深度学习基础（影印版） [ Fundamentals of Deep Learning] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Nikhil Buduma 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 神经网络
• 人工智能
• 基础教程
• 影印版
• Fundamentals of Deep Learning
• 计算机科学
• 高等教育
• 技术

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564175177

版次：1

商品编码：12310381

包装：平装

外文名称： Fundamentals of Deep Learning

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

内容简介

Google、微软和Facebook等公司正在积极发展内部的深度学习团队。对于我们而言，深度学习仍然是一门非常复杂和难以掌握的课题。如果你熟悉Python，并且具有微积分背景，以及对于机器学习的基本理解，本书将帮助你开启深度学习之旅。

* 检验机器学习和神经网络基础
* 学习如何训练前馈神经网络
* 使用TensorFlow实现你的第1个神经网络
* 管理随着网络加深带来的各种问题
* 建立神经网络用于分析复杂图像
* 使用自动编码器实现有效的维度缩减
* 深入了解从序列分析到语言检验
* 掌握强化学习基础

作者简介

Nikhil Buduma是Remedy的联合创始人和首席科学家，该公司位于美国旧金山，旨在建立数据驱动为主的健康管理新系统。16岁时，他在圣何塞州立大学管理过一个药物发现实验室，为资源受限的社区研发新颖而低成本的筛查方法。到了19岁，他是国际生物学奥林匹克竞赛的两枚金牌获得者。随后加入MIT，在那里他专注于开发大规模数据系统以影响健康服务、精神健康和医药研究。在MIT，他联合创立了Lean On Me，一家全国性的非营利组织，提供匿名短信热线在大学校园内实现有效的一对一支持，并运用数据来积极影响身心健康。如今，Nikhil通过他的风投基金Q Venture Partners投资硬科技和数据公司，还为Milwaukee Brewers篮球队管理一支数据分析团队。

本书内容贡献者Nick Locascio是一位深度学习顾问、作家和研究者。Nick在MIT的Regina Barzilay实验室获得了本科和工程硕士学位，专业从事NLP和计算机视觉研究。他曾工作于多个项目，从训练神经网络到编写自然语言提示，甚至与MGH Radiology部门合作将深度学习应用于乳腺X线摄影的医学辅助诊断。Nick的工作已被MIT News和CNBC报道。在其闲暇之余，Nick为财富500强企业提供私人的深度学习咨询服务。他还联合创立了标志性的MIT课程6.S191 Intro to Deep Learning，教过300余名学生，听众包括博士后和教授。

目录

Preface
1. The Neural Network
Building Intelligent Machines
The Limits of Traditional Computer Programs
The Mechanics of Machine Learning
The Neuron
Expressing Linear Perceptrons as Neurons
Feed-Forward Neural Networks
Linear Neurons and Their Limitations
Sigmoid， Tanh， and ReLU Neurons
Softmax Output Layers
Looking Forward

2. Training Feed-Forward Neural Networks
The Fast-Food Problem
Gradient Descent
The Delta Rule and Learning Rates
Gradient Descent with Sigmoidal Neurons
The Backpropagation Algorithm
Stochastic and Minibatch Gradient Descent
Test Sets， Validation Sets， and Overfitting
Preventing Overfitting in Deep Neural Networks
Summary

3. Implementing Neural Networks in TensorFIow
What Is TensorFlow?
How Does TensorFlow Compare to Alternatives?
Installing TensorFlow
Creating and Manipulating TensorFlow Variables
TensorFlow Operations
Placeholder Tensors
Sessions in TensorFlow
Navigating Variable Scopes and Sharing Variables
Managing Models over the CPU and GPU
Specifying the Logistic Regression Model in TensorFlow
Logging and Training the Logistic Regression Model
Leveraging TensorBoard to Visualize Computation Graphs and Learning
Building a Multilayer Model for MNIST in TensorFlow
Summary

4. Beyond Gradient Descent
The Challenges with Gradient Descent
Local Minima in the Error Surfaces of Deep Networks
Model Identifiability
How Pesky Are Spurious Local Minima in Deep Networks?
Flat Regions in the Error Surface
When the Gradient Points in the Wrong Direction
Momentum-Based Optimization
A Brief View of Second-Order Methods
Learning Rate Adaptation
AdaGrad——Accumulating Historical Gradients
RMSProp——Exponentially Weighted Moving Average of Gradients
Adam——Combining Momentum and RMSProp
The Philosophy Behind Optimizer Selection
Summary

