Deep Learning：用Python进行深度学习的基础理论实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 深度学习
• Python
• 机器学习
• 神经网络
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• 人工智能
• 实战
• 基础理论

　　不走捷径，帮助您真正搞懂「深度学习」的真义

　　这是一本与「深度学习」有关的书籍。从入门开始说明，一步一步带领你了解深度学习必须具备的知识。本书可以帮助您了解：深度学习究竟是什么？有何特色？根据何种原理来运作？

　　从零开始，由实做中学习

　　本书的目标是，尽量避免使用不了解内容的「黑盒子」，以基础的知识为起点，以容易上手的Python撰写程式，从动手实作的过程中，一步步深入了解深度学习。若以车用书籍来比喻这本书的话，这本书并不属于汽车驾训教材，而是希望能够帮助您了解车子的原理，而非教您开车的方法。为了了解汽车的结构，必须试着打开车子的引擎盖，将每个零件都拿起来观察、操作看看。然后尽量用简单的形状，筛选出车子的核心部分，就像组合迷你模型般，制作出这台车子。本书的目标，就是透过制作车子的过程，让你感受到自己实际可以制作出车子，进而熟悉与车子的相关技术。

本书特色：

　　．利用最少的外部函式库，使用Python，从零开始实际执行深度学习的程式。
　　．说明Python 的用法，让Python 的初学者也能理解。
　　．实际执行Python 的原始码，同时提供读者手边可以进行实验的学习环境。
　　．从简单的机器学习问题开始，到最后执行精密辨识影像的系统。
　　．以浅显易懂的方式说明深度学习与神经网路理论。
　　．针对看似复杂的技术，如误差反向传播与卷积运算等，利用实际操作方式说明，帮助理解。
　　．介绍在执行深度学习时，有帮助且实用的技巧，包括决定学习率的方法、权重的预设值等。
　　．说明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趋势与操作。
　　．为什么深度学习很优秀，为什么加深层数，就能提高辨识准确度，为什么隐藏层很重要，仔细说明这些「为什么」。
　　．介绍自动运作、产生影像、强化学习等深度学习的应用范例。

