【贈視頻】深度學習：主流框架和編程實戰+深度捲積網絡：原理與實踐MXNet框架安裝使用網絡架構設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 南京文苑圖書專營店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300243511

商品編碼：13110352021

包裝：01

開本：04

齣版時間：2017-05-01

探索人工智能的強大內核：深入淺齣，實踐緻勝 在飛速發展的人工智能浪潮中，深度學習無疑是驅動這一切變革的核心引擎。它不僅催生瞭自動駕駛、智能助手、精準醫療等前沿應用，更深刻地重塑著我們理解和改造世界的方式。本書正是為瞭帶領您踏上這段激動人心的深度學習探索之旅而精心打造，旨在為您提供一套係統、全麵且實用的學習路徑，讓您從理論到實踐，全方位掌握深度學習的精髓。 理論的基石：解構深度學習的奧秘 本書的首要目標，是為您夯實堅實的理論基礎。我們將從最基礎的概念講起，循序漸進地為您揭示深度學習的底層邏輯。 神經網絡的演進之路： 從簡單的感知機模型齣發，您將瞭解神經網絡如何一步步發展成為今天功能強大的深度學習模型。我們將詳細闡述激活函數的原理與選擇，如Sigmoid、ReLU及其變體，理解它們在引入非綫性、加速模型訓練中的關鍵作用。同時，我們將深入探討多層感知機（MLP）的結構與工作機製，理解其在處理簡單分類和迴歸任務中的優勢。 梯度下降的魔法： 優化算法是訓練神經網絡的生命綫。本書將詳細講解梯度下降算法的核心思想，包括其工作原理、學習率的概念以及不同優化器的演進，如隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、Adam、RMSprop等。您將理解這些優化器如何在復雜的損失函數麯麵上，引導模型找到最優解，並能根據實際任務選擇閤適的優化策略。 反嚮傳播的智慧： 反嚮傳播算法是深度學習的基石。我們將對其進行深入剖析，幫助您理解誤差如何層層傳遞，權重和偏置如何根據誤差進行調整。通過清晰的數學推導和直觀的圖示，您將徹底掌握反嚮傳播的原理，為理解更復雜的網絡架構奠定基礎。 正規化與防止過擬閤： 在模型訓練過程中，防止過擬閤是至關重要的一環。本書將介紹多種有效的正規化技術，包括L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）等。您將理解這些技術如何通過約束模型復雜度，提高模型的泛化能力，使其在未見過的數據上也能錶現齣色。 損失函數的多樣性： 損失函數是衡量模型預測好壞的標準。我們將介紹不同類型任務所對應的常用損失函數，如均方誤差（MSE）用於迴歸，交叉熵（Cross-Entropy）用於分類，以及針對特定問題的損失函數設計。您將瞭解如何根據具體問題選擇閤適的損失函數，以及損失函數的梯度如何驅動模型學習。 評估模型的利器： 理解模型的性能錶現，離不開有效的評估指標。本書將介紹各種常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、AUC等。您將學會如何根據任務類型選擇閤適的評估指標，並深入理解這些指標背後的含義，從而客觀地評價模型的優劣。 深度捲積網絡：圖像世界的終極武器 在計算機視覺領域，深度捲積網絡（CNN）已成為無可爭議的王者。本書將帶領您深入探索CNN的奧秘，理解它如何模擬人類視覺係統的處理方式，實現對圖像的精準理解。 捲積層的奧秘： 捲積層是CNN的核心。我們將詳細講解捲積核（Filter）的工作原理，它如何通過滑動窗口在輸入圖像上提取特徵。您將理解感受野（Receptive Field）的概念，以及不同大小的捲積核如何捕獲不同尺度的信息。我們將剖析捲積操作的參數共享和稀疏連接特性，理解其在減少模型參數、提高效率方麵的優勢。 池化層的妙用： 池化層的作用在於降低特徵圖的維度，減少計算量，並增強模型的魯棒性。我們將介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）等常用池化方法，理解它們如何提取局部區域的顯著特徵，以及在防止過擬閤方麵的作用。 CNN的經典架構： 本書將詳細解析一係列經典的CNN架構，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）、ResNet等。您將深入瞭解這些裏程碑式的網絡結構，掌握它們的設計理念、創新之處以及在各自時代所取得的突破。例如，您將理解ResNet如何通過殘差連接（Residual Connection）解決深度網絡的梯度消失問題，實現百層甚至韆層網絡的訓練。 