实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:[印度]莫希特·赛瓦克（Mohit Sewak）等

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:

价格:69元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787111621966

丛书系列:智能系统与技术丛书

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《深度学习的基石：Python实战与核心算法解析》 本书并非一本聚焦于某一具体深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）的书籍。相反，它旨在为读者构建一个坚实的深度学习理论基础，并通过Python语言深入浅出地展示核心算法的实现细节。我们相信，理解了底层的运作原理，才能更灵活、更有效地掌握和应用各种高级模型，无论是CNN、循环神经网络（RNN）、Transformer，还是其他新兴的架构。 第一部分：深度学习的数学之基 在深入代码之前，我们将花费相当的篇幅回顾和梳理支撑深度学习的数学工具。这部分内容并非枯燥的理论堆砌，而是与深度学习的实际应用紧密结合，旨在帮助读者理解算法背后的数学逻辑。 线性代数： 我们将从向量和矩阵的基本运算开始，深入到张量（Tensor）的概念。读者将理解向量空间、矩阵乘法、转置、逆矩阵、特征值与特征向量在深度学习中的意义，例如数据表示、模型参数的存储与运算，以及降维技术（如PCA）的基本思想。我们将通过Python的NumPy库演示这些概念的实际操作，让抽象的数学概念具象化。 微积分： 梯度下降是深度学习训练的核心，而梯度是微积分中的基本概念。我们将详细介绍导数、偏导数、链式法则，并重点讲解如何运用链式法则计算多层神经网络的梯度，即反向传播算法的数学推导。我们还会探讨一些高级的优化算法（如Adam、RMSprop）所依赖的二阶导数概念，以及它们如何加速模型的收敛。Python的NumPy和SymPy库将被用于演示和验证这些数学运算。 概率论与统计学： 许多深度学习模型本质上是概率模型。我们将回顾概率的基本概念，包括条件概率、贝叶斯定理，以及常见的概率分布（如高斯分布、伯努利分布）。我们将讨论损失函数如何衡量模型预测与真实值之间的概率差异，以及如何理解模型输出的概率解释。此外，统计学中的偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合等概念，也将是机器学习模型评估和改进的关键。 第二部分：神经网络的构建模块与核心原理 本部分将带领读者一步步构建和理解神经网络的基本组成部分，并深入探究其学习机制。 感知机与激活函数： 作为神经网络的最基本单元，感知机的结构将被清晰地阐述。我们将重点介绍各种常用的激活函数，如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU）。我们会深入分析它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性，例如ReLU如何缓解梯度消失问题，以及它们的数学表达式和图像。 前向传播与损失函数： 读者将学习如何将输入数据通过多层神经网络传递，计算出最终的输出，这便是前向传播。我们将介绍多种损失函数，包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy），并详细解释它们各自的计算方式和适用场景，例如在回归问题中使用MSE，在分类问题中使用交叉熵。 反向传播算法： 这是神经网络学习的核心。我们将以直观的图示和严谨的数学推导，揭示反向传播的工作原理。读者将理解误差是如何从输出层逐层向前传播，并用于更新每一层网络的权重和偏置，从而实现模型的学习。我们将用Python代码模拟反向传播的过程，即使没有使用高级框架，也能让读者深刻理解其内部机制。 优化器与正则化： 讲解基本的梯度下降法，然后引入更高级的优化器，如SGD with Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam。我们会详细阐述它们如何通过引入动量、自适应学习率等策略来加速训练和提高模型的泛化能力。