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圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 語音識彆
• 深度學習實踐
• 算法
• 人工智能
• 技術
• 計算機科學
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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121287961

版次：1

商品編碼：10428408754

bm008846

神經網絡與深度學習+解析深度學習：語音識彆實踐 2本

9787121288692定價：59元 9787121287961定價：79元

解析深度學習：語音識彆實踐

• 齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2016年6月1日)
• 其他: 336頁
• ISBN: 9787121287961

  目錄

  譯者序 iv
  序 vii
  前言 ix
  術語縮寫 xxii
  符號 xxvii
  第 1 章 簡介 1
  1.1 自動語音識彆：更好的溝通之橋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
  1.1.1 人類之間的交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
  1.1.2 人機交流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
  1.2 語音識彆係統的基本結構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
  1.3 全書結構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.1 d一部分：傳統聲學模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.2 第二部分：深度神經網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
  1.3.3 第三部分：語音識彆中的 DNN-HMM 混閤係統 . . . . . . . . . . 7
  1.3.4 第四部分：深度神經網絡中的錶徵學習 . . . . . . . . . . . . . . 7
  1.3.5 第五部分：高級的深度模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
  d一部分 傳統聲學模型 9
  第 2 章 混閤高斯模型 11
  2.1 隨機變量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
  2.2 高斯分布和混閤高斯隨機變量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
  2.3 參數估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
  2.4 采用混閤高斯分布對語音特徵建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

• 。。。。。。。
  

  神經網絡與深度學習

  
  

  9787121288692定價：59元第0章 寫在前麵：神經網絡的曆史 1

  第1章 神經網絡是個什麼東西 13
  1.1 買橙子和機器學習 13
  1.1.1 規則列錶 14
  1.1.2 機器學習 15
  1.2 怎麼定義神經網絡 16
  1.3 先來看看大腦如何學習 16
  1.3.1 信息輸入 17
  1.3.2 模式加工 17
  1.3.3 動作輸齣 18
  1.4 生物意義上的神經元 19
  1.4.1 神經元是如何工作的 19
  1.4.2 組成神經網絡 22
  1.5 大腦如何解決現實生活中的分類問題 24
  第2章 構造神經網絡 26
• 。。。。。。。

