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出版者:人民邮电出版社

作者:N.D Lewis

出品人:异步图书

页数:0

译者:

出版时间:2018-7

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115482488

丛书系列:深度学习系列

图书标签:

深度学习
人工智能
计算科学
神经网络
开发
Python
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深度学习
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数据科学
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具体描述

本书是使用Python 进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。本书共9 章，分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容，并借助Python 语言对基本算法和实现模型进行了探索。本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者，也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。

《Python深度学习》旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，帮助您掌握当下最前沿的人工智能技术——深度学习，并熟练运用Python这一强大的编程语言将其付诸实践。本书并非一篇空洞的理论堆砌，也不是简单的代码罗列，而是将复杂的概念、精妙的算法与实用的工程技巧融为一体，让您在理解原理的同时，也能构建出真正有效的深度学习模型。本书内容涵盖：第一部分：深度学习基础与Python实践第一章：人工智能与深度学习的概览：我们将从宏观视角出发，简要回顾人工智能发展的历程，聚焦于深度学习如何成为当下的主流力量，以及它在各个领域的革命性影响。本章会介绍深度学习的基本思想，包括神经网络的雏形，以及它解决复杂问题的潜力。第二章：Python入门与数据科学环境搭建：熟悉Python是进行深度学习开发的基础。本章将为Python初学者提供必要的入门知识，包括基本语法、数据结构、函数和模块。同时，我们会指导您搭建一个完整的Python数据科学开发环境，包括安装Anaconda、Jupyter Notebook/Lab，以及常用的库如NumPy和Pandas，为后续的学习打下坚实基础。第三章：NumPy与Pandas：高效数据处理利器：在深度学习中，高效的数据预处理和分析至关重要。本章将深入讲解NumPy库，学习其强大的多维数组操作和数学函数，以及Pandas库，掌握DataFrame和Series的高级用法，用于数据的读取、清洗、转换和分析。您将学会如何用这两个库高效地处理大规模数据集。第四章：数据可视化：洞察数据之美：理解数据是构建模型的前提。本章将介绍Matplotlib和Seaborn等可视化工具，学习如何绘制各种图表，如折线图、散点图、柱状图、热力图等，从而直观地展示数据分布、特征关系和模型训练过程中的关键指标。第二部分：核心深度学习理论与模型第五章：神经网络基础：从感知机到多层网络：本章将详细介绍人工神经网络的基本构成单元——神经元，以及它们如何通过连接和激活函数形成网络。我们将从最简单的感知机开始，逐步构建出多层前馈神经网络（MLP），并解释其工作原理、前向传播和反向传播算法，这是理解所有深度学习模型的基础。第六章：激活函数与损失函数：激活函数决定了神经网络的非线性表达能力，而损失函数则衡量模型预测与真实值之间的差距。本章将介绍ReLU、Sigmoid、Tanh等常用的激活函数，并讨论它们在不同场景下的优缺点。同时，我们会讲解均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等经典的损失函数，以及如何根据任务选择合适的损失函数。第七章：优化算法：模型训练的加速器：训练神经网络是一个迭代优化的过程。