5. Convolutional Neural Networks
Neurons in Human Vision
The Shortcomings of Feature Selection
Vanilla Deep Neural Networks Don't Scale
Filters and Feature Maps
Full Description of the Convolutional Layer
Max Pooling
Full Architectural Description of Convolution Networks
Closing the Loop on MNIST with Convolutional Networks
Image Preprocessing Pipelines Enable More Robust Models
Accelerating Training with Batch Normalization
Building a Convolutional Network for CIFAR-10
Visualizing Learning in Convolutional Networks
Leveraging Convolutional Filters to Replicate Artistic Styles
Learning Convolutional Filters for Other Problem Domains
Summary

6. Embedding and Representation Learning
Learning Lower-Dimensional Representations
Principal Component Analysis
Motivating the Autoencoder Architecture
Implementing an Autoencoder in TensorFlow
Denoising to Force Robust Representations
Sparsity in Autoencoders
When Context Is More Informative than the Input Vector
The Word2Vec Framework
Implementing the Skip-Gram Architecture
Summary

7. Models for Sequence Analysis
Analyzing Variable-Length Inputs
Tackling seq2seq with Neural N-Grams
Implementing a Part-of-Speech Tagger
Dependency Parsing and SyntaxNet
Beam Search and Global Normalization
A Case for Stateful Deep Learning Models
Recurrent Neural Networks
The Challenges with Vanishing Gradients
Long Short-Term Memory （LSTM） Units
TensorFlow Primitives for RNN Models
Implementing a Sentiment Analysis Model
Solving seq2seq Tasks with Recurrent Neural Networks
Augmenting Recurrent Networks with Attention
Dissecting a Neural Translation Network
Summary

8. Memory Augmented Neural Networks
Neural Turing Machines
Attention-Based Memory Access
NTM Memory Addressing Mechanisms
Differentiable Neural Computers
Interference-Free Writing in DNCs
DNC Memory Reuse
Temporal Linking of DNC Writes
Understanding the DNC Read Head
The DNC Controller Network
Visualizing the DNC in Action
Implementing the DNC in TensorFlow
Teaching a DNC to Read and Comprehend
Summary

9. Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning Masters Atari Games
What Is Reinforcement Learning?
Markov Decision Processes （MDP）
Policy
Future Return
Discounted Future Return
Explore Versus Exploit
Policy Versus Value Learning
Policy Learning via Policy Gradients
Pole-Cart with Policy Gradients
OpenAI Gym
Creating an Agent
Building the Model and Optimizer
Sampling Actions
Keeping Track of History
Policy Gradient Main Function
PGAgent Performance on Pole-Cart
Q-Learning and Deep Q-Networks
The Bellman Equation
Issues with Value Iteration
Approximating the Q-Function
Deep Q-Network （DQN）
Training DQN
Learning Stability
Target Q-Network
Experience Replay
From Q-Function to Policy
DQN and the Markov Assumption
DQN's Solution to the Markov Assumption
Playing Breakout wth DQN
Building Our Architecture
Stacking Frames
Setting Up Training Operations
Updating Our Target Q-Network
Implementing Experience Replay
DQN Main Loop
DQNAgent Results on Breakout
Improving and Moving Beyond DQN
Deep Recurrent Q-Networks （DRQN）
Asynchronous Advantage Actor-Critic Agent （A3C）
UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning （UNREAL）
Summary
Index

