深度学习：方法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 邓力，俞栋 著，谢磊 译

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 神经网络
• 模式识别
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• TensorFlow
• PyTorch
• 模型训练

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111529064

版次：1

商品编码：11895048

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：165

内容简介

　　《深度学习：方法和应用》这本书对深度学习方法以及它在各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的：（1）本书作者所具备的专业技能和知识；（2）由于深度学习技术的成功应用而取得了重大突破的领域，比如语音识别和计算机视觉等;（3）由于深度学习的应用而有可能发生巨变的应用领域，以及从深度学习的新研究中获益的应用领域，其中包括自然语言和文本处理、信息检索和多任务深度学习驱动下的多模态信息处理。对于深度学习方法以及它在各种信号信息处理应用方面具有浓厚兴趣的研究人员与学生来说，《深度学习：方法和应用》的时效性很强。

目录

译者序原书序1引言1.1深度学习的定义与背景1.2本书的结构安排2深度学习的历史3三类深度学习网络3.1三元分类方式3.2无监督和生成式学习深度网络3.3监督学习深度网络3.4混合深度网络4深度自编码器——一种无监督学习方法4.1引言4.2利用深度自编码器来提取语音特征4.3堆叠式去噪自编码器4.4转换自编码器5预训练的深度神经网络——一种混合方法5.1受限玻尔兹曼机5.2无监督逐层预训练5.3DNN和HMM结合6深度堆叠网络及其变形——有监督学习6.1简介6.2深度堆叠网络的基本结构6.3一种学习DSN权值的方法6.4张量深度堆叠网络6.5核化深度堆叠网络7语音和音频处理中的应用7.1语音识别中声学模型的建立7.2语音合成7.3音频和音乐处理8在语言模型和自然语言处理中的相关应用8.1语言模型8.2自然语言处理9信息检索领域中的应用9.1信息检索简介9.2用基于深度自编码器的语义哈希方法对文档进行索引和检索9.3文档检索中的深度结构语义模型9.4信息检索中深度堆叠网络的应用10在目标识别和计算机视觉中的应用10.1无监督或生成特征学习10.2有监督特征学习和分类11多模态和多任务学习中的典型应用11.1多模态：文本和图像11.2多模态：语音和图像11.3在语音、自然语言处理或者图像领域的多任务学习12结论附录参考文献

