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出版者:电子工业出版社

作者:张玉宏

出品人:博文视点

页数:682

译者:

出版时间:2018-6

价格:128

装帧:平装

isbn号码:9787121342462

丛书系列:博文视点AI系列

图书标签:

深度学习
人工智能
适合初学者
通俗易懂
文笔流畅
可读性强
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科学
深度学习
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具体描述

深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。

《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》结构完整、行文流畅，是一本难得的零基础入门、图文并茂、通俗易懂、理论结合实战的深度学习书籍。

《探寻物质的奥秘：微观世界的奇异之旅》引言宇宙的浩瀚，从星辰大海到微尘粒子，无不展现着令人惊叹的秩序与和谐。我们习惯于从宏观尺度观察世界，享受万物带来的便利与美好。然而，在这宏伟的画卷之下，隐藏着一个更为基础、更为奇妙的世界——微观世界。那里，物质的构成单位以我们难以想象的方式运作，物理定律呈现出截然不同的风貌。本书《探寻物质的奥秘：微观世界的奇异之旅》，将带领读者踏上一段穿越原子、亚原子粒子，乃至更深层次的物质构成的探索之旅，揭示隐藏在日常事物背后的深刻原理。第一章：回到原点——经典世界的基石与裂痕在深入探索微观世界的奇妙之前，我们有必要回顾一下人类对物质理解的历程。从古希腊哲学家对“原子”概念的朦胧猜想，到19世纪末经典物理学，特别是牛顿力学和电磁学的辉煌成就，人类似乎已经建立起了一个完整而精确的物理图景。牛顿的万有引力定律解释了天体的运行，麦克斯韦方程组统一了电和磁，一切似乎都井井有条，仿佛世界就是一台精密的机械钟表，只要掌握了其运行规律，便能预测一切。然而，随着实验技术的进步，一些“小小的”不和谐音符开始出现。黑体辐射的实验数据，原子光谱的离散性，光电效应的奇特现象，这些都无法用经典的“粒子”和“波”的单一概念来解释。经典物理学的大厦，在面对这些实验结果时，显得有些力不从心，暴露出其解释能力的局限性。这些裂痕，如同黎明前最后一抹夜色，预示着一场颠覆性的革命即将到来。第二章：量子萌芽——能量的颗粒与概率的舞蹈 20世纪初，普朗克的量子假说如同一颗火种，点燃了通往微观世界的道路。他提出，能量并非连续的，而是以一份份不连续的“量子”形式存在。这一看似微小的假设，却具有划时代的意义。它打破了经典物理学中能量守恒与连续性的固有观念，为理解微观现象打开了新的视角。紧接着，爱因斯坦的光量子理论，进一步将量子的概念延伸到光。他提出了光子，认为光本身就是由一份份能量的粒子组成，从而成功解释了光电效应。这一理论不仅巩固了能量的量子化概念，更重要的是，它引入了一个全新的概念——波粒二象性。光，这个我们熟悉的光，竟然同时具有波的衍射、干涉特性，又表现出粒子的碰撞、动量特性。这种看似矛盾的性质，成为了理解微观世界的第一块基石。玻尔模型，则将量子的思想引入到原子结构的研究中。他假设电子在原子核外运动时，只能处于特定的轨道上，并且在不同轨道之间跃迁时才会吸收或放出特定能量的光子。这解释了原子光谱为何是离散的，为何每种元素都有其独特的“指纹”。虽然玻尔模型在细节上仍有不足，但它无疑是走向更完整量子力学理论的重要一步。第三章：量子力学的诞生——波函数与不确定性原理随着对微观粒子行为的深入研究，科学家们逐渐意识到，经典物理学的描述方式已远远不够。薛定谔方程的出现，标志着量子力学的正式诞生。它引入了“波函数”的概念，用来描述微观粒子的状态。