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出版者:清华大学出版社

作者:陈明

出品人:

页数:431

译者:

出版时间:2013-2

价格:69.00元

装帧:

isbn号码:9787302307419

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《深度学习入门：从基础理论到实践应用》 本书旨在为广大对人工智能和机器学习领域感兴趣的读者提供一个全面、系统且易于理解的学习路径。我们不触及您提到的特定软件的底层实现原理，而是将重点放在深度学习的核心概念、关键算法以及实际应用层面。 第一部分：深度学习的基石 在开始深入探索深度学习的奥秘之前，我们首先会回顾和梳理一些必要的数学和统计学基础知识。这部分内容将以直观易懂的方式呈现，帮助您巩固或学习： 线性代数： 向量、矩阵及其运算，如点积、矩阵乘法，这些是构建神经网络的语言。我们将介绍它们在表示数据和模型参数中的作用。 微积分： 导数、链式法则，它们是理解梯度下降和模型优化的核心，帮助我们学习如何调整模型参数以最小化误差。 概率论与统计学： 概率分布、期望、方差，以及一些基本的统计概念，这些有助于我们理解数据的不确定性，并为模型的评估和正则化提供理论支持。 在打好基础后，我们将正式进入深度学习的世界： 什么是深度学习？ 我们将阐释深度学习与传统机器学习的区别，强调其在自动特征提取方面的优势。 神经元模型： 从最基本的感知机模型出发，逐步介绍激活函数（如Sigmoid, ReLU, Tanh）的作用，以及它们如何赋予神经网络非线性拟合能力。 神经网络的结构： 介绍多层感知机（MLP）的构成，包括输入层、隐藏层和输出层，以及层与层之间的连接方式。 前向传播： 详细讲解数据如何通过网络逐层传递，计算输出结果的过程。 损失函数： 介绍各种常用的损失函数（如均方误差、交叉熵），它们衡量了模型预测结果与真实值之间的差距。 反向传播算法： 这是深度学习的核心算法之一，我们将深入剖析其原理，讲解如何利用链式法则计算损失函数对模型权重的梯度。 优化器： 介绍梯度下降算法及其变种，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，解释它们如何有效地更新模型参数以达到最优解。 第二部分：关键神经网络模型详解 在掌握了基础概念后，我们将深入探讨几种最常用、最强大的神经网络模型，并解析它们的架构和应用场景： 卷积神经网络（CNN）： 专注于处理图像数据。我们将详细讲解卷积层、池化层、全连接层的作用，以及它们如何实现特征的有效提取和降维。我们将通过直观的图示和示例，展示CNN在图像识别、物体检测等任务中的强大能力。 循环神经网络（RNN）： 专为处理序列数据而设计，如文本、时间序列等。我们将介绍RNN的循环连接如何使其具备“记忆”能力，并讨论其在自然语言处理（NLP）中的应用，如文本生成、机器翻译。 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 针对RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题，我们将详细介绍LSTM和GRU的门控机制，解释它们如何有效地捕捉长期依赖关系，进一步提升序列模型的性能。 Transformer 模型： 作为近年来在NLP领域取得巨大成功的模型，我们将重点介绍其核心机制——自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），以及它们如何克服RNN的串行计算瓶颈，实现更高效的并行化和更强的长距离依赖捕捉能力。 第三部分：深度学习的实践与进阶 理论知识的学习固然重要，但将理论付诸实践是检验和巩固学习成果的关键。本部分将指导您如何进行实际的深度学习项目： 数据预处理与增强： 讲解如何对原始数据进行清洗、归一化、特征工程，以及如何利用数据增强技术扩充数据集，提高模型的泛化能力。 模型训练与评估： 介绍模型训练的整个流程，包括数据集划分（训练集、验证集、测试集）、超参数调优（学习率、批量大小、正则化强度等），以及各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数等）的含义和应用。 过拟合与欠拟合的诊断与解决： 深入分析模型出现过拟合（模型在训练集上表现好，在测试集上表现差）和欠拟合（模型在训练集和测试集上表现都差）的原因，并提供多种有效的解决方案，如正则化（L1, L2）、Dropout、提前停止（Early Stopping）等。 迁移学习： 介绍如何利用预训练模型（如ImageNet上的模型）来解决新任务，大大缩短训练时间和减少对大量标注数据的依赖。 部署模型： 简要介绍如何将训练好的模型集成到实际应用中，使其能够为用户提供服务。 第四部分：深度学习的前沿应用 为了让读者更直观地了解深度学习的强大之处，我们将展示其在各个领域的广泛应用： 计算机视觉： 图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、图像生成等。 自然语言处理： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本摘要、聊天机器人等。 语音识别与合成： 将人类语音转换为文本，或将文本转换为人类语音。 推荐系统： 根据用户行为和偏好，为用户推荐感兴趣的内容。 强化学习（概述）： 简要介绍强化学习的基本概念，如智能体、环境、奖励，以及其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 本书的目标是让读者在不依赖特定软件工具的底层细节的情况下，能够深刻理解深度学习的核心思想，掌握构建和训练各种神经网络模型的能力，并能将其应用于解决实际问题。我们力求语言通俗易懂，理论结合实例，帮助您快速入门并深入探索这个令人兴奋的领域。