《算法的基石：现代计算理论与实践》 本书聚焦于计算机科学中最核心的计算理论基础、算法设计范式及其在现代工程实践中的应用，旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架，以应对快速发展的技术挑战。 --- 第一部分：计算的本质与形式化模型 本部分深入探讨了计算的数学基础和理论边界，为理解所有计算系统的根源奠定基础。 第一章：可计算性理论与计算模型 图灵机与邱奇-图灵论题： 详细阐述图灵机的结构、工作原理，以及它作为通用计算模型的地位。深入讨论邱奇-图灵论题，探讨其在理论计算机科学中的哲学和实践意义。 有限自动机与正则表达式： 系统介绍有限状态自动机（DFA、NFA）及其在词法分析中的应用。探讨正则表达式的表达能力与局限性，以及它们在文本处理和模式匹配中的严格数学定义。 下推自动机与上下文无关文法： 讲解下推自动机（PDA）作为识别上下文无关语言的工具。详述上下文无关文法（CFG）的定义、推导树（Parse Trees）的构建，并将其与早期编译器前端的语法分析紧密联系。 不可判定性问题： 剖析停机问题（Halting Problem）的证明及其对计算能力边界的深刻启示。探讨Rice定理等其他重要不可判定性结果，明确哪些问题是计算机理论上无法解决的。 第二章：计算复杂性理论：效率的度量 时间与空间复杂度： 引入渐进分析（大O、Ω、Θ）的严格定义，并将其应用于分析算法的资源消耗。区分最坏情况、平均情况和最佳情况下的复杂度分析。 复杂性类与证明技术： 全面介绍P类、NP类、NP-完全（NP-Complete）和NP-难（NP-Hard）的定义。重点讲解多项式时间归约（Reduction）的方法论，这是证明NP-完全性的核心工具。 关键NP-完全问题解析： 详细分析布尔可满足性问题（SAT）、旅行商问题（TSP）的决策版本、子集和问题（Subset Sum）等经典NP-完全问题的结构，并探讨其在实际约束满足问题中的映射。 复杂性理论的前沿： 探讨P vs NP问题的未解状态及其对密码学、优化领域的深远影响。简要介绍随机化复杂性类（如BPP）和近似算法的理论基础。 --- 第二部分：高效算法设计与分析 本部分侧重于构造高效算法的通用范式，并辅以具体的结构化数据实现。 第三章：分治、贪心与动态规划范式 分治策略的精妙： 深入剖析分治法（Divide and Conquer）的递归结构，以快速排序、归并排序和Strassen矩阵乘法为例，展示其如何通过递归关系实现复杂度优化。 贪心算法的局部最优： 阐述贪心算法的设计原则——贪心选择性质和最优子结构。通过霍夫曼编码、活动选择问题和最小生成树（MST）的Kruskal与Prim算法，演示贪心选择的有效性和局限性。 动态规划的精确控制： 详述动态规划（Dynamic Programming）用于解决具有重叠子问题和最优子结构的优化问题。系统讲解背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）和矩阵链乘法的自底向上与自顶向下实现。 第四章：图论算法：连接世界的结构 图的表示与遍历： 比较邻接矩阵与邻接表在不同图结构上的优劣。详细描述广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的应用，及其在拓扑排序和连通性检测中的作用。 最短路径算法： 详细推导和实现Bellman-Ford算法（处理负权边）和Dijkstra算法（非负权边）。在多源最短路方面，深入分析Floyd-Warshall算法的动态规划特性。 最小生成树与网络流： 再次回顾Kruskal和Prim算法在MST构建中的效率对比。引入网络流的概念，详细介绍Ford-Fulkerson方法和最大流最小割定理的深刻联系，探讨其在匹配问题中的应用。 第五章：高级数据结构与抽象 平衡搜索树的实现： 深入研究AVL树和红黑树（Red-Black Trees）的旋转与重新平衡机制，确保对数时间复杂度的查找、插入和删除操作。 堆结构与优先队列： 探讨二叉堆的结构和操作（Heapify）。重点讲解斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的摊还分析（Amortized Analysis），展示其在Prim和Dijkstra算法优化中的理论价值。 散列技术与冲突解决： 剖析散列表（Hash Tables）的构建，详细比较链地址法和开放寻址法。分析完美散列（Perfect Hashing）的构造，并讨论如何应对恶意的输入导致的最坏情况退化。 --- 第三部分：面向工程的算法应用与实现细节 本部分将理论算法与实际编程环境相结合，强调高效实现的技巧。 第六章：数值稳定性与精确计算 浮点数的局限性： 详细讨论IEEE 754标准下的浮点数表示、精度损失和舍入误差。 数值算法的鲁棒性： 介绍如何通过重新排序或使用特定算法（如Kahan求和算法）来最小化累积误差。讨论条件数（Condition Number）在评估线性方程组解的敏感性中的作用。 快速傅里叶变换（FFT）： 从离散傅里叶变换（DFT）的定义出发，详细推导Cooley-Tukey算法（蝶形运算），展示FFT如何将$O(N^2)$的卷积计算降至$O(Nlog N)$，并讨论其在信号处理和多项式乘法中的实际效率。 第七章：随机化算法与近似求解 蒙特卡洛方法： 介绍利用随机抽样来估计确定性问题的解，分析其误差收敛速度和对精度要求的权衡。 拉斯维加斯算法： 与蒙特卡洛方法对比，研究那些总是给出正确答案但运行时间是随机变量的算法，如某些快速排序的随机化版本。 近似算法的设计： 针对难以精确求解的NP-Hard问题，重点介绍近似比（Approximation Ratio）的概念。通过实例如集合覆盖（Set Cover）的贪心近似，展示如何在可接受的误差范围内获得有效解。 第八章：并发与并行计算基础 并行模型与同步： 介绍共享内存模型和消息传递模型的基本差异。探讨并发环境下的基本挑战：竞态条件（Race Conditions）和死锁（Deadlocks）。 锁机制与原子操作： 深入分析信号量（Semaphores）、互斥锁（Mutexes）和条件变量（Condition Variables）的实现原理。介绍无锁（Lock-Free）数据结构设计的复杂性和收益。 并行算法设计： 讨论如何将传统算法分解为可并行执行的任务，关注负载均衡和通信开销的最小化。以并行矩阵乘法或并行图遍历为例，说明速度提升（Speedup）和效率（Efficiency）的衡量标准。 --- 总结与展望 本书旨在提供一个结构化、严谨的计算理论知识体系，强调算法选择背后的原理和约束条件。它关注为什么一个算法是高效的，以及如何在数学上证明其性能界限。读者将掌握从基础逻辑到复杂优化问题的分析工具集，为后续深入研究如量子计算、分布式系统或特定领域优化打下坚实的理论基础。本书的重点在于计算的通用性、效率度量和理论极限，而非特定应用领域的框架或工具集。