前言/序言

探索未知：人类文明的边界与未来 本书并非一本关于技术进展的教科书，也不提供一套量化成功的操作指南。它是一场横跨人类历史、哲学思辨、科学探索与艺术创意的宏大巡礼，旨在揭示驱动我们不断突破认知界限、塑造未来世界的深层动力。我们并非在探寻“深度学习”这一特定领域的方法与应用，而是将目光投向更广阔的范畴：那些激励人类挑战极限、创造全新可能性的根本驱动力，以及这些驱动力如何在不同时代、不同学科中交织演化，最终塑造了我们今日所见的文明图景。 第一部分：认知跃迁的火种——人类好奇心与求知欲的源泉 从仰望星空的古人，到钻研微观世界的现代科学家，驱动人类文明前进的，始终是那颗永不停息的好奇之心。本书将回溯人类认知发展史上的几个关键转折点，探讨是什么样的内在驱力，促使我们从对自然的敬畏走向对其规律的探索，从满足基本生存需求到追求更深层次的理解。 神话与理性： 我们将审视古代文明如何通过神话叙事来解释世界，这些故事在提供心理慰藉的同时，也埋下了对未知世界的探索种子。随着理性的曙光出现，哲学家们开始运用逻辑和观察来构建对宇宙的理解，每一次理论的提出与修正，都代表着人类认知边界的一次拓展。我们将分析古希腊的哲学思辨，中国古代的“天人合一”思想，以及它们如何影响了不同文明的认知模式。 经验与实验： 人类并非仅仅停留在理论层面，动手实践的欲望同样是推动进步的重要力量。从古代的农耕技术、冶金术，到中世纪的炼金术，再到近代的科学革命，每一次技术的突破，都是对自然界规律的一次实证检验。本书将聚焦那些伟大的实验者们，他们的好奇心如何驱使他们设计精巧的装置，冒着风险去验证那些看似不可思议的设想。我们将探讨“观察”与“实验”在认知过程中的辩证关系，以及它们如何从模糊的感知走向精确的测量。 跨学科的碰撞： 许多伟大的发现并非源于单一学科的孤立研究，而是不同领域思想碰撞的产物。我们将会看到，天文学的进步如何启发了数学的发展，物理学的理论如何为化学和工程学提供了基础，生物学的发现又如何反过来影响了我们对生命本质的理解。本书将通过具体的历史案例，展示不同学科之间的相互启发和借鉴，强调“知识的流动性”在加速认知跃迁中的关键作用。 艺术与想象力： 科学的进步并非完全依赖于严谨的逻辑和数据，有时，大胆的想象力与艺术的直觉同样扮演着不可或缺的角色。从文艺复兴时期艺术家对人体解剖学的探索，到现代科学幻想作品中对未来科技的描绘，艺术的想象力常常为科学研究提供灵感和方向。我们将探讨艺术如何拓宽我们的感知范围，激发我们对“可能性”的思考，并帮助我们以更具象、更易理解的方式来表达复杂的科学概念。 第二部分：探索的工具与疆域——人类智慧的延伸 为了将好奇心转化为可见的知识和可控的力量，人类发明了无数的工具，并不断开辟新的探索疆域。这些工具和疆域的拓展，构成了文明进步的另一条主线。 语言与符号： 语言是人类沟通和思维的基石，而各种形式的符号系统（文字、数字、公式、图表）则将抽象的思想具象化，并使其得以传承和传播。我们将追溯文字的起源，探讨不同书写系统的演变，以及数学符号如何成为连接不同文化和时空的通用语言。本书还将分析，逻辑推理和形式化表达如何成为我们解构复杂问题、构建严谨理论的有力武器。 工具的演化： 从简单的石器到复杂的显微镜、望远镜，再到如今的超级计算机和人工智能，工具的进步始终与人类认知能力的拓展相伴相生。我们将审视这些工具的出现如何改变了我们观察世界的方式，如何让我们能够触及宏观的宇宙和微观的粒子。本书将重点关注那些“范式转移”式的工具发明，它们如何颠覆了原有的研究方法，开启了全新的研究领域。 虚拟世界的构建： 随着科技的发展，我们不再局限于对现实世界的直接观察，而是开始构建虚拟的模型和模拟。计算机科学的兴起，使得我们能够进行复杂的计算、模拟和可视化，从而在虚拟环境中探索那些在现实中难以实现或成本高昂的研究。本书将探讨模型构建的哲学意义，以及仿真技术如何帮助我们理解复杂系统，预测未来趋势。 数据与模式的发现： 在信息爆炸的时代，我们拥有前所未有的海量数据。如何从中提取有价值的信息，发现隐藏的模式和规律，成为新的挑战。本书将探讨数据分析的基本原理，以及统计学、机器学习等方法如何帮助我们从纷繁复杂的数据中洞察本质。我们将审视，那些从大数据中涌现出的新知识，如何不断挑战我们原有的认知框架。 第三部分：创造的边界与未来——人类精神的飞跃 探索的最终目的，是为了创造。从艺术作品到科技发明，从社会制度到哲学思想，人类的创造力是推动文明发展的最强大引擎。 科学的创造： 科学发现本身就是一种创造，它并非简单地“发现”已有的规律，而是通过理论的构建、实验的设计，以及对未知世界的“再造”来理解宇宙。我们将探讨科学理论的形成过程，从假设的提出到验证，再到理论的完善和修正，以及那些颠覆性的科学理论如何改变了人类对自身和世界的认知。 技术的创新： 技术创新是科学理论转化为实际应用的桥梁。本书将考察那些改变了人类生活方式的重大技术发明，以及它们背后所蕴含的创造性思维。从蒸汽机的发明到互联网的普及，每一次技术的飞跃，都极大地拓展了人类的能力边界，并重塑了社会结构和生活模式。 艺术的表达： 艺术是对人类情感、思想和体验的独特表达。本书将关注艺术作品如何反映时代精神，如何通过象征、隐喻等方式来传达深邃的思想和复杂的情感。我们将探讨艺术的原创性，以及艺术家的创造性如何成为人类精神世界的重要组成部分。 哲学与思想的革新： 哲学思想的进步，往往是文明发展深层次的驱动力。本书将审视那些深刻影响了人类历史进程的哲学流派和思想家，探讨他们如何挑战旧有的观念，提出新的世界观和人生观。我们将看到，思想的解放和创新，是如何为科学和技术的发展奠定基础。 社会与伦理的构建： 人类文明的进步，不仅仅体现在物质和精神层面，也体现在社会组织和伦理道德的构建上。本书将探讨人类如何通过合作、法律和制度来协调彼此的关系，实现社会的稳定与发展。我们将审视，在不断变化的世界中，人类如何反思和调整自身的行为准则，以应对新的挑战。 未来的展望： 面对当下瞬息万变的时代，我们如何理解未来的走向？本书将结合历史经验和当下趋势，探讨人类在面对气候变化、人工智能、基因编辑等新课题时，可能面临的机遇与挑战。我们将强调，持续的好奇心、开放的思维以及跨领域的协作，将是人类应对未来复杂性的关键。 本书并非一部枯燥的史料汇编，而是一次启发读者思考的旅程。它鼓励我们跳出既有的框架，以更广阔的视野去审视人类文明的过去、现在与未来。通过回顾那些激励人类不断探索、不断创造的火种，我们希望能激发读者自身的好奇心与求知欲，鼓励大家勇敢地去拥抱未知，去追寻那些可能改变世界的全新可能性。这是一种对人类智慧和精神力量的颂扬，是对我们永不停歇的探索精神的致敬。

