深度學習：方法及應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 鄧力，俞棟 著，謝磊 譯

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 神經網絡
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 自然語言處理
• TensorFlow
• PyTorch
• 模型訓練

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111529064

版次：1

商品編碼：11895048

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：165

內容簡介

　　《深度學習：方法和應用》這本書對深度學習方法以及它在各種信號與信息處理任務中的應用進行瞭概述。本書中所列舉的應用是根據以下三個標準來選取的：（1）本書作者所具備的專業技能和知識；（2）由於深度學習技術的成功應用而取得瞭重大突破的領域，比如語音識彆和計算機視覺等;（3）由於深度學習的應用而有可能發生巨變的應用領域，以及從深度學習的新研究中獲益的應用領域，其中包括自然語言和文本處理、信息檢索和多任務深度學習驅動下的多模態信息處理。對於深度學習方法以及它在各種信號信息處理應用方麵具有濃厚興趣的研究人員與學生來說，《深度學習：方法和應用》的時效性很強。

目錄

譯者序原書序1引言1.1深度學習的定義與背景1.2本書的結構安排2深度學習的曆史3三類深度學習網絡3.1三元分類方式3.2無監督和生成式學習深度網絡3.3監督學習深度網絡3.4混閤深度網絡4深度自編碼器——一種無監督學習方法4.1引言4.2利用深度自編碼器來提取語音特徵4.3堆疊式去噪自編碼器4.4轉換自編碼器5預訓練的深度神經網絡——一種混閤方法5.1受限玻爾茲曼機5.2無監督逐層預訓練5.3DNN和HMM結閤6深度堆疊網絡及其變形——有監督學習6.1簡介6.2深度堆疊網絡的基本結構6.3一種學習DSN權值的方法6.4張量深度堆疊網絡6.5核化深度堆疊網絡7語音和音頻處理中的應用7.1語音識彆中聲學模型的建立7.2語音閤成7.3音頻和音樂處理8在語言模型和自然語言處理中的相關應用8.1語言模型8.2自然語言處理9信息檢索領域中的應用9.1信息檢索簡介9.2用基於深度自編碼器的語義哈希方法對文檔進行索引和檢索9.3文檔檢索中的深度結構語義模型9.4信息檢索中深度堆疊網絡的應用10在目標識彆和計算機視覺中的應用10.1無監督或生成特徵學習10.2有監督特徵學習和分類11多模態和多任務學習中的典型應用11.1多模態：文本和圖像11.2多模態：語音和圖像11.3在語音、自然語言處理或者圖像領域的多任務學習12結論附錄參考文獻

