Python深度学习实作：Keras快速上手 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• Python
• 深度学习
• Keras
• 机器学习
• 神经网络
• 实战
• 编程
• 人工智能
• 数据科学
• TensorFlow

＊系统地讲解深度学习的基本知识、建模过程和应用，是非常好的深度学习入门书。
　　＊以推荐系统、图形识别、自然语言处理、文字产生和时间序列的具体应用作为案例。
　　＊从工具准备、资料撷取和处理，到针对问题进行建模的整个过程和实践均详细解说。
　　＊不仅能够使读者快速掌握深度学习，还可以进一步有效应用到商业和工程领域中。

　　基于各行各业对深度学习技术的需求，许多公司和学校都开源了深度学习工具套件，其中比较知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。这些工具都提供非常灵活与强大的建模能力，大幅降低使用深度学习技术的门槛，进一步加速深度学习技术的研究和应用。但是，这些工具各有所长、介面不同，而且对于很多初学者来说，由于工具套件过于灵活，有时反而难以掌握。

　　基于这些原因，Keras乃应运而生。可将其视为一个更容易使用、在更高层级抽象化、兼具相容性和灵活性的深度学习框架，它的底层可以在CNTK、TensorFlow和Theano之间自由切换。Keras的出现，使得很多初学者能够很快地体验深度学习的基本技术和模型，并且应用到实际问题中。
 