同时，我们将讨论过拟合问题，并介绍常见的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、Early Stopping，并解释它们如何防止模型过度依赖训练数据。 第三部分：Python与深度学习框架的基础实践 理论的海洋需要实践的舟楫才能航行。本部分将聚焦于使用Python及其相关的深度学习框架进行模型实现。 NumPy与数值计算： 作为Python科学计算的基础库，NumPy的矩阵运算、数组操作、函数应用等将贯穿全书。我们将演示如何利用NumPy实现神经网络中的各种数学运算，为后续框架的学习打下坚实基础。 Scikit-learn基础： 虽然Scikit-learn不是一个纯粹的深度学习框架，但它提供了丰富的数据预处理、模型评估和一些简单模型的实现，对于理解机器学习的整体流程至关重要。我们将展示如何使用Scikit-learn进行数据加载、特征工程、模型训练与评估。 深度学习框架的入门（以TensorFlow/PyTorch为例，选取一个进行深入）： 考虑到当前深度学习领域的主流框架，我们将选取其中一个（例如，TensorFlow或PyTorch）进行详细讲解。 张量（Tensor）操作： 深入理解框架中的张量对象，包括创建、变形、索引、切片以及各种数学运算。 自动微分（Autograd）： 揭示框架如何自动计算梯度，从而极大地简化了反向传播的实现。我们将展示如何通过框架的API来构建计算图，并进行梯度计算。 模型构建： 学习如何使用框架提供的API来定义神经网络的层（如全连接层、卷积层、池化层等）、构建序列模型或函数式模型。 训练与评估： 掌握如何配置优化器、损失函数，编写训练循环，对模型进行训练，并使用框架提供的工具进行模型评估和可视化。 数据加载与预处理： 学习如何使用框架内置的数据加载器（如`tf.data`或`torch.utils.data.DataLoader`）高效地处理大型数据集，包括数据批处理、数据增强等。 第四部分：模型评估、调试与泛化能力的提升 构建出模型只是第一步，如何评估模型的性能、找到并解决问题、提高模型的泛化能力同样重要。 模型评估指标： 针对不同的任务（回归、分类），我们将介绍常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方根误差（RMSE）等，并解释它们的含义和局限性。 模型诊断与调试： 学习如何识别和分析模型训练过程中的常见问题，例如梯度爆炸/消失、学习率不合适、局部最优解等。我们将介绍一些调试技巧，如可视化中间层输出、检查梯度分布、使用更小的学习率进行试验等。 超参数调优： 深度学习模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择。我们将介绍手动调优、网格搜索、随机搜索等常用的超参数优化方法，并讨论一些更高级的技术，如贝叶斯优化。 模型解释性： 随着模型越来越复杂，理解模型的决策过程变得越来越重要。我们将简要介绍一些模型解释性技术（如LIME、SHAP）的基本思想，帮助读者理解模型为什么会做出特定的预测。 迁移学习与预训练模型： 介绍迁移学习的概念，以及如何利用已经在大规模数据集上训练好的预训练模型（如ImageNet上的CNN模型）来加速和改进我们自己任务的模型训练，这对于处理小样本问题尤为重要。 本书特色： 理论与实践并重： 每一项核心概念的引入，都伴随着清晰的数学推导和Python代码实现，力求让读者“知其然，更知其所以然”。 由浅入深，循序渐进： 从基础的数学原理开始，逐步过渡到神经网络的构建，再到框架的实际应用，确保不同背景的读者都能顺利掌握。 代码示例丰富且可运行： 提供大量可以直接运行的代码示例，便于读者动手实践，加深理解。 强调核心算法原理： 避免过度依赖框架提供的“黑箱”功能，深入剖析算法的内在机制，培养读者独立解决问题的能力。 面向广阔的深度学习应用： 通过对核心算法的透彻讲解，为读者掌握CNN、RNN、Transformer等各种高级模型奠定坚实基础，使其能够触类旁通，自信地探索更广阔的深度学习领域。 通过本书的学习，读者将不再仅仅是某个深度学习模型的使用者，而是能够真正理解深度学习的内在逻辑，能够自主地构建、训练、调试和优化模型，为未来深入研究和开发各种复杂的深度学习应用打下坚实的基础。

