【赠视频】深度学习：主流框架和编程实战+深度卷积网络：原理与实践MXNet框架安装使用网络架构设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 南京文苑图书专营店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300243511

商品编码：13110352021

包装：01

开本：04

出版时间：2017-05-01

探索人工智能的强大内核：深入浅出，实践致胜 在飞速发展的人工智能浪潮中，深度学习无疑是驱动这一切变革的核心引擎。它不仅催生了自动驾驶、智能助手、精准医疗等前沿应用，更深刻地重塑着我们理解和改造世界的方式。本书正是为了带领您踏上这段激动人心的深度学习探索之旅而精心打造，旨在为您提供一套系统、全面且实用的学习路径，让您从理论到实践，全方位掌握深度学习的精髓。 理论的基石：解构深度学习的奥秘 本书的首要目标，是为您夯实坚实的理论基础。我们将从最基础的概念讲起，循序渐进地为您揭示深度学习的底层逻辑。 神经网络的演进之路： 从简单的感知机模型出发，您将了解神经网络如何一步步发展成为今天功能强大的深度学习模型。我们将详细阐述激活函数的原理与选择，如Sigmoid、ReLU及其变体，理解它们在引入非线性、加速模型训练中的关键作用。同时，我们将深入探讨多层感知机（MLP）的结构与工作机制，理解其在处理简单分类和回归任务中的优势。 梯度下降的魔法： 优化算法是训练神经网络的生命线。本书将详细讲解梯度下降算法的核心思想，包括其工作原理、学习率的概念以及不同优化器的演进，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adam、RMSprop等。您将理解这些优化器如何在复杂的损失函数曲面上，引导模型找到最优解，并能根据实际任务选择合适的优化策略。 反向传播的智慧： 反向传播算法是深度学习的基石。我们将对其进行深入剖析，帮助您理解误差如何层层传递，权重和偏置如何根据误差进行调整。通过清晰的数学推导和直观的图示，您将彻底掌握反向传播的原理，为理解更复杂的网络架构奠定基础。 正规化与防止过拟合： 在模型训练过程中，防止过拟合是至关重要的一环。本书将介绍多种有效的正规化技术，包括L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）等。您将理解这些技术如何通过约束模型复杂度，提高模型的泛化能力，使其在未见过的数据上也能表现出色。 损失函数的多样性： 损失函数是衡量模型预测好坏的标准。我们将介绍不同类型任务所对应的常用损失函数，如均方误差（MSE）用于回归，交叉熵（Cross-Entropy）用于分类，以及针对特定问题的损失函数设计。您将了解如何根据具体问题选择合适的损失函数，以及损失函数的梯度如何驱动模型学习。 评估模型的利器： 理解模型的性能表现，离不开有效的评估指标。本书将介绍各种常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC等。您将学会如何根据任务类型选择合适的评估指标，并深入理解这些指标背后的含义，从而客观地评价模型的优劣。 深度卷积网络：图像世界的终极武器 在计算机视觉领域，深度卷积网络（CNN）已成为无可争议的王者。本书将带领您深入探索CNN的奥秘，理解它如何模拟人类视觉系统的处理方式，实现对图像的精准理解。 卷积层的奥秘： 卷积层是CNN的核心。我们将详细讲解卷积核（Filter）的工作原理，它如何通过滑动窗口在输入图像上提取特征。您将理解感受野（Receptive Field）的概念，以及不同大小的卷积核如何捕获不同尺度的信息。我们将剖析卷积操作的参数共享和稀疏连接特性，理解其在减少模型参数、提高效率方面的优势。 池化层的妙用： 池化层的作用在于降低特征图的维度，减少计算量，并增强模型的鲁棒性。我们将介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等常用池化方法，理解它们如何提取局部区域的显著特征，以及在防止过拟合方面的作用。 CNN的经典架构： 本书将详细解析一系列经典的CNN架构，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）、ResNet等。您将深入了解这些里程碑式的网络结构，掌握它们的设计理念、创新之处以及在各自时代所取得的突破。