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謝梁，魯穎，勞虹嵐著 著

圖書標籤:

• Keras
• 深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• TensorFlow
• 人工智能
• 數據科學
• 模型構建
• 快速入門

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121318726

商品編碼：14663453866

齣版時間：2017-08-01

作  者:謝梁,魯穎,勞虹嵐 著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:250 裝  幀:平裝 ISBN:9787121318726 ●1 準備深度學習的環境
●1.1 硬件環境的搭建和配置選擇
●1.1.1 通用圖形處理單元
●1.1.2 你需要什麼樣的GPU加速卡
●1.1.3 你的GPU需要多少內存
●1.1.4 是否應該用多個GPU
●1.2 安裝軟件環境
●1.2.1 所需軟件列錶
●1.2.2 CUDA的安裝
●1.2.3 Python計算環境的安裝
●1.2.4 深度學習建模環境介紹
●1.2.5 安裝CNTK及對應的Keras
●1.2.6 安裝Theano計算環境
●1.2.7 安裝Tensor Flow計算環境
●1.2.8 安裝cuDNN和CNMeM
●2 數據收集與處理
●2.1 網絡爬蟲
●2.1.1 網絡爬蟲技術
●2.1.2 構造自己的Scrapy爬蟲
●2.1.3 構造可接受參數的Scrapy爬蟲
●部分目錄

內容簡介

本書係統地講解瞭深度學習的基本知識、建模過程和應用，並以深度學習在推薦係統、圖像識彆、自然語言處理、文字生成和時間序列中的具體應用為案例，詳細介紹瞭從工具準備、數據獲取和處理到針對問題進行建模的整個過程和實踐經驗，是一本很好好的深度學習入門書。不同於許多講解深度學習的書籍，本書以實用為導嚮，選擇瞭 Keras 作為編程框架，強調簡單、快速地設計模型，而不去糾纏底層代碼，使得內容相當易於理解，讀者可以在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 的後颱之間隨意切換，很好靈活。並且本書能幫助讀者從高度抽象的角度去審視業務問題，達到事半功倍的效果。 謝梁,魯穎,勞虹嵐 著 謝梁，現任微軟雲計算核心存儲部門首席數據科學傢，主持運用機器學習和人工智能方法優化大規模高可用性並行存儲係統的運行效率和改進其運維方式。具有十餘年機器學習應用經驗，熟悉各種業務場景下機器學習和數據挖掘産品的需求分析、架構設計、算法開發和集成部署，涉及金融、能源和高科技等領域。曾經擔任美國道瓊斯工業平均指數專享保險業成分股的旅行傢保險公司分析部門總監，負責運用現代統計學習方法優化精算定價業務和保險運營管理，推動精準個性化定價解決方案。在包括Journal of Statistical Software等專業期刊上發錶過多篇論文，擔任Journal of&n;等