作者简介

斎藤康毅 

　　1984年生于长崎县对马，毕业于东京工业大学工学院，东京大学研究所学际情报学府学士课程修毕。现在于企业内从事与电脑视觉、机器学习有关的研究开发工作。1984年生于长崎县对马，毕业于东京工业大学工学院，东京大学研究所学际情报学府学士课程修毕。现在于企业内从事与电脑视觉、机器学习有关的研究开发工作。

第一章 Python入门 
第二章 感知器 
第三章 神经网路 
第四章 神经网路的学习 
第五章 误差反向传播法 
第六章 与学习有关的技巧 
第七章 卷积神经网路 
第八章 深度学习 
附录A Softmax-with-Loss层的计算图 
参考文献

序

　　科幻电影中的世界，现在俨然已成为现实。例如，人工智慧夺得象棋、西洋棋的冠军，最近甚至得到围棋的胜利。智慧型手机也能了解人类的语言，在视讯通讯中，进行即时「机器口译」。内建了相机的「防撞汽车」，让我们看到保护人类生命，汽车自动驾驶实用化的可能性。环顾我们生活周遭，原以为只有人类才能执行的操作，人工智慧不仅能完美做到，甚至还可能凌驾人类之上。我们的世界随着人工智慧的发展，将进入一个全新的境界。 

　　这项惊人发展的背后，「深度学习」这项技术其实是功不可没的幕后功臣。全球的研究人员把深度学习视为创新技术，有些人甚至盛赞它为数十年来首度的突破性进展。事实上，深度学习这个新名词，不仅研究学者、技术人员，就连一般人也略知一二，在新闻、杂志上都有介绍，颇受瞩目。 

　　这本书就是以深受各方关注的「深度学习」为主题所撰写而成。主要的目的是，尽可能让你深入（「Deep」）了解深度学习的相关技术。因此，本书的概念是「从零开始制作」。 

　　这本书的特色是透过「制作」的过程，发掘深度学习的本质。在执行深度学习程式的过程，彻底（尽可能）说明必要的技术。此外，还提供实际执行的程式，让读者可以自行进行各种实验。 

　　要制作深度学习，需要通过许多磨练，还得花费不少时间，却能因此获益良多，也一定会有许多发现。所谓的制作，是开心而且令人雀跃的事情。希望透过本书的「制作」过程，让你熟悉深度学习使用的技术，（可能的话）从中感受到乐趣。 

　　深度学习已经实际在世界上的各个场所中运作着。现在人手一支的智慧型手机，也包含了深度学习。自动驾驶的汽车，提供网站服的伺服器，都有深度学习的存在。在多数人没有发觉的角落，深度学习正默默地持续舞动着。今后，深度学习之舞，应该会变得更多采多姿。希望借由这本书，让你了解与深度学习有关的技术。 

评分☆☆☆☆☆

终于找到一本让我能安心钻研深度学习的书了！之前看过的很多书，要么理论讲得太抽象，让人看不懂，要么就是代码写得太潦草，让人无从下手。《Deep Learning：用Python进行深度学习的基础理论实作》这本书真的做到了理论与实操的完美结合。从最基础的神经网络概念，到更复杂的深度学习架构，书中都给出了详尽的理论讲解，并且用最直观的方式解释了背后的数学原理。我特别喜欢它在介绍卷积神经网络的部分，它不仅仅是介绍了卷积层、池化层这些概念，还深入讲解了它们的工作机制，以及为什么它们在图像识别任务中如此有效。而Python实作部分更是让我眼前一亮，代码的质量非常高，而且与理论讲解紧密相连，让我能够边学边练，立刻看到学习成果。书中的一些案例也非常贴近实际应用，比如我跟着书中的例子实现了一个简单的图像分类器，效果让我非常惊喜。这本书让我觉得，深度学习的学习过程不再是枯燥乏味的，而是充满乐趣和成就感的。

