深度学习导论及案例分析 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:李玉鑑

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2016-10-1

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9787111550754

丛书系列:

图书标签:

深度学习
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案例分析
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具体描述

本书不仅介绍了深度学习的起源和发展、强调了深层网络的特点和优势，说明了判别模型和生成模型的相关概念，还详述了深度学习的9种重要模型及其学习算法、变种模型和混杂模型，包括受限玻耳兹曼机、自编码器、深层信念网络、深层玻耳兹曼机、和积网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络和长短时记忆网络，以及它们在图像处理、语音处理和自然语言处理等领域的广泛应用。同时分析了一系列深度学习的基本案例。

本书每个案例包括模块简介、运行过程、代码分析和使用技巧4个部分，层次结构清晰，利于读者的选择和学习并在应用中拓展思路。涉及的编程语言有3种：Matlab、Python和C++。其中，很多深度学习程序是用Matlab编写的，可以直接运行；如果使用Python语言编写深度学习程序，则可以调用Theano开源库；若使用C++语言，则可以调用Caffe开源库。

好的，这里有一份针对一本名为《深度学习导论及案例分析》的图书的简介，它专注于介绍深度学习的核心概念、技术和实际应用，而不提及您所提供的书名。 --- 洞悉智能演进：构建高效能神经网络的实践指南引言：迈向自主智能的基石在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会前行的核心燃料。然而，原始数据的洪流若缺乏有效的提炼与解读，其价值便难以完全释放。本书正是一部面向希望系统掌握现代人工智能核心技术——特别是深度学习——的实践者和研究者所精心打造的指南。我们不再停留于对人工智能的泛泛而谈，而是深入到驱动当前技术变革的底层逻辑与工程实践中，旨在帮助读者从零开始，构建、训练并部署复杂、高性能的神经网络模型。本书的设计哲学在于平衡理论的深度与实践的可操作性。我们坚信，只有将抽象的数学原理与具体的代码实现相结合，才能真正理解智能的内涵并驾驭其力量。因此，我们不仅会详尽解析深度学习的数学基础，更会穿插大量前沿的案例分析和代码示例，确保读者能够将所学知识迅速转化为解决实际问题的能力。第一部分：理论基石与基础模型理解深度学习的精髓，必须从其构建块开始。本部分将带领读者回顾机器学习的基本范式，并迅速过渡到现代深度学习的起点——人工神经网络（ANN）。我们将从神经元模型讲起，清晰阐释激活函数的关键作用及其演变，例如 Sigmoid、ReLU 及其变体，并探讨为什么非线性是构建深层网络的必要条件。随后，我们将详细讲解前向传播（Forward Propagation）的机制，这是模型进行预测的必经之路。深入核心的挑战在于模型的学习过程。因此，本书将投入大量篇幅解释反向传播算法（Backpropagation）。这不是一次简单的公式堆砌，而是通过直观的链式法则应用，揭示梯度是如何高效地在网络中流动的，以及它如何指导权重和偏置的优化。同时，我们也会探讨优化算法的迭代发展，从最基础的随机梯度下降（SGD）到更加高效的动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前业界广泛采用的 Adam 优化器。理解这些优化器的细微差别，是避免模型训练陷入局部最优的关键。基础模型的构建离不开数据。我们将深入讨论正则化技术（如 L1/L2 正则化、Dropout）在防止过拟合中的核心作用，以及批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程，加速收敛，尤其在构建深层网络时表现出无可替代的优势。第二部分：深度学习的两大核心架构当模型深度增加，特定的网络结构才能高效处理特定类型的数据。本部分聚焦于深度学习领域中最为成功和广泛应用的两种架构：卷积神经网络和循环神经网络。卷积神经网络（CNN）是图像处理领域的绝对主导者。我们将从最基础的卷积操作（Convolution）出发，解析滤波器（Filter/Kernel）的工作原理，以及如何通过权值共享机制大幅减少模型参数量。随后，我们将剖析池化层（Pooling）的功能，以及构建一个完整的 CNN 结构所必需的组件，包括感受野（Receptive Field）的概念。本书将详细分析 CNN 的经典演进历程，从 LeNet 到 AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception 结构），再到 ResNet（残差网络）。对于 ResNet，我们将着重剖析“残差连接”（Residual Connection）如何有效解决了深层网络中的梯度消失和信息退化问题，这是实现百层乃至千层网络的基础。最后，我们还将介绍用于目标检测的基础框架，如 R-CNN 家族的演变思路。循环神经网络（RNN）则专为处理序列数据而生，是自然语言处理（NLP）和时间序列分析的基石。我们将解析 RNN 的结构，特别是它如何利用隐藏状态来“记忆”历史信息。然而，标准的 RNN 存在长期依赖问题。为了解决这一难题，本书将详尽介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是其输入门、遗忘门和输出门的精妙设计，如何精确控制信息的流入与流出，从而捕获长距离依赖关系。第三部分：前沿拓展与实际案例深度剖析理论框架建立后，本部分将聚焦于如何将这些模型应用于解决复杂的现实世界问题，并介绍当前研究的热点方向。在自然语言处理领域，我们将超越传统的 RNN 范式，深入探讨注意力机制（Attention Mechanism）的革命性影响。注意力机制如何使得模型能够动态地聚焦于输入序列中最相关的部分，成为现代 NLP 模型的关键。随后，我们将系统地介绍 Transformer 架构，解析其完全基于自注意力机制的并行化优势，以及 BERT、GPT 等预训练模型的架构思想和应用场景。在模型训练的实际工程层面，本书提供了大量关于如何调优和部署模型的实用建议。这包括但不限于：超参数搜索策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）、模型监控与性能评估指标的选择，以及在有限计算资源下进行模型量化和剪枝以实现高效推理的策略。案例研究：实践驱动理解本书的案例部分将选取当前最具代表性的应用场景进行深度剖析： 1. 图像分类与识别的精细化：使用预训练模型（如迁移学习）解决小样本数据集上的分类任务，并探讨对抗样本（Adversarial Examples）对模型鲁棒性的挑战及防御策略。 2. 序列数据的预测：利用 LSTM/GRU 模型对股票市场时间序列数据进行建模，重点分析如何正确地构造输入序列和评估预测的有效性。 3. 文本生成与理解：结合 Transformer 模型构建一个基础的问答系统原型，演示如何利用编码器-解码器结构实现复杂的文本交互。结语：持续学习的路线图深度学习领域发展迅猛，本书力求提供一个扎实且与时俱进的知识体系。完成本书的学习，读者将不仅掌握构建高性能神经网络的技术工具箱，更将培养起一种基于数据驱动的、系统化的解决问题的思维模式。我们鼓励读者将书中所学的原理立即应用于自己的数据集和项目之中，因为真正的精通，源于不断的实践、调试与创新。本书为您提供的是起点和地图，而探索智能世界的旅程，才刚刚开始。