波函数本身并不直接对应任何物理量，而是蕴含着粒子所有可能的信息。波函数的平方，则代表了粒子出现在某个位置的概率。这便是量子力学最令人着迷的特点之一——概率性。在微观世界，我们无法像预测行星轨道那样精确地预测一个粒子的轨迹，只能给出它在某个时间、某个地点出现的概率。这并非是测量技术的不足，而是微观粒子本身的内在属性。海森堡的不确定性原理，更是将这种概率性推向了极致。它指出，我们不可能同时精确地测量一个粒子的位置和动量。测量其中一个量越精确，另一个量的不确定性就越大。这种内在的限制，揭示了微观世界与宏观世界的本质区别：宏观世界是确定性的，而微观世界是概率性的。这种不确定性，并非是我们观察者的局限，而是自然界的根本法则。第四章：粒子的世界——基本粒子与相互作用在量子力学的框架下，我们开始审视构成物质的最基本单元。亚原子粒子，如电子、质子、中子，曾被认为是原子的基本构成，但随着研究的深入，我们发现它们也并非“基本”。质子和中子，又是由更小的夸克组成的。粒子物理学领域，描绘了一幅由基本粒子组成的复杂而精妙的宇宙图景。这些基本粒子，根据它们的性质，被分为费米子（构成物质的粒子，如夸克、轻子）和玻色子（传递相互作用的粒子，如光子、胶子）。而这些粒子之间的相互作用，也并非随机，而是由四种基本力来支配：引力、电磁力、强相互作用力、弱相互作用力。每种力都有其特定的传递粒子和作用范围。例如，电磁力由光子传递，支配着原子和分子的结构，也正是我们日常生活中所经历的各种电、磁现象的根源。强相互作用力由胶子传递，将夸克紧密地束缚在一起，构成质子和中子，是原子核得以稳定的关键。弱相互作用力，虽然作用范围极小，但在放射性衰变等过程中扮演着重要角色。第五章：原子核的秘密——能量的释放与核的奥秘原子核，这个体积微小却质量巨大的核心，蕴含着巨大的能量。正是核物理学的研究，让我们得以窥探这股能量的奥秘。原子核的构成，质子和中子之间的相互作用，以及核的稳定与不稳定，都遵循着量子力学的法则。放射性现象，便是原子核不稳定的直接体现。某些原子核会自发地衰变，放出粒子或能量，变成更稳定的核素。α衰变、β衰变、γ衰变，这些不同的衰变方式，展现了原子核内在的能量转化过程。核裂变和核聚变，则是人类利用核能的两种主要方式。核裂变，是重的原子核分裂成若干轻核，并释放出巨大能量的过程，这是核电站和原子弹的原理。核聚变，则是轻核结合成重核，释放出比核裂变更巨大的能量，太阳的能量正是来源于核聚变。对核能的理解和应用，既带来了巨大的机遇，也伴随着严峻的挑战，是对人类智慧和责任的严峻考验。第六章：宇宙的起点与终结——从大爆炸到物质的未来将视角从微观粒子提升到宇宙的尺度，量子力学依然扮演着至关重要的角色。宇宙的起源——大爆炸理论，很大程度上也依赖于对早期宇宙物质状态的量子化描述。在极高的能量密度下，基本粒子的产生和相互作用，以及宇宙的膨胀，都与量子物理学的原理息息相关。现代宇宙学，如暴胀理论，试图解释宇宙早期的一些特性，这些理论的推演也离不开对量子场的理解。同时，关于暗物质、暗能量等宇宙中的神秘成分，其本质的探索，也可能最终指向更深层次的量子物理学原理。展望物质的未来，从宇宙的膨胀到可能的热寂，或者其他我们尚未知的结局，都与物质的基本性质和相互作用息息相关。量子世界中的衰变、转化，以及宏观宇宙的演化，仿佛在进行着一场宏大的、跨越时空的舞蹈。结语《探寻物质的奥秘：微观世界的奇异之旅》旨在为读者揭示一个与我们日常经验截然不同的世界。从能量的量子化到粒子的概率性，从基本粒子的相互作用到原子核的能量释放，本书将带领你穿越量子世界的奇妙门槛，感受科学探索的魅力。虽然微观世界的规律看似抽象，但它们却是构成我们所处世界的基础。理解这些奥秘，不仅能够满足我们对未知的好奇，更能帮助我们更深刻地认识自然，更好地理解我们自身在宇宙中的位置。这场探索没有终点，每一个新的发现都将开启更广阔的视野，引导我们不断地向物质的深处，向宇宙的本质，继续前行。

