21个项目玩转深度学习 基于TensorFlow的实践详解 何之源编 计算机与互联网 书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何之源编著 著

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• 何之源
• 计算机与互联网

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121335716

商品编码：26882020075

开本：16开

出版时间：2018-03-01

页数：355

字数：368000

作  者:何之源 编著 著作 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:355 装  帧:平装 ISBN:9787121335716 ●暂无

内容简介

暂无

探索人工智能的无限可能：从基础概念到前沿应用 本书是一本面向广大技术爱好者、学生及从业人员的深度学习实践指南，旨在帮助读者系统地理解深度学习的核心理论，并熟练掌握如何利用强大的TensorFlow框架进行实际项目开发。我们相信，在当今数据驱动的时代，深度学习已成为推动人工智能革命的核心引擎，而掌握这项技术，将为您的职业生涯和个人发展带来无限机遇。 为何选择深度学习？ 深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于构建能够模拟人脑神经网络的计算模型。这些模型能够从海量数据中自动学习复杂的模式和特征，从而在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等众多领域取得了突破性进展。它打破了传统机器学习在处理非结构化数据上的局限，展现出惊人的泛化能力和解决复杂问题的潜力。 无论您是想深入理解人工智能的底层逻辑，还是希望将深度学习技术应用于实际工作，或是探索其在科研领域的最新进展，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。我们力求以通俗易懂的语言，结合丰富的代码示例，引导您逐步深入。 本书内容概览： 本书将带您踏上一段由浅入深的深度学习探索之旅。我们将从最基础的概念入手，逐步构建起您对这一领域的全面认知，并最终达到能够独立设计和实现复杂深度学习模型的水平。 第一部分：深度学习的基石——理论与准备 在开始编写代码之前，对深度学习的核心概念有一个清晰的理解至关重要。本部分将为您打下坚实的基础： 人工智能、机器学习与深度学习的关系： 我们将首先厘清这三个概念之间的层次结构和相互联系，帮助您把握深度学习在整个AI领域中的位置。 神经网络的奥秘： 深入剖析神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过层层叠加形成强大的模型。我们将讲解激活函数的作用，以及它们如何引入非线性，使网络能够学习更复杂的函数。 反向传播算法： 这是训练神经网络的核心算法。我们将详细解释反向传播的原理，以及它如何利用梯度下降优化模型参数，从而不断逼近最优解。 损失函数与优化器： 理解不同的损失函数如何衡量模型的预测误差，以及各种优化器（如SGD、Adam等）如何高效地更新模型权重，是训练好模型的关键。 数据预处理的重要性： 真实世界的数据往往充满噪声和不规则性。我们将讲解数据清洗、特征缩放、数据增强等预处理技术，以及它们对模型性能的影响。 TensorFlow环境搭建： 为了让您能够快速上手实践，我们将提供详细的TensorFlow安装指南，包括CPU和GPU版本的配置，以及必要的开发工具介绍。 第二部分：TensorFlow入门与核心组件 TensorFlow是谷歌开源的强大深度学习框架，以其灵活性、可扩展性和丰富的生态系统而闻名。本部分将带您熟悉TensorFlow的核心组件，为后续的项目实践做好准备： TensorFlow核心概念： 深入理解张量（Tensor）、计算图（Computational Graph）、会话（Session）等TensorFlow的基本数据结构和执行模型。 