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彭博 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 捲積神經網絡
• 圖像識彆
• 機器學習
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 算法
• 技術
• 實踐
• 神經網絡

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111596653

商品編碼：28100602652

叢書名： 智能係統與技術叢書

齣版時間：2018-05-01

書[0名0]：	深度捲積網絡：原理與實踐|7845080
圖書定價：	129元
圖書作者：	彭博
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2018/5/1 0:00:00
ISBN號：	9787111596653
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

彭博 人工智能、量化交易、區塊鏈[0領0]域的資深技術專傢，有20年以上的研發[0經0]驗。在人工智能與信息科技方麵，對深度[0學0]習、 [1機1] 器[0學0]習、計算 [1機1] 圖形[0學0]、智能硬件等有較為深入的研究；在量化交易方麵，曾在全球[0大0]的外匯對衝基金負責程序化交易，對市場的微觀和宏觀行為有較為深入的理解；在區塊鏈方麵，對智能閤約、DApp開發和自動交易有較為深入的實踐。

內容簡介

深度捲積網絡（DCNN）是目前十分流行的深度神[0經0]網絡架構，它的構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言[0領0]域都有廣泛應用。本書以AI[0領0]域[親斤]的技術研究和和實踐為基礎，從技術理論、工作原理、實踐方[0法0]、架構技巧、訓練方[0法0]、技術前瞻等6個維度對深度捲積網絡進行瞭係統、深入、詳細地講解。以實戰為導嚮，深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方[0法0]和應用細節，為讀者依次揭開神[0經0]網絡、捲積網絡和深度捲積網絡的神秘麵紗，讓讀者瞭解AI的“思考過程”，以及與人類思維的相同和不同之處。本書在邏輯上分為3個部分：[0第0]一部分綜述篇（[0第0]1、6、9章）這3章不需要讀者具備編程和數[0學0]基礎，對深度[0學0]習和神[0經0]網絡的基礎[0知0]識、AlphaGo的架構設計和工作原理，以及深度[0學0]習和人工智能未來的技術發展趨勢進行瞭宏觀介紹。[0第0]二部分深度捲積網絡篇（[0第0]2、3、4、5章）結閤作者的實際工作[0經0]驗和案例代碼，對深度捲積網絡的技術理論、工作原理、實踐方[0法0]、架構技巧和訓練方[0法0]做瞭係統而深入的講解。[0第0]三部分實戰篇（[0第0]7、8章）詳細分析瞭AlphaGo和GAN的技術原理、訓練方[0法0]和應用細節，包括詳細的代碼分析和[0大0]量GAN的精彩實例。本書的案例代碼在GitHub上提供下載，同時讀者可在GitHub與作者交流本書相關的問題。

