PaddlePaddle深度学习实战+PaddlePaddle与深度学习应用实战 2本 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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程天恒 著

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• 深度学习
• PaddlePaddle
• 实战
• 机器学习
• 人工智能
• Python
• 神经网络
• 图像识别
• 自然语言处理
• 模型训练

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111600466

商品编码：29224619003

包装：平塑

开本：16

出版时间：2018-05-01

9787111600466 9787121342479  SL585

PaddlePaddle深度学习实战

书   名:	paddlepaddle深度学习实战
图书定价:	69元
作 者:	刘祥龙;杨晴虹;谭中意;蒋晓琳
出 版 社:	机械工业出版社
出版日期:	2018-06-01
ISBN 号:	9787111600466
开   本:	16开
页   数:	0
版   次:	1-1

 

序 

前言 
致谢
1章 数学基础与Python库 1
1.1 Python是进行人工智能编程的
主要语言 1
1.2 数学基础 4
1.2.1 线性代数基础 4
1.2.2 微积分基础 8
1.3 Python库的操作 17
1.3.1 numpy操作 17
1.3.2 matplotlib操作 23
本章小结 27
2章 深度学习概论与PaddlePaddle入门 28
2.1 人工智能、机器学习与深度学习 29
2.1.1 人工智能 30
2.1.2 机器学习 30
2.1.3 深度学习 31
2.2 深度学习的发展历程 32
2.2.1 神经网络的*一次高潮 32
2.2.2 神经网络的*一次寒冬 33
2.2.3 神经网络的*二次高潮 34
2.2.4 神经网络的*二次寒冬 35
2.2.5 深度学习的来临 35
2.2.6 深度学习崛起的时代背景 36
2.3 深度学习的应用场景 36
2.3.1 图像与视觉 37
2.3.2 语音识别 37
2.3.3 自然语言处理 38
2.3.4 个性化推荐 38
2.4 常见的深度学习网络结构 39
2.4.1 全连接网络结构 39
2.4.2 卷积神经网络 40
2.4.3 循环神经网络 41
2.5 机器学习回顾 41
2.5.1 线性回归的基本概念 42
2.5.2 数据处理 44
2.5.3 模型概览 45
2.5.4 效果展示 46
2.6 深度学习框架简介 47
2.6.1 深度学习框架的作用 47
2.6.2 常见的深度学习框架 48
2.6.3 PaddlePaddle简介 49
2.6.4 PaddlePaddle使用 49
2.7 PaddlePaddle实现 51
本章小结 60
3章 深度学习的单层网络 61
3.1 Logistic回归模型 62
3.1.1 Logistic回归概述 62
3.1.2 损失函数 64
3.1.3 Logistic回归的梯度下降 66
3.2 实现Logistic回归模型 71
3.2.1 Python版本 72
3.2.2 PaddlePaddle版本 81
本章小结 90
4章 浅层神经网络 92
4.1 神经网络 92
4.1.1 神经网络的定义及其结构 92
4.1.2 神经网络的计算 94
4.2 BP算法 100
4.2.1 逻辑回归与BP算法 101
4.2.2 单样本双层神经网络的BP算法 101
4.2.3 多个样本神经网络BP算法 105
4.3 BP算法实践 108
4.3.1 Python版本 109
4.3.2 PaddlePaddle版本 116
本章小结 122
5章 深层神经网络 123
5.1 深层网络介绍 123
5.1.1 深度影响算法能力 124
5.1.2 网络演化过程与常用符号 125
5.2 传播过程 127
5.2.1 神经网络算法核心思想 127
5.2.2 深层网络前向传播过程 128
5.2.3 深层网络后向传播过程 129
5.2.4 传播过程总结 130
5.3 网络的参数 132
5.4 代码实现 133
5.4.1 Python版本 133
5.4.2 PaddlePaddle版本 136
本章小结 140
6章 卷积神经网络 141
6.1 图像分类问题描述 141
6.2 卷积神经网络介绍 142
6.2.1 卷积层 142
6.2.2 ReLU激活函数 147
6.2.3 池化层 148
6.2.4 Softmax分类层 149
6.2.5 主要特点 151
6.2.6 经典神经网络架构 152
6.3 PaddlePaddle实现 159
6.3.1 数据介绍 159
6.3.2 模型概览 160
6.3.3 配置说明 160
6.3.4 应用模型 168
本章小结 169
7章 个性化推荐 170
7.1 问题描述 170
7.2 传统推荐方法 171
7.2.1 基于内容的推荐 172

... ...

