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出版者:电子工业出版社

作者:乐毅

出品人:博文视点

页数:344

译者:

出版时间:2016-12

价格:79

装帧:平装

isbn号码:9787121301186

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

深度学习
机器学习
Caffe
计算机视觉
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入门和科普
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具体描述

《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，然后从Caffe深度学习框架为切入点，介绍了Caffe的安装、配置、编译和接口等运行环境，剖析Caffe网络模型的构成要素和常用的层类型和Solver方法。通过LeNet网络模型的Mnist手写实例介绍其样本训练和识别过程，进一步详细解读了AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、Siamese和SqueezeNet网络模型，并给出了这些模型基于Caffe的训练实战方法。然后，《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》解读了利用深度学习进行目标定位的经典网络模型：FCN、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN和SSD，并进行目标定位Caffe实战。《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》的最后，从著名的Kaggle网站引入了两个经典的实战项目，并进行了有针对性的原始数据分析、网络模型设计和Caffe训练策略实践，以求带给读者从问题提出到利用Caffe求解的完整工程经历，从而使读者能尽快掌握Caffe框架的使用技巧和实战经验。

针对Caffe和深度学习领域的初学者，《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》是一本不可多得的参考资料。《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》的内容既有易懂的理论背景，又有丰富的应用实践，是深度学习初学者的指导手册，也可作为深度学习相关领域工程师和爱好者的参考用书。

《解码神经网络：原理、实践与前沿》简介：踏入人工智能的浩瀚星河，神经网络无疑是驱动其飞速发展的核心引擎。本书《解码神经网络：原理、实践与前沿》将带您深入探索这一迷人领域的底层奥秘，从基础概念的构建到前沿技术的解析，为您打造一个全面而深入的学习体验。我们不仅仅关注理论的严谨，更强调实践的落地，力求让您在理解“为什么”的同时，也能掌握“怎么做”。本书内容涵盖了神经网络的方方面面，从最基本的感知机模型，逐步深入到多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典架构。我们将详细阐述每种网络的结构原理、核心计算过程、以及它们在不同应用场景下的优势与局限。例如，在介绍CNN时，我们会深入剖析卷积层、池化层、全连接层的作用，并通过生动的图示和代码示例，展示其在图像识别、目标检测等领域的强大能力。对于RNN，我们将重点讲解其处理序列数据的机制，包括隐藏状态的传递、不同变体（如LSTM、GRU）的优化，以及在自然语言处理、语音识别等任务中的应用。理论的基石需要坚实的实践来巩固。本书将提供大量基于主流深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的代码示例，涵盖数据预处理、模型构建、训练调优、评估验证等关键环节。您将学习如何有效地组织数据、选择合适的模型架构、设计损失函数和优化器，以及如何利用GPU加速训练过程。通过亲手编写和运行代码，您将深刻理解理论知识的实际意义，并能独立构建和部署自己的深度学习模型。除了经典网络，本书还紧密跟踪深度学习领域的最新发展，为您揭示前沿技术的光芒。我们将在书中探讨如Transformer模型及其在自然语言处理领域掀起的革命性变革，包括自注意力机制的精妙设计。此外，生成对抗网络（GAN）的原理及其在图像生成、风格迁移等方面的惊艳表现也将得到详细介绍。为了让读者对未来趋势有更清晰的认识，本书还将触及迁移学习、强化学习、图神经网络（GNN）等新兴方向，展望它们在解决复杂问题中的潜力。本书并非枯燥的理论堆砌，而是力求以清晰易懂的语言、循序渐进的逻辑、丰富多样的案例，引导读者逐步构建起对神经网络的深刻认知。我们鼓励读者思考，理解概念背后的数学原理，并勇于尝试和创新。无论您是希望入门深度学习的初学者，还是寻求深化理解和拓展视野的研究者或工程师，都能在这本书中找到属于自己的价值。《解码神经网络：原理、实践与前沿》旨在成为您在深度学习探索之旅中最得力的伙伴，帮助您掌握驱动人工智能时代发展的核心技术，解锁无限可能。