作者简介

张玉宏，2012年于电子科技大学取得博士学位，2009—2011年美国西北大学访问学者，电子科技大学博士后，现执教于河南工业大学。

中国计算机协会（CCF）会员，CCF YOCSEF郑州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。主要研究方向为大数据、人工智能、技术哲学。发表学术论文20余篇，国内外学术作品7部。阿里云云栖社区专栏作家，博文累计阅读逾百万次。

目录信息

第１章一入侯门“深”似海，深度学习深几许 1
1.1 深度学习的巨大影响 2
1.2 什么是学习 4
1.3 什么是机器学习 4
1.4 机器学习的4个象限 5
1.5 什么是深度学习 6
1.6 “恋爱”中的深度学习 7
1.7 深度学习的方法论 9
1.8 有没有浅层学习 13
1.9 本章小结 14
1.10 请你思考 14
参考资料 14
第2章人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知 16
2.1 信数据者得永生吗 17
2.2 人工智能的“江湖定位” 18
2.3 深度学习的归属 19
2.4 机器学习的形式化定义 21
2.5 为什么要用神经网络 24
2.6 人工神经网络的特点 26
2.7 什么是通用近似定理 27
2.8 本章小结 31
2.9 请你思考 31
参考资料 31
第3章 “机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人 33
3.1 监督学习 34
3.1.1 感性认知监督学习 34
3.1.2 监督学习的形式化描述 35
3.1.3 k-近邻算法 37
3.2 非监督学习 39
3.2.1 感性认识非监督学习 39
3.2.2 非监督学习的代表—K均值聚类 41
3.3 半监督学习 45
3.4 从“中庸之道”看机器学习 47
3.5 强化学习 49
3.6 本章小结 52
3.7 请你思考 53
参考资料 53
第4章人生苦短对酒歌，我用Python乐趣多 55
4.1 Python概要 56
4.1.1 为什么要用Python 56
4.1.2 Python中常用的库 58
4.2 Python的版本之争 61
4.3 Python环境配置 65
4.3.1 Windows下的安装与配置 65
4.3.2 Mac下的安装与配置 72
4.4 Python编程基础 76
4.4.1 如何运行Python代码 77
4.4.2 代码缩进 79
4.4.3 注释 80
4.4.4 Python中的数据结构 81
4.4.5 函数的设计 93
4.4.6 模块的导入与使用 101
4.4.7 面向对象程序设计 102
4.5 本章小结 112
4.6 请你思考 112
参考资料 113
第5章机器学习终觉浅，Python带我来实践 114
5.1 线性回归 115
5.1.1 线性回归的概念 115
5.1.2 简易线性回归的Python实现详解 119
5.2 k-近邻算法 139
5.2.1 k-近邻算法的三个要素 140
5.2.2 k-近邻算法实战 143
5.2.3 使用scikit-learn实现k-近邻算法 155
5.3 本章小结 162
5.4 请你思考 162
参考资料 162
第6章神经网络不胜语，M-P模型似可寻 164
6.1 M-P神经元模型是什么 165
6.2 模型背后的那些人和事 167
6.3 激活函数是怎样的一种存在 175
6.4 什么是卷积函数 176
6.5 本章小结 177
6.6 请你思考 178
参考资料 178
第7章 Hello World感知机，懂你我心才安息 179
7.1 网之初，感知机 180
7.2 感知机名称的由来 180
7.3 感性认识“感知机” 183
7.4 感知机是如何学习的 185
7.5 感知机训练法则 187
7.6 感知机的几何意义 190
7.7 基于Python的感知机实战 191
7.8 感知机的表征能力 196
7.9 本章小结 199
7.10 请你思考 199
参考资料 199
第8章损失函数减肥用，神经网络调权重 201
8.1 多层网络解决“异或”问题 202
8.2 感性认识多层前馈神经网络 205
8.3 是浅而“胖”好，还是深而“瘦”佳 209
8.4 分布式特征表达 210
8.5 丢弃学习与集成学习 211
8.6 现实很丰满，理想很骨感 212
8.7 损失函数的定义 213
8.8 热力学定律与梯度弥散 215
8.9 本章小结 216
8.10 请你思考 216
参考资料 217
第9章山重水复疑无路，最快下降问梯度 219
9.1 “鸟飞派”还飞不 220
9.2 1986年的那篇神作 221
9.3 多层感知机网络遇到的大问题 222
9.4 神经网络结构的设计 225
9.5 再议损失函数 227
9.6 什么是梯度 229
9.7 什么是梯度递减 231
9.8 梯度递减的线性回归实战 235
9.9 什么是随机梯度递减 238
9.10 利用SGD解决线性回归实战 240
9.11 本章小结 247
9.12 请你思考 248
参考资料 248