PaddlePaddle与深度学习应用实战

深度学习是目前人工智能研究中前沿、有效的一项技术，主要通过构建深度神经网络解决视觉、自然语言处理、语音识别等诸多领域的问题。百度在2016年发布了国内**开源深度学习框架PaddlePaddle，简化了深度学习算法的实现步骤，提供了灵活、易用的接口，同时支持分布式训练。 本书由简单的例子引入深度学习和PaddlePaddle框架，介绍了PaddlePaddle的安装、测试与基本使用，并结合PaddlePaddle接口介绍深度学习的基础知识，包括常用的神经网络和算法。后，通过一系列深度学习项目实例介绍PaddlePaddle在各种场景和问题中的应用，让读者由浅至深地理解并运用深度学习解决实际问题。 


1 章 深度学习简介 .............................................................................................................. 1
1.1 初见 ....................................................................................................................................... 1
1.2 机器学习 ............................................................................................................................... 1
1.3 神经网络 ............................................................................................................................... 3
1.4 深度学习介绍 ....................................................................................................................... 7
1.5 深度学习应用 ....................................................................................................................... 8
1.6 深度学习框架 ..................................................................................................................... 12
1.7 深度学习的未来 ................................................................................................................. 15

第2 章 PaddlePaddle 简介 ................................................................................................... 16
2.1 安装PaddlePaddle ............................................................................................................... 16
2.2 测试PaddlePaddle ............................................................................................................... 29

第3 章 初探手写数字识别 .................................................................................................... 31

第4 章 PaddlePaddle 基本用法 ........................................................................................... 44
4.1 数据准备 ............................................................................................................................. 44
4.2 原始数据读取及预处理 ..................................................................................................... 44
4.3 PaddlePaddle 训练数据 ....................................................................................................... 46
4.4 模型配置 ............................................................................................................................. 52
4.5 激活函数 ............................................................................................................................. 58
4.6 优化方法 ............................................................................................................................. 64
4.7 损失函数 ............................................................................................................................. 72
4.8 均方损失函数 ..................................................................................................................... 73
4.9 交叉熵损失函数 ................................................................................................................. 73
4.10 Huber 损失函数 ................................................................................................................ 74
4.11 CRF 损失函数 ................................................................................................................... 74
4.12 CTC 损失函数 ................................................................................................................... 75
4.13 反向传播算法 ................................................................................................................... 75

第5 章 卷积神经网络 ............................................................................................................ 78
5.1 卷积神经网络 ..................................................................................................................... 78
5.2 实例学习 ............................................................................................................................. 87
5.3 拓展 ................................................................................................................................... 112

第6 章 循环神经网络 .......................................................................................................... 118
6.1 RNN 简介 .......................................................................................................................... 118
6.2 双向循环神经网络 ........................................................................................................... 121
6.3 循环神经网络使用场景 ................................................................................................... 127
6.4 预测sin 函数序列 ............................................................................................................. 129
6.5 拓展 ................................................................................................................................... 134

第7 章 PaddlePaddle 实战 ................................................................................................. 136
7.1 自编码器 ........................................................................................................................... 136
7.2 PaddlePaddle 实现自编码器 ............................................................................................. 137
7.3 实战OCR 识别（一） ..................................................................................................... 140
7.4 实战OCR 识别（二） ..................................................................................................... 150
7.5 情感分析 ........................................................................................................................... 164
7.6 Seq2Seq 及其应用 ............................................................................................................ 172
7.7 实现 ................................................................................................................................... 178
7.8 Image Caption .................................................................................................................... 194