作者简介

李玉鑑（鉴）　北京工业大学教授，博士生导师。华中科技大学本科毕业，中国科学院数学研究所硕士毕业，中国科学院半导体研究所博士毕业，北京邮电大学博士后出站。曾在中国科学院生物物理所工作，对意识的本质问题关注过多年，并在《21世纪100个交叉科学难题》上发表《揭开意识的奥秘》一文，提出了解决意识问题的认知相对论纲领，对脑计划和类脑研究具有宏观指导意义。长期围绕人工智能的核心目标，在神经网络、自然语言处理、模式识别和机器学习等领域开展教学、科研工作，发表国内外期刊、会议论文数十篇，是本书的*一作者。

目录信息

前言
第一部分基础理论
目录
第1章概述 2
1.1深度学习的起源和发展 2
1.2深层网络的特点和优势 4
1.3深度学习的模型和算法 7
第2章预备知识 9
2.1矩阵运算 9
2.2概率论的基本概念 11
2.2.1概率的定义和性质 l1
2.2.2 随机变量和概率密度
函数 l2
2.2.3期望和方差． 13
2.3信息论的基本概念． 14
2.4概率图模型的基本概念 15
2.5概率有向图模型 16
2.6概率无向图模型 20
2.7部分有向无圈图模型 22
2.8条件随机场 24
2.9马尔可夫链 26
2.10概率图模型的学习 28
2.11概率图模型的推理 29
2.12马尔可夫链蒙特卡罗方法 31
2.13玻耳兹曼机的学习 32
2.14通用反向传播算法 35
2.15通用逼近定理 37
第3章受限玻耳兹曼机 38
3.1 受限玻耳兹曼机的标准
模型 38
3.2受限玻耳兹曼机的学习算法 40
3.3 受限玻耳兹曼机的变种模型 44
第4章自编码器 48
4.1 自编码器的标准模型 48
4.2 自编码器的学习算法 50
4.3 自编码器的变种模型 53
第5章深层信念网络 57
5.1 深层信念网络的标准模型 57
5.2深层信念网络的生成学习
算法 60
5.3深层信念网络的判别学习算法 62
5.4深层信念网络的变种模型 63
第6章深层玻耳兹曼机 64
6.1 深层玻耳兹曼机的标准模型 64
6.2深层玻耳兹曼机的生成学习
算法 65
6.3 深层玻耳兹曼机的判别学习
算法 69
6.4深层玻耳兹曼机的变种模型 69
第7章和积网络 72
7.1 和积网络的标准模型 72
7.2和积网络的学习算法 74
7.3和积网络的变种模型 77
第8章卷积神经网络 78
8.1卷积神经网络的标准模型 78
8.2卷积神经网络的学习算法 81
8.3卷积神经网络的变种模型 83
第9章深层堆叠网络一86
9.1 深层堆叠网络的标准模型 86
9.2深层堆叠网络的学习算法 87
9.3深层堆叠网络的变种模型 88
第1 0章循环神经网络 89
10.1循环神经网络的标准模型 89
10.2循环神经网络的学习算法 91
10.3循环神经网络的变种模型 92
第1 1章长短时记忆网络 94
11.1长短时记忆网络的标准模型 94
11.2长短时记忆网络的学习算法 96
11.3长短时记忆网络的变种模型 98
第12章深度学习的混合模型、
广泛应用和开发工具 102
12.1深度学习的}昆合模型 102
12.2深度学习的广泛应用 104
12.2.1 图像和视频处理 104
12.2.2语音和音频处理 106
12.2.3 自然语言处理 108
12.2.4其他应用 109
12.3深度学习的开发工具 110
第1 3章深度学习的总结、
批评和展望 114
第二部分案例分析
第14章实验背景一118
14.1运行环境 118
14.2实验数据 118
14.3代码工具 120