前言/序言

探索未知：人類文明的邊界與未來 本書並非一本關於技術進展的教科書，也不提供一套量化成功的操作指南。它是一場橫跨人類曆史、哲學思辨、科學探索與藝術創意的宏大巡禮，旨在揭示驅動我們不斷突破認知界限、塑造未來世界的深層動力。我們並非在探尋“深度學習”這一特定領域的方法與應用，而是將目光投嚮更廣闊的範疇：那些激勵人類挑戰極限、創造全新可能性的根本驅動力，以及這些驅動力如何在不同時代、不同學科中交織演化，最終塑造瞭我們今日所見的文明圖景。 第一部分：認知躍遷的火種——人類好奇心與求知欲的源泉 從仰望星空的古人，到鑽研微觀世界的現代科學傢，驅動人類文明前進的，始終是那顆永不停息的好奇之心。本書將迴溯人類認知發展史上的幾個關鍵轉摺點，探討是什麼樣的內在驅力，促使我們從對自然的敬畏走嚮對其規律的探索，從滿足基本生存需求到追求更深層次的理解。 神話與理性： 我們將審視古代文明如何通過神話敘事來解釋世界，這些故事在提供心理慰藉的同時，也埋下瞭對未知世界的探索種子。隨著理性的曙光齣現，哲學傢們開始運用邏輯和觀察來構建對宇宙的理解，每一次理論的提齣與修正，都代錶著人類認知邊界的一次拓展。我們將分析古希臘的哲學思辨，中國古代的“天人閤一”思想，以及它們如何影響瞭不同文明的認知模式。 經驗與實驗： 人類並非僅僅停留在理論層麵，動手實踐的欲望同樣是推動進步的重要力量。從古代的農耕技術、冶金術，到中世紀的煉金術，再到近代的科學革命，每一次技術的突破，都是對自然界規律的一次實證檢驗。本書將聚焦那些偉大的實驗者們，他們的好奇心如何驅使他們設計精巧的裝置，冒著風險去驗證那些看似不可思議的設想。我們將探討“觀察”與“實驗”在認知過程中的辯證關係，以及它們如何從模糊的感知走嚮精確的測量。 跨學科的碰撞： 許多偉大的發現並非源於單一學科的孤立研究，而是不同領域思想碰撞的産物。我們將會看到，天文學的進步如何啓發瞭數學的發展，物理學的理論如何為化學和工程學提供瞭基礎，生物學的發現又如何反過來影響瞭我們對生命本質的理解。本書將通過具體的曆史案例，展示不同學科之間的相互啓發和藉鑒，強調“知識的流動性”在加速認知躍遷中的關鍵作用。 藝術與想象力： 科學的進步並非完全依賴於嚴謹的邏輯和數據，有時，大膽的想象力與藝術的直覺同樣扮演著不可或缺的角色。從文藝復興時期藝術傢對人體解剖學的探索，到現代科學幻想作品中對未來科技的描繪，藝術的想象力常常為科學研究提供靈感和方嚮。我們將探討藝術如何拓寬我們的感知範圍，激發我們對“可能性”的思考，並幫助我們以更具象、更易理解的方式來錶達復雜的科學概念。 第二部分：探索的工具與疆域——人類智慧的延伸 為瞭將好奇心轉化為可見的知識和可控的力量，人類發明瞭無數的工具，並不斷開闢新的探索疆域。這些工具和疆域的拓展，構成瞭文明進步的另一條主綫。 語言與符號： 語言是人類溝通和思維的基石，而各種形式的符號係統（文字、數字、公式、圖錶）則將抽象的思想具象化，並使其得以傳承和傳播。我們將追溯文字的起源，探討不同書寫係統的演變，以及數學符號如何成為連接不同文化和時空的通用語言。本書還將分析，邏輯推理和形式化錶達如何成為我們解構復雜問題、構建嚴謹理論的有力武器。 工具的演化： 從簡單的石器到復雜的顯微鏡、望遠鏡，再到如今的超級計算機和人工智能，工具的進步始終與人類認知能力的拓展相伴相生。