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店铺： 华心图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：26855503438

Python神经网络编程+深度学习+机器学习 三本套装仅需226.9元，

dy 章

本书面向的读者

深度学习的历史趋势

神经网络的众多名称和命运变迁

与日俱增的数据量

与日俱增的模型规模

与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击

第部分应用数学与机器学习基础

第2章线性代数

标量、向量、矩阵和张量

矩阵和向量相乘

单位矩阵和逆矩阵

线性相关和生成子空间

范数

特殊类型的矩阵和向量

特征分解

奇异值分解

Moore-Penrose伪逆

迹运算

行列式

实例：主成分分析

第3章概率与信息论

为什么要使用概率

随机变量

概率分布

离散型变量和概率质量函数

连续型变量和概率密度函数

边缘概率

条件概率

条件概率的链式法则

独立性和条件独立性

期望、方差和协方差

常用概率分布

Bernoulli分布

Multinoulli分布

高斯分布

指数分布和Laplace分布

Dirac分布和经验分布

分布的混合

常用函数的有用性质

贝叶斯规则

连续型变量的技术细节

信息论

结构化概率模型

第4章数值计算

上溢和下溢

病态条件

基于梯度的优化方法

梯度之上：Jacobian和Hessian矩阵

约束优化

实例：线性 小二乘

第5章机器学习基础

学习算法

任务T

性能度量P

经验E

示例：线性回归

容量、过拟合和欠拟合

没有免费午餐定理

正则化

超参数和验证集

交叉验证

估计、偏差和方差

点估计

偏差

方差和标准差

权衡偏差和方差以 小化均方误差

一致性

似然估计

条件对数似然和均方误差

似然的性质

贝叶斯统计

后验(MAP)估计

监督学习算法

概率监督学习

支持向量机

其他简单的监督学习算法

无监督学习算法

主成分分析

k-均值聚类

随机梯度下降

构建机器学习算法

促使深度学习发展的挑战

维数灾难

局部不变性和平滑正则化

流形学习

第部分深度网络：现代实践

第6章深度前馈网络

实例：学习XOR

基于梯度的学习

代价函数

输出单元

隐藏单元

整流线性单元及其扩展

logisticsigmoid与双曲正切函数

其他隐藏单元

架构设计

近似性质和深度

其他架构上的考虑

反向传播和其他的微分算法

计算图

微积分中的链式法则

递归地使用链式法则来实现反向传播

全连接MLP中的反向传播计算

符号到符号的导数

一般化的反向传播

实例：用于MLP训练的反向传播

复杂化

深度学习界以外的微分

高阶微分

历史小记

第7章深度学习中的正则化

参数范数惩罚

L参数正则化

L正则化

作为约束的范数惩罚

正则化和欠约束问题

数据集增强

噪声鲁棒性

向输出目标注入噪声

半监督学习

多任务学习

提前终止

参数绑定和参数共享

卷积神经网络

稀疏表示

Bagging和其他集成方法

Dropout

对抗训练

切面距离、正切传播和流形正切分类器

第8章深度模型中的优化

学习和纯优化有什么不同

经验风险 小化

代理损失函数和提前终止

批量算法和小批量算法

神经网络优化中的挑战

病态

局部极小值

高原、鞍点和其他平坦区域

悬崖和梯度爆炸

长期依赖

非 梯度

局部和全局结构间的弱对应

优化的理论限制

基本算法

随机梯度下降

动量

Nesterov动量

参数初始化策略

自适应学习率算法

AdaGrad

RMSProp

Adam

选择正确的优化算法

二阶近似方法

牛顿法

共轭梯度

BFGS

优化策略和元算法

批标准化

坐标下降

Polyak平均

监督预训练

设计有助于优化的模型

延拓法和课程学习

第9章卷积网络

卷积运算

动机

池化

卷积与池化作为一种无限强的先验

基本卷积函数的变体

结构化输出

数据类型

高效的卷积算法

随机或无监督的特征

卷积网络的神经科学基础

卷积网络与深度学习的历史

dy 0章序列建模：循环和递归网络

展开计算图

循环神经网络

导师驱动过程和输出循环网络

计算循环神经网络的梯度

作为有向图模型的循环网络