第10章 BP算法双向传，链式求导最缠绵 249
10.1 BP算法极简史 250
10.2 正向传播信息 251
10.3 求导中的链式法则 255
10.4 误差反向传播 264
10.4.1 基于随机梯度下降的BP算法 265
10.4.2 输出层神经元的权值训练 267
10.4.3 隐含层神经元的权值训练 270
10.4.4 BP算法的感性认知 273
10.4.5 关于BP算法的补充说明 278
10.5 BP算法实战详细解释 280
10.5.1 初始化网络 280
10.5.2 信息前向传播 282
10.5.3 误差反向传播 285
10.5.4 训练网络（解决异或问题） 288
10.5.5 利用BP算法预测小麦品种的分类 293
10.6 本章小结 301
10.7 请你思考 302
参考资料 304
第11章一骑红尘江湖笑，TensorFlow谷歌造 305
11.1 TensorFlow概述 306
11.2 深度学习框架比较 309
11.2.1 Theano 309
11.2.2 Keras 310
11.2.3 Caffe 311
11.2.4 PyTorch 312
11.3 TensorFlow的安装 313
11.3.1 Anaconda的安装 313
11.3.2 TensorFlow的CPU版本安装 315
11.3.3 TensorFlow的源码编译 323
11.4 Jupyter Notebook的使用 331
11.4.1 Jupyter Notebook的由来 331
11.4.2 Jupyter Notebook的安装 333
11.5 TensorFlow中的基础语法 337
11.5.1 什么是数据流图 338
11.5.2 构建第一个TensorFlow数据流图 339
11.5.3 可视化展现的TensorBoard 342
11.5.4 TensorFlow的张量思维 346
11.5.5 TensorFlow中的数据类型 348
11.5.6 TensorFlow中的操作类型 353
11.5.7 TensorFlow中的Graph对象 356
11.5.8 TensorFlow中的Session 358
11.5.9 TensorFlow中的placeholder 361
11.5.10 TensorFlow中的Variable对象 363
11.5.11 TensorFlow中的名称作用域 365
11.5.12 张量的Reduce方向 367
11.6 手写数字识别MNIST 372
11.6.1 MNIST数据集简介 373
11.6.2 MNIST数据的获取与预处理 375
11.6.3 分类模型的构建—Softmax Regression 378
11.7 TensorFlow中的Eager执行模式 394
11.7.1 Eager执行模式的背景 394
11.7.2 Eager执行模式的安装 395
11.7.3 Eager执行模式的案例 395
11.7.4 Eager执行模式的MNIST模型构建 398
11.8 本章小结 401
11.9 请你思考 402
参考资料 403
第12章全面连接困何处，卷积网络显神威 404
12.1 卷积神经网络的历史 405
12.1.1 眼在何方？路在何方？ 405
12.1.2 卷积神经网络的历史脉络 406
12.1.3 那场著名的学术赌局 410
12.2 卷积神经网络的概念 412
12.2.1 卷积的数学定义 412
12.2.2 生活中的卷积 413
12.3 图像处理中的卷积 414
12.3.1 计算机“视界”中的图像 414
12.3.2 什么是卷积核 415
12.3.3 卷积在图像处理中的应用 418
12.4 卷积神经网络的结构 420
12.5 卷积层要义 422
12.5.1 卷积层的设计动机 422
12.5.2 卷积层的局部连接 427
12.5.3 卷积层的3个核心概念 428
12.6 细说激活层 434
12.6.1 两个看似闲扯的问题 434
12.6.2 追寻问题的本质 435
12.6.3 ReLU的理论基础 437
12.6.4 ReLU的不足之处 441
12.7 详解池化层 442
12.8 勿忘全连接层 445
12.9 本章小结 446
12.10 请你思考 447
参考资料 448
第13章纸上谈兵终觉浅，绝知卷积要编程 450
13.1 TensorFlow的CNN架构 451
13.2 卷积层的实现 452
13.2.1 TensorFlow中的卷积函数 452
13.2.2 图像处理中的常用卷积核 456
13.3 激活函数的使用 460
13.3.1 Sigmoid函数 460
13.3.2 Tanh函数 461
13.3.3 修正线性单元——ReLU 462
13.3.4 Dropout函数 462
13.4 池化层的实现 466
13.5 规范化层 470
13.5.1 为什么需要规范化 470
13.5.2 局部响应规范化 472
13.5.3 批规范化 475
13.6 卷积神经网络在MNIST分类器中的应用 480
13.6.1 数据读取 480
13.6.2 初始化权值和偏置 480
13.6.3 卷积和池化 482