评分☆☆☆☆☆

这本《Deep Learning：用Python进行深度学习的基础理论实作》绝对是我近期阅读过最扎实、最有价值的技术书籍之一。它没有回避深度学习背后的数学原理，而是用一种非常友好的方式去呈现。像我这样数学基础不是特别强的读者，也能在书中找到克服困难的钥匙。作者在讲解反向传播的时候，用了好多生动形象的比喻，让我一下子就抓住了核心思想。而且，这本书的Python实作部分是真正有用的，不是那种为了凑字数而写的示例代码。它涵盖了非常多的经典模型，比如CNN、RNN，并且详细讲解了如何在实际项目中应用它们。我最喜欢的地方是，书中有不少关于模型调优和性能评估的部分，这对于我们这些想把深度学习用到实际工作中的人来说，实在是太重要了。它不只是告诉你怎么搭建模型，更重要的是告诉你如何让模型做得更好，如何避免一些常见的陷阱。总的来说，这本书让我觉得，深度学习不再是那种高高在上的技术，而是可以通过系统学习和反复实践来掌握的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，简直是及时雨！我一直在找一本能够真正“落地”的深度学习书籍，而不是那种只能看看概念、听听术语的。这本书恰恰填补了这个空白。它从最基础的线性代数、微积分概念开始，循序渐进地引出神经网络的核心原理，比如前向传播的计算过程，损失函数的设计理念，以及最重要的反向传播算法。我以前对反向传播一直有点模糊，但这本书通过形象的图示和清晰的逻辑推演，让我彻底明白了它是如何工作的，甚至还能自己动手推导一下。更重要的是，这本书非常强调“实作”，它提供了大量基于Python的实战代码，并且这些代码都写得非常规范、易懂。从数据预处理、模型搭建，到训练、评估，每一个环节都有详细的讲解和示例。我试着跟着书中的代码跑了一些项目，发现效果真的很好，而且在遇到的问题时，书中的解释也能帮助我找到解决的方向。这种理论与实践相结合的学习方式，让我感觉自己不再是学习者，而更像是一个开发者，在不断地实践和改进中学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种想要深入了解深度学习，但又对理论和实作都充满期待的读者量身打造的！平常看那些只讲概念的，总觉得隔靴搔痒，看那些只丢代码的，又觉得像无头苍蝇。这本《Deep Learning：用Python进行深度学习的基础理论实作》就完美地平衡了这一点。从书名就能看出来，它不是那种只教你调包的速成书，而是会一步步带你理解神经网络背后的数学原理，比如反向传播是怎么回事，损失函数又是如何选择的。我特别喜欢它解释梯度下降的部分，不只是给个公式，而是会用图示和生动的比喻来阐述，让我这种数学基础不是那么扎实的读者也能慢慢消化。更重要的是，它还强调Python实作，这意味着我不仅能理解理论，还能亲手把这些理论变成代码跑起来，看着模型一步步学习，那种成就感是无可比拟的。书中的代码示例也很有代表性，涵盖了从简单的线性回归到更复杂的卷积神经网络，让我感觉学习曲线很平缓，不会一下就被吓倒。总的来说，这本书让我觉得，深度学习不再是遥不可及的黑魔法，而是可以通过扎实的理论和实践去掌握的一门科学。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到这本书的时候，我有点担心它会不会太学术化，毕竟“基础理论”这几个字听起来就有点让人头疼。但翻了几页之后，我的顾虑就烟消云散了！作者的叙事方式非常吸引人，就像在跟一位经验丰富的导师聊天一样，他会先抛出一个问题，然后带着你一起去探索答案，中间穿插着清晰易懂的理论讲解和与理论紧密结合的Python代码。我尤其欣赏它在介绍模型时，会先从最基础的感知机讲起，一点点地往上构建，比如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等，每个模型的提出和发展都有其历史背景和解决的问题，这让我对深度学习的发展脉络有了更清晰的认识。而且，它在讲解算法时，会非常注重细节，比如激活函数的选择、优化器的原理、正则化技术的应用，这些都是我们在实际工作中经常会遇到的关键点，书中都给出了详细的解释和实战指导。更让我惊喜的是，它还会涉及一些深度学习的应用案例，比如图像识别、自然语言处理等，让我看到理论是如何在现实世界中发挥巨大作用的，这极大地激发了我进一步学习和探索的动力。