好的，這是根據您的要求撰寫的圖書簡介，旨在介紹兩本關於神經網絡與深度學習及其在語音識彆領域實踐的書籍，但請注意，由於您提供的書名是“現貨包郵神經網絡與深度學習+解析深度學習：語音識彆實踐 2本”，這意味著您實際購買的是兩本書，而我需要提供的是“不包含此書內容的圖書簡介”，並且要寫得很詳細，不能齣現AI痕跡。 為瞭滿足您的要求，我將為您撰寫一本假設的、獨立於您已有的兩本書籍之外的，但同樣涵蓋神經網絡、深度學習基礎以及在自然語言處理（NLP）這一更廣泛領域應用的圖書簡介。這樣可以確保簡介內容不與您已有的書籍重疊，同時又能提供有價值的參考信息，並達到字數要求。 --- 圖書名稱： 《神經網絡與深度學習：賦能智能時代》 圖書簡介： 在這信息爆炸、數據洪流席捲而來的時代，智能的浪潮正以前所未有的速度重塑著我們的生活與工作方式。而在這股浪潮的背後，驅動著一切前行的強大引擎，便是神經網絡與深度學習。本書《神經網絡與深度學習：賦能智能時代》將帶您踏上一段深入探索這革命性技術的旅程，揭示其核心原理，展現其無限潛力，並引領您掌握將其應用於解決現實世界復雜問題的關鍵技能。 本書並非僅僅是理論的堆砌，更是一次深刻的認知升級。我們堅信，理解是應用的前提，而實踐是檢驗真理的唯一標準。因此，本書從最基礎的概念齣發，循序漸進地構建起讀者對神經網絡和深度學習的全麵認知。您將瞭解到，人工神經網絡是如何模仿人腦神經元的工作機製，如何通過層層傳遞和非綫性轉換來學習數據的復雜模式。本書將細緻地剖析感知器、多層感知器（MLP）等經典模型，闡述前嚮傳播與反嚮傳播算法如何驅動模型的學習過程，以及梯度下降、優化器等關鍵概念在模型訓練中的作用。 隨著您對基礎理解的深入，我們將目光轉嚮更為強大和精妙的深度學習模型。捲積神經網絡（CNN）——深度學習在圖像識彆和計算機視覺領域的璀璨明珠，我們將詳細解析其核心組件，如捲積層、池化層、全連接層，以及它們如何協同工作，有效地從原始圖像數據中提取特徵。本書將引導您理解感受野的概念，感受野如何在不同層次上捕捉圖像的局部和全局信息，從而實現對復雜視覺模式的精準識彆。 循環神經網絡（RNN）及其變體，如長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），則是處理序列數據的利器。在許多現實應用中，數據的順序至關重要，例如語言、時間序列、音樂等。本書將深入探討RNN如何通過循環連接來記憶和處理序列信息，並著重分析LSTM和GRU如何剋服傳統RNN在處理長序列時遇到的梯度消失/爆炸問題，從而實現更強大的序列建模能力。您將理解門控機製在信息流動控製中的關鍵作用，以及它們如何讓模型“記住”重要的曆史信息，“遺忘”無關的細節。 除瞭CNN和RNN，本書還將涉足Transformer模型，這一在自然語言處理（NLP）領域掀起革命性浪潮的模型。您將瞭解到自注意力機製（Self-Attention）如何讓模型在處理序列時，不再受限於綫性順序，而是能夠全局地捕捉輸入序列中任意兩個元素之間的關係。Transformer架構的Encoder-Decoder結構，以及其在機器翻譯、文本生成、問答係統等任務中的卓越錶現，都將在本書中得到詳盡的闡述。 當然，學習深度學習並非易事，模型的訓練、調優、以及實際部署都充滿瞭挑戰。本書將提供實用的指導，幫助您剋服這些難關。您將學習到如何選擇閤適的模型架構，如何進行數據預處理與增強，如何設置閤理的損失函數和評估指標，以及如何進行超參數調優以提升模型性能。同時，本書還將探討正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）、批量歸一化（Batch Normalization）等，以幫助您構建更魯棒、泛化能力更強的模型。 理論與實踐的完美融閤 《神經網絡與深度學習：賦能智能時代》的另一大亮點在於其理論與實踐的緊密結閤。本書將穿插大量來自真實世界的應用案例，涵蓋圖像識彆（如人臉識彆、物體檢測）、自然語言處理（如文本分類、情感分析、機器翻譯）、推薦係統、時間序列預測等多個領域。每一個案例都將從問題分析、數據準備、模型選擇、訓練調優到結果解讀，進行係統性的講解，讓您能夠清晰地看到深度學習模型是如何被有效地應用於解決實際問題的。 本書鼓勵讀者動手實踐，因此，我們會在理論講解後，提供清晰的代碼示例和指導，幫助您利用流行的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）來實現書中介紹的模型和算法。這些代碼示例將力求簡潔、易懂，並附有詳細的注釋，確保即使是初學者也能輕鬆上手。您將有機會親手搭建您的第一個神經網絡，訓練一個圖像分類器，甚至嘗試構建一個簡單的文本生成模型。 麵嚮讀者 本書適閤所有對人工智能、機器學習、神經網絡和深度學習感興趣的讀者。無論您是計算機科學、數據科學、人工智能領域的學生，還是希望將智能技術融入到現有業務中的工程師、産品經理、研究人員，亦或是對未來科技充滿好奇的探索者，本書都能為您提供堅實的基礎和前沿的視野。 學生與初學者： 提供從零開始的學習路徑，清晰易懂的概念解釋，以及實踐指導，幫助您快速入門深度學習。 開發者與工程師： 幫助您掌握構建和部署深度學習模型的關鍵技能，提升解決實際問題的能力。 研究人員： 提供對前沿模型和技術的深入解讀，激發新的研究思路。 對AI感興趣的公眾： 幫助您理解智能技術背後的原理，更理性地看待人工智能的未來。 未來的展望 神經網絡與深度學習的發展日新月異，本書不僅關注當前的主流技術，還將適時地展望未來的發展趨勢，如遷移學習、強化學習、生成對抗網絡（GANs）的最新進展，以及它們在更廣泛領域內的應用潛力。我們希望通過本書，激發您對這個充滿活力的領域的持續熱情，並賦予您在未來的智能時代中，成為創新者和引領者的能力。 《神經網絡與深度學習：賦能智能時代》不僅僅是一本書，它是一扇通往人工智能世界的大門，是您掌握未來關鍵技能的起點。現在，就讓我們一起，踏上這段激動人心的智能探索之旅！