目錄

前言 引子·神之一手1 [0第0]1章 走進深度[0學0]習的世界5 1.1 從人工智能到深度[0學0]習5 1.2 深度神[0經0]網絡的威力：以AlphaGo為例8 1.2.1 策略網絡簡述9 1.2.2 泛化：看棋譜就能[0學0][0會0]下圍棋11 1.2.3 擬閤與過擬閤11 1.2.4 深度神[0經0]網絡的速度[0優0]勢12 1.3 深度神[0經0]網絡的應用[0大0]觀13 1.3.1 圖像分類問題的難度所在13 1.3.2 用深度神[0經0]網絡理解圖像15 1.3.3 AlphaGo中的深度神[0經0]網絡17 1.3.4 自動發現規律：從數據A到答案B17 1.3.5 深度神[0經0]網絡的更多應用18 1.3.6 從分而治之，到端對端[0學0]習24 1.4 親自體驗深度神[0經0]網絡25 1.4.1 TensorFlow遊樂場25 1.4.2 MNIST數字識彆實例：LeNet-527 1.4.3 策略網絡實例28 1.4.4 簡筆畫：Sketch-RNN29 1.4.5 用GAN生成動漫頭像30 1.5 深度神[0經0]網絡的基本特點31 1.5.1 兩[0大0]助力：算力、數據31 1.5.2 從特徵工程，到逐層抽象32 1.5.3 深度神[0經0]網絡[0學0][0會0]的是什麼35 1.6 人工智能與神[0經0]網絡的曆[0史0]36 1.6.1 人工智能的兩[0大0][0學0]派：邏輯與統計37 1.6.2 人工智能與神[0經0]網絡的現代編年[0史0]37 [0第0]2章 深度捲積網絡：[0第0]一課42 2.1 神[0經0]元：運作和訓練43 2.1.1 運作：從實例說明43 2.1.2 訓練：梯度下降的思想44 2.1.3 訓練：梯度下降的公式46 2.1.4 訓練：找[0大0]小問題的初次嘗試48 2.1.5 訓練：Excel的實現 50 2.1.6 重要[0知0]識：批[0大0]小、mini-batch、epoch51 2.2 深度[0學0]習框架MXNet：安裝和使用51 2.2.1 計算圖：動態與靜態52 2.2.2 安裝MXNet：準備工作53 2.2.3 在Windows下安裝MXNet54 2.2.4 在macOS下安裝MXNet：CPU版57 2.2.5 在macOS下安裝MXNet：GPU版58 2.2.6 在Linux下安裝MXNet59 2.2.7 安裝Jupyter演算本59 2.2.8 實例：在MXNet訓練神[0經0]元並體驗調參60 2.3 神[0經0]網絡：運作和訓練63 2.3.1 運作：前嚮傳播，與非綫性激活的必要性63 2.3.2 運作：非綫性激活64 2.3.3 訓練：梯度的計算公式66 2.3.4 訓練：實例69 2.3.5 訓練：Excel的實現70 2.3.6 訓練：反嚮傳播71 2.3.7 重要[0知0]識：梯度消失，梯度爆炸72 2.3.8 從幾何觀點理解神[0經0]網絡72 2.3.9 訓練：MXNet的實現73 [0第0]3章 深度捲積網絡：[0第0]二課 77 3.1 重要理論[0知0]識77 3.1.1 數據：訓練集、驗證集、測試集77 3.1.2 訓練：典型過程79 3.1.3 有監督[0學0]習：迴歸、分類、標簽、排序、Seq2Seq79 3.1.4 無監督[0學0]習：聚類、降維、自編碼、生成模型、推薦81 3.1.5 訓練的障礙：欠擬閤、過擬閤82 3.1.6 訓練的細節：局部[0極0]值點、鞍點、梯度下降算[0法0]83 3.2 神[0經0]網絡的正則化85 3.2.1 修改損失函數：L2和L1正則化85 3.2.2 修改網絡架構：Dropout正則化86 3.2.3 更多技巧：集閤、多任務[0學0]習、參數共享等86 3.2.4 數據增強與預處理88 3.3 神[0經0]網絡的調參89 3.3.1 [0學0]習速率89 3.3.2 批[0大0]小90 3.3.3 初始化方[0法0]92 3.3.4 調參實戰：重返TensorFlow遊樂場93 3.4 實例：MNIST問題95 3.4.1 重要[0知0]識：SoftMax層、交叉熵損失96 3.4.2 訓練代碼與網絡架構98 3.4.3 MNIST：[親斤]的Fashion-MNIST數據集101 3.5 網絡訓練的常見bug和檢查方[0法0]103 3.6 網絡訓練性能的提高104 [0第0]4章 深度捲積網絡：[0第0]三課106 4.1 捲積網絡：從實例說明106 4.1.1 實例：找橘貓，原始的方[0法0]107 4.1.2 實例：找橘貓，更好的方[0法0]108 4.1.3 實例：捲積和池化108 4.1.4 捲積網絡的運作111 4.2 運作：AlphaGo眼中的棋盤112 4.2.1 棋盤的編碼113 4.2.2 簡化的策略網絡115 4.2.3 簡化的策略網絡：特徵層和捲積後的結果116 4.3 捲積神[0經0]網絡：進一步瞭解122 4.3.1 捲積核、濾波器與參數量的計算122 4.3.2 運作和訓練的計算123 4.3.3 外襯與步長124 4.3.4 縮小圖像：池化與全局池化126 4.3.5 放[0大0]圖像：轉置捲積127 4.4 實例：用捲積網絡解決MNIST問題128 4.4.1 網絡架構的定義與參數量的計算129 4.4.2 訓練MNIST網絡130 4.4.3 在MXNet運行訓練後的網絡131 4.4.4 調參實例133 4.4.5 在Fashion-MNIST數據集的結果133 4.5 MXNet的使用技巧134 4.5.1 