例如，您将理解ResNet如何通过残差连接（Residual Connection）解决深度网络的梯度消失问题，实现百层甚至千层网络的训练。 网络架构设计： 在掌握了经典CNN架构的基础上，本书将引导您进行更高级的网络架构设计。我们将探讨如何根据具体任务需求，组合不同的卷积层、池化层、激活函数和连接方式，构建出高效且性能优越的模型。您将学习如何进行网络深度、宽度、核大小、步长等超参数的调整，以达到最佳的性能表现。 数据增强的艺术： 为了提高模型的泛化能力，数据增强是必不可少的手段。我们将介绍各种常用的图像数据增强技术，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等，并讲解它们如何在训练过程中生成更多样化的训练样本，从而缓解数据量不足的问题。 目标检测与图像分割： 深度卷积网络不仅适用于图像分类，更在目标检测和图像分割等复杂任务中展现出强大的能力。我们将初步介绍一些主流的目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO）和图像分割算法（如U-Net），让您了解CNN在这些领域的应用潜力。 主流框架与编程实战：将理论付诸实践 理论的掌握固然重要，但将理论转化为实际应用，才是衡量学习成果的关键。本书将重点关注当下最主流的深度学习框架，并提供丰富的编程实战案例。 主流框架的选择与安装： 我们将为您提供清晰的指引，帮助您选择适合自己需求的深度学习框架。本书将以[提及一个主流框架，例如TensorFlow或PyTorch，假设您熟悉其中一个，本书将重点介绍其安装与基础使用]为例，为您详细讲解框架的安装过程，包括环境配置、依赖项安装等，确保您可以顺利搭建起自己的开发环境。 基础操作与数据处理： 您将学习如何使用框架进行张量（Tensor）的创建、运算以及各种基本操作。我们将讲解如何加载和预处理图像数据、文本数据等，为模型训练做好准备。 构建与训练模型： 通过实际的编程案例，您将学会如何使用框架搭建各种深度学习模型，包括前面提到的MLP、CNN等。我们将一步步演示如何定义模型结构、配置损失函数和优化器、进行模型训练与评估。 可视化与调试： 良好的可视化和调试工具能够极大地提升开发效率。我们将介绍如何利用框架内置或第三方工具（如TensorBoard、Weights & Biases）来监控训练过程、可视化模型结构、分析模型性能，以及进行有效的错误排查。 实战项目演练： 本书精选了一系列具有代表性的实战项目，涵盖图像分类、目标检测、自然语言处理等领域。每一个项目都将包含详细的代码实现、详细的注释以及对关键步骤的深入讲解。您将跟随代码，一步步完成从数据准备到模型部署的全过程，真正体验深度学习的魅力。 超越理论，面向未来 本书不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往人工智能未来世界的大门。我们希望通过这本书，您能够： 建立独立思考和解决问题的能力： 深度学习领域发展迅速，新的模型和技术层出不穷。掌握了本书的内容，您将能够理解新的技术原理，并能将其与已有的知识体系相结合，形成自己的判断。 培养创新思维： 通过对经典模型和架构的学习，以及实战项目的演练，您将能够从中汲取灵感，设计出更具创新性的模型和解决方案。 为您的职业生涯奠定坚实基础： 深度学习是当前和未来最热门的技术领域之一。掌握深度学习技能，将为您在科技、金融、医疗、制造等众多行业打开更广阔的职业发展空间。 无论您是初学者，希望系统地入门深度学习；还是已有一定基础，希望深入掌握CNN和实战技巧；亦或是希望通过实践项目提升技能的开发者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。让我们一起，用深度学习的力量，开启智能时代的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中某些案例选择的“时效性”感到非常担忧。它似乎更像是一本在三年前定稿，然后只做了极少量更新就匆忙推向市场的产物。在深度学习这个日新月异的领域，这种滞后性是致命的。例如，书中介绍的某些被奉为圭臬的架构，在当前的研究社区中已经有了更先进、更高效的替代方案，或者其核心思想已经被融入到了更强大的新一代模型中。然而，读者从这本书中得到的却是对“老技术”的详细介绍，却鲜少提及当前业界的最新进展和主流趋势。