本章将深入探讨各种优化算法，包括梯度下降（Gradient Descent）及其变种如SGD、Adam、RMSprop等。您将理解它们如何调整模型参数以最小化损失函数，并学习如何选择和调整学习率以加速收敛并避免陷入局部最优。第八章：卷积神经网络（CNN）：图像识别的利器：卷积神经网络是处理图像数据的强大模型。本章将详细讲解卷积层、池化层、全连接层等CNN的核心组件，以及它们如何提取图像的空间特征。我们将通过实际案例，如猫狗分类、MNIST手写数字识别，来演示如何构建和训练CNN模型。第九章：循环神经网络（RNN）：序列数据处理的先驱：对于文本、时间序列等序列型数据，循环神经网络展现出独特的优势。本章将介绍RNN的基本结构，包括隐藏状态的传递，以及它如何处理变长序列。我们将探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN，以解决梯度消失/爆炸问题，并应用于自然语言处理任务。第十章：模型评估与正则化：提升泛化能力：训练出的模型需要有效的评估和优化。本章将介绍各种模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并讲解如何进行交叉验证。同时，我们将深入探讨正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout、早停法等，以防止模型过拟合，提高其在未知数据上的泛化能力。第三部分：进阶主题与实战应用第十一章：深度学习框架介绍：TensorFlow与PyTorch：本章将为您介绍当前最流行的两个深度学习框架：Google开发的TensorFlow和Facebook开发的PyTorch。我们将对比它们的特点、API设计和生态系统，并指导您如何在其中一个或两个框架上构建前面章节介绍过的模型，让理论知识落地。第十二章：模型部署与生产化：训练好的模型需要部署到实际应用中才能发挥价值。本章将探讨模型部署的常见方法，包括使用TensorFlow Serving、TorchServe，以及将模型转换为ONNX格式。您将了解如何在不同的平台（如服务器、移动端）上部署和推理模型。第十三章：迁移学习与预训练模型：从头开始训练大型深度学习模型需要大量的计算资源和数据。本章将介绍迁移学习的概念，以及如何利用已有的预训练模型（如ResNet、VGG、BERT）来加速和提升您在特定任务上的模型性能。第十四章：生成对抗网络（GAN）：创造的艺术：生成对抗网络是深度学习领域一个令人兴奋的研究方向，能够生成逼真的图像、文本等数据。本章将解释GAN的核心原理，包括生成器和判别器的对抗训练过程，并展示其在图像生成、风格迁移等方面的应用。第十五章：深度学习在计算机视觉中的应用：本章将聚焦于深度学习在计算机视觉领域的具体应用，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等。我们将结合实际案例，讲解不同任务对应的模型架构和实现细节。第十六章：深度学习在自然语言处理中的应用：本章将深入探讨深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。我们将介绍Transformer等先进模型，并讲解它们如何理解和生成人类语言。第十七章：前沿技术展望：深度学习领域日新月异，本章将对一些前沿技术进行简要介绍和展望，如可解释性AI（XAI）、强化学习、图神经网络（GNN）等，帮助您保持对最新技术动态的关注。本书的特色：循序渐进，逻辑清晰：从基础概念到核心算法，再到实际应用，本书的章节安排符合学习的自然规律，确保读者能够逐步建立起扎实的知识体系。理论与实践并重：每一章节都将理论知识与Python代码实现紧密结合，通过丰富的示例，让您亲手构建和运行模型，加深理解。贴近实际，案例丰富：大量选取了当前热门且具有代表性的深度学习应用案例，让您在学习理论的同时，也能了解这些技术是如何解决现实世界问题的。代码示例清晰易懂：提供的Python代码简洁、注释详细，易于理解和复用，为您的项目开发提供坚实的基础。无论您是希望为人工智能的浪潮做好准备，还是希望为您的项目引入强大的深度学习能力，《Python深度学习》都将是您不可或缺的指南。本书将赋能您运用Python的力量，驾驭深度学习的浪潮，开启智能化的新篇章。