第1 5章自编码器降维案例一121
15.1 自编码器降维程序的模块
简介 121
15.2 自编码器降维程序的运行
过程 122
15.3 自编码器降维程序的代码
分析 127
15.3.1 关键模块或函数的主要
功能 127
15.3.2主要代码分析及注释 128
15.4 自编码器降维程序的使用
技巧 138
第1 6章深层感知器识别案例 139
16.1 深层感知器识别程序的模块
简介 139
16.2深层感知器识别程序的运行
过程 140
16.3深层感知器识别程序的代码
分析 143
16.3.1 关键模块或函数的主要
功能 143
16.3.2主要代码分析及注释 l43
16.4深层感知器识别程序的使用
技巧 148
第1 7章深层信念网络生成
案例 149
17.1 深层信念网络生成程序的模块
简介 149
17.2深层信念网络生成程序的运行
过程 150
17.3深层信念网络生成程序的代码
分析 153
第18章深层信念网络分类案例163
第19章深层玻耳兹曼机识别案例202
第20章卷积神经网络识别案例221
第21章循环神经网络填充案例236
第22章长短时忆网络分类案例245
附录263
参考文献269
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

开头说重点：不适合完全零基础的初学者，不适合自学只想应用不挖理论的初学者。这书其实最适合那种，有数学基础，有一点点深度学习或者机器学习的了解，然后准备写论文那种初学者。这本书基础理论讲的不多，例子也不算太典型，但是介绍模型的时候有标准模型，有算法，有变种...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从内容的新颖度和广度来看，这本书展现出了作者对领域前沿的深刻洞察力。它并非仅仅停留在对经典模型的复述上，而是花了相当的篇幅去探讨那些正在被业界热议的新兴范式。比如，在讨论模型的可解释性（XAI）时，它没有仅仅停留在LIME或SHAP的简单介绍，而是深入探讨了当前方法论的局限性，并预示了未来可能的发展方向。这种前瞻性的视角让这本书的价值远超一本入门指南，更像是一张通往未来研究领域的地图。此外，作者在选择案例时也极为考究，每一个案例的选取都精准地服务于当前讨论的技术难点，而不是为了凑篇幅而堆砌。我感觉作者对待每一个知识点都抱有一种近乎苛求的精确性，力求用最简洁、最准确的语言阐释最复杂的操作，这体现了作者深厚的学术功底和卓越的表达能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版简直是一场视觉盛宴，从字体选择到章节布局，都透露着一股严谨又不失亲和力的气息。作者在引导读者进入这个高深莫测的领域时，没有采取那种高高在上的说教姿态，而是像一位经验丰富的老友，娓娓道来。特别是那些复杂的数学公式旁边，总能找到恰到好处的图示和生活化的比喻来辅助理解，这对于初学者来说，无疑是巨大的福音。我记得有一次，我在阅读关于反向传播的部分时，原本有些头晕目眩，但书中那张清晰的流程图和作者对“梯度”如何像水流一样回溯的生动描述，让我豁然开朗。而且，这本书的纸张质量也非常好，拿在手里沉甸甸的，阅读体验非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。装帧设计上选择了沉稳的深蓝色调，配上简洁的标题，显得既专业又富有内涵，即便是随手放在咖啡桌上，也像是一件艺术品，让人忍不住想翻开一探究竟。这本书不仅仅是知识的载体，更是一次精心设计的阅读旅程的开端。