这使得学习路径产生了一定的偏差，读者投入时间精力去掌握的知识点，在现实项目中可能已经处于被淘汰的边缘。我希望技术书籍能够保持与时俱进的敏锐度，至少在介绍基础框架或原理时，能提供一个清晰的路线图，告诉读者哪些是基石，哪些是当前的主流。这本书在这方面的表现，让它在实用性上大打折扣，更像是一部“历史回顾”，而非“未来指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战部分与其说是“实战”，不如说是“照葫芦画瓢的演示”。代码示例虽然提供了，但很多库的API版本似乎停留在上个世纪，我花了好大力气才把那些过时的调用方式更新到最新版，期间遇到了无数的兼容性错误和依赖地狱。更令人气恼的是，有些代码块的注释少得可怜，几乎等同于没有。等你运行出错了，想回溯看看是哪里出了问题时，那种“两眼一抹黑”的感觉真是让人想把电脑砸了。作者似乎默认读者已经对所有底层细节了如指掌，直接给出了最终的调用结果，却没有讲解每一步参数选择背后的思考过程和权衡。对于那些希望通过这本书真正理解“为什么”要这么做，以及在面对真实、混乱的数据集时如何灵活调整策略的人来说，这本书提供的帮助微乎其微。它更像是一个针对特定、理想化环境的脚本集合，而不是一本能够培养独立解决问题能力的实战指南。我更倾向于去阅读那些专注于某一特定框架的官方文档或更细致的开源项目分析，它们提供的实践指导要比这本书来得更扎实、更贴近实际开发的需求。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场灾难，看得我血压都上来了。本来想找点干货，结果光是适应那些东倒西歪的公式和莫名其妙的图表就花了我一整天的时间。尤其是在讲到一些关键的理论推导时，作者似乎觉得读者都有读心术，很多关键的中间步骤直接被跳过了，留下了一大片空白等着我们自己去猜。感觉作者写这本书的时候，可能一边在用咖啡提神，一边在赶着交稿，根本没有心思去仔细校对和梳理逻辑。特别是涉及到某些复杂的网络结构描述时，文字描述和配图之间经常出现相互矛盾的情况，这对于初学者来说简直是致命的打击，让人完全不知道该相信哪一个版本。我不得不频繁地在网上搜索其他资料来交叉验证书上的内容，这完全违背了我购买技术书籍寻求系统性学习的初衷。如果作者能投入更多的时间在内容的组织和细节的打磨上，这本书的价值会大大提升，但就目前这个版本而言，它更像是一份匆忙的草稿，而非一本可以信赖的教科书。我希望未来的修订版能彻底解决这些令人抓狂的排版和逻辑问题，否则，它只是一本徒增阅读挫败感的“砖头”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得极差，读起来感觉像是在坐过山车，忽快忽慢，完全没有平稳过渡。有些极其基础的概念，比如矩阵乘法的定义，作者用了好几页篇幅，恨不得把乘法的每一个元素都解释清楚；然而，当涉及到像Transformer或GANs这种需要精细化讲解的复杂模型时，作者却在短短的几段话内就草草收场，仿佛它们只是不重要的插曲。这种不平衡的学习体验让人非常困惑，我不得不频繁地倒回去重读那些已经被我熟知的部分，以期在后面的跳跃式叙述中找到连贯性。这种忽快忽慢的节奏，极大地破坏了学习的沉浸感和效率。一个好的技术书籍应该像一条平缓流淌的河流，稳步地引导读者从浅入深，但这本书给我的感觉是，它在平地上跑了几百米后，突然被人抬到悬崖边上，然后又被一下子扔回了起点。我期望作者能够对全书的内容权重进行一次彻底的梳理和再分配，确保理论的展开和实践的引入都能遵循一个合理且一致的难度曲线。

评分☆☆☆☆☆

从理论深度来看，这本书的阐述显得有些浮于表面，像是对维基百科条目的一个略微扩展的版本。它触及了许多重要的概念——比如梯度消失、正则化技术等等——但无论是对数学原理的深入剖析，还是对这些概念在不同网络架构下实际影响的细致讨论，都显得力不从心。举个例子，在讲解注意力机制时，书中仅仅停留在“它能帮助模型关注重要信息”的层面，却鲜少深入探讨不同类型注意力（如自注意力、交叉注意力）背后的信息流动态和计算复杂度的差异，更别提这些机制如何影响最终模型的泛化能力。对于有一定基础的读者来说，这本书提供的新知非常有限，读起来更像是对已学知识的一种简单复习，而且还不是那种高屋建瓴的复习。如果目标读者是那些希望在理论层面实现突破，或者想深入理解前沿研究论文的读者，这本书提供的理论支撑是远远不够的，它更像是为刚刚接触该领域的学生准备的入门级读物，但即便是入门读物，其深度也略显不足，很多关键的“Aha!”时刻都被含糊过去了。