人工智能浪潮下的深度学习：原理、实践与前沿探索 在这个人工智能飞速发展的时代，深度学习已成为推动技术革新、重塑各行各业的关键力量。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗诊断到个性化推荐系统，深度学习的身影无处不在，深刻地影响着我们的生活与工作。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索深度学习的核心原理、关键技术以及其在广阔领域的应用前景，帮助读者理解这一颠覆性技术的内在逻辑，并掌握驾驭其力量的方法。 一、 深度学习的基石：理解神经网络的构建与运作 深度学习的根基在于人工神经网络。本书将从最基础的感知机模型出发，逐步深入讲解神经网络的演进历程，包括多层感知机（MLP）的结构、激活函数的作用、反向传播算法的原理及其在网络训练中的核心地位。读者将了解如何通过调整权重和偏置，使网络能够从数据中学习复杂的模式和特征。我们将详细阐述不同类型的神经元模型，以及它们如何组合成具有强大表示能力的深度神经网络。 神经元模型与激活函数： 深入解析Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数的特性，理解它们如何在不同层级引入非线性，从而赋予网络学习复杂函数的能力。 前向传播与反向传播： 详尽剖析信息如何在网络中流动（前向传播），以及误差如何被用来更新网络参数（反向传播）。我们将通过直观的数学推导和易于理解的伪代码，揭示梯度下降法在神经网络优化中的关键作用。 损失函数与优化器： 探讨均方误差、交叉熵等常用损失函数的意义，以及它们如何衡量模型的预测与真实值之间的差异。同时，介绍SGD、Adam、RMSprop等经典优化算法，理解它们如何加速模型收敛，避免陷入局部最优。 二、 核心模型深度解析：解锁卷积与循环神经网络的强大能力 随着模型复杂度的提升，深度学习在图像、语音、文本等领域取得了突破性进展。本书将重点介绍两种对深度学习发展至关重要的网络架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理网格状数据（如图像）而设计，CNN通过卷积层、池化层和全连接层，有效地提取局部特征并降低计算复杂度。我们将深入讲解卷积核的工作原理，感受卷积层如何捕捉图像中的边缘、纹理等信息。读者将理解池化层在减小特征图尺寸、提高模型鲁棒性方面的作用。从LeNet到AlexNet，再到ResNet和Inception等现代CNN架构，我们将追踪其发展脉络，理解其在图像识别、物体检测、图像分割等任务上的巨大成功。 循环神经网络（RNN）： 针对序列数据（如文本、时间序列）而设计，RNN能够处理输入序列中的时间依赖性，并在内部维护一个“记忆”状态。本书将详细介绍RNN的基本结构，包括隐藏状态的传递机制。我们将探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，使其能够捕捉更长的序列依赖关系。通过这些模型，读者将能够理解它们在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译等领域的强大应用。 三、 深度学习的进阶之路：注意力机制、生成模型与迁移学习 为了进一步提升深度学习模型的性能和泛化能力，研究人员不断探索新的理论和技术。本书将带领读者走进深度学习的进阶领域。 注意力机制（Attention Mechanism）： 作为近年来深度学习领域最激动人心的进展之一，注意力机制赋予模型“聚焦”于输入序列中最重要部分的能力，极大地提升了模型在机器翻译、文本摘要等任务上的表现。我们将详细介绍自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）等机制，并展示Transformer模型如何在NLP领域取得革命性突破。 生成模型（Generative Models）： 深度学习不仅能识别和理解数据，还能创造新的数据。本书将介绍两种主流的生成模型：生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）。GAN通过一个生成器和一个判别器的对抗训练，能够生成逼真的图像、音频等。VAE则利用概率模型，学习数据的潜在分布，并生成新的样本。读者将了解它们在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型： 在数据量有限的情况下，如何有效地训练深度学习模型？迁移学习提供了一种强大的解决方案。本书将解释如何利用在大规模数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的CNN模型、BERT/GPT系列模型），并将其应用于新的、规模较小的任务。我们将探讨微调（Fine-tuning）和特征提取（Feature Extraction）等迁移学习策略，帮助读者快速构建高性能的模型。 