深度学习实践指南：从基础理论到前沿应用 探索人工智能的未来，掌握构建智能系统的核心技术。 本书旨在为有志于深入理解和应用深度学习技术的读者提供一本全面、实用的指南。我们聚焦于深度学习在实际问题中的应用，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的模型架构和前沿的研究方向。全书结构清晰，理论阐述与代码实践紧密结合，确保读者不仅能理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：深度学习的基石 本部分将为读者打下坚实的理论基础，理解深度学习为何如此强大，以及其背后的数学和统计学原理。 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的范式转换 本章首先概述了人工智能领域的历史演进，明确了机器学习作为核心驱动力的地位，并重点阐述了深度学习与传统机器学习方法的本质区别。我们将探讨数据驱动的决策过程，理解特征工程的自动化如何彻底改变了解决问题的路径。内容涵盖感知机模型、线性分类器的局限性，以及引入非线性激活函数的重要性。 第二章：神经网络的结构与运作原理 深入剖析人工神经网络（ANN）的基本构建块——神经元。详细解析了前向传播（Forward Propagation）的计算流程，包括加权求和与激活函数的角色。本章会细致讲解Sigmoid、ReLU及其变体在不同层级中的适用性，并初步引入损失函数（Loss Function）的概念，它是衡量模型性能的客观标准。 第三章：优化算法：模型的学习之路 神经网络的学习过程本质上是一个优化问题。本章专注于优化算法，特别是梯度下降法（Gradient Descent）的数学原理。我们会详尽介绍批量梯度下降（Batch GD）、随机梯度下降（SGD）及其改进版——动量（Momentum）和自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）。理解这些优化器如何有效地在损失函数的山谷中找到最优解至关重要。 第四章：反向传播：高效计算梯度的核心 反向传播（Backpropagation）是训练深度网络的基石。本章将从链式法则（Chain Rule）出发，详细推导如何高效地计算网络中每一层参数的梯度。我们将通过清晰的步骤分解，帮助读者彻底掌握梯度计算的流程，这是实现任何复杂网络训练的基础。 第二部分：构建与训练核心网络模型 掌握了基础原理后，本部分将带领读者亲手构建和训练几种最核心、应用最广泛的深度学习模型。 第五章：多层感知机（MLP）的深度应用 MLP是深度学习的入门级模型，但其在结构化数据上的应用依然强劲。本章将关注如何组织网络层级、选择合适的网络深度和宽度，以及如何有效处理过拟合（Overfitting）问题，包括正则化技术（L1/L2）和Dropout的应用。 第六章：卷积神经网络（CNN）与图像处理 卷积神经网络是处理空间数据的革命性工具。本章详细讲解卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）的设计哲学。我们将解析卷积核（Filter）如何在输入数据上滑动并提取层次化的特征。内容包括经典网络架构（如LeNet、AlexNet的结构思想），以及现代图像分类、目标检测任务中的核心组件。 第七章：循环神经网络（RNN）与序列数据建模 针对文本、时间序列等序列化数据，RNN提供了强大的建模能力。本章深入探讨RNN的结构、时间展开（Unfolding）以及其面临的梯度消失/爆炸问题。随后，重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门”机制来控制信息流，实现对长期依赖关系的有效捕捉。 第三部分：高级主题与前沿架构 本部分将目光投向深度学习的更广阔领域，介绍当前学术界和工业界关注的热点模型和技术。 第八章：自动编码器（Autoencoders）与表征学习 自动编码器是无监督学习的有力工具，用于学习数据的有效低维表示（Embedding）。本章涵盖标准自动编码器、稀疏自编码器（Sparse AE），以及用于生成任务的变分自编码器（VAE）。重点讨论如何利用学习到的编码（Latent Representation）进行数据降维和特征提取。 第九章：生成对抗网络（GANs）：创造力的引擎 生成对抗网络以其独特的“对抗”训练机制，在图像生成领域取得了里程碑式的成就。本章将详细拆解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程。讨论经典GAN的训练挑战，并介绍WGAN、DCGAN等改进模型，展示其在图像合成、数据增强中的强大潜力。 第十章：迁移学习与预训练模型 在资源有限的情况下，迁移学习成为快速部署高性能模型的关键策略。本章讲解如何利用在大规模数据集上预训练的模型（如Transformer架构的奠基模型思想），通过微调（Fine-tuning）等技术，快速适应特定领域的任务。 第四部分：工程实践与模型部署 理论的价值最终体现在工程实践中。本部分关注如何将训练好的模型转化为实际可用的产品。 第十一章：高效的数据预处理与增强技术 高质量的数据是模型性能的保障。本章聚焦于针对不同类型数据（图像、文本）的最佳预处理流程。重点讲解数据增强（Data Augmentation）在扩充训练集、提高模型泛化能力方面的实用技巧。 第十二章：模型性能评估与诊断 选择正确的评估指标至关重要。本章深入探讨了分类、回归任务中的关键指标，如精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线。同时，提供系统性的模型诊断工具，教导读者如何识别并解决欠拟合、过拟合、数据泄漏等常见工程问题。 第十三章：模型部署与推理优化 成功训练的模型需要被部署到生产环境中。本章讨论模型序列化、版本控制，以及如何在不同平台（如云端服务器、边缘设备）上进行高效推理。介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以减小模型体积并加速实时预测速度。 --- 面向读者： 本书适合具有一定编程基础（特别是Python语言基础），对数学和统计学有基本认识，渴望系统学习深度学习理论与实践的工程师、数据科学家以及在校学生。通过阅读本书，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习模型，并将其应用于解决现实世界中的复杂问题。

作者简介

谢梁

　　现任微软云端运算核心储存部门首席数据科学家，主导团队运用机器学习和人工智慧改善大规模、高可用性并行储存系统的执行效率，和改进其维运方式。具有十余年机器学习应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和资料探勘产品的需求分析、架构设计、演算法开发和整合部署，涉及金融、能源和高科技等领域。曾经担任旅行家保险公司的分析部门总监，负责运用现代统计学习方法改善精算定价业务和保险营运管理，推动精准个性化定价解决方案。在Journal of Statistical Software等专业期刊上曾发表多篇论文，也曾担任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一书的审稿人。大学毕业于西南财经大学主修经济学，博士毕业于纽约州立大学主修计量经济学。

鲁颖

　　现任Google硅谷总部数据科学家，为Google应用商店提供核心数据决策分析，利用机器学习和深度学习技术建立用户行为预测模型，为改善产品提供核心数据支援。曾在亚马逊、微软和迪士尼美国总部担任机器学习研究科学家，以机器学习和深度学习演算法研发为业务提供解决方案，有着多年的经验。热衷帮助相关社群在人工智慧方面的研究和落实，活跃于各个大型会议并发表主题演讲。大学毕业于复旦大学主修数学，博士毕业于明尼苏达大学主修统计。