作者简介

乐毅：计算机专业硕士，现任职于某数据通信公司，高级系统工程师。负责公司深度学习技术领域的应用及相关项目，对深度学习及大数据深度挖掘具有浓厚的兴趣。擅长Caffe等深度学习框架及网络模型应用。王斌：通信与信息系统硕士，现任职于某数据通信公司，高级系统工程师。多年致力于深度学习技术的前沿研究与应用，对Caffe等深度学习框架在图像识别领域有深刻理解，承担公司多项与机器学习相关的研究工作。

目录信息

第1章　绪论 1
1.1 引言 1
1.2 人工智能的发展历程 2
1.3 机器学习及相关技术 4
1.3.1 学习形式分类 4
1.3.2 学习方法分类 5
1.3.3 机器学习的相关技术 7
1.4 国内外研究现状 8
1.4.1 国外研究现状 8
1.4.2 国内研究现状 9
第2章　深度学习 11
2.1 神经网络模型 11
2.1.1 人脑视觉机理 11
2.1.2 生物神经元 13
2.1.3 人工神经网络 15
2.2 BP神经网络 18
2.2.1 BP神经元 18
2.2.2 BP神经网络构成 19
2.2.3 正向传播 21
2.2.4 反向传播 21
2.3 卷积神经网络 24
2.3.1 卷积神经网络的历史 25
2.3.2 卷积神经网络的网络结构 26
2.3.3 局部感知 27
2.3.4 参数共享 28
2.3.5 多卷积核 28
2.3.6 池化（Pooling） 29
2.4 深度学习框架 30
2.4.1 Caffe 30
2.4.2 Torch 31
2.4.3 Keras 32
2.4.4 MXNet 32
2.4.5 TensorFlow 33
2.4.6 CNTK 33
2.4.7 Theano 34
第3章　Caffe简介及其安装配置 36
3.1 Caffe是什么 36
3.1.1 Caffe的特点 38
3.1.2 Caffe的架构 38
3.2 Caffe的安装环境 39
3.2.1 Caffe的硬件环境 39
3.2.2 Caffe的软件环境 43
3.2.3 Caffe的依赖库 44
3.2.4 Caffe开发环境的安装 46
3.3 Caffe接口 52
3.3.1 Caffe Python接口 52
3.3.2 Caffe MATLAB接口 55
3.3.3 Caffe命令行接口 56
第4章　Caffe网络定义 58
4.1 Caffe模型要素 58
4.1.1 网络模型 58
4.1.2 参数配置 62
4.2 Google Protobuf结构化数据 63
4.3 Caffe数据库 65
4.3.1 LevelDB 65
4.3.2 LMDB 66
4.3.3 HDF5 66
4.4 Caffe Net 66
4.5 Caffe Blob 68
4.6 Caffe Layer 70
4.6.1 Data Layers 71
4.6.2 Convolution Layers 75
4.6.3 Pooling Layers 76
4.6.4 InnerProduct Layers 77
4.6.5 ReLU Layers 78
4.6.6 Sigmoid Layers 79
4.6.7 LRN Layers 79
4.6.8 Dropout Layers 80
4.6.9 SoftmaxWithLoss Layers 80
4.6.10 Softmax Layers 81
4.6.11 Accuracy Layers 81
4.7 Caffe Solver 82
Solver方法 83
第5章　LeNet模型 88
5.1 LeNet模型简介 88
5.2 LeNet模型解读 89
5.3 Caffe环境LeNet模型 91
5.3.1 mnist实例详解 91
5.3.2 mnist手写测试 103
5.3.3 mnist样本字库的图片转换 106
第6章　AlexNet模型 107
6.1 AlexNet模型介绍 107
6.2 AlexNet模型解读 108
6.3 AlexNet模型特点 111
6.4 Caffe环境AlexNet模型训练 112
6.4.1 数据准备 112
6.4.2 其他支持文件 113
6.4.3 图片预处理 113
6.4.4 ImageNet数据集介绍 113
6.4.5 ImageNet图片介绍 115
6.4.6 ImageNet模型训练 115
6.4.7 Caffe的AlexNet模型与论文的不同 124
6.4.8 ImageNet模型测试 124
第7章　GoogLeNet模型 126
7.1 GoogLeNet模型简介 126
7.1.1 背景和动机 127
7.1.2 Inception结构 127
7.2 GoogLeNet模型解读 129
7.2.1 GoogLeNet模型结构 129
