深度學習 基於Matlab的設計實例 深度學習教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• 深度學習
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• 教程
• 設計實例
• 神經網絡
• 計算方法

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 北京航空航天大學

ISBN：9787512426665

商品編碼：26684532363

現代人工智能的基石：深度學習的理論與實踐探索 在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的概念，而是深刻影響著我們生活方方麵麵的現實技術。而在這場人工智能革命的核心驅動力中，深度學習無疑占據著舉足輕重的地位。它模仿人腦神經網絡的結構和工作原理，通過多層次的非綫性變換，從海量數據中自主學習復雜的模式和特徵，從而在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆、推薦係統等諸多領域取得瞭突破性的進展，甚至在某些方麵超越瞭人類的錶現。 本書旨在為讀者提供一個全麵且深入的深度學習理論基礎與實踐應用指南。我們並非要直接介紹某一本特定的教材，而是將目光聚焦於深度學習這一廣闊而迷人的學科本身，從其核心概念齣發，逐步揭示其構建模塊、工作機製、訓練方法以及在實際問題中的應用落地。我們相信，理解深度學習的精髓，需要建立在紮實的理論理解之上，並輔以動手實踐的經驗，纔能真正掌握這一強大的工具。 一、深度學習的起源與演進：從連接主義到神經網絡的復興 深度學習並非憑空齣現，它的根源可以追溯到上世紀中葉的連接主義思想。早期的人工神經網絡模型，如感知機（Perceptron），就已經展現瞭通過學習來識彆模式的潛力。然而，由於計算能力的限製和理論上的瓶頸（如難以解決XOR問題），神經網絡的研究一度陷入低榖。 直到本世紀初，隨著計算能力的飛躍式增長（GPU的齣現）、海量數據的積纍（互聯網時代的到來）以及關鍵算法的突破（如反嚮傳播算法的優化、激活函數的創新），深度學習迎來瞭復興。多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及後來的Transformer等模型，如雨後春筍般湧現，並迅速在各個領域大放異彩。本書將帶領讀者迴顧這一演進曆程，理解不同時期技術突破的意義，以及這些技術如何共同構建瞭當今深度學習的輝煌。 二、深度學習的核心構建模塊：神經網絡的基石 理解深度學習，首先要理解構成它的基本單元——人工神經元（Artificial Neuron）。本書將詳細闡述人工神經元的數學模型，包括輸入、權重、偏置、激活函數等關鍵組成部分。我們將深入解析不同類型激活函數（如Sigmoid、ReLU、Tanh）的特性、優缺點及其在深度學習中的作用，理解它們如何引入非綫性，使得神經網絡能夠學習更復雜的函數。 在此基礎上，我們將進一步介紹多層感知機（MLP），這是最基礎的深度學習模型之一。本書將解釋 MLP 的層級結構（輸入層、隱藏層、輸齣層），以及信息如何在這些層之間傳遞和轉換。我們將揭示 MLP 的強大之處在於其能夠通過堆疊多層隱藏層，學習到數據中不同抽象層次的特徵錶示。 三、深度神經網絡的訓練：如何讓機器“學會” 訓練一個深度學習模型，本質上是一個優化問題。模型通過調整內部參數（權重和偏置），以最小化預測輸齣與真實標簽之間的誤差。本書將詳細講解實現這一目標的反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）。我們將從微積分的鏈式法則齣發，一步步推導齣誤差如何從輸齣層反嚮傳播到輸入層，並指導模型參數的更新。 為瞭使訓練過程更加高效和穩定，我們需要一係列的優化器（Optimizers）。本書將介紹經典的優化算法，如梯度下降（Gradient Descent）及其變種，包括隨機梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。我們將分析這些優化器的工作原理，理解它們如何通過不同的策略來調整學習率、動量等超參數，從而加速收斂並避免陷入局部最優。 此外，正則化（Regularization）技術是防止模型過擬閤（Overfitting）的關鍵。本書將探討 L1 和 L2 正則化、Dropout 等常用正則化方法的原理和實現，解釋它們如何通過限製模型的復雜度來提高其泛化能力，使其在未見過的數據上也能有良好的錶現。 四、經典深度學習模型詳解：CNN、RNN 與 Transformer 本書將重點剖析當前深度學習領域最核心、最具代錶性的模型架構。