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯簡直是教科書級彆的典範，它成功地將一個極其復雜、跨越多個學科領域的主題，分解成瞭循序漸進、易於消化的知識塊。作者的行文風格非常擅長於“搭橋”，總能在看似不相關的概念之間搭建起清晰的橋梁，使得讀者能夠順暢地從基礎的綫性代數或概率論概念，過渡到高深的激活函數和反嚮傳播機製。我特彆欣賞作者在引入新概念時所采用的“先宏觀後微觀”的策略，首先勾勒齣整個係統的運作框架，讓學習者對目標有一個大緻的認知，然後再深入到每一個參數、每一個矩陣運算的細節中去摳。這種結構上的嚴謹性，極大地降低瞭初學者的學習麯綫，避免瞭“一上來就被數學公式淹沒”的恐懼感。對於我這種需要將理論知識應用於實際項目的人來說，這種結構化的知識體係，是快速建立起紮實理論基礎的關鍵所在，遠比那些堆砌公式和代碼片段的書籍來得有效得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例和示例代碼部分，展現齣極高的實用價值和前瞻性。它們並非簡單的、孤立的小實驗，而是緊密圍繞著現代深度學習框架的最新發展趨勢來設計的。在介紹完理論概念之後，緊隨其後的代碼塊總是能立刻將抽象的數學語言翻譯成可執行的指令，而且代碼的組織結構非常清晰、模塊化程度高，注釋詳盡且精準，使得即便是對特定框架不甚熟悉的讀者，也能快速地理解代碼意圖。更讓我滿意的是，作者似乎預料到瞭讀者在復現過程中可能遇到的環境配置和依賴問題，在附帶的資源中提供瞭非常詳盡的指南，有效避免瞭大量調試“環境”而非“模型”的時間浪費。這些實踐環節的設計，不是敷衍瞭事地貼上代碼，而是精心構建的教學場景，真正起到瞭“學以緻用”的橋梁作用。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調，這本書在理論深度和工程實踐之間的平衡把握得近乎完美。很多聲稱是“實戰”的書籍，最終往往淪為各種API的調用手冊，缺乏對底層原理的深入剖析，而這本書則不然。它不僅僅停留在“怎麼做”的層麵，更深入探討瞭“為什麼這樣做效果更好”。例如，在討論到優化器選擇時，作者並沒有簡單地羅列SGD、Adam的優劣，而是花瞭大篇幅去解釋動量（Momentum）是如何解決鞍點問題，以及自適應學習率背後的核心思想是如何迭代地修正梯度方差的。這種對“原理的尊重”使得讀者在麵對新的、未曾預見的模型結構時，能夠基於已有的知識體係，進行閤理的推理和創新。這種深度的挖掘，讓這本書的生命力遠超一般工具書，它培養的是一種“思考的能力”，而非僅僅是“操作的技能”，這對於任何想在AI領域深耕的人來說，是無價的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量實在令人驚喜。從拿到手的那一刻起，就能感受到齣版社在細節上的用心。紙張的選擇非常考究，既有足夠的厚度保證閱讀時的手感，又不會因為過分光滑而産生惱人的反光，長時間閱讀下來眼睛的疲勞感也明顯減輕瞭。更值得稱贊的是字體和圖錶的清晰度，即便是涉及到復雜的數學公式和神經網絡結構圖，也能呈現齣銳利的邊緣和恰到好處的字號，讓人在學習晦澀的理論時，不至於因為看不清細節而感到額外的挫敗。特彆是對於那些需要對照圖示理解數據流嚮的章節，這種高質量的印刷簡直是福音。封麵設計也很有品味，既體現瞭技術主題的專業性，又保持瞭一種現代感和藝術性，放在書架上絕對是一道亮麗的風景綫，讓人每次想拿起它學習時都充滿愉悅感。這種對物理載體的重視，在當前電子書盛行的時代，更顯得難能可貴，它提供瞭一種沉浸式的、更利於深度思考的閱讀體驗，是任何屏幕都無法替代的。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這本書對我的影響，那就是“啓發性”。它不僅僅是一本學習資料，更像是一位耐心的、知識淵博的導師在耳邊細細講解。在閱讀過程中，我發現自己開始以前所未有的角度去審視那些過去被我視為“黑箱”的技術細節。尤其是某些關於模型泛化能力和正則化方法的探討，作者的措辭和舉例方式，成功地激發瞭我對於模型魯棒性與可解釋性之間復雜關係的興趣。這本書的偉大之處在於，它沒有給我提供所有問題的標準答案，反而是提齣瞭一係列高質量的問題，引導我去思考當前技術邊界之外的可能性。這種潛移默化的學術引導，是我在許多其他技術書籍中很少能體會到的，它讓學習過程從被動接受知識，轉變成瞭一種主動探索真理的智力冒險，極大地拓寬瞭我對人工智能未來走嚮的想象空間。

評分☆☆☆☆☆

相當不錯

評分☆☆☆☆☆

還可以的！

評分☆☆☆☆☆

相當不錯

評分☆☆☆☆☆

正版，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

正版，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

書很好，包裝也很好，還用瞭一層軟包裝膜。

評分☆☆☆☆☆

還可以的！

評分☆☆☆☆☆

還可以的！

評分☆☆☆☆☆

還可以的！