Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 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] 纳温·库马尔·马纳西（Navin Kumar Manaswi）

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:

价格:69元

装帧:平装-胶订

isbn号码:9787111622765

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

深度学习
Tensorflow
Keras
Python
深度学习
TensorFlow
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具体描述

深度学习前沿探索：从理论基石到前沿应用一、本书定位与目标读者本书旨在为那些渴望深入理解并实践现代深度学习技术的工程师、研究人员和高级爱好者提供一份全面而实用的指南。我们不再将重点放在特定框架（如TensorFlow或Keras）的API使用说明上，而是着眼于驱动这些框架背后的核心数学原理、算法创新以及在当前研究领域中最具挑战性的几个应用方向的底层逻辑。本书假设读者已经具备一定的Python编程基础和微积分、线性代数的基础知识。它不是一本零基础的入门教材，而是旨在将读者从“会使用”框架的层面，提升到“理解为什么这么设计”、“如何设计更优模型”的深度。二、核心内容模块划分本书内容结构被划分为四个主要模块，层层递进，确保理论的严谨性与实践的有效性相结合。模块一：深度学习的数学与理论基石重构（约占全书30%篇幅）本模块将彻底复习并深入探讨支撑现代深度学习的数学理论，重点在于其在模型结构选择和优化过程中的指导意义。 1. 优化算法的精细化分析与改进：超越SGD与Adam的局限性：详细分析当前主流优化器（如AdamW, RAdam, 稀疏性感知优化器）的收敛性分析，探讨二阶方法（如K-FAC, Shampoo）在处理高维稀疏梯度时的理论优势与计算瓶颈。超参数动态调整策略：深入讲解学习率调度器的内在逻辑（如余弦退火、线性预热与衰减策略），以及如何设计基于损失曲率或梯度的自适应学习率调整机制。梯度消失与爆炸问题的现代对策：不仅介绍残差连接和BN/LN，更着重于分析层归一化（Layer Normalization）在循环结构和Transformer中的稳定作用机理，以及初始化策略（如Xavier、He初始化）在不同激活函数下的数学推导。 2. 正则化技术的深度剖析： Dropout的统计学意义：重新审视Dropout作为隐式集成学习模型的视角，探讨其在贝叶斯深度学习框架下的近似含义。权重衰减（Weight Decay）与L2正则化的差异性：分析在不同优化器下（特别是自适应学习率优化器），L2正则化和权重衰减在实际中的表现差异，并讨论其在对抗训练中的作用。 3. 信息论与模型容量评估：介绍如何使用互信息（Mutual Information）和有效模型复杂度（Effective Complexity）指标来量化模型在训练过程中的信息压缩与表征能力。模块二：高效模型架构设计与实践（约占全书35%篇幅）本模块聚焦于当前引领技术进步的几类核心网络架构，并探讨它们的设计哲学，而非简单的层堆叠。 1. 卷积网络（CNN）的几何不变性理论：超越标准卷积：深入探讨空洞卷积（Dilated Convolutions）如何扩展感受野而不损失分辨率，以及分组卷积（Grouped Convolutions）在降低计算成本和增强特征解耦上的作用。视觉变换器（Vision Transformers, ViT）的底层逻辑：详细解析自注意力机制（Self-Attention）如何捕获全局依赖关系，并对比其与传统CNN在局部特征提取上的优势与劣势。我们将探讨如何将卷积的归纳偏置（Inductive Bias）嵌入到Transformer结构中（如混合架构）。 2. 序列建模：循环网络到注意力机制的演进： LSTM/GRU的门控机制优化：分析遗忘门、输入门和输出门在信息流控制上的精确数学模型，并探讨如何通过简化门控单元来提高训练效率。 Transformer架构的深度解析：详细解构多头注意力（Multi-Head Attention）机制，包括其查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的投影、缩放点积的数学推导，以及位置编码（Positional Encoding）在序列排序中的关键作用。 3. 图神经网络（GNN）的基础与应用：介绍谱域（Spectral Domain）和空间域（Spatial Domain）的GNN构造方法。重点讲解图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）的消息传递机制（Message Passing Paradigm），并讨论其在非欧几里得数据处理中的优势。模块三：前沿训练范式与系统优化（约占全书20%篇幅）本模块关注如何使复杂的模型在实际环境中高效运行，并引入下一代训练方法。 1. 模型压缩与加速：剪枝（Pruning）的策略选择：结构化剪枝与非结构化剪枝的对比，讨论如何基于权重的重要性指标（如Hessian矩阵信息）进行更智能的稀疏化。量化（Quantization）的精度考量：深入探讨从浮点数到定点数（如INT8）的映射函数设计，分析量化感知训练（QAT）与训练后量化（PTQ）的误差边界。 2. 自监督学习（SSL）的范式转变：对比学习（Contrastive Learning）的原理：以SimCLR和MoCo为例，解析正负样本对的构造、温度参数（Temperature Parameter）的作用，以及如何设计有效的特征空间（Projection Head）。掩码建模（Masked Modeling）：讨论BERT风格的MLM（Masked Language Modeling）和MAE（Masked Autoencoders）在视觉领域的应用，强调重建信息与表征学习之间的平衡。 3. 迁移学习与领域适应：探讨如何通过精调（Fine-tuning）、特征提取以及领域对抗训练（Domain Adversarial Training）来解决源域与目标域数据分布不一致的问题。模块四：深度学习的鲁棒性与可解释性（约占全书15%篇幅）在模型性能逼近理论上限的今天，理解模型的“黑箱”行为变得至关重要。 1. 模型可解释性方法（XAI）：梯度导向方法：深入分析梯度加权类激活图（Grad-CAM）的计算流程，以及梯度反向传播（Guided Backpropagation）的局限性。归因方法：详细阐述积分梯度（Integrated Gradients）和深层特征归因（DeepLIFT）如何克服梯度饱和问题，提供更可靠的特征重要性评分。 2. 对抗鲁棒性研究：对抗样本的生成技术：讲解FGSM、PGD等经典攻击算法的迭代过程，并从梯度上升的角度分析其机理。防御策略的评估：探讨对抗训练（Adversarial Training）如何通过在损失函数中加入对抗样本的损失项来增强模型的边界平滑性，并评估其对正常样本性能的影响。三、本书特色本书将大量采用伪代码和数学推导来阐述概念，而不是直接依赖特定库的函数调用。所有示例将侧重于算法流程的实现，例如如何从零开始实现一个具有残差连接的Transformer块，或如何手动编写一个梯度下降步骤来更新权重，以帮助读者真正掌握底层机制，从而能够自由地在任何深度学习框架中实现创新。本书提供的是一张通往深度学习核心思想的地图，而非一个固定的导航系统。它将帮助读者构建一个稳固的理论基础，使他们能够独立应对未来任何新的模型架构或训练挑战。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