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）：CNN 是在圖像處理領域取得巨大成功的模型。我們將深入理解捲積層（Convolutional Layer）的核心思想，解釋捲積核（Kernel/Filter）的作用，以及如何通過捲積操作提取圖像的空間特徵。我們將介紹池化層（Pooling Layer）（如最大池化、平均池化）如何降低特徵圖的維度，提高模型的魯棒性。此外，還將講解 CNN 的典型結構，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception 等，以及它們在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的應用。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）：RNN 專為處理序列數據而設計，如文本、語音、時間序列等。我們將解析 RNN 的循環結構，理解其如何通過隱藏狀態來記憶和傳遞信息，從而捕捉序列中的時間依賴關係。然而，標準 RNN 存在梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）的問題，無法有效學習長距離依賴。本書將重點介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），它們通過引入“門控機製”來解決這些問題，大大提升瞭 RNN 在處理長序列任務上的能力。 Transformer 模型：近年來，Transformer 模型在自然語言處理領域掀起瞭一場革命，並逐漸擴展到其他領域。它拋棄瞭 RNN 的順序處理機製，而是依賴於自注意力機製（Self-Attention Mechanism）來捕捉序列中任意兩個位置之間的關係。我們將詳細解析 Transformer 的編碼器-解碼器架構，深入理解多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的工作原理，以及位置編碼（Positional Encoding）如何為模型提供位置信息。我們將探討 Transformer 在機器翻譯、文本生成、問答係統等任務中的卓越錶現，並介紹其在計算機視覺等領域的最新進展。 五、深度學習的實踐應用：從理論到現實的橋梁 理論知識最終需要通過實踐來檢驗和鞏固。本書將引導讀者思考如何在實際問題中應用深度學習。 數據預處理與特徵工程：任何機器學習模型都離不開高質量的數據。我們將討論如何對原始數據進行清洗、轉換、歸一化等預處理操作，以確保數據能夠被模型有效利用。雖然深度學習能夠自動學習特徵，但在某些情況下，恰當的特徵工程仍然能夠顯著提升模型性能。 模型選擇與評估：麵對具體問題，如何選擇閤適的深度學習模型？本書將提供指導性的建議，並介紹常用的模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等，以及如何通過交叉驗證等方法來客觀地評估模型的性能。 模型訓練與調優：在實際訓練過程中，我們可能會遇到各種挑戰，如收斂緩慢、過擬閤、欠擬閤等。本書將提供解決這些問題的實用技巧，包括調整學習率、批量大小、優化器參數，以及如何進行超參數搜索。 部署與推理：訓練好的模型如何投入實際使用？我們將簡要介紹模型部署的基本概念，以及如何進行模型推理，以生成預測結果。 六、麵嚮未來的探索：生成式AI與前沿趨勢 深度學習的發展日新月異，新的技術和應用層齣不窮。本書將對一些前沿領域進行展望。 生成式AI（Generative AI）：以生成對抗網絡（GANs）和擴散模型（Diffusion Models）為代錶的生成式AI，能夠在無監督或半監督的情況下，學習數據的分布並生成新的、逼真的內容，如圖像、文本、音樂等。我們將簡要介紹這些模型的核心思想及其潛在應用。 無監督學習與自監督學習：如何利用海量未標注數據進行學習，是深度學習領域的重要研究方嚮。我們將探討無監督學習的意義，以及自監督學習如何在沒有人工標簽的情況下，通過設計代理任務來學習數據的有用錶示。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）：隨著深度學習模型變得越來越復雜，理解其決策過程變得尤為重要。我們將討論可解釋性AI的研究動機，以及一些初步的可解釋性技術，以增強模型的可信度和可靠性。 本書的目標是激發讀者對深度學習的深入興趣，培養其獨立思考和解決問題的能力。我們希望通過本書的學習，讀者能夠構建起紮實的理論基礎，掌握實用的技術工具，並為在人工智能領域進行更深層次的探索和創新打下堅實的基礎。深度學習的旅程充滿挑戰，但也同樣充滿機遇，讓我們一起踏上這段精彩的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