《深度學習原理與實踐：從理論到應用的全麵解析》 簡介： 這是一本旨在為讀者構建紮實深度學習理論基礎，並引導讀者深入實踐的專業著作。本書將帶領讀者循序漸進地探索深度學習的核心概念、關鍵算法及其在現實世界中的廣泛應用。我們不追求“快速上手”的錶麵技巧，而是緻力於讓讀者真正理解深度學習“為何如此工作”以及“如何有效地應用”。從基礎的神經網絡結構到前沿的深度學習模型，本書都將進行詳盡的梳理和剖析，旨在培養讀者獨立分析問題、設計解決方案、並能靈活運用深度學習技術解決實際挑戰的能力。 第一部分：深度學習的基石——數學與基礎概念 在深入模型之前，紮實的數學基礎至關重要。本部分將首先迴顧和梳理深度學習所需的關鍵數學知識，包括： 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量及其運算，理解數據在高維空間中的錶示和變換。矩陣的秩、行列式、特徵值和特徵嚮量等概念，將幫助我們理解模型參數的本質和數據降維的原理。 微積分： 導數、偏導數、鏈式法則，這是理解梯度下降等優化算法的核心。我們將詳細講解如何利用導數來計算損失函數關於模型參數的梯度，從而指導模型參數的更新。 概率論與統計學： 概率分布、條件概率、貝葉斯定理、期望、方差、協方差等，它們是理解模型的不確定性、進行模型評估以及設計生成模型的重要工具。我們將介紹一些常用的概率分布，如高斯分布、伯努利分布等。 在此基礎上，我們將引入深度學習的最基本組成單元——神經元，以及它們如何通過激活函數引入非綫性，使得神經網絡能夠學習復雜的模式。我們將詳細講解幾種經典的激活函數，如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh等，並分析它們的優缺點及其在不同場景下的適用性。 接著，我們將介紹神經網絡的結構，包括感知機、多層感知機（MLP）。MLP是構建更復雜深度學習模型的基礎，我們將解釋其層級結構、前嚮傳播（forward propagation）的計算過程，以及如何構建一個簡單的MLP來解決分類和迴歸問題。 第二部分：核心算法與模型——掌握深度學習的利器 本部分將深入探討深度學習中最核心、最強大的算法和模型，為讀者構建起係統的知識體係。 損失函數（Loss Function）： 詳細介紹用於衡量模型預測與真實值之間差異的各種損失函數，如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，並討論如何根據任務類型選擇閤適的損失函數。 優化算法（Optimization Algorithms）： 這是訓練神經網絡的關鍵。我們將從最基礎的梯度下降（Gradient Descent）講起，逐步深入到更高效的優化器，如隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）、Adam、RMSprop等。我們將詳細分析這些算法的工作原理、收斂特性以及在實際訓練中的調優技巧。 反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）： 這是神經網絡訓練的基石。我們將以直觀易懂的方式，結閤鏈式法則，推導反嚮傳播算法的計算過程，讓讀者深刻理解誤差如何從輸齣層逐層嚮輸入層傳播，並用於更新網絡參數。 正則化技術（Regularization Techniques）： 為瞭防止模型過擬閤，本書將重點講解多種有效的正則化方法，包括： L1和L2正則化： 分析它們如何通過懲罰模型權重來約束模型復雜度。 Dropout： 詳細解釋其工作機製，以及如何通過隨機“丟棄”神經元來增強模型的泛化能力。 Early Stopping： 介紹如何通過監控驗證集性能來提前停止訓練，避免模型在訓練集上過度優化。 Batch Normalization： 講解其如何加速模型收斂，並提高模型的魯棒性，深入分析其內部工作原理。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 本部分將專門深入講解CNN，這是處理圖像數據最成功的模型。我們將詳細介紹： 捲積層（Convolutional Layer）： 講解捲積核（kernel/filter）、感受野（receptive field）、步長（stride）、填充（padding）等核心概念。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的工作原理及其作用。 CNN的經典結構： 分析LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception）、ResNet等裏程碑式的CNN架構，理解它們的設計思想和演進過程。 CNN在計算機視覺中的應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 專為處理序列數據而設計，我們將深入講解： RNN的基本結構： 理解其“循環”的特性，以及如何處理時間序列信息。 長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）： 詳細解析LSTM和GRU的內部門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門等），解釋它們如何有效解決傳統RNN的梯度消失/爆炸問題，並處理長期依賴。 RNN在自然語言處理（NLP）中的應用： 文本分類、機器翻譯、序列標注、文本生成等。 注意力機製（Attention Mechanism）： 本部分將介紹這一革新性的技術，它允許模型在處理序列數據時，動態地關注輸入序列的不同部分。我們將深入講解其原理，以及它如何在Transformer等模型中發揮關鍵作用。 Transformer模型： 重點分析Transformer的架構，包括其自注意力（Self-Attention）和多頭注意力（Multi-Head Attention）機製，Encoder-Decoder結構，以及其在NLP領域的巨大成功，如BERT、GPT等模型的原理。 第三部分：實踐進階與模型調優——從理論到應用的橋梁 理解瞭核心算法和模型後，如何有效地將它們應用於實際問題是關鍵。本部分將聚焦於實踐層麵的技巧和進階概念。 數據集處理與增強： 介紹如何收集、清洗、標注數據集，以及如何使用數據增強技術（如鏇轉、翻轉、裁剪、顔色抖動等）來擴充訓練數據，提高模型的泛化能力。 模型評估與選擇： 講解各種模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），以及如何通過交叉驗證等方法來客觀地評估模型性能，並選擇最適閤的模型。 超參數調優（Hyperparameter Tuning）： 深入探討學習率、批量大小、網絡層數、節點數、正則化強度等超參數對模型性能的影響，並介紹網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等調優策略。 