四、 深度学习的实践与应用：从理论到实际操作 理论知识的掌握是基础，而将理论转化为实际应用则需要动手实践。本书将提供丰富的实践指导，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 主流深度学习框架介绍： 我们将简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并提供使用这些框架构建、训练和评估模型的示例。读者将了解如何搭建神经网络、加载数据集、执行训练流程，以及如何使用可视化工具监控训练过程。 数据集与数据预处理： 详细介绍常用的深度学习数据集，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等，并阐述数据清洗、归一化、增强等数据预处理技术的重要性。良好的数据准备是模型成功的关键。 模型评估与调优： 学习如何使用准确率、召回率、F1分数、AUC等指标来评估模型的性能。我们将介绍交叉验证、超参数搜索等模型调优技术，帮助读者找到最优的模型配置。 实际案例分析： 通过对图像识别、文本分类、推荐系统等典型应用场景的深入剖析，读者将看到深度学习模型是如何被应用于解决真实世界的挑战。我们将一步步展示从数据准备到模型部署的全过程，让读者获得宝贵的实战经验。 五、 深度学习的未来展望与挑战 深度学习的发展仍处于快速演进之中，未来充满无限可能，同时也面临着诸多挑战。本书将探讨当前深度学习领域的研究热点和未来发展方向。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 随着深度学习模型在关键决策领域的应用日益广泛，理解模型“为什么”做出某个预测变得至关重要。我们将介绍当前在提升模型可解释性方面所做的努力，以及相关技术的研究进展。 小样本学习（Few-Shot Learning）与零样本学习（Zero-Shot Learning）： 如何让模型在仅有少量甚至没有样本的情况下也能进行学习和泛化，是当前研究的重要方向。 联邦学习（Federated Learning）： 在保护用户隐私的前提下，实现模型在分布式数据上的训练，是应对数据孤岛和隐私问题的有效手段。 AI伦理与社会影响： 随着AI技术的强大，其带来的伦理问题和社会影响也日益凸显，如偏见、公平性、就业等。本书将引发读者对这些重要议题的思考。 通过阅读本书，您将不仅能够理解深度学习的精妙原理，更能掌握其强大的实践能力，为迎接人工智能时代的机遇做好充分准备。无论您是希望深入探索AI技术的研究者，还是希望利用AI赋能业务的工程师，抑或是对人工智能充满好奇的学习者，本书都将是您不可或缺的知识宝库。让我们一同踏上这段激动人心的深度学习探索之旅，解锁智能的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我拿到这本书的时候，更多的是被它的“基础”二字吸引，想着至少能让我对这个火热的领域有个初步的认识。然而，当我真正投入阅读后，才发现它提供的远不止是“表面功夫”。书中的论述逻辑非常严谨，每一部分的知识点都像是一块块精心打磨的积木，能够层层递进地搭建起对深度学习的完整认知。我印象特别深刻的是关于“损失函数”的部分，它不仅仅是告诉我们损失函数是什么，还详细探讨了不同类型的损失函数在不同场景下的适用性，比如均方误差和交叉熵的差异，以及它们各自的优缺点。这让我意识到，选择合适的损失函数对于模型的性能至关重要，而不是简单地套用一个公式。此外，书中还花了很多篇幅来讲解“反向传播算法”，这一点我之前一直觉得非常神秘。但是，这本书用一种非常清晰的思路，从链式法则出发，一步步推导出误差如何从输出层反向传递到输入层，并用于更新权重。虽然其中涉及到一些微积分的知识，但作者的讲解非常细致，配以清晰的图示，让我感觉即使是像我这样的初学者，也能逐渐把握其精髓。它并非那种“看一遍就懂”的书，而是需要反复琢磨，但每一次阅读都会有新的收获。我对书中关于“正则化”的讨论尤为赞赏，它不仅仅介绍了L1和L2正则化的概念，还深入分析了它们如何防止过拟合，以及在实际应用中的一些技巧。这让我对如何训练出泛化能力强的模型有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对理论研究有一定追求的读者，我拿到《深度学习基础（影印版）》时，对其内容深度抱有很高的期望。而这本书在数学原理的阐述和算法的推导上，可以说达到了相当高的水准。书中关于“张量（Tensor）”的讲解就非常详尽，它不仅介绍了张量的基本概念和运算，还详细说明了在深度学习中张量是如何表示数据的，以及不同维度张量所代表的意义。这为理解后续的神经网络结构和计算过程打下了坚实的基础。让我印象特别深刻的是，书中在推导“BP算法”时，对每一个数学步骤都给出了详尽的解释，并且清晰地展示了如何利用链式法则计算梯度。