我們將審視這些工具的齣現如何改變瞭我們觀察世界的方式，如何讓我們能夠觸及宏觀的宇宙和微觀的粒子。本書將重點關注那些“範式轉移”式的工具發明，它們如何顛覆瞭原有的研究方法，開啓瞭全新的研究領域。 虛擬世界的構建： 隨著科技的發展，我們不再局限於對現實世界的直接觀察，而是開始構建虛擬的模型和模擬。計算機科學的興起，使得我們能夠進行復雜的計算、模擬和可視化，從而在虛擬環境中探索那些在現實中難以實現或成本高昂的研究。本書將探討模型構建的哲學意義，以及仿真技術如何幫助我們理解復雜係統，預測未來趨勢。 數據與模式的發現： 在信息爆炸的時代，我們擁有前所未有的海量數據。如何從中提取有價值的信息，發現隱藏的模式和規律，成為新的挑戰。本書將探討數據分析的基本原理，以及統計學、機器學習等方法如何幫助我們從紛繁復雜的數據中洞察本質。我們將審視，那些從大數據中湧現齣的新知識，如何不斷挑戰我們原有的認知框架。 第三部分：創造的邊界與未來——人類精神的飛躍 探索的最終目的，是為瞭創造。從藝術作品到科技發明，從社會製度到哲學思想，人類的創造力是推動文明發展的最強大引擎。 科學的創造： 科學發現本身就是一種創造，它並非簡單地“發現”已有的規律，而是通過理論的構建、實驗的設計，以及對未知世界的“再造”來理解宇宙。我們將探討科學理論的形成過程，從假設的提齣到驗證，再到理論的完善和修正，以及那些顛覆性的科學理論如何改變瞭人類對自身和世界的認知。 技術的創新： 技術創新是科學理論轉化為實際應用的橋梁。本書將考察那些改變瞭人類生活方式的重大技術發明，以及它們背後所蘊含的創造性思維。從蒸汽機的發明到互聯網的普及，每一次技術的飛躍，都極大地拓展瞭人類的能力邊界，並重塑瞭社會結構和生活模式。 藝術的錶達： 藝術是對人類情感、思想和體驗的獨特錶達。本書將關注藝術作品如何反映時代精神，如何通過象徵、隱喻等方式來傳達深邃的思想和復雜的情感。我們將探討藝術的原創性，以及藝術傢的創造性如何成為人類精神世界的重要組成部分。 哲學與思想的革新： 哲學思想的進步，往往是文明發展深層次的驅動力。本書將審視那些深刻影響瞭人類曆史進程的哲學流派和思想傢，探討他們如何挑戰舊有的觀念，提齣新的世界觀和人生觀。我們將看到，思想的解放和創新，是如何為科學和技術的發展奠定基礎。 社會與倫理的構建： 人類文明的進步，不僅僅體現在物質和精神層麵，也體現在社會組織和倫理道德的構建上。本書將探討人類如何通過閤作、法律和製度來協調彼此的關係，實現社會的穩定與發展。我們將審視，在不斷變化的世界中，人類如何反思和調整自身的行為準則，以應對新的挑戰。 未來的展望： 麵對當下瞬息萬變的時代，我們如何理解未來的走嚮？本書將結閤曆史經驗和當下趨勢，探討人類在麵對氣候變化、人工智能、基因編輯等新課題時，可能麵臨的機遇與挑戰。我們將強調，持續的好奇心、開放的思維以及跨領域的協作，將是人類應對未來復雜性的關鍵。 本書並非一部枯燥的史料匯編，而是一次啓發讀者思考的旅程。它鼓勵我們跳齣既有的框架，以更廣闊的視野去審視人類文明的過去、現在與未來。通過迴顧那些激勵人類不斷探索、不斷創造的火種，我們希望能激發讀者自身的好奇心與求知欲，鼓勵大傢勇敢地去擁抱未知，去追尋那些可能改變世界的全新可能性。這是一種對人類智慧和精神力量的頌揚，是對我們永不停歇的探索精神的緻敬。

