具体描述
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。
本书图例丰富，清晰直观，适合所有对深度学习感兴趣的读者阅读。
作者简介
作者简介：
山下隆义
1978年出生于日本神户，2002年修完博士前期课程，并于当年入职欧姆龙股份有限公司，主要从事快速人脸图像检测相关的软件研究和开发。2011年在日本中部大学研究生院工学研究科修完博士后期课程，获得工学博士学位。2014年开始担任中部大学工学院信息工程系讲师。目前从事动画处理、模式识别和机器学习相关的研究。曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项，并在多个相关研讨会上担任讲师。
译者简介：
张弥（译者）
毕业于大连外国语大学日本语学院。现就职于某日本大型跨国公司，从事技术翻译工作，具有丰富的软件开发和医学翻译经验。喜欢挑战新事物，乐于学习新知识和接触新领域。
目录信息
1.1 深度学习与机器学习 2
1.2 深度学习的发展历程 3
1.3 为什么是深度学习 6
1.4 什么是深度学习 7
1.5 本书结构 9
第2章 神经网络
2.1 神经网络的历史 12
2.2 M-P模型 14
2.3 感知器 16
2.4 多层感知器 18
2.5 误差反向传播算法 19
2.6 误差函数和激活函数 28
2.7 似然函数 30
2.8 随机梯度下降法 31
2.9 学习率 32
2.10 小结 33
第3章 卷积神经网络
3.1 卷积神经网络的结构 36
3.2 卷积层 38
3.3 池化层 39
3.4 全连接层 40
3.5 输出层 41
3.6 神经网络的训练方法 41
3.7 小结 48
第4章 受限玻尔兹曼机
4.1 Hopfield 神经网络 50
4.2 玻尔兹曼机 55
4.3 受限玻尔兹曼机 59
4.4 对比散度算法 61
4.5 深度信念网络 64
4.6 小结 66
第5章 自编码器
5.1 自编码器 68
5.2 降噪自编码器 71
5.3 稀疏自编码器 73
5.4 栈式自编码器 76
5.5 在预训练中的应用 77
5.6 小结 78
第6章 提高泛化能力的方法
6.1 训练样本 80
6.2 预处理 88
6.3 激活函数 92
6.4 Dropout 94
6.5 DropConnect 96
6.6 小结 98
第7章 深度学习工具
7.1 深度学习开发环境 100
7.2 Theano 100
7.3 Pylearn2 108
7.4 Caffe 118
7.5 训练系统——DIGITS137
7.6 Chainer 145
7.7 TensorFlow 160
7.8 小结 176
第8章 深度学习的现在和未来
8.1 深度学习的应用案例178
8.2 深度学习的未来 195
8.3 小结 197
参考文献 198
作者介绍 207
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
与其他同类书籍相比，我发现这本书在“伦理与未来趋势”这一章节的处理上，展现出了一种罕见的责任感和广阔的格局。它没有回避深度学习技术可能带来的社会影响，比如偏见放大、隐私泄露等问题，并探讨了可解释性AI（XAI）的重要性。这种对技术局限性的坦诚探讨，远比一味鼓吹技术潜力来得更有价值。作者不仅仅停留在理论层面，而是给出了诸如“LIME”和“SHAP”等方法的基本工作原理概述，旨在帮助读者构建更透明、更负责任的AI系统。这种超越纯粹算法实现的视野，让这本书的价值得到了升华，它不仅教授了如何构建模型，更引导读者思考如何正确和负责任地应用这些强大的工具。对于希望成为全面发展的数据科学家或AI架构师而言，这种人文关怀和技术深度的结合，是极其难得的。