劳虹岚

　　现任微软研究院研究工程师，是早期智慧硬体专案中视觉和语音研发的核心团队成员，对企业用户和消费者需求体验与AI技术的结合有深刻的理解和丰富的经验。曾在Azure和Office 365负责处理大流量并行处理的后台云端研究和开发，精通一系列系统架构设计和性能改善方面的解决方案。拥有从前端到后端的丰富经验：包括客户需求判断、产品开发以及最终在云端架构设计和部署。大学毕业于浙江大学电子系，硕士毕业于美国南加州大学（USC）电子和计算机系。
 

Chapter 01 深度学习简介
1.1 概述
1.2 深度学习的统计学入门
1.3 基本概念的解释
1.3.1 深度学习的函数类型
1.3.2 深度学习的其他常见概念
1.4 梯度下降演算法
1.5 反向传播演算法

Chapter 02 准备深度学习的环境
2.1 硬体环境的建置和组态的选择
2.1.1 图形处理器通用计算
2.1.2 需要什么样的 GPU 加速卡
2.1.3 GPU 需要多少记忆体
2.1.4 是否应该使用多个 GPU
2.2 安装软体环境
2.2.1 所需的软体清单
2.2.2 CUDA 的安装
2.2.3 Python 计算环境的安装
2.2.4 深度学习建模环境介绍
2.2.5 安装 CNTK 及对应的 Keras
2.2.6 安装 Theano 计算环境
2.2.7 安装 TensorFlow 计算环境
2.2.8 安装 cuDNN 和 CNMeM

Chapter 03 Keras 入门
3.1 Keras 简介
3.2 Keras 的资料处理
3.2.1 文字预处理
3.2.2 序列资料预处理
3.2.3 图片资料登录
3.3 Keras 的模型
3.4 Keras 的重要物件
3.5 Keras 的网路层构造
3.6 使用 Keras 进行奇异值矩阵分解

Chapter 04 资料收集与处理
4.1 网路爬虫
4.1.1 网路爬虫技术
4.1.2 建构自己的 Scrapy 爬虫
4.1.3 建构可接受参数的 Scrapy 爬虫
4.1.4 执行 Scrapy 爬虫
4.1.5 执行 Scrapy 爬虫的要点
4.2 大规模非结构化资料的储存和分析
4.2.1 ElasticSearch 介绍
4.2.2 ElasticSearch 应用实例

Chapter 05 推荐系统
5.1 推荐系统简介
5.2 矩阵分解模型
5.3 深度神经网路模型
5.4 其他常用演算法
5.5 评判模型指标

Chapter 06 图形识别
6.1 图形识别入门
6.2 卷积神经网路的介绍
6.3 端到端的 MNIST 训练数字识别
6.4 利用 VGG16 网路进行字体识别
6.5 总结

Chapter 07 自然语言情感分析
7.1 自然语言情感分析简介
7.2 文字情感分析建模
7.2.1 词嵌入技术
7.2.2 多层全连接神经网路训练情感分析
7.2.3 卷积神经网路训练情感分析
7.2.4 递归神经网路训练情感分析
7.3 总结

Chapter 08 文字产生
8.1 文字产生和聊天机器人
8.2 基于检索的对话系统
8.3 基于深度学习的检索式对话系统
8.3.1 对话资料的建构
8.3.2 建构深度学习索引模型
8.4 基于文字产生的对话系统
8.5 总结

Chapter 09 时间序列
9.1 时间序列简介
9.2 基本概念
9.3 衡量时间序列模型预测的准确度
9.4 时间序列资料范例
9.5 简要回顾 ARIMA 时间序列模型
9.6 递归神经网路与时间序列模型
9.7 应用案例
9.7.1 长江汉口月度流量时间序列模型
9.7.2 国际航空月度乘客数时间序列模型
9.8 总结

Chapter 10云端机器学习与智慧物联网
10.1 Azure 和 IoT
10.2 Azure IoT Hub 服务
10.3 使用IoT Hub 管理设备概述
10.4 以.NET 将模拟设备连接到 IoT 中心
10.5 机器学习应用实例
 