13.6.4 构建第一个卷积层 482
13.6.5 构建第二个卷积层 483
13.6.6 实现全连接层 484
13.6.7 实现Dropout层 485
13.6.8 实现Readout层 485
13.6.9 参数训练与模型评估 485
13.7 经典神经网络——AlexNet的实现 488
13.7.1 AlexNet的网络架构 488
13.7.2 数据读取 490
13.7.3 初始化权值和偏置 491
13.7.4 卷积和池化 491
13.7.5 局部响应归一化层 492
13.7.6 构建卷积层 492
13.7.7 实现全连接层和Dropout层 493
13.7.8 实现Readout层 494
13.7.9 参数训练与模型评估 494
13.8 本章小结 495
13.9 请你思考 496
参考资料 496
第14章循环递归RNN，序列建模套路深 498
14.1 你可能不具备的一种思维 499
14.2 标准神经网络的缺陷所在 501
14.3 RNN简史 502
14.3.1 Hopfield网络 503
14.3.2 Jordan递归神经网络 504
14.3.3 Elman递归神经网络 505
14.3.4 RNN的应用领域 506
14.4 RNN的理论基础 506
14.4.1 Elman递归神经网络 506
14.4.2 循环神经网络的生物学机理 508
14.5 RNN的结构 509
14.6 循环神经网络的训练 512
14.6.1 问题建模 512
14.6.2 确定优化目标函数 513
14.6.3 参数求解 513
14.7 基于RNN的TensorFlow实战——正弦序列预测 514
14.7.1 生成数据 516
14.7.2 定义权值和偏置 517
14.7.3 前向传播 519
14.7.4 定义损失函数 522
14.7.5 参数训练与模型评估 522
14.8 本章小结 524
14.9 请你思考 524
参考资料 525
第15章 LSTM长短记，长序依赖可追忆 526
15.1 遗忘是好事还是坏事 527
15.2 施密德胡伯是何人 527
15.3 为什么需要LSTM 529
15.4 拆解LSTM 530
15.4.1 传统RNN的问题所在 530
15.4.2 改造的神经元 531
15.5 LSTM的前向计算 533
15.5.1 遗忘门 534
15.5.2 输入门 535
15.5.3 候选门 536
15.5.4 输出门 537
15.6 LSTM的训练流程 539
15.7 自然语言处理的一个假设 540
15.8 词向量表示方法 542
15.8.1 独热编码表示 543
15.8.2 分布式表示 545
15.8.3 词嵌入表示 547
15.9 自然语言处理的统计模型 549
15.9.1 NGram模型 549
15.9.2 基于神经网络的语言模型 550
15.9.3 基于循环神经网络的语言模型 553
15.9.4 LSTM语言模型的正则化 556
15.10 基于Penn Tree Bank的自然语言处理实战 560
15.10.1 下载及准备PTB数据集 561
15.10.2 导入基本包 562
15.10.3 定义相关的参数 562
15.10.4 语言模型的实现 563
15.10.5 训练并返回perplexity值 573
15.10.6 定义主函数并运行 575
15.10.7 运行结果 578
15.11 本章小结 579
15.12 请你思考 580
参考资料 580
第16章卷积网络虽动人，胶囊网络更传“神” 583
16.1 从神经元到神经胶囊 584
16.2 卷积神经网络面临的挑战 584
16.3 神经胶囊的提出 588
16.4 神经胶囊理论初探 591
16.4.1 神经胶囊的生物学基础 591
16.4.2 神经胶囊网络的哲学基础 592
16.5 神经胶囊的实例化参数 594
16.6 神经胶囊的工作流程 598
16.6.1 神经胶囊向量的计算 598
16.6.2 动态路由的工作机理 600
16.6.3 判断多数字存在性的边缘损失函数 606
16.6.4 胶囊神经网络的结构 607
16.7 CapsNet的验证与实验 614
16.7.1 重构和预测效果 614
16.7.2 胶囊输出向量的维度表征意义 616
16.7.3 重叠图像的分割 617
16.8 神经胶囊网络的TensorFlow实现 618
16.8.1 导入基本包及读取数据集 619
16.8.2 图像输入 619
16.8.3 卷积层Conv1的实现 619
16.8.4 PrimaryCaps层的实现 620
16.8.5 全连接层 622
16.8.6 路由协议算法 628
16.8.7 估计实体出现的概率 630
16.8.8 损失函数的实现 631
16.8.9 额外设置 639
16.8.10 训练和评估 640
16.8.11 运行结果 643
16.9 本章小结 644
16.10 请你思考 645
16.11 深度学习美在何处 646
参考资料 647
后记 648
索引 651
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