评分这本书的叙事节奏掌握得非常精准，它懂得在适当的时候放慢脚步，深入挖掘细节，同时又能在关键节点快速推进，保持读者的兴奋度。在涉及高阶主题，比如生成对抗网络（GAN）时，作者的笔锋变得更为犀利和富有洞察力。它没有简单地介绍生成器和判别器的基本结构，而是着重分析了训练过程中的“纳什均衡”困境，以及如何通过Wasserstein距离（WGAN）等改进机制来稳定训练，避免模式崩溃。这种对高级算法缺陷和最新解决方案的深入剖析，体现了作者对该领域的深刻理解和前瞻性视野。阅读这部分内容时，我感觉自己仿佛在跟随一位经验丰富的研究人员进行前沿研讨，而不是被动地接受既定知识。文字的组织逻辑严密，论证层次分明，即便是对复杂概率分布和优化目标函数有初步概念的读者，也能跟上其思路，并对当前深度学习研究的前沿方向有一个宏观的把握。
评分初次接触人工智能领域时，我最大的困扰就是各种术语的交织和模型之间复杂的层级关系，感觉像在迷宫里打转。这本书的精妙之处在于，它构建了一个清晰的知识地图。它不是简单地罗列了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型，而是从生物学中神经元的工作原理出发，层层递进，解释了为什么我们需要这些特定的网络结构来处理图像和序列数据。例如，在讲解CNN时，作者用一个“放大镜”的比喻来描述卷积核的滑动和特征提取过程，这种具象化的描述，让我瞬间领悟了空间不变性的重要性。更令人称道的是，它对“反向传播”这一核心算法的剖析，没有采用过于繁琐的链式法则推导，而是侧重于解释其在计算图上的意义和计算效率的优化思路。对于想深入理解模型“黑箱”内部运作机制的工程师来说，这种注重直觉理解而非纯粹数学证明的讲解方式，无疑是高效且实用的。读完这部分内容，我感觉自己不再是简单地调用库函数，而是真正开始理解模型是如何“思考”的。
评分这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上跳跃的几何图形，立刻让人联想到前沿的科技感。当我翻开第一页，映入眼帘的是对“深度学习”这一宏大概念的清晰界定，作者并没有一上来就抛出复杂的数学公式，而是巧妙地运用了日常生活中的类比，比如教孩子识别猫和狗的过程，来阐述神经网络的构建基础。这种由浅入深的叙事方式，极大地降低了初学者的入门门槛。我特别欣赏其中关于“梯度下降”的图示，它不再是教科书上那种枯燥的曲线图，而是模拟了一个球从山坡滚落的过程，生动地展示了优化算法的每一步迭代。整本书的排版非常精良，留白恰到好处，使得阅读体验非常舒适，即使长时间沉浸其中也不会感到视觉疲劳。而且，作者在介绍每一个核心概念时，都会配上相应的伪代码或Python片段，这使得理论学习和动手实践能够无缝衔接，而不是停留在纯粹的纸上谈兵。对于希望系统性掌握机器学习基础，特别是对神经网络结构有好奇心的读者来说，这本书无疑提供了一个非常扎实且易于消化的起点。它成功地将晦涩的理论包装成了一套可以触摸和理解的知识体系。
评分这本书的实用价值远超我的预期，它不仅仅是一本理论导览手册，更像是一份高质量的实践指南。在探讨到深度学习的应用场景时，作者并没有停留在文本分类或图像识别的基础案例上，而是深入分析了在数据稀疏和模型过拟合这两个实际工程难题上，不同的正则化方法（如Dropout、L1/L2正则化）是如何协同作用的。我尤其欣赏其中关于“迁移学习”章节的撰写风格，它以一种非常务实的口吻，指导读者如何利用预训练模型（如VGG或ResNet的头部）来解决特定行业的小数据集问题，并清晰地指出了微调（Fine-tuning）过程中学习率设置的关键性。书中的每一个关键步骤都辅以清晰的流程图和参数说明，使得读者在尝试复现实验时，能够精准地把握每一个超参数的含义和影响。这种将理论知识立刻转化为可操作步骤的编排，极大地提升了阅读的参与感和知识迁移效率，是市面上很多纯理论书籍所不具备的宝贵特质。
评分前6章介绍基本神经网络模型和部分推导，后面罗列了各种平台，tf占据一小节，适合入门的小册子
评分编排逻辑混乱，原文/翻译错误，一半工具使用，行文晦涩抽象，一本定位入门的不易入门书。
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