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买书的动机有时候挺单纯的，就是看到一本封面设计得我顺眼，或者书名写得够吸引人，就会忍不住下手。这次《Python深度学习实作：Keras快速上手》就是这样，它的排版和字体我都觉得很舒服，一看就是经过精心设计的。有时候，一本好书不仅仅在于其内容，还在于它能给你带来的阅读体验。我希望这本书能够像一本说明书一样，条理清晰地引导我一步步地掌握Keras这个强大的工具。我甚至在想象，以后遇到不懂的地方，可以随时翻开它，找到我需要的答案，就像是拥有了一个随身的“深度学习向导”。这种期待，真的让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的重量，沉甸甸的，仿佛承载着沉甸甸的知识。拿到手的那一刻，我脑海里闪过的第一个念头就是：终于等到一本我看得懂的深度学习入门书了。市面上关于深度学习的书籍不少，但很多要么是理论过于艰深，要么是代码讲解得过于零散，让人望而却步。这本《Python深度学习实作：Keras快速上手》光是书名就点出了它的核心：实作和快速上手，这对我这种想要快速进入状态的学习者来说，简直是福音。我迫不及待地想看看它到底是如何做到“快速上手”的，是靠着清晰的步骤，还是靠着精简但有效的代码示例？我脑海里已经开始勾勒出一幅画面：跟着书本，一行行地敲代码，看着模型一点点地训练，最终输出令人惊喜的结果。这种成就感，是任何理论知识都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

最近手痒，想说来写点关于最近入手一本新书的感想。书名嘛，就叫做《Python深度学习实作：Keras快速上手》。先别急着问里面写了什么，我们先来聊聊收到这本书的感觉，那种心情，就像你期待已久的演唱会门票终于到手一样，有点小激动，也带着点对未知旅程的憧憬。 一翻开，那厚实的手感就让人安心，纸质也算不错，不像有些书摸起来滑腻腻的，这本书有一种扎实的触感，翻页的时候也不会觉得太顺滑而控制不住。封面设计走的是简洁大气路线，没有太多花里胡哨的东西，感觉就是要把重点放在内容本身。我还在思考，是不是应该找个舒服的角落，泡杯咖啡，然后就这么静静地翻阅它，感受一下它的“温度”。这本书的出现，感觉就像是为我打开了一扇新的大门，让我有机会更深入地探索Python在深度学习领域的无限可能。我想，它应该会是我的一个好伙伴，陪我度过不少充实的学习时光。

评分☆☆☆☆☆

最近神经网络、深度学习这些词汇听得耳朵都快起茧子了，感觉不学点这方面的知识，就好像要跟不上时代了。但又苦于找不到一个合适的切入点，毕竟我不是科班出身，很多数学基础都比较薄弱。《Python深度学习实作：Keras快速上手》这个书名，听起来就比较接地气，而且“Keras快速上手”这几个字，对我这种想要快速看到成果的人来说，简直是量身定做的。我希望这本书能够用最直观、最容易理解的方式，教会我如何运用Python和Keras来构建、训练和部署我的深度学习模型。我甚至已经开始考虑，是不是要辞掉一些不那么重要的琐事，专心致志地把这本书啃下来，争取早日也能跟别人一样，聊起深度学习来头头是道。

评分☆☆☆☆☆

收到《Python深度学习实作：Keras快速上手》这本书的时候，我正在考虑要不要报一个线上的深度学习课程。不过，在看到这本书的厚度和它详细的书名后，我决定先自己尝试一下。我对Keras这个框架一直很有兴趣，但之前一直没有找到一个好的入门机会。这本书的出版，正好填补了这个空缺。我期待它能够提供一些非常实用的代码示例，让我能够快速地理解Keras的各种API和用法，并且能够直接套用到自己的项目当中。如果这本书真的能让我“快速上手”，那对我来说，就是一次非常高效的学习体验了。我甚至还在想，学完之后，是不是可以尝试写一些小工具，把学到的知识变现。