算是中文书籍里面有关深度学习科普的高水平之作了。比之某些在知乎和豆瓣上被吹的连小学生都可以看懂的科普书籍，这本书才算是真正的典范，将深度学习的各种方面都提了一遍，但是不过分深入，还配以代码，以及有作者自己的解释，实属不易。美中不足的一点是有些地方的口水话...

评分☆☆☆☆☆

书已到手，我大概看了看，值得推荐，我就说一下大概情况吧。全书16章，目录简介等去掉后，一共654页，892千字，定价为128元，出版日期是2018.7.1。封面和背面我都拍了照，见最下面。全书整体结构就是16章，每章都有一个很文艺的标题和导入语，然后每章结尾有个小结和思考。内...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最后一部分关于模型部署和伦理考量的讨论，则为整本书画上了一个完美且负责任的句号。在如今技术高速迭代的背景下，仅仅掌握模型训练是不够的，如何将训练好的庞大模型高效地部署到边缘设备或生产环境中，是工程师必须面对的现实挑战。书中对模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以及模型压缩技术的介绍，非常务实且具有操作性，提供了许多可以立即应用到实际项目中的技巧。更难能可贵的是，作者没有回避深度学习技术发展中伴随的社会问题。关于模型偏见（Bias）、可解释性（Explainability）以及数据隐私的讨论，观点深刻而中肯，促使读者在追求技术先进性的同时，也要时刻保持对技术社会影响的警惕。这种将技术能力与人文关怀相结合的叙事方式，使得这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一份引领未来AI从业者成长的思想罗盘，它教会的不仅是“如何做”，更是“应该如何负责任地去做”。

评分☆☆☆☆☆

令人惊喜的是，这本书并没有将深度学习停留在传统的图像和自然语言处理领域。它用了相当大的篇幅探讨了深度学习在强化学习（RL）中的应用，特别是DQN（Deep Q-Network）的构建思路。作者将复杂的马尔可夫决策过程（MDP）概念，拆解成易于理解的状态、动作和奖励机制，然后说明深度网络是如何充当“函数逼近器”来估计最优价值函数的。这里的叙述逻辑非常严密，从贝尔曼方程的直观理解，过渡到Q学习的迭代更新，最后无缝衔接到深度学习的强大泛化能力上。这种跨领域的融合展现了作者深厚的学术功底和广阔的视野。此外，书中还涉及了一些关于生成模型（如GANs）的介绍，虽然篇幅相对精炼，但对判别器和生成器之间的博弈过程的描述，充满了张力和画面感，让人能清晰地感受到模型训练过程中那种微妙的平衡和对抗性。这部分内容极大地拓宽了我的技术视野，让我意识到深度学习的应用边界远比想象中要辽阔。