Keras API： 作为TensorFlow的高级API，Keras以其简洁易用的接口，极大地简化了神经网络的构建过程。我们将重点讲解如何使用Keras搭建各种类型的神经网络层，如全连接层、卷积层、循环层等。 模型构建与编译： 学习如何定义模型的结构，选择合适的损失函数和评估指标，并通过编译过程为模型做好训练准备。 模型训练与评估： 掌握使用TensorFlow进行模型训练的流程，包括数据输入、参数更新、模型评估等关键步骤。 模型保存与加载： 学习如何保存训练好的模型，以便后续复用或进行推理，以及如何加载已有的模型。 第三部分：经典深度学习模型与应用实践 在掌握了TensorFlow的基础之后，我们将进入激动人心的应用阶段，通过一系列经典的深度学习模型，在具体任务中展现深度学习的强大威力： 卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用： CNN基础原理： 详细讲解卷积层、池化层、全连接层的作用，以及它们如何有效地从图像中提取空间特征。 手写数字识别（MNIST）： 使用CNN解决经典的MNIST数据集识别问题，让您亲身体验CNN的强大能力。 图像分类进阶： 探索更复杂的图像分类任务，如CIFAR-10数据集，并学习使用预训练模型（如VGG, ResNet）进行迁移学习，加速模型训练并提升性能。 物体检测： 介绍YOLO、SSD等流行的物体检测算法，并讲解如何使用TensorFlow实现简单的物体检测模型。 循环神经网络（RNN）与序列数据处理： RNN基础原理： 理解RNN如何处理时序数据，以及其在文本、语音等序列建模中的优势。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 解决RNN的梯度消失问题，掌握LSTM和GRU等改进型RNN模型的原理和应用。 文本情感分析： 利用RNN模型对文本进行情感分类，感受自然语言处理的魅力。 文本生成： 尝试构建一个简单的文本生成模型，让计算机“写”出属于自己的文字。 深度学习在其他领域的拓展： 推荐系统： 学习如何利用深度学习模型构建个性化推荐系统，提升用户体验。 生成对抗网络（GAN）： 简要介绍GAN的基本原理，以及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 强化学习入门： 初步了解强化学习的核心概念，以及其在智能体决策中的应用。 第四部分：模型优化与部署 一个高性能的模型不仅需要良好的训练，还需要有效的优化和部署。本部分将帮助您提升模型性能，并将其应用到实际场景中： 正则化技术： 学习Dropout、L1/L2正则化等技术，有效防止模型过拟合。 超参数调优： 掌握网格搜索、随机搜索等方法，寻找最佳的模型超参数组合。 模型量化与剪枝： 了解如何减小模型体积，提高推理速度，使其更易于在资源受限的设备上部署。 模型部署： 介绍TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具，帮助您将训练好的模型部署到服务器或移动设备上。 学习本书，您将获得： 扎实的理论基础： 清晰理解深度学习的核心概念和数学原理，为进一步学习和研究打下坚实基础。 强大的实践能力： 熟练掌握TensorFlow框架，能够独立完成深度学习项目的开发。 解决实际问题的能力： 学会如何将深度学习技术应用于图像识别、自然语言处理等热门领域，解决实际业务挑战。 前沿技术的洞察： 了解深度学习领域的最新发展趋势和前沿技术。 持续学习的能力： 掌握学习深度学习的方法和资源，为未来不断更新知识体系做好准备。 本书的目标是让深度学习不再遥不可及，而是成为您手中强大的工具。我们相信，通过系统的学习和不断的实践，您将能够充分释放深度学习的潜力，开启属于您的人工智能新篇章。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，本书都将是您深度学习之旅中宝贵的财富。现在，就让我们一同踏上这段激动人心的智能探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