網絡架構設計： 在掌握瞭經典CNN架構的基礎上，本書將引導您進行更高級的網絡架構設計。我們將探討如何根據具體任務需求，組閤不同的捲積層、池化層、激活函數和連接方式，構建齣高效且性能優越的模型。您將學習如何進行網絡深度、寬度、核大小、步長等超參數的調整，以達到最佳的性能錶現。 數據增強的藝術： 為瞭提高模型的泛化能力，數據增強是必不可少的手段。我們將介紹各種常用的圖像數據增強技術，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等，並講解它們如何在訓練過程中生成更多樣化的訓練樣本，從而緩解數據量不足的問題。 目標檢測與圖像分割： 深度捲積網絡不僅適用於圖像分類，更在目標檢測和圖像分割等復雜任務中展現齣強大的能力。我們將初步介紹一些主流的目標檢測算法（如Faster R-CNN、YOLO）和圖像分割算法（如U-Net），讓您瞭解CNN在這些領域的應用潛力。 主流框架與編程實戰：將理論付諸實踐 理論的掌握固然重要，但將理論轉化為實際應用，纔是衡量學習成果的關鍵。本書將重點關注當下最主流的深度學習框架，並提供豐富的編程實戰案例。 主流框架的選擇與安裝： 我們將為您提供清晰的指引，幫助您選擇適閤自己需求的深度學習框架。本書將以[提及一個主流框架，例如TensorFlow或PyTorch，假設您熟悉其中一個，本書將重點介紹其安裝與基礎使用]為例，為您詳細講解框架的安裝過程，包括環境配置、依賴項安裝等，確保您可以順利搭建起自己的開發環境。 基礎操作與數據處理： 您將學習如何使用框架進行張量（Tensor）的創建、運算以及各種基本操作。我們將講解如何加載和預處理圖像數據、文本數據等，為模型訓練做好準備。 構建與訓練模型： 通過實際的編程案例，您將學會如何使用框架搭建各種深度學習模型，包括前麵提到的MLP、CNN等。我們將一步步演示如何定義模型結構、配置損失函數和優化器、進行模型訓練與評估。 可視化與調試： 良好的可視化和調試工具能夠極大地提升開發效率。我們將介紹如何利用框架內置或第三方工具（如TensorBoard、Weights & Biases）來監控訓練過程、可視化模型結構、分析模型性能，以及進行有效的錯誤排查。 實戰項目演練： 本書精選瞭一係列具有代錶性的實戰項目，涵蓋圖像分類、目標檢測、自然語言處理等領域。每一個項目都將包含詳細的代碼實現、詳細的注釋以及對關鍵步驟的深入講解。您將跟隨代碼，一步步完成從數據準備到模型部署的全過程，真正體驗深度學習的魅力。 超越理論，麵嚮未來 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往人工智能未來世界的大門。我們希望通過這本書，您能夠： 建立獨立思考和解決問題的能力： 深度學習領域發展迅速，新的模型和技術層齣不窮。掌握瞭本書的內容，您將能夠理解新的技術原理，並能將其與已有的知識體係相結閤，形成自己的判斷。 培養創新思維： 通過對經典模型和架構的學習，以及實戰項目的演練，您將能夠從中汲取靈感，設計齣更具創新性的模型和解決方案。 為您的職業生涯奠定堅實基礎： 深度學習是當前和未來最熱門的技術領域之一。掌握深度學習技能，將為您在科技、金融、醫療、製造等眾多行業打開更廣闊的職業發展空間。 無論您是初學者，希望係統地入門深度學習；還是已有一定基礎，希望深入掌握CNN和實戰技巧；亦或是希望通過實踐項目提升技能的開發者，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。讓我們一起，用深度學習的力量，開啓智能時代的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰部分與其說是“實戰”，不如說是“照葫蘆畫瓢的演示”。代碼示例雖然提供瞭，但很多庫的API版本似乎停留在上個世紀，我花瞭好大力氣纔把那些過時的調用方式更新到最新版，期間遇到瞭無數的兼容性錯誤和依賴地獄。更令人氣惱的是，有些代碼塊的注釋少得可憐，幾乎等同於沒有。等你運行齣錯瞭，想迴溯看看是哪裏齣瞭問題時，那種“兩眼一抹黑”的感覺真是讓人想把電腦砸瞭。作者似乎默認讀者已經對所有底層細節瞭如指掌，直接給齣瞭最終的調用結果，卻沒有講解每一步參數選擇背後的思考過程和權衡。對於那些希望通過這本書真正理解“為什麼”要這麼做，以及在麵對真實、混亂的數據集時如何靈活調整策略的人來說，這本書提供的幫助微乎其微。它更像是一個針對特定、理想化環境的腳本集閤，而不是一本能夠培養獨立解決問題能力的實戰指南。我更傾嚮於去閱讀那些專注於某一特定框架的官方文檔或更細緻的開源項目分析，它們提供的實踐指導要比這本書來得更紮實、更貼近實際開發的需求。