评分☆☆☆☆☆

当然，任何一本书都不可能做到完美，这本书也不例外。在某些高级应用或者非常前沿的研究方向上，可能覆盖得不够深入，或者更新得不够及时。毕竟深度学习技术的发展速度太快了，一本书的内容很快就可能面临一定的滞后性。我个人在使用书中提供的某些应用案例时，会发现有一些实现上的细节，或者需要结合最新的开源库来进行调整。但总体而言，这本书的价值在于其系统性的理论讲解和对核心思想的深刻剖析。它为我构建了一个扎实的深度学习知识框架，让我能够更自信地去阅读最新的论文，去学习新的技术。虽然在某些具体的应用代码实现上，可能需要读者自己去做更多的研究和实践，但本书提供的理论指导和思维方式，绝对是物超所值的。它就像一本“工具书”，在你遇到问题时，提供理论上的支持和解决问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习：方法及应用》我断断续续地读了好几个月，实在有些不吐不快。首先，我得说，这本书的理论部分简直就像一位严谨的学者在娓娓道来，一点点地解构着深度学习的底层逻辑。它不像市面上很多书那样，上来就丢一堆复杂的公式和算法，而是非常细致地从神经网络的基本原理讲起，比如神经元的激活函数是如何模拟生物神经元，然后层层递进，引入反向传播算法，并对其数学推导进行了深入的阐述。每一次的梯度下降，每一步的权重更新，都解释得条分缕析，让人感觉自己真的在一步步构建一个神经网络。更让我惊喜的是，书中对于各种经典模型，如CNN、RNN、LSTM等，都有着非常扎实的理论铺垫，不仅仅是介绍它们的结构，更会追溯它们的设计思路和解决的问题。比如讲到CNN时，它会花很大篇幅解释卷积核的作用、池化层的意义，以及为什么它们在图像识别任务上如此有效。这让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地理解和学习，这种学习体验非常宝贵，让我在面对实际问题时，能够更有底气地去分析和解决。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的讲解方式，有时候真的需要耐心。它不会为了迎合读者而简化复杂的概念，而是坚持以一种严谨、细致的风格呈现。对于我这种初学者来说，初读某些章节时，确实会感到有些吃力，需要反复琢磨，甚至需要结合一些其他的资料来辅助理解。特别是关于正则化、优化算法的变种，以及各种损失函数的选择，书中都进行了非常深入的探讨，但这也意味着，如果你想快速上手，这本书可能不是最直接的选择。它更像是一本“武功秘籍”，需要你花时间去打磨内功，而不是直接教你几招唬人的花架子。但我坚持了下来，最大的收获就是，当我遇到新的模型或者算法时，我能够迅速抓住其核心思想，而不是被表面的符号和结构所迷惑。这种“举一反三”的能力，是这本书带给我的最宝贵的财富。它让我明白，深度学习的理论基础是如此重要，只有理解了“为什么”，才能更好地“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的震撼，是它所呈现的深度学习的“黑箱”是如何被一点点打开的。书中对于注意力机制、Transformer的自注意力计算，以及各种归一化层（BN, LN, IN）的作用，都有非常精彩的讲解。它解释了为什么这些看似微小的改进，能够极大地提升模型的性能和泛化能力。我记得有个章节讲到了模型的可解释性，虽然这是一个非常前沿且困难的课题，但书中还是尝试从不同的角度去剖析，比如通过可视化方法来理解CNN的特征提取过程。这种探索精神非常难得，也让我看到了深度学习领域未来发展的一些方向。它不仅仅是关于如何搭建模型，更是关于如何理解模型，如何让模型更加智能、更加可信。对于那些对深度学习的内在机制充满好奇的读者来说，这本书绝对是一本值得深入研究的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我当时买这本书，主要是被它的“应用”二字吸引。毕竟，学了理论，最终还是要落地的。而这本书在应用案例的选取上，可以说是非常用心了。它涵盖了从计算机视觉到自然语言处理，再到语音识别等多个热门领域。我尤其喜欢它在讲图像分割时，详细介绍了U-Net和Mask R-CNN等模型，并附带了代码实现的伪代码，虽然不是完整的可执行代码，但足以让我理解模型的关键部分。书中的案例不仅仅是“是什么”，更是“为什么这么做”。比如，在讨论自然语言处理中的文本分类时，它会分析不同embedding方法的优劣，以及Transformer模型如何突破了RNN的顺序限制，实现并行计算和长距离依赖的捕捉。我记得有一个案例是关于推荐系统的，书中详细讲解了如何利用深度学习来构建更精准的推荐模型，这对于我在工作中处理用户行为数据非常有启发。它提供了一种新的思路，让我能够跳出传统的协同过滤方法，去探索更复杂的特征组合和用户偏好建模。

评分☆☆☆☆☆

机器学习，人工智能可能是一个悖论

评分☆☆☆☆☆

物流非常的快，十分满意

评分☆☆☆☆☆

研究深度学习非常好的参考文献

评分☆☆☆☆☆

论文引用占了1/3，几乎没什么用的书，虽然是大牛写的，随便看看

评分☆☆☆☆☆

京东送货快，服务好！

评分☆☆☆☆☆

好书，值得推荐，纸质也不错。

评分☆☆☆☆☆

讲解挺好的，nice nice nice nice,物流很快，打折的时候购买的，很划算，讲解清晰

评分☆☆☆☆☆

深度学习：方法及应用不仅只是方法论

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，值得好好学。