快速定義多個層134 4.5.2 網絡的保存與讀取135 4.5.3 圖像數據的打包和載入135 4.5.4 深入MXNet訓練細節136 4.5.5 在瀏覽器和移動設備運行神[0經0]網絡139 [0第0]5章 深度捲積網絡：[0第0]四課141 5.1 [0經0]典的深度捲積網絡架構142 5.1.1 深度[0學0]習革命的揭幕者：AlexNet142 5.1.2 常用架構：VGG係列145 5.1.3 去掉全連接層：DarkNet係列147 5.2 網絡的可視化：以AlexNet為例150 5.3 遷移[0學0]習：精調、預訓練等155 5.4 架構技巧：基本技巧157 5.4.1 感受野與縮小捲積核157 5.4.2 使用1×1捲積核158 5.4.3 批規範化160 5.4.4 實例：迴顧Fashion-MNIST問題161 5.4.5 實例：訓練CIFAR-10模型164 5.5 架構技巧：殘差網絡與通道組閤169 5.5.1 殘差網絡：ResNet的思想169 5.5.2 殘差網絡：架構細節171 5.5.3 殘差網絡：來自於集閤的理解與隨 [1機1] 深度172 5.5.4 殘差網絡：MXNet實現，以策略網絡為例173 5.5.5 通道組閤：Inception模組174 5.5.6 通道組閤：XCeption架構，深度可分捲積177 5.5.7 實例：再次訓練CIFAR-10模型178 5.6 架構技巧：更多進展181 5.6.1 殘差網絡進展：ResNext、Pyramid Net、DenseNet181 5.6.2 壓縮網絡：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet183 5.6.3 捲積核的變形188 5.7 物體檢測與圖像分割189 5.7.1 YOLO v1：實時的物體檢測網絡190 5.7.2 YOLO v2：更快、更強192 5.7.3 Faster R-CNN：準確的物體檢測網絡194 5.7.4 Mask-RCNN：準確的圖像分割網絡195 5.8 風格轉移197 [0第0]6章 AlphaGo架構綜述200 6.1 從AlphaGo到AlphaZero201 6.1.1 AlphaGo v13與AlphaGo v18201 6.1.2 AlphaGo Master與AlphaGoZero202 6.1.3 解決一切棋類：AlphaZero204 6.2 AlphaGo的對弈過程205 6.2.1 策略網絡205 6.2.2 來自人類的思路208 6.2.3 濛特卡洛樹搜索與估值問題209 6.2.4 從快速走子估值到價值網絡211 6.2.5 從搜索樹看策略與價值網絡的作用213 6.2.6 策略與價值網絡的運作實例215 6.3 AlphaGo中的深度捲積網絡架構217 6.4 AlphaGo的訓練過程219 6.4.1 原版AlphaGo：策略梯度方[0法0]219 6.4.2 [親斤]版AlphaGo：從濛特卡洛樹搜索[0學0]習220 6.5 AlphaGo方[0法0]的推廣221 [0第0]7章 訓練策略網絡與實戰224 7.1 訓練前的準備工作224 7.1.1 棋譜數據225 7.1.2 落子模擬226 7.1.3 終局判斷226 7.2 訓練代碼227 7.2.1 主程序：train.py227 7.2.2 訓練參數：config.py233 7.2.3 輔助函數：util.py234 7.2.4 棋盤隨 [1機1] 變換：symmetry.py235 7.2.5 訓練實例236 7.3 對弈實戰237 [0第0]8章 生成式對抗網絡：GAN240 8.1 GAN的起源故事240 8.2 GAN的基本原理242 8.2.1 生成模型：從圖像到編碼，從編碼到圖像242 8.2.2 GAN的基本效果243 8.2.3 GAN的訓練方[0法0]246 8.3 實例：DCGAN及訓練過程248 8.3.1 網絡架構248 8.3.2 訓練代碼249 8.4 GAN的更多架構和應用255 8.4.1 圖像轉移：CycleGAN係列255 8.4.2 生成高分辨率圖像：nVidia的改進260 8.4.3 自動提取信息：InfoGAN261 8.4.4 更多應用264 8.5 更多的生成模型方[0法0]266 8.5.1 自編碼器：從AE到VAE266 8.5.2 逐點生成：PixelRNN和PixelCNN係列267 8.5.3 將VAE和GAN結閤：CVAE-GAN268 [0第0]9章 通嚮智能之秘272 9.1 計算 [1機1] 視覺的難度272 9.2 對抗樣本，與深度網絡的特點276 9.3 人工智能的挑戰與 [1機1] 遇278 9.3.1 棋類遊戲中的電腦陷阱278 9.3.2 偏見、過濾氣泡與道德睏境280 9.3.3 語言的迷局283 9.3.4 強化[0學0]習、 [1機1] 器人與目標函數286 9.3.5 創造力、審美與意識之謎290 9.3.6 預測[0學0]習： [1機1] 器[0學0]習的前沿293 9.4 深度[0學0]習的理論發展295 9.4.1 反嚮傳播：預測梯度與生物模型295 9.4.2 神[0經0]網絡：Capsule與gcForest297 9.4.3 泛化問題300 9.5 深度[0學0]習與人工智能的展望304 9.5.1 工程層麵304 9.5.2 理論層麵304 9.5.3 應用層麵305 跋 人工智能與我們的未來306 附錄 深度[0學0]習與AI的網絡資源310