作者简介

尼格尔·刘易斯（N.D. Lewis）是一位数据科学和预测领域的讲师、作者和研究者。他在华尔街和伦敦从事投资管理工作多年，编著了统计、数据科学和量化模型方面的数本图书，并且在大学里开设深度学习、机器学习和数据分析应用等方面的课程。

目录信息

第 1 章如何阅读本书……………………………………………………………………… 1
1.1 获取Python ……………………………………………………………………… 2
1.1.1 学习Python …………………………………………………………… 3
1.1.2 软件包 …………………………………………………………………… 3
1.2 不需要等待 ……………………………………………………………………… 3
1.3 小结 ……………………………………………………………………………… 4
附注 ……………………………………………………………………………………… 5
第 2 章深度学习入门……………………………………………………………………… 6
2.1 为什么要学习深度学习 ………………………………………………………… 7
2.1.1 最后一子 ………………………………………………………………… 8
2.1.2 一件怪事 ………………………………………………………………… 8
2.1.3 两类人 …………………………………………………………………… 9
2.2 什么是深度学习 …………………………………………………………………10
2.2.1 成功的蓝图 ………………………………………………………………10
2.2.2 有监督学习和无监督学习 ……………………………………………… 11
2.2.3 深度学习的流程 ………………………………………………………… 11
2.3 深度学习能解决什么问题 ……………………………………………………… 12
2.4 哪些领域使用深度学习 …………………………………………………………14
2.4.1 深度学习能揭开永葆青春的秘密吗 …………………………………… 15
2.4.2 衰老的挑战 ……………………………………………………………… 15
2.4.3 众多的理论 ……………………………………………………………… 16
2.4.4 数据科学家的答案 ……………………………………………………… 16
2.5 想使用深度学习——却不知如何开始 ………………………………………… 17
2.6 小结 ………………………………………………………………………………18
附注 ………………………………………………………………………………………18
第3 章神经网络基础………………………………………………………………………27
3.1 历史备忘录 ………………………………………………………………………28
3.2 神经网络的拓扑结构 ……………………………………………………………29
3.3 神经元的作用 ……………………………………………………………………30
人工神经元 ………………………………………………………………………31
3.4 理解激活函数 ……………………………………………………………………31
3.4.1 数学计算 …………………………………………………………………32
3.4.2 sigmoid 函数 ……………………………………………………………34
3.4.3 运算成本 …………………………………………………………………34
3.5 神经网络如何进行学习 …………………………………………………………35
基本算法 …………………………………………………………………………36
3.6 解释梯度下降算法 ………………………………………………………………37
3.6.1 误差曲面 …………………………………………………………………38
3.6.2 随机梯度下降 ………………………………………………………… 39
3.7 小结 …………………………………………………………………………… 39
附注 …………………………………………………………………………………… 40
第4 章深度神经网络简介…………………………………………………………………42
4.1 深度神经网络简析 ………………………………………………………………43
4.2 怎样在一分钟内解释深度神经网络 ………………………………………… 44
4.2.1 如何看待DNN ……………………………………………………… 44
4.2.2 统计学家的视角 …………………………………………………………45
4.2.3 一个关键的观点 …………………………………………………………45
4.3 深度神经网络的3 种使用方式 …………………………………………………45
4.3.1 增强雾天的可视性 ………………………………………………………46
4.3.2 打击黑客犯罪 ……………………………………………………………50
4.3.3 不可思议的缩略图 ……………………………………………………… 51
4.4 如何快速地近似任何函数 ………………………………………………………54
4.4.1 一个用Python 构建深度神经网络的极简方法 ………………………55
4.4.2 生成示例 …………………………………………………………………56
4.4.3 检查样本 …………………………………………………………………57
4.4.4 格式化数据 ………………………………………………………………58
4.4.5 拟合模型 …………………………………………………………………60
4.4.6 性能表现评估 …………………………………………………………… 61
4.5 有监督学习概述 …………………………………………………………………62
4.5.1 有监督学习的目标 ………………………………………………………63
4.5.2 无监督学习 ………………………………………………………………63
4.5.3 半监督学习 ………………………………………………………………64
4.6 小结 ………………………………………………………………………………65
附注 ………………………………………………………………………………………65
第5 章如何构建可定制的深度预测模型…………………………………………………70
5.1 一个深度神经网络预测的实际应用 …………………………………………… 71
5.1.1 样本数据和神经网络 …………………………………………………… 71
5.1.2 可靠的性能表现 …………………………………………………………72
5.2 明确预测目标 ……………………………………………………………………72
5.3 获取数据的拷贝 …………………………………………………………………74