評分☆☆☆☆☆

這本《深度學習：方法及應用》我斷斷續續地讀瞭好幾個月，實在有些不吐不快。首先，我得說，這本書的理論部分簡直就像一位嚴謹的學者在娓娓道來，一點點地解構著深度學習的底層邏輯。它不像市麵上很多書那樣，上來就丟一堆復雜的公式和算法，而是非常細緻地從神經網絡的基本原理講起，比如神經元的激活函數是如何模擬生物神經元，然後層層遞進，引入反嚮傳播算法，並對其數學推導進行瞭深入的闡述。每一次的梯度下降，每一步的權重更新，都解釋得條分縷析，讓人感覺自己真的在一步步構建一個神經網絡。更讓我驚喜的是，書中對於各種經典模型，如CNN、RNN、LSTM等，都有著非常紮實的理論鋪墊，不僅僅是介紹它們的結構，更會追溯它們的設計思路和解決的問題。比如講到CNN時，它會花很大篇幅解釋捲積核的作用、池化層的意義，以及為什麼它們在圖像識彆任務上如此有效。這讓我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地理解和學習，這種學習體驗非常寶貴，讓我在麵對實際問題時，能夠更有底氣地去分析和解決。

評分☆☆☆☆☆

當然，任何一本書都不可能做到完美，這本書也不例外。在某些高級應用或者非常前沿的研究方嚮上，可能覆蓋得不夠深入，或者更新得不夠及時。畢竟深度學習技術的發展速度太快瞭，一本書的內容很快就可能麵臨一定的滯後性。我個人在使用書中提供的某些應用案例時，會發現有一些實現上的細節，或者需要結閤最新的開源庫來進行調整。但總體而言，這本書的價值在於其係統性的理論講解和對核心思想的深刻剖析。它為我構建瞭一個紮實的深度學習知識框架，讓我能夠更自信地去閱讀最新的論文，去學習新的技術。雖然在某些具體的應用代碼實現上，可能需要讀者自己去做更多的研究和實踐，但本書提供的理論指導和思維方式，絕對是物超所值的。它就像一本“工具書”，在你遇到問題時，提供理論上的支持和解決問題的思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的震撼，是它所呈現的深度學習的“黑箱”是如何被一點點打開的。書中對於注意力機製、Transformer的自注意力計算，以及各種歸一化層（BN, LN, IN）的作用，都有非常精彩的講解。它解釋瞭為什麼這些看似微小的改進，能夠極大地提升模型的性能和泛化能力。我記得有個章節講到瞭模型的可解釋性，雖然這是一個非常前沿且睏難的課題，但書中還是嘗試從不同的角度去剖析，比如通過可視化方法來理解CNN的特徵提取過程。這種探索精神非常難得，也讓我看到瞭深度學習領域未來發展的一些方嚮。它不僅僅是關於如何搭建模型，更是關於如何理解模型，如何讓模型更加智能、更加可信。對於那些對深度學習的內在機製充滿好奇的讀者來說，這本書絕對是一本值得深入研究的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的講解方式，有時候真的需要耐心。它不會為瞭迎閤讀者而簡化復雜的概念，而是堅持以一種嚴謹、細緻的風格呈現。對於我這種初學者來說，初讀某些章節時，確實會感到有些吃力，需要反復琢磨，甚至需要結閤一些其他的資料來輔助理解。特彆是關於正則化、優化算法的變種，以及各種損失函數的選擇，書中都進行瞭非常深入的探討，但這也意味著，如果你想快速上手，這本書可能不是最直接的選擇。它更像是一本“武功秘籍”，需要你花時間去打磨內功，而不是直接教你幾招唬人的花架子。但我堅持瞭下來，最大的收獲就是，當我遇到新的模型或者算法時，我能夠迅速抓住其核心思想，而不是被錶麵的符號和結構所迷惑。這種“舉一反三”的能力，是這本書帶給我的最寶貴的財富。它讓我明白，深度學習的理論基礎是如此重要，隻有理解瞭“為什麼”，纔能更好地“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

我當時買這本書，主要是被它的“應用”二字吸引。畢竟，學瞭理論，最終還是要落地的。而這本書在應用案例的選取上，可以說是非常用心瞭。它涵蓋瞭從計算機視覺到自然語言處理，再到語音識彆等多個熱門領域。我尤其喜歡它在講圖像分割時，詳細介紹瞭U-Net和Mask R-CNN等模型，並附帶瞭代碼實現的僞代碼，雖然不是完整的可執行代碼，但足以讓我理解模型的關鍵部分。書中的案例不僅僅是“是什麼”，更是“為什麼這麼做”。比如，在討論自然語言處理中的文本分類時，它會分析不同embedding方法的優劣，以及Transformer模型如何突破瞭RNN的順序限製，實現並行計算和長距離依賴的捕捉。我記得有一個案例是關於推薦係統的，書中詳細講解瞭如何利用深度學習來構建更精準的推薦模型，這對於我在工作中處理用戶行為數據非常有啓發。它提供瞭一種新的思路，讓我能夠跳齣傳統的協同過濾方法，去探索更復雜的特徵組閤和用戶偏好建模。

評分☆☆☆☆☆

不錯，值得學習，，，，

評分☆☆☆☆☆

專業書，送貨速度快，包裝好

評分☆☆☆☆☆

銷量非常大的一本深度學習書籍

評分☆☆☆☆☆

內容比價少，也比較粗，是一個大號的literature review。

評分☆☆☆☆☆

京東送貨快，服務好！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，物流速度快。

評分☆☆☆☆☆

書是正版，內容不錯。

評分☆☆☆☆☆

商品很給力，非常好，很專業

評分☆☆☆☆☆

基本是論文綜述。。。外行就彆看瞭