虽然我具备一定的数学基础，但作者的严谨推导过程，还是让我对BP算法有了更加深刻和透彻的理解，也让我认识到，理论基础的扎实对于深入理解和改进模型是多么重要。它不仅仅是告诉你“怎么做”，而是让你明白“为什么这么做”。书中对“优化器（Optimizer）”的讲解也相当到位，它详细对比了SGD、Momentum、Adagrad、RMSprop以及Adam等各种优化算法的原理和特点，并分析了它们在不同情况下的表现。这让我明白，选择合适的优化器能够显著影响模型的收敛速度和最终性能。我尤其欣赏书中对“矩阵求导”的讲解，这是理解BP算法和模型优化的关键，作者的讲解非常清晰，并且联系了实际的计算过程，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我当初选择这本书，很大程度上是因为它“影印版”的身份，总觉得原汁原味的东西会更扎实。而这本书确实没有让我失望，它在概念的深度挖掘和理论的严谨性方面做得非常出色。比如，它在讲解“卷积神经网络（CNN）”时，不仅仅是介绍卷积层、池化层这些基本组件，而是深入剖析了它们各自的作用原理，以及为什么CNN在图像识别领域如此强大。书中对于“感受野”的解释就非常到位，让我明白了为什么卷积核能够捕捉到图像中的局部特征，并且通过层层叠加，最终能够理解整个图像的内容。这种对细节的关注，让我觉得作者对深度学习的理解是深入骨髓的。我还记得书中关于“循环神经网络（RNN）”的章节，它不仅仅解释了RNN如何处理序列数据，还详细讲解了其“记忆”机制，以及为什么传统的RNN在处理长序列时会遇到“梯度消失/爆炸”的问题。作者并没有回避这些技术难点，而是详细阐述了其产生的原因，并为后续的LSTM和GRU等改进模型做了铺垫。这给我一种感觉，这本书是在带领我一步步攻克深度学习中的技术堡垒，而不是简单地罗列知识点。我对书中关于“注意力机制”的初步介绍印象非常深刻，尽管那部分内容可能比前面的章节稍微进阶一些，但它清晰地揭示了模型如何“关注”输入序列中的重要部分，为后续更复杂的模型打下了基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要讲清楚“是什么”，更要讲清楚“为什么”以及“如何应用”。《深度学习基础（影印版）》在这一点上做得非常出色。书中在讲解基础概念的同时，非常注重与实际应用的结合。例如，在介绍“反向传播算法”时，它不仅仅停留于理论推导，还通过一些简单的示例，展示了如何利用反向传播来训练一个模型，以及如何通过计算梯度来更新权重。这种“理论与实践并重”的风格，让我觉得这本书非常实用。我记得书中关于“模型评估与选择”的部分，详细介绍了各种评估指标，比如准确率、召回率、F1分数等等，并且深入分析了它们各自的优缺点，以及在不同应用场景下的选择依据。这让我明白，仅仅训练出一个模型是不够的，还需要学会如何科学地评估它的性能，并根据评估结果进行调整。书中还花了相当大的篇幅来讨论“过拟合与欠拟合”的问题，并给出了多种解决方案，比如数据增强、正则化、提前停止等。这些内容都非常贴合实际的建模过程中遇到的问题，让我在学习理论知识的同时，也积累了解决实际问题的经验。我对书中关于“超参数调优”的探讨非常赞赏，它不仅仅列举了各种调优方法，还分析了不同超参数对模型性能的影响，以及如何进行系统性的调优。这本书让我感觉，深度学习不仅仅是一门学科，更是一门可以不断实践和优化的工程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题是《深度学习基础（影印版） [ Fundamentals of Deep Learning]》，但我拿到它的时候，其实对深度学习本身知之甚少，更像是一个对人工智能领域充满好奇心的初学者。所以，当我翻开这本书时，最吸引我的不是那些高深的理论公式，而是它试图构建的那种“从零开始”的学习路径。书中的图文并茂，将一些抽象的概念具象化，比如在介绍神经网络的层级结构时，用类比的方式说明了信息是如何逐层传递和转化的，这对于我这种“视觉型”学习者来说非常友好。我记得其中有一段讲到了“激活函数”，我当时就觉得这个词听起来很有趣，而书里将其比作一个“开关”，只有当输入信号达到一定阈值时，神经元才会被“激活”并传递信息。这种生动形象的解释，让我一下子就理解了这个关键但容易混淆的概念。而且，它并没有直接抛出复杂的数学推导，而是先让你对整个流程有个大致的了解，然后再逐步深入。比如，它会先讲解一个简单的感知机模型，让你体会到基本单元是如何工作的，然后再过渡到多层感知机，解释多层结构带来的强大能力。这种循序渐进的方式，让我感觉学习过程并不像我想象的那么枯燥和困难，而是充满了一种探索的乐趣。我尤其喜欢书中对“梯度下降”的解释，它用一个下山的比喻，形象地说明了模型是如何通过不断调整参数来寻找最优解的。这个比喻太贴切了，让我立刻就能明白这个优化算法的核心思想，即使我对导数和微积分的理解还不够深入。

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