評分☆☆☆☆☆

從理論深度來看，這本書的闡述顯得有些浮於錶麵，像是對維基百科條目的一個略微擴展的版本。它觸及瞭許多重要的概念——比如梯度消失、正則化技術等等——但無論是對數學原理的深入剖析，還是對這些概念在不同網絡架構下實際影響的細緻討論，都顯得力不從心。舉個例子，在講解注意力機製時，書中僅僅停留在“它能幫助模型關注重要信息”的層麵，卻鮮少深入探討不同類型注意力（如自注意力、交叉注意力）背後的信息流動態和計算復雜度的差異，更彆提這些機製如何影響最終模型的泛化能力。對於有一定基礎的讀者來說，這本書提供的新知非常有限，讀起來更像是對已學知識的一種簡單復習，而且還不是那種高屋建瓴的復習。如果目標讀者是那些希望在理論層麵實現突破，或者想深入理解前沿研究論文的讀者，這本書提供的理論支撐是遠遠不夠的，它更像是為剛剛接觸該領域的學生準備的入門級讀物，但即便是入門讀物，其深度也略顯不足，很多關鍵的“Aha!”時刻都被含糊過去瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏把握得極差，讀起來感覺像是在坐過山車，忽快忽慢，完全沒有平穩過渡。有些極其基礎的概念，比如矩陣乘法的定義，作者用瞭好幾頁篇幅，恨不得把乘法的每一個元素都解釋清楚；然而，當涉及到像Transformer或GANs這種需要精細化講解的復雜模型時，作者卻在短短的幾段話內就草草收場，仿佛它們隻是不重要的插麯。這種不平衡的學習體驗讓人非常睏惑，我不得不頻繁地倒迴去重讀那些已經被我熟知的部分，以期在後麵的跳躍式敘述中找到連貫性。這種忽快忽慢的節奏，極大地破壞瞭學習的沉浸感和效率。一個好的技術書籍應該像一條平緩流淌的河流，穩步地引導讀者從淺入深，但這本書給我的感覺是，它在平地上跑瞭幾百米後，突然被人抬到懸崖邊上，然後又被一下子扔迴瞭起點。我期望作者能夠對全書的內容權重進行一次徹底的梳理和再分配，確保理論的展開和實踐的引入都能遵循一個閤理且一緻的難度麯綫。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書中某些案例選擇的“時效性”感到非常擔憂。它似乎更像是一本在三年前定稿，然後隻做瞭極少量更新就匆忙推嚮市場的産物。在深度學習這個日新月異的領域，這種滯後性是緻命的。例如，書中介紹的某些被奉為圭臬的架構，在當前的研究社區中已經有瞭更先進、更高效的替代方案，或者其核心思想已經被融入到瞭更強大的新一代模型中。然而，讀者從這本書中得到的卻是對“老技術”的詳細介紹，卻鮮少提及當前業界的最新進展和主流趨勢。這使得學習路徑産生瞭一定的偏差，讀者投入時間精力去掌握的知識點，在現實項目中可能已經處於被淘汰的邊緣。我希望技術書籍能夠保持與時俱進的敏銳度，至少在介紹基礎框架或原理時，能提供一個清晰的路綫圖，告訴讀者哪些是基石，哪些是當前的主流。這本書在這方麵的錶現，讓它在實用性上大打摺扣，更像是一部“曆史迴顧”，而非“未來指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版簡直是一場災難，看得我血壓都上來瞭。本來想找點乾貨，結果光是適應那些東倒西歪的公式和莫名其妙的圖錶就花瞭我一整天的時間。尤其是在講到一些關鍵的理論推導時，作者似乎覺得讀者都有讀心術，很多關鍵的中間步驟直接被跳過瞭，留下瞭一大片空白等著我們自己去猜。感覺作者寫這本書的時候，可能一邊在用咖啡提神，一邊在趕著交稿，根本沒有心思去仔細校對和梳理邏輯。特彆是涉及到某些復雜的網絡結構描述時，文字描述和配圖之間經常齣現相互矛盾的情況，這對於初學者來說簡直是緻命的打擊，讓人完全不知道該相信哪一個版本。我不得不頻繁地在網上搜索其他資料來交叉驗證書上的內容，這完全違背瞭我購買技術書籍尋求係統性學習的初衷。如果作者能投入更多的時間在內容的組織和細節的打磨上，這本書的價值會大大提升，但就目前這個版本而言，它更像是一份匆忙的草稿，而非一本可以信賴的教科書。我希望未來的修訂版能徹底解決這些令人抓狂的排版和邏輯問題，否則，它隻是一本徒增閱讀挫敗感的“磚頭”。