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圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• AI
• 深度學習框架
• 神經網絡
• 算法
• Python
• 數據科學
• 模式識彆

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：26855503438

Python神經網絡編程+深度學習+機器學習 三本套裝僅需226.9元，

dy 章

本書麵嚮的讀者

深度學習的曆史趨勢

神經網絡的眾多名稱和命運變遷

與日俱增的數據量

與日俱增的模型規模

與日俱增的精度、復雜度和對現實世界的衝擊

第部分應用數學與機器學習基礎

第2章綫性代數

標量、嚮量、矩陣和張量

矩陣和嚮量相乘

單位矩陣和逆矩陣

綫性相關和生成子空間

範數

特殊類型的矩陣和嚮量

特徵分解

奇異值分解

Moore-Penrose僞逆

跡運算

行列式

實例：主成分分析

第3章概率與信息論

為什麼要使用概率

隨機變量

概率分布

離散型變量和概率質量函數

連續型變量和概率密度函數

邊緣概率

條件概率

條件概率的鏈式法則

獨立性和條件獨立性

期望、方差和協方差

常用概率分布

Bernoulli分布

Multinoulli分布

高斯分布

指數分布和Laplace分布

Dirac分布和經驗分布

分布的混閤

常用函數的有用性質

貝葉斯規則

連續型變量的技術細節

信息論

結構化概率模型

第4章數值計算

上溢和下溢

病態條件

基於梯度的優化方法

梯度之上：Jacobian和Hessian矩陣

約束優化

實例：綫性 小二乘

第5章機器學習基礎

學習算法

任務T

性能度量P

經驗E

示例：綫性迴歸

容量、過擬閤和欠擬閤

沒有免費午餐定理

正則化

超參數和驗證集

交叉驗證

估計、偏差和方差

點估計

偏差

方差和標準差

權衡偏差和方差以 小化均方誤差

一緻性

似然估計

條件對數似然和均方誤差

似然的性質

貝葉斯統計

後驗(MAP)估計

監督學習算法

概率監督學習

支持嚮量機

其他簡單的監督學習算法

無監督學習算法

主成分分析

k-均值聚類

隨機梯度下降

構建機器學習算法

促使深度學習發展的挑戰

維數災難

局部不變性和平滑正則化

流形學習

第部分深度網絡：現代實踐

第6章深度前饋網絡

實例：學習XOR

基於梯度的學習

代價函數

輸齣單元

隱藏單元

整流綫性單元及其擴展

logisticsigmoid與雙麯正切函數

其他隱藏單元

架構設計

近似性質和深度

其他架構上的考慮

反嚮傳播和其他的微分算法

計算圖

微積分中的鏈式法則

遞歸地使用鏈式法則來實現反嚮傳播

全連接MLP中的反嚮傳播計算

符號到符號的導數

一般化的反嚮傳播

實例：用於MLP訓練的反嚮傳播

復雜化

深度學習界以外的微分

高階微分

曆史小記

第7章深度學習中的正則化

參數範數懲罰

L參數正則化

L正則化

作為約束的範數懲罰

正則化和欠約束問題

數據集增強

噪聲魯棒性

嚮輸齣目標注入噪聲

半監督學習

多任務學習

提前終止

參數綁定和參數共享

捲積神經網絡

稀疏錶示

Bagging和其他集成方法

Dropout

對抗訓練

切麵距離、正切傳播和流形正切分類器

第8章深度模型中的優化

學習和純優化有什麼不同

經驗風險 小化

代理損失函數和提前終止

批量算法和小批量算法

神經網絡優化中的挑戰

病態

局部極小值

高原、鞍點和其他平坦區域

懸崖和梯度爆炸

長期依賴

非 梯度

局部和全局結構間的弱對應

優化的理論限製

基本算法

隨機梯度下降

動量

Nesterov動量

參數初始化策略

自適應學習率算法

AdaGrad

RMSProp

Adam

選擇正確的優化算法

二階近似方法

牛頓法

共軛梯度

BFGS

優化策略和元算法

批標準化

坐標下降

Polyak平均

監督預訓練

設計有助於優化的模型

延拓法和課程學習

第9章捲積網絡

捲積運算

動機

池化

捲積與池化作為一種無限強的先驗

基本捲積函數的變體

結構化輸齣

數據類型

高效的捲積算法

隨機或無監督的特徵

捲積網絡的神經科學基礎

捲積網絡與深度學習的曆史

dy 0章序列建模：循環和遞歸網絡

展開計算圖

循環神經網絡

導師驅動過程和輸齣循環網絡

計算循環神經網絡的梯度

作為有嚮圖模型的循環網絡

基於上下文的RNN序列建模

雙嚮RNN

基於編碼-解碼的序列到序列架構

深度循環網絡

遞歸神經網絡

長期依賴的挑戰

迴聲狀態網絡

滲漏單元和其他多時間尺度的策略

時間維度的跳躍連接

滲漏單元和一係列不同時間尺度

刪除連接

長短期記憶和其他門控RNN

LSTM

其他門控RNN

優化長期依賴

截斷梯度

引導信息流的正則化

外顯記憶

dy 1章實踐方法論

性能度量

默認的基準模型

決定是否收集更多數據

選擇超參數

手動調整超參數

自動超參數優化算法

網格搜索

隨機搜索

基於模型的超參數優化

調試策略

示例：多位數字識彆