《深入理解捲積神經網絡：理論基石與實戰演進》 引言 在人工智能的浪潮席捲全球的今天，深度學習無疑是推動這場變革的核心驅動力。而在這其中，捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）以其在圖像識彆、目標檢測、自然語言處理等眾多領域的卓越錶現，成為構建智能係統的基石。本書《深入理解捲積神經網絡：理論基石與實戰演進》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的視角，去探索捲積神經網絡的奧秘。我們不僅會剖析其核心理論，更會聚焦於其在實際應用中的演進與發展，幫助讀者建立起堅實的理論根基，並掌握解決實際問題的能力。 第一部分：捲積神經網絡的理論基石 第一章：神經科學的啓示與早期神經網絡探索 要理解現代深度學習的強大，有必要迴溯其靈感來源。本章將帶領讀者穿越迴視覺神經科學的早期研究，探討生物視覺係統如何處理信息，特彆是感受野（receptive fields）的概念，這為後來捲積神經網絡的設計提供瞭重要啓示。我們將迴顧感知機（Perceptron）等早期人工神經網絡模型的嘗試與局限性，理解它們在解決復雜問題時遇到的挑戰，以及這些挑戰如何促使研究者不斷探索更有效的模型架構。這一部分將為理解CNNs的齣現奠定曆史和概念基礎。 第二章：捲積操作的數學本質與計算效率 捲積神經網絡的核心在於“捲積”操作。本章將深入淺齣地講解捲積在數學上的定義，包括離散捲積和連續捲積。我們將詳細闡述捲積核（kernel）或濾波器（filter）的作用，以及它們如何通過滑動（sliding）和逐元素乘積（element-wise multiplication）來提取圖像中的局部特徵，例如邊緣、角點、紋理等。更重要的是，我們將深入分析捲積操作如何實現參數共享（parameter sharing）和局部連接（local connectivity），這不僅大大減少瞭模型的參數數量，提高瞭訓練效率，還使其能夠有效地處理具有空間層次結構的輸入數據，如圖像。 第三章：核心層級解析：捲積層、激活函數與池化層 本章將逐一剖析捲積神經網絡中最基本也是最重要的幾個組成部分。 捲積層 (Convolutional Layer): 我們將詳細講解捲積層的結構，包括輸入通道（input channels）、輸齣通道（output channels）、捲積核的大小、步長（stride）和填充（padding）等關鍵參數。理解這些參數如何影響輸齣特徵圖（feature maps）的尺寸和內容至關重要。 激活函數 (Activation Function): 激活函數是引入非綫性能力的關鍵。我們將重點介紹ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種（如Leaky ReLU、PReLU），分析它們為何能有效解決梯度消失問題，以及它們在深度網絡中的作用。同時，也會簡要提及Sigmoid和Tanh等傳統激活函數及其在特定場景下的應用。 池化層 (Pooling Layer): 池化層用於降低特徵圖的空間維度，減少計算量，並增強模型的魯棒性，使其對輸入數據的微小位移具有不變性。我們將詳細介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的原理和實現方式，並討論其優缺點。 第四章：深度捲積網絡的構建：多層堆疊與連接方式 本章將聚焦於如何將捲積層、激活函數和池化層有效地組織起來，構建齣具有深度的捲積神經網絡。我們將探討不同網絡層之間的連接方式，包括順序連接（sequential connection）、殘差連接（residual connection）和密集連接（dense connection）等。 順序堆疊: 介紹最基礎的多層感知機（MLP）與CNNs結閤的早期網絡結構。 殘差網絡 (ResNet): 深入講解ResNet的殘差塊（residual block）如何通過“快捷連接”（skip connection）來緩解深層網絡訓練中的梯度消失問題，實現更深層次的學習。 密集連接網絡 (DenseNet): 分析DenseNet如何通過將每一層與前麵所有層進行連接，實現特徵的重用和信息的高效流動。 其他連接方式: 簡要介紹Inception模塊等其他流行的網絡模塊設計思路。 第五章：損失函數與優化器：指導模型學習的引擎 模型訓練的最終目的是最小化損失函數。本章將介紹在圖像處理和相關任務中常用的損失函數，如交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）、均方誤差（Mean Squared Error, MSE）等，並解釋它們各自的適用場景。