评分☆☆☆☆☆

读完中间关于优化算法和正则化技术的章节后，我最大的感受是，这本书真正做到了“深入浅出”的平衡。很多同类书籍在讲解梯度下降的变体，比如Adam或RMSprop时，往往会直接抛出复杂的泰勒展开和矩阵求导，让人望而却步。然而，这里的论述却极其细腻和富有条理。它并没有跳过数学推导，而是将每一步的引入都赋予了清晰的动机——为什么需要动量？动量解决了什么问题？以及，如何通过调整学习率，避免模型陷入局部最优的陷阱？作者对这些“为什么”的阐述，比单纯的“怎么做”更具价值。此外，对于过拟合问题的讨论，书中不仅提供了Dropout和L1/L2范数这些标准解法，更深入地探讨了数据增强（Data Augmentation）的艺术性——即如何创造性地利用现有数据来扩充信息量，这在实际工程应用中是至关重要的软技能。章节末尾的案例分析，更是将理论与实践紧密结合，展示了在特定数据集上，不同正则化策略带来的性能差异，这种量化的对比分析，极大地增强了读者的实操信心和对算法选择的判断力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，配上精致的几何图形，仿佛在暗示着背后蕴藏的复杂而迷人的知识体系。初次翻开，我立刻被作者那娓娓道来的叙事风格所吸引。它不像那些枯燥的技术手册，更像是一位经验丰富的导师在耐心地为你勾勒出整个领域的宏伟蓝图。开篇并没有直接陷入晦涩的数学公式堆砌，而是从一个非常宏大且富有哲理的视角切入，探讨了“智能”的本质，以及机器如何通过模仿人类的学习过程，逐步逼近甚至超越我们自身的认知极限。这种铺陈方式极大地降低了初学者的畏惧感，让人感觉进入这个前沿领域并非遥不可及的挑战，而是一场充满探索乐趣的旅程。特别是关于神经网络基础架构的讲解，作者巧妙地运用了许多生活化的类比，比如将神经元比作决策节点，将层级结构比作信息处理的流水线，使得那些抽象的概念瞬间变得具体可感，对于理解深度学习的核心思想构建了坚实的基础。我尤其欣赏作者在介绍经典模型时所展现出的历史观，清晰地梳理了从感知机到现代Transformer架构的演进脉络，这不仅仅是知识的罗列，更是一种对技术迭代思想的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书在处理卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两大支柱结构时的视角非常独特。对于CNN，作者没有止步于介绍卷积核和池化层的操作，而是花了大量的篇幅去解析感受野（Receptive Field）的概念，以及它如何与图像特征的层次化提取过程相对应。这种对空间信息处理机制的深入挖掘，让读者能更深刻地理解为什么CNN在视觉任务上表现卓越。而对于RNN及其衍生出的LSTM和GRU，作者则着重阐述了“遗忘门”和“输入门”在解决长期依赖问题中的精妙设计。与市场上一些只罗列公式的书籍不同，这里通过一系列生动的时序数据模拟，直观地展示了标准RNN在处理长序列时的信息衰减问题，随后再对比LSTM如何通过门控机制有效地“记忆”关键信息。这种对比式的教学法，使得LSTM的复杂结构不再是难以理解的黑盒，而是解决特定痛点的必然产物。我对作者在阐述这些经典网络时，总是能精准地捕捉到其核心创新点并加以强调的做法，深表赞赏。

评分☆☆☆☆☆

书刚到，我就迫不及待的读了一章。作者的文笔诙谐，有料有趣，图文并茂，把枯燥的东西讲的栩栩如生。内容有深度，也更适合入门。意外的是每章还有小结和思考题。推荐购买！

评分☆☆☆☆☆

书有点儿贵，京东半价时候买的，感觉还行吧，内容挺全面。可以趁活动的时候入手。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手后，首先是被书名所吸引。粗读部分内容后发现，此本书是实用性和可读性的结合体。对于初学大数据和想对大数据有深度研究的人，都非常适合。局部放大翻译，某个点深度解读，让我这种看不进去技术文章的人也能饶有兴致的“深度学习”一番。每一小节之后居然还有思考的问题，可见作者用心之深。难得的一本好书，推荐！

评分☆☆☆☆☆

对于初次涉及人工智能的我来说，好看的不像是教程类书籍。第一次对豆瓣的评分产生了质疑

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