7.2.2 GoogLeNet模型特点 134
7.3 GoogLeNet模型的Caffe实现 135
第8章　VGGNet模型 146
8.1 VGGNet网络模型 146
8.1.1 VGGNet模型介绍 146
8.1.2 VGGNet模型特点 147
8.1.3 VGGNet模型解读 147
8.2 VGGNet网络训练 149
8.2.1 VGGNet训练参数设置 149
8.2.2 Multi-Scale训练 149
8.2.3 测试 150
8.2.4 部署 150
8.3 VGGNet模型分类实验 150
8.3.1 Single-scale对比 150
8.3.2 Multi-scale对比 151
8.3.3 模型融合 152
8.4 VGGNet网络结构 153
第9章　Siamese模型 158
9.1 Siamese网络模型 159
9.1.1 Siamese模型原理 159
9.1.2 Siamese模型实现 160
9.2 Siamese网络训练 165
9.2.1 数据准备 165
9.2.2 生成side 165
9.2.3 对比损失函数 166
9.2.4 定义solver 166
9.2.5 网络训练 166
第10章　SqueezeNet模型 168
10.1 SqueezeNet网络模型 168
10.1.1 SqueezeNet模型原理 168
10.1.2 Fire Module 169
10.1.3 SqueezeNet模型结构 170
10.1.4 SqueezeNet模型特点 171
10.2 SqueezeNet网络实现 172
第11章　FCN模型 177
11.1 FCN模型简介 177
11.2 FCN的特点和使用场景 178
11.3 Caffe FCN解读 179
11.3.1 FCN模型训练准备 180
11.3.1 FCN模型训练 183
第12章　R-CNN模型 196
12.1 R-CNN模型简介 196
12.2 R-CNN的特点和使用场景 197
12.3 Caffe R-CNN解读 198
12.3.1 R-CNN模型训练准备 198
12.3.2 R-CNN模型训练 201
第13章　Fast-RCNN模型 217
13.1 Fast-RCNN模型简介 217
13.2 Fast-RCNN的特点和使用场景 218
13.3 Caffe Fast-RCNN解读 220
13.3.1 Fast-RCNN模型训练准备 220
13.3.2 Fast-RCNN模型训练 222
第14章　Faster-RCNN模型 239
14.1 Faster-RCNN模型简介 239
14.2 Faster-RCNN的特点和使用场景 241
14.3 Caffe Faster-RCNN解读 242
14.3.1 Faster-RCNN模型训练准备 242
14.3.2 Faster-RCNN模型训练 244
第15章　SSD模型 264
15.1 SSD模型简介 264
15.2 SSD的特点和使用场景 266
15.3 Caffe SSD解读 267
15.3.1 SSD模型训练准备 267
15.3.2 SSD模型训练 268
第16章　Kaggle项目实践：人脸特征检测 290
16.1 项目简介 290
16.2 赛题和数据 291
16.3 Caffe训练和测试数据库 293
16.3.1 数据库生成 293
16.3.2 网络对比 295
16.3.3 网络一 296
16.3.4 网络二 300
16.3.5 Python人脸特征预测程序 306
第17章　Kaggle项目实践：猫狗分类检测 311
17.1 项目简介 311
17.2 赛题和数据 312
17.3 Caffe训练和测试数据库 312
17.3.1 数据库生成 312
17.3.2 Caffe实现 316
17.3.3 CatdogNet训练 328
17.3.4 CatdogNet模型验证 332
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇心的初学者，我最近购入了一本名为《深度学习》的书籍，期待能在此领域打下坚实的基础。尽管我尚未深入阅读，但仅凭初步的翻阅和对书籍整体架构的了解，就已经让我对它的价值深感期待。书中精美的排版、清晰的章节划分以及适度的插图，都营造出一种易于接近的学习氛围。我特别欣赏作者在开篇部分就对深度学习的宏观概念和历史发展进行了概览，这对于我这样刚踏入这个复杂领域的读者来说，无疑是极好的“热身”。它帮助我初步建立了对深度学习整体图景的认知，了解了它为何如此重要，以及它在人工智能浪潮中所扮演的关键角色。这种循序渐进的引导方式，让我对后续深入的学习充满了信心。同时，我也注意到书中似乎涵盖了从基础理论到实际应用的广泛内容，这让我相信，一旦我掌握了书中的知识，将能够真正理解并开始实践深度学习的各种技术。