第8 章 深度学习新星：生成对抗网络GAN ....................................................................... 208
8.1 生成对抗网络（GAN） ................................................................................................... 208
8.2 GAN 的其他应用 .............................................................................................................. 213
第9 章 强化学习与AlphaGo .............................................................................................. 216

深度学习探索之旅：算法、框架与前沿应用 深度学习，作为人工智能领域最耀眼的明星，正以前所未有的速度改变着我们的世界。从图像识别到自然语言处理，从自动驾驶到医疗诊断，深度学习的应用场景日益广泛，其强大的能力令人惊叹。如果你渴望深入理解这项颠覆性技术，并希望掌握将其应用于实际问题的能力，那么，本书将是你的理想起点。 本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的深度学习知识体系。我们不局限于某一特定框架或工具，而是力求从最核心的理论基础出发，逐步引导读者走进深度学习的殿堂。本书内容涵盖了深度学习的关键算法、核心模型，以及在各个领域的实际应用案例，旨在帮助读者构建扎实的理论功底，并具备解决复杂问题的实战能力。 第一部分：深度学习的基石——理论与算法 深度学习的强大源于其能够从海量数据中自动学习复杂的特征表示。在本部分，我们将从最基础的数学原理出发，建立起对深度学习的直观认识。 线性代数与微积分的必要回顾：虽然本书不会深陷于枯燥的数学推导，但理解深度学习，离不开对线性代数和微积分基本概念的掌握。我们将简要回顾矩阵运算、向量空间、导数、梯度等关键概念，并阐释它们在深度学习模型中的作用。例如，矩阵乘法是神经网络中权重计算的核心，而梯度下降则是模型优化的基石。 机器学习基础回顾：深度学习是机器学习的一个分支。我们会简要回顾监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念，以及过拟合、欠拟合、偏差-方差权衡等经典机器学习问题，为理解深度学习的独特之处打下基础。 神经网络的奥秘：神经网络是深度学习的核心。我们将从最简单的感知机开始，逐步构建多层感知机（MLP）。我们会深入剖析激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用，它们如何引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。 反向传播算法详解：反向传播是训练神经网络的关键算法。我们将详细解析其工作原理，包括链式法则的应用，以及如何计算损失函数对权重的梯度，从而实现模型的参数更新。我们会通过图解和示例，让读者清晰理解梯度的传播过程。 优化算法的演进：梯度下降是最基本的优化算法，但其存在收敛慢、容易陷入局部最优等问题。我们将介绍一系列更先进的优化算法，如动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等，并分析它们在加速收敛和提高模型泛化能力方面的优势。 正则化技术：过拟合是深度学习模型面临的普遍挑战。我们将详细介绍各种正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）等，并解释它们如何防止模型过度拟合训练数据，提高在未知数据上的表现。 损失函数的设计：损失函数是衡量模型预测误差的标准。我们将介绍不同任务场景下的常用损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并探讨如何根据具体问题选择合适的损失函数。 第二部分：深度学习的核心模型 在掌握了基础理论后，我们将深入探讨几种在现代深度学习中占据核心地位的模型，了解它们的结构、原理以及适用场景。 卷积神经网络（CNN）：CNN是处理图像和视频数据的强大工具。我们将详细讲解卷积层、池化层、全连接层等关键组成部分，以及感受野、权值共享等概念。通过丰富的示例，读者将理解CNN如何有效地提取图像的空间特征。我们将探讨经典CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet，并分析它们的设计思想和性能提升。 循环神经网络（RNN）：RNN是处理序列数据的理想选择，尤其在自然语言处理领域。我们将介绍RNN的基本结构，以及其在处理时序信息上的独特优势。然而，传统的RNN存在长期依赖问题。因此，我们将重点讲解改进型的RNN模型，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），分析它们如何通过门控机制解决梯度消失/爆炸问题，从而捕捉更长序列中的依赖关系。 Transformer模型：Transformer模型在近年来取得了巨大成功，尤其在自然语言处理领域。它摒弃了RNN的循环结构，引入了自注意力机制（Self-Attention）。我们将深入剖析自注意力机制的原理，理解它如何并行地计算序列中任意两个位置之间的关联度，从而有效地捕捉长距离依赖。我们将介绍Transformer的Encoder-Decoder架构，以及其在机器翻译、文本生成等任务上的惊人表现。 生成对抗网络（GAN）：GAN是一种强大的生成模型，能够学习数据的分布并生成逼真的新样本。我们将详细解释GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的工作机制，以及它们之间的对抗训练过程。我们将介绍不同类型的GAN，如DCGAN、StyleGAN等，并展示其在图像生成、风格迁移等领域的应用。 图神经网络（GNN）：随着图结构数据（如社交网络、分子结构）的普及，GNN作为处理这类数据的有效模型应运而生。我们将介绍图的表示方法，以及GNN如何通过聚合邻居节点信息来学习节点的表示。我们将探讨不同类型的GNN，如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。 第三部分：深度学习的前沿应用与实践 理论学习的最终目的是将其应用于解决实际问题。在本部分，我们将带领读者走进深度学习的实际应用领域，并探讨一些前沿的研究方向。 计算机视觉：我们将深入探讨深度学习在计算机视觉领域的应用，包括： 图像分类：使用CNN对图像进行分类，识别图像中的物体。 目标检测：定位并识别图像中的多个物体，如YOLO、Faster R-CNN等模型。 图像分割：将图像划分为不同的区域，如U-Net、Mask R-CNN等模型。 人脸识别：基于深度学习的人脸识别技术。 图像生成与风格迁移：利用GAN等模型生成逼真图像或迁移图像风格。 自然语言处理（NLP）：我们将探索深度学习在NLP领域的强大能力，包括： 文本分类：对文本进行情感分析、主题分类等。 机器翻译：使用RNN或Transformer进行语言之间的翻译。 文本生成：利用模型生成连贯、有意义的文本，如新闻报道、故事等。 问答系统：构建能够理解问题并提供答案的系统。 命名实体识别（NER）：识别文本中的人名、地名、组织名等。 语音识别与合成：我们将了解深度学习如何实现从语音到文本的转换（ASR）以及从文本到语音的合成（TTS）。 推荐系统：深度学习如何用于构建更智能、更个性化的推荐系统，如协同过滤、内容推荐等。 强化学习的应用：我们将简要介绍强化学习的基本原理，以及深度学习如何与其结合，在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制等领域取得突破。 深度学习模型的部署与优化：掌握模型的训练固然重要，但如何将模型高效地部署到实际应用中同样关键。我们将探讨模型压缩、量化、推理优化等技术，以及在边缘设备上的部署挑战。 深度学习的伦理与未来：最后，我们将反思深度学习带来的伦理问题，如数据隐私、算法偏见、就业影响等，并展望深度学习未来的发展趋势，如可解释AI、小样本学习、多模态学习等。 本书特色 理论与实践相结合：本书在讲解核心理论的同时，辅以大量易于理解的图示和概念性示例，帮助读者建立直观的认识。 循序渐进的教学方法：从基础概念到高级模型，本书内容组织逻辑清晰，层层递进，确保读者能够逐步掌握深度学习知识。 广泛的应用场景覆盖：本书不仅讲解模型本身，更注重展示深度学习在各个实际领域的应用，帮助读者理解技术背后的价值。 前沿技术的介绍：本书紧跟深度学习发展的最新动态，介绍Transformer、GAN、GNN等前沿模型，让读者站在技术的最前沿。 激发学习兴趣：本书力求以生动有趣的方式呈现深度学习的魅力，激发读者的学习热情，并鼓励他们进行更深入的探索。 无论你是想入门深度学习的初学者，还是希望系统梳理知识体系的在校学生，亦或是寻求技术提升的从业者，本书都将是你宝贵的参考资料。让我们一起踏上这段激动人心的深度学习探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