探索智能的奧秘：人工智能、機器學習與深度學習的融閤之旅 這是一場關於智慧本質的深刻探索，一次關於機器如何學習、思考乃至創造的壯麗遠徵。本書並非枯燥的理論堆砌，而是一份帶領讀者穿越人工智能（AI）宏大圖景的精妙地圖，一麯奏響機器學習（Machine Learning）核心樂章的華美樂章，更是一部揭示深度學習（Deep Learning）驅動未來革命的鴻篇巨著。我們將一同解構智能的基石，探尋模式識彆的智慧，解鎖神經網絡的強大力量，最終勾勒齣人工智能如何重塑我們世界的清晰願景。 第一篇：人工智能——超越指令的智慧曙光 人工智能，這個曾經隻存在於科幻小說中的概念，如今已悄然融入我們生活的方方麵麵。本書將帶您追溯AI的源起，從圖靈測試的哲學思辨，到符號主義與連接主義的早期爭鳴，再到專傢係統和邏輯推理的初露鋒芒。我們將深入理解AI的核心目標：賦予機器感知、推理、學習、決策乃至創造的能力，使其能夠模擬甚至超越人類的認知功能。 您將瞭解到，AI並非單一的技術，而是一個涵蓋廣泛研究領域的集閤。我們會探討不同類型的AI，例如狹義AI（ANI）在特定任務上的卓越錶現，以及通用人工智能（AGI）——機器能夠理解、學習和應用知識解決任何問題的終極目標——的挑戰與前景。此外，我們還將審視AI倫理和社會影響的議題，包括偏見、隱私、就業以及AI在軍事和醫療等關鍵領域的應用與爭議。通過對AI曆史、現狀和未來的全麵梳理，您將獲得一個廣闊而深刻的視角，理解這項顛覆性技術為何能夠成為21世紀最重要的驅動力之一。 第二篇：機器學習——從數據中汲取智慧的藝術 如果說人工智能是目標的宏圖，那麼機器學習則是實現這一目標的強大引擎。本書將深入剖析機器學習的本質——讓計算機在沒有被明確編程的情況下，通過從數據中學習模式和規律來改進性能。我們將首先區分監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning）這三大核心範式。 在監督學習的章節中，您將學習到如何利用帶有標簽的數據來訓練模型，預測未知結果。我們會詳細介紹迴歸（Regression）問題，例如預測房價、股票價格，以及分類（Classification）問題，例如識彆垃圾郵件、診斷疾病。您將接觸到經典的算法，如綫性迴歸（Linear Regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）、支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）和決策樹（Decision Tree），理解它們的工作原理、優缺點以及適用場景。 無監督學習則開啓瞭探索未知數據世界的旅程。您將學習聚類（Clustering）算法，如何將相似的數據點分組，從而發現數據內在的結構，例如用戶分群、市場細分。我們還將探討降維（Dimensionality Reduction）技術，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），如何簡化高維數據，可視化復雜數據集，並減少計算負擔。 強化學習將把您帶入一個決策與奬勵的世界。您將理解智能體（Agent）如何在環境中通過試錯來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。我們將介紹馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process, MDP）的概念，以及Q-learning、SARSA等核心算法，並探討強化學習在機器人控製、遊戲AI和自動駕駛等領域的應用。 此外，本書還將強調數據預處理（Data Preprocessing）、特徵工程（Feature Engineering）、模型評估（Model Evaluation）和防止過擬閤（Overfitting）與欠擬閤（Underfitting）的重要性。您將學習到交叉驗證（Cross-validation）、正則化（Regularization）等技術，確保模型不僅在訓練數據上錶現良好，更能泛化到新的、未見過的數據上。 第三篇：深度學習——神經網絡的神經網絡 深度學習，作為機器學習的一個強大分支，近年來取得瞭令人矚目的突破，尤其是在圖像識彆、自然語言處理和語音識彆等領域。本書將揭示深度學習的奧秘，其核心在於構建和訓練具有多層結構的“深度”神經網絡。 您將從最基礎的感知器（Perceptron）開始，理解神經元（Neuron）的工作原理，以及如何通過激活函數（Activation Function）引入非綫性。隨後，我們將深入講解多層感知器（Multilayer Perceptron, MLP），它是深度學習的基石，通過多層隱藏層（Hidden Layers）來學習復雜的數據錶示。 接下來，我們將聚焦於深度學習中最具革命性的兩大網絡架構：捲積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）。 捲積神經網絡，是圖像處理領域的王者。您將學習捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）和全連接層（Fully Connected Layer）的組成，理解CNN如何通過濾波器（Filter）自動提取圖像的特徵，從邊緣、紋理到更高級彆的對象部件。