5.4 标准化的重要性 …………………………………………………………………75
5.5 使用训练样本和测试样本 ………………………………………………………76
5.6 创建深度神经网络回归模型的极简方式 ………………………………………78
5.7 学习速率详解 ……………………………………………………………………79
5.7.1 选择最佳值 …………………………………………………………… 80
5.7.2 如果将模型拟合到数据 …………………………………………………81
5.8 评估模型在训练集性能表现的几种方式 ………………………………………81
5.8.1 均方差 ……………………………………………………………………82
5.8.2 获取预测和度量性能 ……………………………………………………83
5.9 小结 ………………………………………………………………………………83
附注 …………………………………………………………………………………… 84
第6 章提高性能的一些技巧 ………………………………………… 85
6.1 sigmoid 激活函数的局限 ………………………………………………………86
6.2 选择最佳层数的原则 ………………………………………………………… 89
6.3 如何快速改进模型 ………………………………………………………………92
6.4 避免过度拟合 ………………………………………………………………… 93
6.5 应该包含多少个神经元 …………………………………………………………95
6.6 评估测试数据集上的性能 ………………………………………………………96
6.7 冻结网络权重 ……………………………………………………………………97
6.8 保存网络以供将来使用 ……………………………………………………… 98
6.9 小结 …………………………………………………………………………… 99
附注 …………………………………………………………………………………… 99
第7 章二元分类神经网络的奥秘 ……………………………………101
7.1 感人至深——创造奇迹 ……………………………………………………… 102
7.1.1 一项二元分类任务 …………………………………………………… 103
7.1.2 有用的结果 …………………………………………………………… 103
7.2 了解分类目标 ………………………………………………………………… 104
7.3 使用Python 从网络下载数据 ……………………………………………… 105
7.4 处理缺失的观测值 …………………………………………………………… 107
7.5 保存数据 ……………………………………………………………………… 111
7.6 冲量简单入门 ………………………………………………………………… 112
7.7 留出法的秘密 ………………………………………………………………… 113
7.8 如何用Python 快速构建一个深度神经网络二元分类器 ………………… 115
7.8.1 生成训练集和测试集 ………………………………………………… 117
7.8.2 指定模型 ……………………………………………………………… 117
7.8.3 拟合模型 ……………………………………………………………… 118
7.8.4 混淆矩阵 ……………………………………………………………… 119
7.9 小结 …………………………………………………………………………… 120
附注 …………………………………………………………………………………… 120
第8 章构建优秀模型之道 ……………………………………………123
8.1 尝试最简单的想法提高成功率 ……………………………………………… 124
8.2 辍学的威力 …………………………………………………………………… 124
8.3 相似性 ………………………………………………………………………… 126
8.4 共适应 ………………………………………………………………………… 126
8.5 一个教训 ……………………………………………………………………… 127
8.6 双曲正切激活函数的威力以及如何有效地使用 …………………………… 127
8.7 如何从小批量方法中获益 …………………………………………………… 128
8.8 重建模型 ……………………………………………………………………… 129
8.9 关于不平衡样本你应该知道的事 …………………………………………… 131
8.9.1 核心问题 ……………………………………………………………… 131
8.9.2 查看测试集上的表现 ………………………………………………… 133
8.10 小结 …………………………………………………………………………… 134
附注 …………………………………………………………………………………… 134
第9 章深度神经网络在多元分类问题的简单应用 …………………136
9.1 分类问题描述 ………………………………………………………………… 138
9.1.1 查看样本 ……………………………………………………………… 139
9.1.2 检查目标对象 ………………………………………………………… 140
9.2 关于softmax 激活函数的说明 ……………………………………………… 140
9.3 使用rmsprop 算法构建多项式模型 ……………………………………… 141
9.3.1 关于rmsprop 算法的说明 ………………………………………… 143
9.3.2 模型性能表现 ………………………………………………………… 144
9.4 Adagrad 学习算法概述 ……………………………………………………… 144
9.5 如何尝试其他学习算法 ……………………………………………………… 146
9.5.1 Nesterov 的加速梯度下降算法 …………………………………… 146
9.5.2 尝试冲量法 …………………………………………………………… 147
9.5.3 常规随机梯度下降法 ………………………………………………… 148
9.5.4 在模型中使用Adadelta 算法 ……………………………………… 149
9.5.5 测试集性能表现 ……………………………………………………… 150
9.6 小结 …………………………………………………………………………… 152
9.7 结束语 ………………………………………………………………………… 152
附注 …………………………………………………………………………………… 152
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