評價五 這本書給我最大的感受就是“實用”和“高效”。作為一個在工業界工作的工程師，我深知理論知識固然重要，但能夠快速地將技術轉化為生産力纔是關鍵。《深度學習：基於MATLAB的設計實例》恰恰滿足瞭我的這一需求。它並非一本學院派的教材，而是更側重於如何運用MATLAB來解決實際的深度學習問題。我個人對MATLAB的情感非常深厚，它一直是我處理工程問題的好幫手，因此，當看到這本書能將深度學習與MATLAB結閤時，我便毫不猶豫地入手瞭。書中的案例設計非常貼閤工業應用場景，例如在模式識彆、信號處理等方麵的應用，都非常有參考價值。作者在講解時，沒有過於深入地探討那些高深的數學證明，而是將重點放在瞭如何通過MATLAB代碼來實現這些算法，並解釋代碼背後的邏輯。這一點對於我這種需要快速上手解決實際問題的工程師來說，無疑是極大的福音。而且，書中的代碼質量很高，注釋清晰，易於理解和修改，我可以很方便地將其集成到我現有的工程項目中。我尤其喜歡書中關於模型部署和優化的討論，這對於將深度學習模型落地到實際應用中至關重要。總而言之，如果你和我一樣，是一位希望利用深度學習來提升工作效率的工程師，並且熟悉MATLAB，那麼這本書絕對是為你量身打造的。它能讓你在短時間內掌握深度學習的核心技術，並將其應用於實際的工程挑戰中。

評分☆☆☆☆☆

評價二 作為一名在學術界摸爬滾打多年的研究者，我對深度學習的工具和方法論有著近乎嚴苛的要求。這次有幸拜讀《深度學習：基於MATLAB的設計實例》，可以說是一次意料之外的驚喜。書中對深度學習核心概念的闡述，雖然篇幅有限，但卻力求精準和深刻，沒有絲毫的浮誇和冗餘。作者在講解時，沒有迴避那些關鍵的數學原理，但又將它們巧妙地融入到MATLAB的實現細節之中，使得抽象的理論變得觸手可及。我特彆欣賞書中對於模型選擇、參數調優以及性能評估的探討，這些都是在實際科研中至關重要但又常常被忽視的細節。MATLAB作為一種強大的數值計算和可視化工具，在深度學習的探索過程中扮演著不可或缺的角色，本書正是充分發揮瞭MATLAB的優勢，為讀者提供瞭一條高效的學習路徑。書中提供的設計實例，涵蓋瞭圖像處理、自然語言處理等多個前沿領域，每個實例都經過精心設計，充分展現瞭深度學習在解決實際問題中的強大威力。我嘗試復現瞭其中幾個關於圖像分類的案例，發現其代碼邏輯清晰，運行效率也令人滿意。對於需要快速將深度學習技術應用於自身研究的科研人員來說，這本書無疑是一本極具參考價值的工具書。它不僅能幫助你理解深度學習的原理，更能讓你快速上手，解決現實世界中的復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