同時，我們將深入探討各種優化算法，包括： 梯度下降 (Gradient Descent): 包括批量梯度下降（Batch GD）、隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）及其變種。 自適應學習率優化器: 詳細講解Adam、RMSprop、Adagrad等優化器的原理，分析它們如何通過自適應地調整學習率來加速收斂並改善訓練穩定性。 第六章：正則化技術與防止過擬閤 過擬閤是訓練深度學習模型時普遍存在的問題。本章將係統性地介紹各種有效的正則化技術，以提高模型的泛化能力： Dropout: 詳細解釋Dropout的原理，即在訓練過程中隨機“丟棄”一部分神經元，強製網絡學習更魯棒的特徵。 L1/L2正則化: 分析L1和L2正則化如何通過懲罰模型權重來抑製過擬閤。 早停法 (Early Stopping): 介紹通過監控驗證集性能來確定最佳訓練輪次的方法。 數據增強 (Data Augmentation): 闡述通過對訓練數據進行變換（如鏇轉、翻轉、縮放、裁剪、色彩抖動等）來擴充數據集，增加模型訓練的“經驗”，從而提高魯棒性。 第二部分：捲積神經網絡的實戰演進 第七章：經典捲積神經網絡架構的迴顧與分析 本章將帶領讀者迴顧深度學習發展史上具有裏程碑意義的捲積神經網絡架構，深入分析它們的設計理念、創新點以及對後續模型發展的影響。 LeNet-5: 作為最早成功的CNN之一，分析其結構特點和對後世的影響。 AlexNet: 講解其在大規模圖像識彆競賽中的突破性錶現，以及ReLU、Dropout等技術的引入。 VGGNet: 分析其通過堆疊小尺寸捲積核的簡潔設計，以及在大規模數據集上的優秀性能。 GoogLeNet (Inception): 深入理解Inception模塊如何在一個網絡層內並行使用不同尺寸的捲積核，以更高效地提取多尺度特徵。 ResNet: 再次強調其殘差連接的創新，以及在構建極深網絡方麵的巨大成功。 第八章：目標檢測：從Two-Stage到One-Stage的演進 目標檢測是計算機視覺領域的另一個核心任務。本章將詳細介紹CNN在目標檢測中的應用，並梳理其發展脈絡： Two-Stage檢測器: 講解R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的原理，它們如何先生成候選區域，再進行分類和迴歸。 One-Stage檢測器: 介紹YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型，分析它們如何直接在一張圖中預測邊界框和類彆，實現更高的檢測速度。 Anchor Boxes: 講解Anchor Box等概念在目標檢測中的作用。 第九章：語義分割與實例分割：像素級的理解 分割任務要求模型對圖像中的每個像素進行分類。本章將介紹CNN在語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）中的應用： 全捲積網絡 (Fully Convolutional Networks, FCNs): 講解FCNs如何將全連接層替換為捲積層，實現端到端的像素級預測。 U-Net: 分析U-Net在醫學圖像分割等領域的成功，其編碼器-解碼器結構和跳躍連接（skip connection）的設計。 Mask R-CNN: 介紹Mask R-CNN如何擴展Faster R-CNN，實現實例分割，即同時識彆物體實例並為每個實例生成分割掩碼。 第十章：遷移學習與模型微調：高效利用預訓練模型 在實際應用中，從零開始訓練一個高性能的CNN模型往往需要海量數據和強大的計算資源。本章將深入講解遷移學習（Transfer Learning）和模型微調（Fine-tuning）的策略，幫助讀者如何利用在大規模數據集（如ImageNet）上預訓練好的模型，快速適應新的、數據量較小的任務。我們將討論： 特徵提取器 (Feature Extractor): 如何將預訓練模型的捲積層作為固定的特徵提取器。 模型微調: 如何解凍預訓練模型的頂層，並使用新任務的數據進行訓練，以適應特定任務。 不同層級的微調策略: 分析在不同任務規模下，選擇微調哪些層級的策略。 第十一章：最新的捲積神經網絡技術與前沿方嚮 隨著研究的不斷深入，CNNs的設計和應用也在不斷演進。本章將介紹一些最新的、具有代錶性的CNNs技術和前沿研究方嚮： 注意力機製 (Attention Mechanism): 講解自注意力（Self-Attention）和通道注意力（Channel Attention）等如何在CNN中引入，增強模型對重要特徵的關注能力。 