我非常期待能够通过这本书，逐步揭开深度学习的神秘面纱，并最终能够运用其强大的能力去解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初买这本书，纯粹是出于一种“跟风”的心态。周围的朋友都在谈论深度学习，各种新闻报道也充斥着这个词汇，总觉得不了解一下，好像就落伍了。拿到书后，随手翻了翻，感觉内容确实是挺“硬核”的。各种数学公式、算法的描述，看得我有点眼花缭乱。不过，我注意到书中有一部分专门讲解了深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用案例，这倒是挺吸引我的。我本身对这些应用场景比较感兴趣，比如人工智能如何识别图片中的物体，或者机器人如何听懂人类的语言。如果这本书能够把这些“高大上”的技术，用一种相对更容易理解的方式解释清楚，并且还能告诉我，这些技术是如何落地到实际产品中的，那这本书的价值就真的体现出来了。目前来看，我还在摸索它的核心逻辑，希望能找到一些能够点亮我思维的“火花”，让我不仅仅是记住一些概念，更能理解其背后的原理和意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据科学领域摸爬滚打多年的老兵，我深知模型迭代和算法更新的速度有多快。这次拿到《深度学习》这本书，主要还是想对这个领域进行一次“查漏补缺”，并希望能找到一些能够提升我模型性能的“秘籍”。我注意到书中在介绍各种网络结构时，不仅仅是罗列公式，还花了很大的篇幅去解释它们的设计理念和适用场景，这对于理解为什么某种网络适合处理特定类型的数据非常有帮助。我特别期待书中在损失函数、激活函数以及各种优化器（如Adam、RMSprop等）的比较和选择上，能够提供一些更深入的见解和实战经验。此外，我非常关注书中关于如何进行大规模数据集的训练、模型部署以及效率优化方面的论述，这对于将理论研究转化为生产力至关重要。我希望这本书能够帮助我跳出固有的思维模式，发现一些新的思路和方法，让我能够在这个日新月异的领域保持竞争力。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种非技术背景的读者来说，接触“深度学习”这个词，更多的是在新闻和科普文章里。这次抱着试试看的心态买下了这本《深度学习》，原本没抱太大期望，只希望它能给我一个大概的认识。结果发现，这本书的开篇部分，并没有上来就讲枯燥的公式，而是用一种比较生动有趣的方式，介绍了深度学习是如何从模仿人类大脑开始，一步步发展到今天的。我看到了很多有趣的例子，比如机器如何“看懂”图片，如何“听懂”我们说话，甚至如何“创作”艺术作品。这让我觉得，原来深度学习并不是那么遥不可及，它和我们的生活息息相关。书中还提及了深度学习在医疗、金融等领域的应用，这让我对这个技术有了更深的敬畏感。我目前还在努力理解那些图示和比喻，希望能从中找到更直观的解释，让我这个“小白”也能感受到深度学习的魅力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着一定机器学习基础的研究生，这次购买《深度学习》这本书，主要是想系统性地梳理和深化我对深度学习的理解。我之前接触过一些零散的深度学习资料，但总感觉缺乏一个完整的框架。从这本书的目录和初步浏览来看，它似乎提供了一个非常扎实的理论基础，涵盖了神经网络的基本原理、不同类型的网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络等）的详细介绍，以及重要的优化算法和正则化技术。我特别关注书中关于反向传播算法的讲解，以及如何通过梯度下降等方法来训练模型。这部分内容对于理解深度学习的“心脏”至关重要。此外，我也希望书中能够提供一些关于模型评估、超参数调优以及如何避免过拟合的实用建议。毕竟，在实际应用中，这些工程性的问题往往比理论本身更加具有挑战性。我对书中是否有关于最新研究进展的介绍也抱有期待，希望它能够引领我站在当前深度学习研究的前沿。

评分☆☆☆☆☆

1.16读完：相比国内另外两本介绍神经网络和caffe的书，这本写的更加清晰，容易理解。源码部分冗余较少，dl入门中文书目前首推——2017.1

评分☆☆☆☆☆

大段的粘 prototxt，最后竟然连训练过程的 loss 都贴出来了，砸电子工业出版社的招牌。

评分☆☆☆☆☆

拼凑出来的内容，没有作者自己的理解和经验

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拼凑出来的内容，没有作者自己的理解和经验

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