评分☆☆☆☆☆

整本书的语言风格是一种非常成熟、自信的“智者之声”，它不卖弄、不夸张，但字里行间流露出的那种对复杂问题的驾驭能力，让人心悦诚服。作者的文字富有节奏感，读起来有一种沉浸式的流畅体验，仿佛被这位经验丰富的导师带着进行一次知识的探险。它在讲解复杂概念时，总是能够精确地拿捏好“精确性”与“易读性”之间的微妙平衡，既能满足资深研究人员对严谨性的要求，又能让渴望入门的读者不至于望而却步。这种高水准的文字驾驭能力，使得阅读过程本身也成为一种享受，而非任务。读完合上书本时，留在脑海中的不是零散的知识点，而是一张结构清晰、脉络分明的认知地图，让人对整个领域有了全局性的、深入骨髓的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实践层面的指导性可以说是教科书级别的典范。许多技术书籍在理论讲解后，往往草草收场，留给读者一堆“知其然不知其所以然”的代码片段。但此书不同，它为每一个核心概念都配备了详尽的、可复现的实践环节。作者对不同编程语言和主流框架的适配性考虑得非常周到，无论你是偏爱TensorFlow的静态图风格还是PyTorch的动态灵活，都能找到与之匹配的实现路径。更让我惊喜的是，书中关于“调试”这一环节的讨论，它专门开辟了一小节，详细列举了在训练深层网络时可能遇到的陷阱，比如梯度消失、过拟合的早期迹象等，并提供了极具操作性的排查步骤。这部分内容简直是“救命稻草”，让我在实际项目中少走了许多弯路，真正体会到了“纸上得来终觉浅”的理论如何转化为生产力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述逻辑跳脱了传统教科书的刻板框架，它更像是沿着一条精心规划的叙事主线在推进。作者似乎深谙读者的求知心理，总是能在关键的转折点埋下引人入胜的“钩子”，让你迫不及待地想知道下一个技术分支是如何从前一个概念中“演化”出来的。我特别欣赏它在介绍核心算法时的那种“剥洋葱”式的分解过程——先给出宏观的直觉，然后层层深入到数学基础，最后才展示代码实现。这种层层递进的方式极大地降低了学习的认知负荷。更难得的是，作者在讲解历史背景和业界应用时，并没有简单罗列事实，而是探讨了技术决策背后的哲学思辨，比如为什么选择某种激活函数而非另一种，这让整个学习过程充满了思辨的乐趣，而不是枯燥的记忆。读完一个章节，总有一种“原来如此，竟是如此巧妙”的感慨，这种由内而外的知识构建感是很多同类书籍所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

我觉得不适合入门，也不适合细看。适合有不错的基础的人稍微翻一番，了解大概有什么内容，所以书名叫导论，不叫入门。可能写书的目的只是为了出书吧。

评分☆☆☆☆☆

我爱这本书，比较少的介绍了多种网络模型还讲了算法的书，参考文献也很给力。别的入门书实在是太入门了，光讲深度学习的来历应用就能将两章，模型就讲个cnn完事。

评分☆☆☆☆☆

玄乎。。。。

评分☆☆☆☆☆

买了这本书，没那个能力看，一直在角落放着。写的像论文，全是数学语言描述，完全不适合入门。

评分☆☆☆☆☆