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这本书的封面设计相当抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的排版，让人一看就知道这不是那种浮于表面的入门读物。我拿到手的时候，首先注意到的是它的纸张质量，摸起来很扎实，内页的印刷清晰度也让人非常满意。通常一些技术书籍在公式和代码展示上会有些马虎，但这本的处理得非常专业，无论是复杂的数学符号还是长串的代码块，都能保持极高的可读性。尤其是在处理像卷积层、池化操作这样的核心概念时，作者没有直接抛出公式，而是通过非常直观的图示辅助讲解，这对于我这种喜欢“看图说话”的读者来说，简直是福音。比如，在讲解感受野（Receptive Field）的计算时，作者甚至用到了动态的动画演示截图，让原本抽象的计算过程瞬间变得立体起来。我花了一个下午的时间来仔细品味前几章的内容，感觉作者在内容组织上的逻辑性极强，层层递进，没有丝毫跳跃感，这为后续深入学习打下了坚实的基础。这本书的厚度也令人安心，它承诺的“实用”绝不是空谈，从书本的体量就能感受到其内容的广度和深度。

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我是一个对模型部署和实际应用有着强烈需求的技术人员，这本书在后期的内容安排上完美契合了我的期望。它没有止步于 Jupyter Notebook 里的实验结果，而是着重讲解了如何将训练好的模型优化并导出，以适应低延迟、高吞吐量的生产环境。书中有一章专门讨论了模型量化和剪枝技术，用非常实际的案例演示了如何在牺牲极小精度的情况下，大幅压缩模型体积并加速推理速度。这对于我们团队目前正在进行的项目来说，简直是雪中送炭。作者甚至还提到了将模型集成到移动端应用的初步流程，虽然篇幅不长，但足以指明后续深入研究的方向。这种将理论、训练、优化、部署串联起来的完整闭环叙事，让我对深度学习从零到一的实践过程有了更全面、更具操作性的认知，它不仅仅是教你如何“做”模型，更是教你如何“用好”模型。

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从排版和结构上看，这本书的用心程度非常高。它采用了双栏排版，这在技术书籍中并不常见，但它使得大段代码的阅读体验得到了极大的提升，视线在代码块中的跳转也更加自然。章节之间的过渡处理得非常巧妙，每当一个模块的知识点讲解告一段落，作者都会用一个简短的“总结与展望”来提炼核心，并自然地引出下一个更高级的主题。这种设计有效地避免了知识点堆砌带来的阅读疲劳感。更值得称赞的是，书中的术语表和索引部分做得极其完善。对于那些不常使用的复杂术语，我可以直接翻到附录快速查找定义，这大大减少了我频繁在网络上搜索专业名词的时间浪费。整体而言，这本书在物理形态上就体现了对读者阅读体验的尊重和重视，这是一本真正被精心设计出来的工具书。

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这本书的作者显然是一位在业界摸爬滚打了很久的资深专家，他的叙事风格里透露着一种老道的洞察力，而不是学院派的枯燥。他不仅仅是在复述教科书上的知识，更多的是在分享“踩坑”的经验和“避雷”的技巧。例如，在讨论模型训练时，作者花费了大量篇幅来分析常见的梯度消失和梯度爆炸问题，但他给出的解决方案不仅限于使用 ReLU 或 Batch Normalization，还深入探讨了在特定数据集和硬件环境下，如何微调学习率衰减策略以获得更优的收敛速度和最终精度。我特别喜欢他在讨论模型选择时那种辩证的态度，没有绝对的“最佳”模型，只有“最适合”当前任务的架构。这种成熟的观点，远比那些鼓吹某个特定网络是“万能钥匙”的文章要来得实在和宝贵。读起来感觉就像是请了一位经验丰富的导师在你旁边耳提面命，而不是冷冰冰地阅读说明书。

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我最近刚开始接触深度学习框架，之前看了不少网上零散的教程，感觉知识点七零八落，写出来的模型总是跑不起来，或者效果平平。这本书的出现简直像是黑暗中的一束光。它最让我惊喜的一点是，它不仅仅停留在理论层面，而是非常紧密地结合了实际操作。每一个重要的模型架构讲解完毕后，作者都会紧跟着给出配套的 Python 代码实现。而且这些代码都不是那种“Hello World”级别的演示，而是可以直接拿来作为项目基准的完整脚本。我试着跑了其中一个关于图像分类的小例子，几乎是无缝对接，编译、运行、出结果，整个过程异常顺畅。这种“边学理论边敲代码”的学习模式，极大地提高了我的学习效率和自信心。特别是对于那些对环境配置感到头疼的初学者来说，书中关于依赖库的版本说明和环境搭建步骤写得极为详尽，几乎排除了所有不必要的摩擦，让人可以把精力完全集中在模型构建本身上。

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