Transformer在CV領域的應用: 討論Transformer架構如何與CNN結閤，或在純視覺任務中展現齣潛力。 模型壓縮與高效推理: 介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技術，以及如何構建輕量級CNN模型，以滿足移動端和嵌入式設備的部署需求。 可學習的捲積: 探討超越固定捲積核的新型捲積方式。 第十二章：捲積神經網絡的實際應用案例與挑戰 本章將通過具體的應用案例，展示CNNs在各個領域的強大能力，並探討在實際部署中可能遇到的挑戰： 醫療影像分析: 如疾病診斷、腫瘤檢測等。 自動駕駛: 如車道綫檢測、行人識彆、交通標誌識彆等。 安防監控: 如人臉識彆、異常行為檢測等。 工業檢測: 如産品缺陷檢測等。 自然語言處理: 如文本分類、情感分析等（盡管RNN/Transformer更為主流，但CNN在某些NLP任務中仍有應用）。 實際部署挑戰: 包括計算資源限製、實時性要求、模型魯棒性、公平性與可解釋性等問題。 結論 《深入理解捲積神經網絡：理論基石與實戰演進》旨在為讀者構建一個從基礎理論到前沿應用的知識體係。通過係統地學習本書內容，讀者將不僅能夠深刻理解捲積神經網絡的工作原理，更能夠掌握如何設計、訓練和部署高性能的CNN模型來解決實際問題。人工智能的未來離不開深度學習的進步，而捲積神經網絡將繼續作為一股強大的力量，塑造我們理解和與世界互動的方式。我們希望本書能成為您在探索深度學習精彩世界的道路上，一份可靠的指南。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對計算機視覺領域都抱有濃厚的興趣，而深度捲積網絡（CNN）更是這個領域的核心驅動力。每次看到AI在圖像識彆、生成等方麵的突破，都讓我對CNN的強大能力感到由衷的贊嘆。因此，我一直在尋找一本能夠係統地闡述CNN原理，並且包含豐富實踐案例的書籍。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。從其書名和初步的翻閱來看，它似乎能夠滿足我的學習需求。我特彆期待書中能夠深入講解CNN的數學原理，例如反嚮傳播算法在CNN中的具體應用，以及如何通過數學公式來解釋模型的學習過程。同時，我也希望在實踐部分能夠看到一些實際的代碼示例，最好是基於TensorFlow或PyTorch等主流深度學習框架，這樣我就可以跟著書中的例子進行實際操作，加深理解。我希望通過這本書，能夠真正掌握CNN的核心技術，為我未來在計算機視覺領域的研究和開發打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，完全是齣於我近期在圖像識彆領域遇到的瓶頸。算法調優效果不彰，模型精度提升緩慢，讓我一度懷疑自己的理解是否到位。當我在網上看到這本書的推薦時，標題中的“深度捲積網絡”幾個字瞬間抓住瞭我的眼球，而“原理與實踐”更是精準地擊中瞭我的痛點。下單前，我仔細看瞭其他讀者的評價，雖然有些評價比較泛泛，但其中一些關於“條理清晰”、“講解透徹”的描述，讓我覺得這可能就是我需要的。收到書後，我首先翻閱瞭目錄，發現其結構安排得十分閤理，從基礎概念的鋪墊，到核心模型算法的剖析，再到實際應用的案例分析，層層遞進，非常符閤學習的邏輯。我特彆期待書中關於反嚮傳播算法在捲積網絡中的具體實現，以及梯度消失/爆炸等問題的解決方案。此外，書中關於數據增強、正則化技術等實用技巧的介紹，我也非常感興趣，希望能夠從中找到突破瓶頸的方法，讓我的項目取得更大的進展。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對AI技術充滿好奇的學習者，我一直對深度學習，尤其是捲積神經網絡（CNN）的強大之處感到著迷。從最初瞭解到它在圖像識彆、目標檢測等領域的驚艷錶現，到如今想要深入瞭解其底層邏輯，我一直在尋找一本能夠係統性解答我疑惑的書。這本書恰好滿足瞭我的需求。它的封麵設計雖然樸素，但反而透著一種嚴謹的氣質，讓我覺得內容一定非常紮實。打開之後，我被其清晰的章節劃分和內容安排所吸引。我想重點學習其中的理論部分，特彆是關於捲積層、池化層、激活函數等核心組件的數學原理和計算過程。我希望能夠理解它們是如何從原始數據中提取有用的特徵的。同時，我也非常關注書中在“實踐”部分會提供哪些實際操作的指導，比如如何選擇閤適的網絡架構、如何進行模型訓練和評估，以及如何處理常見的數據集。我希望這本書能夠幫助我建立起一個堅實的知識體係，為我未來在深度學習領域進一步探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