評價四 《深度學習：基於MATLAB的設計實例》這本書，我得說它徹底改變瞭我對深度學習學習方式的認知。我一直認為深度學習是一個非常高深的領域，需要極強的數學功底和編程能力纔能入門。然而，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步探索這個迷人的世界。它沒有將我淹沒在復雜的數學推導中，而是通過一個個生動、具體的MATLAB設計實例，讓我親身體驗深度學習的強大之處。例如，在講解圖像識彆的部分，我跟著書中的代碼，成功地訓練瞭一個能夠識彆手寫數字的模型，這種成就感是前所未有的。作者在講解過程中，非常注重邏輯的清晰性和步驟的完整性，每個環節都銜接得非常自然，讓我能夠清晰地理解每個模型的構建過程和工作原理。而且，書中的實例並非簡單的“拿來主義”，而是包含瞭對模型結構、訓練策略以及結果分析的深入探討，這讓我不僅學會瞭如何使用MATLAB實現深度學習，更學會瞭如何去思考和設計深度學習解決方案。我尤其贊賞書中關於模型可視化和性能評估的部分，這對於深入理解模型的行為至關重要。對於那些希望將深度學習應用於實際項目，但又對復雜的編程框架感到畏懼的讀者而言，這本書無疑提供瞭一條更加平易近人且行之有效的學習途徑。它真正做到瞭將抽象的理論與具體的實踐相結閤，讓深度學習不再遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

評價一 這本《深度學習：基於MATLAB的設計實例》是我近期入手的一本深度學習入門讀物，不得不說，它確實如其名，將理論與實踐巧妙地結閤在瞭一起。我之前對深度學習一直抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的指導，總是不得其法。市麵上相關的書籍也很多，但很多要麼過於理論化，要麼代碼示例晦澀難懂，讓我望而卻步。直到我翻開這本書，纔感覺找到瞭“組織”。它不像某些書籍那樣上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是從最基礎的概念入手，循序漸進地講解，讓我這個初學者也能輕鬆跟上。最讓我驚喜的是，它大量使用瞭MATLAB作為編程平颱，這對於我這個熟悉MATLAB但對Python深度學習庫（如TensorFlow、PyTorch）還不太熟悉的讀者來說，簡直是福音。書中的每一個設計實例都配有詳細的代碼，並且作者還對代碼的每一部分都做瞭詳盡的解釋，讓我不僅能“知其然”，更能“知其所以然”。我尤其喜歡書中關於捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的章節，通過實際的圖像識彆和文本處理案例，我纔真正理解瞭這些強大模型的運作原理。而且，書中的例子都是可以直接運行的，這極大地增強瞭我的學習信心和動手能力。總而言之，如果你和我一樣，對深度學習充滿好奇，又希望通過MATLAB來實踐，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅能為你打下堅實的理論基礎，更能讓你在實踐中快速成長，成為一名閤格的深度學習實踐者。

評分☆☆☆☆☆

評價三 說實話，我當初買這本書，主要是被“MATLAB”這個關鍵詞吸引。我一直以來都習慣用MATLAB來做各種數據分析和建模，但深度學習這塊，感覺一直是個短闆。市麵上的深度學習教程，要麼就是Python，要麼就是概念講得雲裏霧裏，實在有點吃不消。看到《深度學習：基於MATLAB的設計實例》這本書，覺得正好能填補我的這個空缺。拿到書之後，翻瞭幾頁，果然沒讓我失望。首先，它的排版很舒服，文字和代碼的比例也恰到好處，不會顯得過於枯燥。然後，作者講解深度學習的原理，不像有些書那樣，上來就是一堆公式和術語，而是用一種比較直觀的方式來解釋，很多地方甚至會用一些類比，讓我這種非數學專業的人也能聽懂。最關鍵的是，書中的每一個例子，都是用MATLAB寫的，而且都有詳細的代碼和步驟。我嘗試跟著書中的例子，自己動手敲瞭一遍，發現代碼真的很好理解，而且運行起來也比較順暢。特彆喜歡的是，書中還講瞭一些關於如何調優模型、如何處理數據等實用的技巧，這些在很多入門書籍裏都很少提到。我覺得這本書最大的優點就是“接地氣”，它不是那種隻講理論的書，而是真的能讓你通過MATLAB去實踐，去解決問題。如果你和我一樣，是MATLAB用戶，又想學習深度學習，這本書絕對是為你量身定做的。