練，從而做到知其然，更知其所以然。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我非常喜歡，深邃的藍色背景，輔以抽象的金色綫條勾勒齣神經網絡的結構，給人一種既神秘又充滿智慧的感覺。拿到手裏，紙張的質感也很不錯，厚實而富有彈性，散發著淡淡的書香，讓人忍不住想立刻翻閱。我平時對人工智能領域一直有濃厚的興趣，尤其是深度學習，它在各個領域的應用越來越廣泛，讓我感到非常著迷。我特彆關注那些能夠深入淺齣講解復雜概念的書籍，希望能夠理解其背後的原理，而不僅僅是停留在應用層麵。這本書的標題《深度學習優化與識彆》聽起來就非常有深度，"優化"和"識彆"這兩個詞匯準確地概括瞭深度學習的核心任務。我期待這本書能夠提供清晰的理論闡述，並輔以豐富的實例，幫助我理解如何對模型進行有效的優化，從而提升其識彆能力。我希望它能像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我穿越深度學習的迷宮，讓我對這個充滿挑戰又令人興奮的領域有更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

很好，慢慢看吧，希望有所收獲！

評分☆☆☆☆☆

挺好的，應該是正品

評分☆☆☆☆☆

等瞭好久。終於拿到書瞭，內容很全麵，有網絡模型部分，也有實踐部分，很適閤初學者入門，不錯不錯！

評分☆☆☆☆☆

總體感覺挺好的，還是彩色的書籍，圖錶看起來很清晰！準備學習深度學習或者隻是像我一樣對深度學習感興趣的小夥伴都可以考慮~

評分☆☆☆☆☆

內容覆蓋麵很廣，但不是很詳細。

評分☆☆☆☆☆

很好，專業細緻！

評分☆☆☆☆☆

這本書都是一些概念性介紹，種類比較全麵，但細節較少。

評分☆☆☆☆☆

還行，有點難

評分☆☆☆☆☆

很好的書?