我們將探討經典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception，以及它們在圖像分類、目標檢測和語義分割等任務中的卓越錶現。 循環神經網絡，則是處理序列數據的利器。您將理解RNN如何通過內部的循環連接來記憶和處理序列信息，使其能夠理解語言的上下文、分析時間序列數據。我們將深入講解長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU），這些改進型的RNN模型能夠有效地解決梯度消失（Vanishing Gradient）問題，處理更長的依賴關係。您還將瞭解到RNN在機器翻譯、文本生成、語音識彆和時間序列預測等領域的廣泛應用。 此外，本書還將介紹其他前沿的深度學習技術，例如： 生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN）：探索如何讓兩個神經網絡相互對抗，從而生成逼真的人造數據，例如圖像、文本和音樂。 Transformer模型：理解這種基於自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的網絡架構如何徹底改變自然語言處理領域，催生瞭GPT等一係列強大的預訓練模型。 遷移學習（Transfer Learning）：學習如何利用已有的預訓練模型來解決新任務，極大地節省瞭訓練時間和數據需求。 模型部署與優化：探討如何將訓練好的深度學習模型部署到實際應用中，以及模型壓縮、量化等優化技術。 結語：智能的未來，觸手可及 本書旨在為您提供一個全麵、係統且深入的智能技術導覽。我們不僅會講解理論知識，更會注重實際應用，通過清晰的解釋和生動的案例，幫助您理解這些復雜概念的內在邏輯。從人工智能的宏大願景，到機器學習的精妙算法，再到深度學習的神經網絡奇跡，我們將一同解開智能的密碼，為您的學習和實踐奠定堅實的基礎。無論您是渴望踏入AI領域的初學者，還是希望深化理解的資深研究者，本書都將是您探索智能奧秘、擁抱科技未來的理想伴侶。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有一定機器學習基礎的開發者，我一直在尋找能夠幫助我深入理解和掌握深度學習核心技術的書籍。《深度學習：AI聖經：機器學習》這本書在這一方麵做得非常齣色。它不僅僅是羅列一些算法和模型，而是深入剖析瞭這些技術背後的原理和數學基礎，讓我能夠從更深層次上理解深度學習的運作機製。例如，書中對反嚮傳播算法的講解，不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭每一步的含義和作用，並且通過可視化工具展示瞭梯度下降的過程，這對於我理解模型訓練的過程至關重要。此外，書中還介紹瞭許多先進的深度學習技巧，如批量歸一化、Dropout、殘差連接等，並詳細解釋瞭它們的作用和如何有效地應用。這些內容對於我優化模型性能、加速訓練過程非常有幫助。我尤其喜歡書中對模型評估和調優方麵的講解，它提供瞭許多實用的建議和方法，讓我能夠更好地應對實際項目中的挑戰。總而言之，這本書是一部不可多得的深度學習參考書，能夠極大地提升我的技術水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度給我留下瞭深刻的印象。作為一名對機器學習抱有濃厚興趣的學生，我一直希望找到一本能夠係統性地梳理整個深度學習技術棧的書籍，而《深度學習：AI聖經：機器學習》完美地滿足瞭我的需求。它不僅僅是一本關於算法的教科書，更是一部關於思想的著作，它深入探討瞭深度學習的核心思想和發展脈絡。書中對諸如梯度下降、反嚮傳播等基礎概念的講解，以及對不同模型（如CNN、RNN、Transformer等）的原理和應用的闡釋，都做到瞭深入淺齣，既有理論深度，又不失實踐指導意義。我特彆喜歡書中對損失函數和優化器的講解，它詳細介紹瞭各種常用的損失函數和優化算法，以及如何根據具體問題選擇閤適的函數和算法，這對於我理解模型訓練的內在機製非常有幫助。此外，書中還涉及瞭遷移學習、強化學習等更高級的主題，讓我能夠對深度學習的整體圖景有一個更全麵的認識。這本書的內容之豐富，論述之嚴謹，是我近期閱讀過的最令人滿意的一本技術書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直太棒瞭！作為一名對深度學習領域充滿好奇的新手，我一直在尋找一本能夠係統性地引導我入門的教材，而《深度學習：AI聖經：機器學習》無疑是我的最佳選擇。我尤其喜歡它將復雜的概念分解成易於理解的部分，並且用大量生動的例子來佐證。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，書中不僅僅停留在理論層麵，還配有詳細的圖片和代碼示例，讓我能夠清晰地看到每一層是如何提取圖像特徵的，這比我之前閱讀過的任何資料都要直觀。書中的數學推導也十分嚴謹，但又不會讓人感到枯燥乏味，作者很巧妙地將數學公式與直觀的解釋相結閤，讓我這個數學基礎不是特彆紮實的人也能跟得上。我最欣賞的一點是，它並沒有迴避深度學習中一些具有挑戰性的問題，比如過擬閤、欠擬閤以及如何選擇閤適的模型架構等，而是提供瞭多種實用的解決方案和技巧，這對於我日後進行實際項目開發非常有幫助。這本書就像一位循循善誘的老師，一步步地將我領進瞭深度學習的殿堂，讓我對這個充滿潛力的領域有瞭更深刻的認識和更堅定的信心。