基于上下文的RNN序列建模

双向RNN

基于编码-解码的序列到序列架构

深度循环网络

递归神经网络

长期依赖的挑战

回声状态网络

渗漏单元和其他多时间尺度的策略

时间维度的跳跃连接

渗漏单元和一系列不同时间尺度

删除连接

长短期记忆和其他门控RNN

LSTM

其他门控RNN

优化长期依赖

截断梯度

引导信息流的正则化

外显记忆

dy 1章实践方法论

性能度量

默认的基准模型

决定是否收集更多数据

选择超参数

手动调整超参数

自动超参数优化算法

网格搜索

随机搜索

基于模型的超参数优化

调试策略

示例：多位数字识别

探索智能的奥秘：人工智能、机器学习与深度学习的融合之旅 这是一场关于智慧本质的深刻探索，一次关于机器如何学习、思考乃至创造的壮丽远征。本书并非枯燥的理论堆砌，而是一份带领读者穿越人工智能（AI）宏大图景的精妙地图，一曲奏响机器学习（Machine Learning）核心乐章的华美乐章，更是一部揭示深度学习（Deep Learning）驱动未来革命的鸿篇巨著。我们将一同解构智能的基石，探寻模式识别的智慧，解锁神经网络的强大力量，最终勾勒出人工智能如何重塑我们世界的清晰愿景。 第一篇：人工智能——超越指令的智慧曙光 人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已悄然融入我们生活的方方面面。本书将带您追溯AI的源起，从图灵测试的哲学思辨，到符号主义与连接主义的早期争鸣，再到专家系统和逻辑推理的初露锋芒。我们将深入理解AI的核心目标：赋予机器感知、推理、学习、决策乃至创造的能力，使其能够模拟甚至超越人类的认知功能。 您将了解到，AI并非单一的技术，而是一个涵盖广泛研究领域的集合。我们会探讨不同类型的AI，例如狭义AI（ANI）在特定任务上的卓越表现，以及通用人工智能（AGI）——机器能够理解、学习和应用知识解决任何问题的终极目标——的挑战与前景。此外，我们还将审视AI伦理和社会影响的议题，包括偏见、隐私、就业以及AI在军事和医疗等关键领域的应用与争议。通过对AI历史、现状和未来的全面梳理，您将获得一个广阔而深刻的视角，理解这项颠覆性技术为何能够成为21世纪最重要的驱动力之一。 第二篇：机器学习——从数据中汲取智慧的艺术 如果说人工智能是目标的宏图，那么机器学习则是实现这一目标的强大引擎。本书将深入剖析机器学习的本质——让计算机在没有被明确编程的情况下，通过从数据中学习模式和规律来改进性能。我们将首先区分监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）这三大核心范式。 在监督学习的章节中，您将学习到如何利用带有标签的数据来训练模型，预测未知结果。我们会详细介绍回归（Regression）问题，例如预测房价、股票价格，以及分类（Classification）问题，例如识别垃圾邮件、诊断疾病。您将接触到经典的算法，如线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和决策树（Decision Tree），理解它们的工作原理、优缺点以及适用场景。 无监督学习则开启了探索未知数据世界的旅程。您将学习聚类（Clustering）算法，如何将相似的数据点分组，从而发现数据内在的结构，例如用户分群、市场细分。我们还将探讨降维（Dimensionality Reduction）技术，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），如何简化高维数据，可视化复杂数据集，并减少计算负担。 强化学习将把您带入一个决策与奖励的世界。您将理解智能体（Agent）如何在环境中通过试错来学习最优策略，以最大化累积奖励。我们将介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）的概念，以及Q-learning、SARSA等核心算法，并探讨强化学习在机器人控制、游戏AI和自动驾驶等领域的应用。 此外，本书还将强调数据预处理（Data Preprocessing）、特征工程（Feature Engineering）、模型评估（Model Evaluation）和防止过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的重要性。您将学习到交叉验证（Cross-validation）、正则化（Regularization）等技术，确保模型不仅在训练数据上表现良好，更能泛化到新的、未见过的数据上。 