遷移學習（Transfer Learning）與預訓練模型： 詳細講解如何利用在大規模數據集上預訓練好的模型（如ImageNet上的CNN模型，大規模語料庫上的NLP模型）來加速新任務的訓練，並提高模型性能，尤其是在數據量不足的情況下。 模型部署與推理： 簡要介紹將訓練好的模型部署到生産環境中的基本流程和考慮因素，如模型壓縮、量化、硬件加速等。 第四部分：前沿探索與應用領域 在掌握瞭基礎和進階知識後，本部分將帶領讀者窺探深度學習的最新發展和在各領域的應用。 生成模型： 生成對抗網絡（GANs）： 詳細解釋GANs的生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的工作原理，以及它們如何通過對抗訓練來生成逼真的數據（圖像、文本等）。 變分自編碼器（VAEs）： 介紹VAEs的編碼器-解碼器結構，以及如何利用概率分布來生成新的數據樣本。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）： 簡要介紹RL的基本概念，如智能體（Agent）、環境（Environment）、狀態（State）、動作（Action）、奬勵（Reward），以及Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）等基本算法。 深度學習在不同領域的應用實例： 計算機視覺： 自動駕駛、醫療影像分析、圖像搜索、藝術創作等。 自然語言處理： 智能客服、內容推薦、情感分析、問答係統、語音助手等。 其他領域： 金融風控、推薦係統、遊戲AI、科學研究等。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有嚴謹的數學推導和理論講解，又有豐富的代碼示例（示例代碼將采用通用的Python語言，並盡可能兼容主流深度學習框架，但本書本身不依賴於任何特定框架的“快速上手”）。 循序漸進的教學設計： 從最基礎的概念齣發，逐步引入更復雜的模型和算法，確保讀者能夠輕鬆理解。 深度剖析核心原理： 強調對算法和模型“為何如此”的理解，而非停留在“如何使用”的層麵。 案例豐富： 結閤實際應用場景，幫助讀者理解深度學習的強大能力。 適閤人群： 適閤計算機科學、人工智能、機器學習、數據科學領域的學生、研究人員、工程師，以及任何希望深入理解深度學習原理並將其應用於實踐的專業人士。 通過閱讀本書，讀者將能夠構建起一個全麵、深入的深度學習知識體係，並具備獨立解決復雜問題的能力，為在人工智能浪潮中占據一席之地打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能的快速發展感到驚嘆，也深知Keras在深度學習領域的重要性。這次有幸拿到《Keras快速上手》這本書，確實讓我眼前一亮。這本書的封麵設計非常有科技感，但最吸引我的還是它所承諾的“快速上手”。我理解這不僅僅意味著簡單易懂，更意味著高效的學習路徑。我一直希望能夠通過更直觀的方式來理解復雜的深度學習模型，而不是被晦澀的數學公式和理論繞暈。我初步翻看瞭目錄，發現它涵蓋瞭從基礎概念到實際應用的一些關鍵環節，這讓我覺得這本書的設計非常貼閤初學者的需求。我非常期待書中能夠提供一些生動形象的比喻或者案例，來幫助我理解神經網絡的運作機製，以及如何利用Keras來輕鬆地構建齣各種令人驚嘆的模型。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在努力提升編程技能的學習者，我一直希望能找到一本既有深度又不失易讀性的技術書籍。當我看到《Keras快速上手》這本書時，第一感覺就是它可能正是我所需要的。書的整體排版非常舒服，文字大小適中，代碼示例也清晰明瞭，這一點對於我這種需要反復對照學習的讀者來說非常重要。雖然我還沒有開始實際操作書中的代碼，但光是看文字的闡述，就覺得作者在講解概念時非常到位，條理清晰，邏輯性強。我尤其關注書中關於“模型構建”和“數據預處理”的部分，因為這兩者是任何機器學習項目成功的關鍵。我希望這本書能夠提供一些實用的技巧和最佳實踐，幫助我避免常見的錯誤，並且能夠快速上手，而不是陷入理論的泥沼。我已經迫不及待地想要開始實踐瞭，相信這本書會成為我學習Keras道路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計相當吸引人，封麵的配色和字體都很有質感，讓人一看就覺得內容會很紮實。我拿到手後，迫不及待地翻開，雖然還沒深入閱讀，但初步瀏覽瞭一下目錄和前言，就對它充滿瞭期待。特彆是看到其中一些章節的標題，比如“深度學習的基石”和“神經網絡的魔力”，讓我覺得這本書不僅僅是技術講解，更是在引導讀者去理解深度學習背後的原理和魅力。我一直對人工智能領域很感興趣，也知道Keras在其中扮演著重要的角色，但總是覺得入門有點睏難。這本書的齣現，感覺就像是一盞指路明燈，讓我在浩瀚的技術海洋中找到瞭可以停靠的港灣。我已經準備好沉浸其中，一步步地揭開Keras的神秘麵紗，希望能通過這本書，真正掌握使用Keras來構建和訓練模型的技巧，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Keras快速上手》這本書，我首先注意到的是它簡潔明瞭的書名，這讓我對內容有瞭初步的定位——旨在幫助讀者快速掌握Keras的使用。翻開書頁，紙張的質感很好，印刷清晰，視覺體驗相當不錯。我特彆留意瞭書中關於“模型訓練”和“性能優化”的章節，因為這直接關係到我們能否有效地利用Keras來解決實際問題。我對書的期望是，它能夠提供清晰的代碼示例，並且解釋清楚每一個參數的含義和作用，這樣我纔能更好地理解代碼背後的邏輯。此外，我也希望書中能夠包含一些關於如何選擇閤適的模型架構、如何進行超參數調優的指導，這些都是提升模型性能的關鍵。總而言之，這本書給我一種踏實可靠的感覺，仿佛它能成為我學習Keras過程中一個可靠的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我最近對機器學習和深度學習産生瞭濃厚的興趣，但總覺得理論知識太過抽象，難以付諸實踐。當我看到《Keras快速上手》這本書時，心裏就燃起瞭希望。這本書的封麵設計簡約而不失專業，給我的第一印象是內容會很聚焦。初步瀏覽瞭一下，我發現它似乎是從最基礎的Keras用法開始講起，然後逐步深入，這一點非常符閤我這種想要循序漸進學習的讀者的需求。我尤其關注書中是否會提供一些實用的項目案例，能夠讓我直接上手操作，並且看到即時效果。因為我深知，隻有通過親手實踐，纔能真正理解和掌握一個工具。這本書給我的感覺是，它不是那種隻講理論的百科全書，而更像是一位經驗豐富的導師，能夠帶著我一步一步地走進Keras的世界。