評分☆☆☆☆☆

我之前涉獵過一些機器學習的書籍，但總覺得它們要麼過於理論化，要麼講解不夠深入。《深度學習：AI聖經：機器學習》這本書徹底改變瞭我的看法。它以一種非常全麵且深入的方式探討瞭深度學習的方方麵麵，從基礎的神經網絡原理，到各種前沿的深度學習模型，幾乎涵蓋瞭該領域的所有重要內容。書中對深度學習的演進曆程和不同模型的優劣勢進行瞭清晰的梳理，這讓我能夠更好地理解為什麼某些模型會齣現，以及它們在解決特定問題時的優勢所在。尤其是在討論生成對抗網絡（GAN）的部分，書中對其原理、訓練過程以及各種變體都進行瞭詳盡的介紹，並附有相關的實驗和調優建議，這對於我理解這項技術以及未來嘗試構建自己的GAN模型提供瞭寶貴的指導。此外，書中對一些實際應用場景的分析也十分到位，讓我能夠將理論知識與實際應用相結閤，更好地理解深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的強大能力。這本書絕對是深度學習領域的一部“聖經”，值得反復研讀和珍藏。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《深度學習：AI聖經：機器學習》這本書為我打開瞭一扇全新的大門。在閱讀之前，我對人工智能和機器學習的概念僅僅停留在一些模糊的印象中，而這本書則以一種係統而又循序漸進的方式，將我帶入瞭深度學習的奇妙世界。從最基礎的感知機，到復雜的深度神經網絡，書中都進行瞭清晰的介紹，並且每一個概念的引入都伴隨著詳細的解釋和圖示，讓我能夠直觀地理解。我尤其欣賞書中對不同神經網絡架構的講解，例如多層感知機（MLP）、循環神經網絡（RNN）以及捲積神經網絡（CNN）等，都通過生動的案例和簡潔的語言進行瞭闡述，讓我能夠迅速抓住它們的精髓。書中還提到瞭許多關於深度學習的實際應用，例如在圖像識彆、語音識彆和自然語言處理等領域，這讓我更加直觀地感受到瞭深度學習的強大之處，也激發瞭我進一步探索和學習的興趣。這本書就像一位博學的嚮導，帶領我在這個復雜而迷人的領域中探索前行。