第三篇：深度学习——神经网络的神经网络 深度学习，作为机器学习的一个强大分支，近年来取得了令人瞩目的突破，尤其是在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。本书将揭示深度学习的奥秘，其核心在于构建和训练具有多层结构的“深度”神经网络。 您将从最基础的感知器（Perceptron）开始，理解神经元（Neuron）的工作原理，以及如何通过激活函数（Activation Function）引入非线性。随后，我们将深入讲解多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP），它是深度学习的基石，通过多层隐藏层（Hidden Layers）来学习复杂的数据表示。 接下来，我们将聚焦于深度学习中最具革命性的两大网络架构：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。 卷积神经网络，是图像处理领域的王者。您将学习卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）的组成，理解CNN如何通过滤波器（Filter）自动提取图像的特征，从边缘、纹理到更高级别的对象部件。我们将探讨经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception，以及它们在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的卓越表现。 循环神经网络，则是处理序列数据的利器。您将理解RNN如何通过内部的循环连接来记忆和处理序列信息，使其能够理解语言的上下文、分析时间序列数据。我们将深入讲解长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），这些改进型的RNN模型能够有效地解决梯度消失（Vanishing Gradient）问题，处理更长的依赖关系。您还将了解到RNN在机器翻译、文本生成、语音识别和时间序列预测等领域的广泛应用。 此外，本书还将介绍其他前沿的深度学习技术，例如： 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）：探索如何让两个神经网络相互对抗，从而生成逼真的人造数据，例如图像、文本和音乐。 Transformer模型：理解这种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的网络架构如何彻底改变自然语言处理领域，催生了GPT等一系列强大的预训练模型。 迁移学习（Transfer Learning）：学习如何利用已有的预训练模型来解决新任务，极大地节省了训练时间和数据需求。 模型部署与优化：探讨如何将训练好的深度学习模型部署到实际应用中，以及模型压缩、量化等优化技术。 结语：智能的未来，触手可及 本书旨在为您提供一个全面、系统且深入的智能技术导览。我们不仅会讲解理论知识，更会注重实际应用，通过清晰的解释和生动的案例，帮助您理解这些复杂概念的内在逻辑。从人工智能的宏大愿景，到机器学习的精妙算法，再到深度学习的神经网络奇迹，我们将一同解开智能的密码，为您的学习和实践奠定坚实的基础。无论您是渴望踏入AI领域的初学者，还是希望深化理解的资深研究者，本书都将是您探索智能奥秘、拥抱科技未来的理想伴侣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经有一定机器学习基础的开发者，我一直在寻找能够帮助我深入理解和掌握深度学习核心技术的书籍。《深度学习：AI圣经：机器学习》这本书在这一方面做得非常出色。它不仅仅是罗列一些算法和模型，而是深入剖析了这些技术背后的原理和数学基础，让我能够从更深层次上理解深度学习的运作机制。例如，书中对反向传播算法的讲解，不仅给出了数学公式，还详细解释了每一步的含义和作用，并且通过可视化工具展示了梯度下降的过程，这对于我理解模型训练的过程至关重要。此外，书中还介绍了许多先进的深度学习技巧，如批量归一化、Dropout、残差连接等，并详细解释了它们的作用和如何有效地应用。这些内容对于我优化模型性能、加速训练过程非常有帮助。我尤其喜欢书中对模型评估和调优方面的讲解，它提供了许多实用的建议和方法，让我能够更好地应对实际项目中的挑战。总而言之，这本书是一部不可多得的深度学习参考书，能够极大地提升我的技术水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太棒了！