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这本书给我带来的震撼远超我的预期。作为一名需要处理大量时序数据的研究人员，我一直渴望找到一种能够有效分析和预测复杂时间序列的方法。市面上的统计模型虽然成熟，但在处理非线性、高维度数据时显得力不从心。偶然的机会，我看到了《MATLAB神经网络原理与实例精解》，它简直就是为我量身定做的。作者在讲解传统神经网络的基础上，重点介绍了用于时间序列分析的各类模型，如Elman网络、Jordan网络，以及更现代的LSTM和GRU。他对这些模型的讲解，不仅深入到算法层面，更着重于它们在实际应用中的优势和劣势。书中提供的MATLAB代码实例，完全贴合了实际的时间序列预测场景，从股票价格预测到天气预报，再到设备故障诊断，每一个案例都具有很高的参考价值。我跟着书中的例子，成功构建了一个LSTM模型，用于预测我的实验数据，其预测精度和稳定性都远超我之前的模型。这本书不仅提供了强大的工具，更重要的是，它激发了我运用神经网络解决实际问题的信心和动力。

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这本书简直是打开了新世界的大门！作为一名多年在工业界摸爬滚打的工程师，我一直对人工智能和机器学习有着浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的理论基础和实践指导。市面上虽然不乏介绍神经网络的书籍，但很多要么过于理论化，要么过于 superficial，很难找到一本既能深入浅出讲透原理，又能结合实际项目进行演示的。直到我翻开《MATLAB神经网络原理与实例精解》，我才发现，原来神经网络并没有想象中那么遥不可及。作者从最基础的神经元模型开始，循序渐进地讲解了各种网络结构，如BP网络、RBF网络、CNN、RNN等等，并且每一个概念的提出都伴随着清晰的数学推导和直观的图示。尤其让我印象深刻的是，书中大量运用MATLAB强大的数值计算和可视化能力，将抽象的算法过程变得生动形象。每一个实例都紧扣实际应用场景，从图像识别到时间序列预测，再到控制系统设计，作者都给出了详尽的MATLAB代码实现，并且对代码的每一部分都进行了细致的解读。我按照书中的步骤，一步步跟着敲代码，运行结果，发现自己不仅理解了算法的原理，更能亲手实现它，这种成就感是前所未有的。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，带领我在神经网络的广阔天地里进行探索。

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作为一名在数据分析领域摸索多年的从业者，我一直对神经网络抱有极大的好奇，但复杂的数学公式和抽象的概念常常让我望而却步。然而，《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书却以一种极其友好的方式，将我带入了神经网络的世界。作者的讲解风格非常独特，他善于用生动的比喻和形象的图示来解释枯燥的理论，让原本晦涩难懂的概念变得清晰明了。我特别欣赏书中对“反向传播”算法的解释，作者通过一个非常直观的例子，将梯度下降的原理展现得淋漓尽致，我感觉自己仿佛能“看到”误差是如何一步步被修正的。更重要的是，这本书提供了大量基于MATLAB的实际案例，涵盖了从基础的分类问题到复杂的模式识别任务。每一个案例都提供了完整的代码和详细的步骤说明，让我能够轻松地复现和理解。通过亲手实践这些例子，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何运用MATLAB的工具箱来构建和训练自己的神经网络模型。这本书的价值在于，它不仅仅教会你“是什么”，更教会你“怎么做”，让我对神经网络的应用充满了信心。

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这本《MATLAB神经网络原理与实例精解》就像一股清流，彻底颠覆了我之前对神经网络学习的印象。我之前尝试过一些网络教程和零散的资料，总是感觉头绪不清，知识点零散，无法形成一个完整的体系。这本书的结构设计非常巧妙，它并没有一开始就抛出复杂的模型，而是从最根本的“感知器”开始，层层递进，将各种复杂的网络模型拆解成一个个易于理解的组成部分。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每一次提出一个新概念，都会立刻给出相应的MATLAB实现示例。这些示例代码非常规范，注释也很详细，让我能够非常清晰地追踪算法的执行过程。我尤其喜欢书中对各种损失函数和优化算法的讲解，这些都是影响模型性能的关键因素，作者用通俗易懂的语言解释了它们的原理和作用，并且通过实例展示了它们是如何工作的。此外，书中对于模型评估和调参的章节也写得非常到位，这对于实际项目落地至关重要。总而言之，这本书提供了一个非常系统、全面且实用的神经网络学习路径，我感觉自己离掌握这项技术又近了一大步，迫不及待地想将学到的知识应用到我的工作中去。

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《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书绝对是神经网络领域的“宝藏”。我之前接触过一些关于深度学习的书籍，但很多都过于侧重于理论推导，或者需要非常扎实的数学功底，让我觉得学习起来非常吃力。这本书则完全不同，它以一种非常务实和工程化的视角来讲解神经网络。作者在介绍各种网络结构时，首先会从其应用场景出发，然后逐步揭示其内在的原理。我尤其喜欢书中关于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的讲解，作者用非常清晰的图示和类比，将这些复杂的模型解释得浅显易懂，并且通过实际的图像识别和序列预测例子，展示了它们强大的能力。MATLAB在其中的作用被发挥到了极致，从数据预处理到模型构建，再到训练和评估，书中都提供了详尽的代码实现和操作指南。我按照书中的步骤，亲手构建了自己的第一个CNN模型，并且成功地识别了猫狗图片，那种喜悦感难以言喻。这本书让我深刻地认识到，掌握神经网络并非遥不可及，只要有正确的引导和足够多的实践，每个人都能成为神经网络的实践者。

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程序讲得特别细致到位，是一本很用心的书。

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有视频很好入门，开始与大数据和AI时代相联通，希望是早期红利获得者

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适合完全没有基础的人看。易懂较简单。

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