从项目内容的广度来看，这本书确实展现了作者在不同应用领域上的涉猎和尝试。我特别喜欢其中涉及的一些前沿或不那么常见的应用场景，这超出了我原本预期的CV和NLP基础模型范畴。例如，书中对某些强化学习的初步探索，或者在特定工业场景下的应用案例，为我打开了新的思路，让我意识到TensorFlow不仅能用来做人脸识别和文本生成，它在解决更偏工程化、定制化问题时也同样有力。然而，这种广度也带来了另一个挑战：深度。要在一个有限的篇幅内覆盖如此多的主题，必然要求对每个主题的讲解都必须是高度概括的。这就好比一个旅游指南，列出了所有景点，但对每个景点的历史背景和文化内涵的挖掘都只能浅尝辄止。当我尝试深入挖掘某个特定项目背后的数学原理或更高级的优化技巧时，会发现这本书提供的线索往往就此中断了，需要读者自行跳出这本书的框架，去寻找更专业的、更深入的单一主题书籍或论文来补充。所以，它更像是一个“探索地图”，而不是“详细攻略”。

评分☆☆☆☆☆

作为一本面向实践的书籍，其最大的价值应该在于提供可信赖、可复现的实践路径。我花费时间去验证书中几个核心项目的准确性，发现大部分代码都是可以直接运行的，这在深度学习实践书籍中已经算是难能可贵了。作者在细节把控上是下过功夫的，比如输入输出格式的定义、数据加载的管道设计，这些往往是新手最容易出错的地方，书中都给出了清晰的示范。然而，对于一个活跃的TensorFlow用户来说，我还是希望能看到更多关于TensorFlow 2.x版本中Eager Execution模式下的一些高级技巧，或者与Keras API的深度结合的更现代化的写法。书中的某些部分似乎还带着前一个TensorFlow时代的一些习惯，虽然功能上仍然有效，但在编写风格上，与目前社区主流的、更简洁、更Pythonic的API使用方式相比，略显陈旧。因此，这本书更像是一份高质量的、但需要读者自行进行“版本升级”和“风格现代化”的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

哎呀，最近入了这本讲深度学习的书，虽然名字听起来挺唬人的，21个项目玩转深度学习，基于TensorFlow的实践详解，作者何之源，定位在计算机与互联网领域。说实话，我本来对这种“项目实战”的书抱有很大期待，希望能一口气啃下来，把TensorFlow玩个底朝天。但实际翻阅下来，感觉它更像是一本精心挑选的项目集锦，而不是一本面面俱到的教科书。比如，对于像我这种半路出家想快速上手的学习者来说，某些基础概念的铺垫显得有些仓促，像是默认你已经对神经网络的基本原理了如数家珍。当你遇到一个稍微复杂点的项目时，如果没有事先扎实的理论功底支撑，很容易就陷在代码的细节里，抓不住全局的脉络。而且，虽然项目数量不少，但每个项目的深度似乎有些参差不齐，有些点到为止，仅仅展示了模型搭建的流程，对于模型优化、超参数调整背后的“为什么”和“怎么做”的探讨，深度稍显不足，这让我常常需要在网上搜集更多的资料来填补这些认知上的空白。总体而言，它更适合那些已经有一定编程基础和机器学习概念，想通过实际操作来巩固和拓宽应用场景的工程师，对于纯粹的新手小白可能需要搭配其他更偏理论的读物辅助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，与其说是在“教”你，不如说是在“演示”给你看是如何一步步解决一个具体问题的。作者的语气比较平实、注重实操，很少出现那种高屋建瓴的理论说教。对于像我这样偏爱“先做起来再说”的学习者来说，这种风格非常对胃口，能有效地保持学习的热情，避免被复杂的理论公式提前劝退。它强调的是“动手做”，通过构建一个可运行的系统来理解背后的机制。但是，这种实操导向的叙述，有时也意味着对理论基础的“默认知晓”。例如，当我们讨论到梯度消失或爆炸问题时，书中可能直接引用了某个正则化方法或特定的激活函数，但对于该方法是如何从根本上解决这个问题的数学推导，则一笔带过。这种处理方式的好处是快速推进项目进度，坏处是如果读者对这些“黑箱”背后的原理感到好奇，会发现这本书的解释力度不够，它更像是告诉你“用这个工具箱里的工具能修好这台机器”，而不是教你如何锻造这些工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和代码示例的呈现方式，坦白说，给我留下了深刻的印象，当然，是褒义的那种。在深度学习的书籍中，代码的可读性往往是决定学习体验的关键因素之一。我注意到，作者在展示TensorFlow代码块时，非常注重模块的划分和注释的清晰度。这使得我在对照着自己的Jupyter Notebook进行复现和修改时，能够快速定位到关键的逻辑分支和参数设置。尤其是在处理那些涉及自定义损失函数或者复杂数据预处理管道的部分，那些精心设计的注释简直就是救命稻草，避免了我陷入“代码黑洞”。不过，虽然代码写得漂亮，但在环境配置和依赖包版本控制这一块，我倒是遇到了一点小麻烦。现在深度学习框架迭代速度太快了，如果书中的项目依赖的是几年前的特定版本TensorFlow，那么在当前主流环境下重现原汁原味的结果，往往需要花费大量时间去处理版本兼容性的问题，这无疑是增加了学习的摩擦力。理想情况下，如果能提供一个更明确的、基于Docker或Conda的环境配置指导，会大大提升读者的上手效率和学习的流畅度。