作为一名对深度学习领域充满好奇的新手，我一直在寻找一本能够系统性地引导我入门的教材，而《深度学习：AI圣经：机器学习》无疑是我的最佳选择。我尤其喜欢它将复杂的概念分解成易于理解的部分，并且用大量生动的例子来佐证。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，书中不仅仅停留在理论层面，还配有详细的图片和代码示例，让我能够清晰地看到每一层是如何提取图像特征的，这比我之前阅读过的任何资料都要直观。书中的数学推导也十分严谨，但又不会让人感到枯燥乏味，作者很巧妙地将数学公式与直观的解释相结合，让我这个数学基础不是特别扎实的人也能跟得上。我最欣赏的一点是，它并没有回避深度学习中一些具有挑战性的问题，比如过拟合、欠拟合以及如何选择合适的模型架构等，而是提供了多种实用的解决方案和技巧，这对于我日后进行实际项目开发非常有帮助。这本书就像一位循循善诱的老师，一步步地将我领进了深度学习的殿堂，让我对这个充满潜力的领域有了更深刻的认识和更坚定的信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《深度学习：AI圣经：机器学习》这本书为我打开了一扇全新的大门。在阅读之前，我对人工智能和机器学习的概念仅仅停留在一些模糊的印象中，而这本书则以一种系统而又循序渐进的方式，将我带入了深度学习的奇妙世界。从最基础的感知机，到复杂的深度神经网络，书中都进行了清晰的介绍，并且每一个概念的引入都伴随着详细的解释和图示，让我能够直观地理解。我尤其欣赏书中对不同神经网络架构的讲解，例如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）以及卷积神经网络（CNN）等，都通过生动的案例和简洁的语言进行了阐述，让我能够迅速抓住它们的精髓。书中还提到了许多关于深度学习的实际应用，例如在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域，这让我更加直观地感受到了深度学习的强大之处，也激发了我进一步探索和学习的兴趣。这本书就像一位博学的向导，带领我在这个复杂而迷人的领域中探索前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度给我留下了深刻的印象。作为一名对机器学习抱有浓厚兴趣的学生，我一直希望找到一本能够系统性地梳理整个深度学习技术栈的书籍，而《深度学习：AI圣经：机器学习》完美地满足了我的需求。它不仅仅是一本关于算法的教科书，更是一部关于思想的著作，它深入探讨了深度学习的核心思想和发展脉络。书中对诸如梯度下降、反向传播等基础概念的讲解，以及对不同模型（如CNN、RNN、Transformer等）的原理和应用的阐释，都做到了深入浅出，既有理论深度，又不失实践指导意义。我特别喜欢书中对损失函数和优化器的讲解，它详细介绍了各种常用的损失函数和优化算法，以及如何根据具体问题选择合适的函数和算法，这对于我理解模型训练的内在机制非常有帮助。此外，书中还涉及了迁移学习、强化学习等更高级的主题，让我能够对深度学习的整体图景有一个更全面的认识。这本书的内容之丰富，论述之严谨，是我近期阅读过的最令人满意的一本技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

我之前涉猎过一些机器学习的书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么讲解不够深入。《深度学习：AI圣经：机器学习》这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常全面且深入的方式探讨了深度学习的方方面面，从基础的神经网络原理，到各种前沿的深度学习模型，几乎涵盖了该领域的所有重要内容。书中对深度学习的演进历程和不同模型的优劣势进行了清晰的梳理，这让我能够更好地理解为什么某些模型会出现，以及它们在解决特定问题时的优势所在。尤其是在讨论生成对抗网络（GAN）的部分，书中对其原理、训练过程以及各种变体都进行了详尽的介绍，并附有相关的实验和调优建议，这对于我理解这项技术以及未来尝试构建自己的GAN模型提供了宝贵的指导。此外，书中对一些实际应用场景的分析也十分到位，让我能够将理论知识与实际应用相结合，更好地理解深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的强大能力。这本书绝对是深度学习领域的一部“圣经”，值得反复研读和珍藏。