对于那些习惯了碎片化学习的读者来说，这套书的体量可能会让人望而却步，但请相信，为它投入的时间绝对是值得的。它提供的不仅仅是知识点，更是一种系统的工程思维。我注意到，书中在讲解特定算法（例如注意力机制或特定类型的网络结构）时，不仅解释了其工作原理，还深入探讨了在PaddlePaddle中如何用最简洁的API实现它，甚至是对比了不同实现方式的效率差异。这种层层递进的深度，让一个有经验的开发者也能从中受益匪浅。与其说这是一套书，不如说它是一份经过多年项目打磨的“最佳实践集锦”，它用PaddlePaddle这个工具箱，向我们展示了如何高效、专业地解决现实世界中的复杂问题，对于希望从“会用”到“精通”的人来说，是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这套书给人的第一感觉就是厚重，拿在手里沉甸甸的，完全对得起“实战”二字。我之前自学深度学习，总觉得那些理论书读起来像在啃石头，各种公式推导看得我头晕脑胀，真正想动手跑个模型时，代码总是这里报错那里出问题。接触这套书后，情况有了显著的改观。它不像很多教材那样只停留在概念层面，而是非常接地气地将理论与实际操作紧密结合。特别是它对PaddlePaddle框架的介绍，深入浅出，即便你对某个具体模块不太熟悉，也能通过书中的例子快速摸清门道。我记得自己第一次跟着书上的步骤成功跑通一个图像分类的小项目时，那种成就感是看再多论文也比不上的。作者似乎非常清楚初学者的痛点，很多地方都做了详尽的批注和注意事项的提醒，避免了我们在踩坑的路上浪费太多时间，可以说是把“保姆级”的教学体验做到了极致。对于想快速将深度学习知识转化为生产力的人来说，这套书的实操价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我一开始是对“PaddlePaddle”这个名字抱有一点点先入为主的偏见的，总觉得国内框架可能在生态和前沿性上不如某些国际巨头。但读完这套书后，我对国产深度学习框架的印象彻底被刷新了。它不仅涵盖了深度学习领域的核心技术，比如CNN、RNN到Transformer的演进，还非常系统地展示了如何利用PaddlePaddle的优势去解决实际行业问题，比如工业缺陷检测、自然语言理解等具体场景。书中给出的案例不是那种为了演示技术而生的玩具代码，而是经过精心设计的、贴近真实业务流程的范例。代码组织结构清晰，注释详尽到连变量名的含义都解释得一清二楚。这种对工程实践的尊重，让这本书的价值远超一般的教程手册，更像是一本高质量的“工程手册”兼“学习指南”，让人看到将AI落地并非遥不可及的空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆

每次翻开这本书，我总能发现一些自己之前遗漏的小技巧。它的编排逻辑非常巧妙，不是简单地堆砌算法，而是围绕着“应用”来组织章节内容的。比如，当你学习完一个基础模型后，紧接着就会有一个对应的应用案例来巩固这个知识点，这种“讲授-实践-巩固”的循环结构，极大地提高了知识的留存率。特别是关于模型部署的部分，在如今AI应用越来越重视效率的当下，这部分的讲解显得尤为宝贵。书中并未回避部署过程中的常见难题，比如模型转换、推理加速等，并且给出了PaddlePaddle生态内相应的解决方案。这使得整套书的内容链条非常完整，形成了一个从理论输入到工程输出的闭环，让读者清晰地看到整个深度学习项目的脉络，而不是学完一个模块就陷入知识断层。

评分☆☆☆☆☆

如果要给一个正在犹豫要不要深入研究深度学习的人推荐入门材料，我可能不会直接推荐这套书，因为它涉及的知识面太广，内容密度极大，更适合那些已经有一定编程基础，并且明确知道自己想通过实践来巩固理论的进阶学习者。但如果你已经学过一些基础的Python和机器学习概念，想真正进入到“实战”阶段，那么这套书的价值就会立刻显现出来。它像一个经验丰富的项目经理，把你手把手带入一个完整的项目生命周期。从数据预处理的细节到模型训练的超参数调优，再到最后的结果可视化和模型部署的思路，都有提及。我个人尤其欣赏它对“优化”环节的讲解，很多书籍只关注如何让模型跑起来，但如何让它跑得更快、更稳健，这套书里给了很多实用的技巧和思路，真正体现了“实战”的精髓所在，而非仅仅停留在“能跑通”的层面。