适合人群：有一些tensorflow或keras基础，还没开始接触深度学习应用想走马观花了解一下深度学习能干嘛的人。翻译和印刷方面 1. 翻译的不好，很敷衍P19还列了一下，P21、P23就直接甩截图 2. 翻译的时候直接把原作者第一章给扔掉了，第一章应该是介绍了numpt,pandas,sk-learn库...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，简直就像是跟着一位资深工程师进行了一场马拉松式的项目实操训练。它的章节组织逻辑性极强，层层递进，让人感觉每翻过一页都在知识体系上构建了一块新的坚实地基。我尤其欣赏作者在讲解每一个核心算法时，都不是简单地堆砌代码，而是会深入剖析其背后的设计哲学和权衡取舍。比如，在讨论不同优化器选择的章节，作者并没有武断地给出“哪个最好”的结论，而是详尽对比了它们在处理梯度爆炸和收敛速度上的差异，这对于我理解深度学习的微妙之处非常有帮助。这本书的优势在于，它不仅教你“怎么做”（How），更解释了“为什么”（Why）要这样做。这种深度的讲解，让初学者不会满足于仅仅复制粘贴代码，而是能够真正理解并学会调试和优化模型，这才是技术书籍的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和代码示例的规范程度，简直是教科书级别的典范。对于技术文档来说，清晰的代码块和恰当的注释是阅读体验的生命线。我发现书中的代码块不仅格式优美，而且注释精炼到位，每一段关键逻辑的解释都恰到好处，既没有过度冗余，也不会让人产生信息缺失的困惑。更重要的是，这些示例代码是如此的模块化和健壮，我可以直接抽取其中的部分功能到我自己的项目框架中进行二次开发，省去了大量重新编写基础架构的时间。这种对细节的打磨，体现了作者对读者的尊重，使得学习过程异常流畅和愉悦，极大地降低了学习曲线带来的挫败感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和标题给我留下了非常深刻的第一印象，那种直接了当、信息量爆炸的感觉，预示着内容的深度和广度。我通常在挑选技术书籍时，会非常关注作者的背景和实战经验，这本书的“实战”二字，加上明确的技术栈（TensorFlow和Keras），让我确信这不是一本空泛的理论集合，而是真正能上手操作的工具箱。我期待它能像一位经验丰富的导师，带领我穿越深度学习的复杂迷雾，直接聚焦到如何构建实际可用的系统上。我特别想知道，书中对于模型训练过程中的那些“陷阱”和“坑点”是如何描述和规避的，毕竟理论模型跑起来是一回事，如何在资源有限或数据不完美的情况下让它稳定工作，才是真正的挑战。希望作者能用最直观的语言，把那些晦涩难懂的数学公式转化为代码逻辑，让我们这些非科班出身的工程师也能轻松消化吸收，并且能够迅速应用到自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尝试将AI技术融入到我的创意项目中，急需一本能够桥接理论与应用的书籍，而这本书恰好填补了我的这个空白。市面上很多教材要么过于偏重理论到让人望而却步，要么过于浅显以至于应用起来力不从心。这本书的平衡感做得极好，它似乎非常清楚读者的痛点——我们需要的不是一篇篇独立的算法综述，而是一个连贯的、解决实际问题的流水线。书中对于数据预处理和模型部署的关注点，体现了作者极强的工程思维。我个人对那些只讲模型训练而不讲如何将模型“落地”的书非常反感，但这本书显然没有犯这种错误。它提供的那种端到端的解决方案思路，让我对未来开发更加自信，感觉自己手中的工具箱瞬间升级了好几个档次。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对新框架学习有着天然抗拒感的人，因为总觉得学习曲线太陡峭。然而，这本书在引导我接触和掌握TensorFlow/Keras时所采用的渐进式教学方法，彻底颠覆了我的看法。作者巧妙地将复杂的概念拆解成可消化的小块，并通过一个接一个具体案例来巩固学习成果。我最喜欢的是它在介绍新功能时，总是会先回顾一下旧方法的局限性，这样就自然而然地突出了新技术的优越性，让学习的动力来自于对效率提升的渴望，而不是被动接受。这本书不仅仅是关于深度学习的知识传授，更是一种高效学习新技术的思维模式的培养，非常值得反复研读和参考。

评分☆☆☆☆☆