在我看来，学习深度学习就像是学习一门新的语言，而《Python深度学习》这本书就是我手中的一本优秀的“语法书”和“词汇手册”。它不仅教会了我这门语言的基本构成，还为我提供了大量的“例句”和“对话”，让我能够快速地运用它来表达和解决问题。书中的内容覆盖了从最基础的感知机到复杂的深度学习模型，每一个部分都讲解得非常细致，并且穿插了大量的代码实现，这使得学习过程不再枯燥乏味。我尤其喜欢书中对不同模型优缺点的对比分析，这让我能够根据不同的任务选择最合适的模型。而且，作者在讲解过程中，并没有回避其中的挑战和陷阱，而是会给出相应的建议和解决方案，这让我少走了不少弯路。通过这本书的学习，我不仅掌握了深度学习的核心概念和算法，更重要的是培养了一种解决问题的思维方式。我现在可以用 Python 来构建和部署自己的深度学习模型，解决一些实际应用中的问题，这让我感到非常兴奋和自信。这本书绝对是我在深度学习领域的一次非常有价值的投资。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事数据分析的从业者，近年来深度学习在数据挖掘和模式识别领域的应用越来越广泛，我也希望能跟上时代的步伐。在选择学习书籍时，我最看重的是其内容的系统性和实用性。《Python深度学习》这本书在这两方面都做得非常出色。它从基础的机器学习概念开始，逐步深入到深度学习的各个方面，逻辑清晰，条理分明。书中对图像识别、自然语言处理等热门领域的应用案例讲解得非常生动，让我能够看到深度学习在实际场景中的强大威力。我特别欣赏书中对算法原理的数学推导讲解，虽然我不是数学专业出身，但作者的解释方式非常易于理解，让我能够真正理解算法背后的逻辑。而且，书中的代码示例都是可以直接运行的，我可以在自己的环境中进行调试和修改，这对于加深理解非常有帮助。我感觉自己不再是那个只能使用别人开发好的工具的“使用者”，而是开始具备了自己设计和优化深度学习模型的能力。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对数据分析和人工智能的未来有了更广阔的想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！一直以来，我对深度学习这个领域都充满好奇，但又觉得它高深莫测，望而却步。市面上的书很多，但总感觉要么太理论化，要么太碎片化，难以形成一个完整的认知体系。当我拿到《Python深度学习》这本书时，我真的眼前一亮。它从最基础的概念讲起，循序渐进，深入浅出，让我这个初学者也能轻松理解。书中丰富的代码示例更是我的福音，我不再只是被动地接受知识，而是可以动手实践，真正地将理论转化为能力。我尤其喜欢书中对各种模型结构的详细剖析，从经典的神经网络到最新的 Transformer 模型，都讲解得非常透彻。而且，作者并没有回避深度学习中的难点，而是用清晰的语言和巧妙的比喻来解释，让我豁然开朗。我感觉自己不再是那个对深度学习一无所知的门外汉，而是已经踏上了这条激动人心之旅的起点。这本书不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么做”。我迫不及待地想继续深入学习，用它来解决我工作中遇到的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年 Python 编程经验的开发者，我一直在寻找一个能够将我的编程技能与人工智能深度结合的切入点。《Python深度学习》这本书恰好满足了我的需求。它并没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重实战，通过大量的 Python 代码实现，让我能够直观地感受到深度学习算法的魅力。书中对 TensorFlow 和 PyTorch 这两大主流深度学习框架的应用讲解非常到位，我以前对这些框架的理解一直停留在表面，现在终于能够深入了解它们的设计理念和使用技巧。特别是一些高级话题，比如模型优化、迁移学习、以及生成对抗网络（GANs）等，书中都给出了详尽的解释和实用的代码示例，让我受益匪浅。我喜欢这种“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的学习方式。通过阅读和实践这本书，我不仅巩固了 Python 编程基础，更重要的是掌握了一套强大的深度学习工具和方法论。我已经开始尝试将书中的技术应用到我的个人项目中，取得了初步的成效，这让我对未来的深度学习探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对深度学习一直抱着一种敬畏的态度，总觉得它离我的日常工作很远，是那些学术界大佬们才能玩转的高端领域。然而，《Python深度学习》这本书却用一种非常友好的方式，将我拉进了这个神秘的世界。它并没有上来就抛出一堆复杂的公式和晦涩的术语，而是从最基本的问题出发，比如“什么是神经网络”，然后一步步引导读者去理解。书中那些生动形象的比喻，让我觉得即使是像反向传播这样听起来很复杂的概念，也变得触手可及。更重要的是，这本书完全是用 Python 来讲解和实现的，对于我这样一个 Python 爱好者来说，这简直是天赐的礼物。我不再是那个只能在脑海中构想模型的人，而是可以真正地用代码去构建、去训练、去优化。我开始尝试书中提供的示例代码，并根据自己的想法进行修改，每一次成功的运行都给我带来了巨大的成就感。这本书让我觉得，深度学习并没有那么遥不可及，只要有合适的工具和方法，人人都可以成为深度学习的学习者和实践者。

评分☆☆☆☆☆

书不仅薄，还卖的贵，废话一大堆，还不如网上找一些教程来得实在。

评分☆☆☆☆☆

主要用sklearn 没有讲清楚

评分☆☆☆☆☆

简介深度学习，我想本书已经尽量做到深入浅出了。这个是数据分析方面，利用深度学习技术的介绍。第五章如何构建可定制的深度预测模型里面一个深度神经网络预测的实际应用介绍的例子很印象深刻。ANN比ALM有着超过两倍的精度的表现主要是因为ANN的能力来捕捉非线性效应和更高阶的相互作用的结果。

评分☆☆☆☆☆

书不仅薄，还卖的贵，废话一大堆，还不如网上找一些教程来得实在。

评分☆☆☆☆☆

书不仅薄，还卖的贵，废话一大堆，还不如网上找一些教程来得实在。