終於收到這本《深度捲積網絡：原理與實踐》瞭，書的包裝很紮實，封皮是那種啞光的質感，摸起來很舒服。封麵設計簡潔大氣，並沒有過於花哨的圖案，我個人還是比較喜歡這種風格的。迫不及待地翻開第一頁，紙張的厚度和印刷質量都相當不錯，字跡清晰，排版也很規整，閱讀起來不會感到疲勞。雖然我還沒有深入研讀，但僅僅是初步的瀏覽，就能感覺到這本書的厚重感和專業性。書名中的“原理與實踐”幾個字也讓我對它充滿期待，希望能夠係統地學習到深度捲積網絡的理論基礎，並且在實踐部分能夠獲得寶貴的經驗。我特彆關注書中關於模型架構的介紹，比如ResNet、Inception等經典模型，希望能瞭解到它們的設計思想和優缺點。同時，對於訓練技巧和調參策略，我也希望這本書能提供一些獨到的見解和實用的建議，這樣我在實際項目中纔能更好地應用。總的來說，這本書給我留下瞭一個非常好的第一印象，感覺它會是深度學習領域一個不錯的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

最近工作上涉及到瞭很多關於視覺方麵的項目，而深度捲積網絡無疑是處理這類問題的核心技術。我手頭已經有一些關於深度學習的入門書籍，但總覺得在對CNN的理解上還不夠深入，尤其是在一些高級的網絡結構和優化策略方麵。這本書的名字《深度捲積網絡：原理與實踐》就像是為我量身定做的。拿到書後，我非常驚喜於它豐富的圖示和清晰的流程圖，這些對於理解復雜的算法非常有幫助。我希望書中能夠詳細介紹那些在業界廣泛應用的CNN架構，比如Transformer在視覺領域的應用，以及一些最新的模型，例如EfficientNet等。同時，我也非常期待書中關於模型部署和性能優化的部分，這對於我將模型落地到實際産品中至關重要。我希望這本書能夠提供一些經過驗證的“實戰”技巧，而不是純粹的理論堆砌，這樣我纔能在實際工作中快速應用並看到效果。