Python深度學習實作：Keras快速上手 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 深度學習
• Keras
• 機器學習
• 神經網絡
• 實戰
• 編程
• 人工智能
• 數據科學
• TensorFlow

＊係統地講解深度學習的基本知識、建模過程和應用，是非常好的深度學習入門書。
　　＊以推薦係統、圖形識彆、自然語言處理、文字産生和時間序列的具體應用作為案例。
　　＊從工具準備、資料擷取和處理，到針對問題進行建模的整個過程和實踐均詳細解說。
　　＊不僅能夠使讀者快速掌握深度學習，還可以進一步有效應用到商業和工程領域中。

　　基於各行各業對深度學習技術的需求，許多公司和學校都開源瞭深度學習工具套件，其中比較知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。這些工具都提供非常靈活與強大的建模能力，大幅降低使用深度學習技術的門檻，進一步加速深度學習技術的研究和應用。但是，這些工具各有所長、介麵不同，而且對於很多初學者來說，由於工具套件過於靈活，有時反而難以掌握。

　　基於這些原因，Keras乃應運而生。可將其視為一個更容易使用、在更高層級抽象化、兼具相容性和靈活性的深度學習框架，它的底層可以在CNTK、TensorFlow和Theano之間自由切換。Keras的齣現，使得很多初學者能夠很快地體驗深度學習的基本技術和模型，並且應用到實際問題中。
 

深度學習實踐指南：從基礎理論到前沿應用 探索人工智能的未來，掌握構建智能係統的核心技術。 本書旨在為有誌於深入理解和應用深度學習技術的讀者提供一本全麵、實用的指南。我們聚焦於深度學習在實際問題中的應用，從最基本的概念齣發，逐步深入到復雜的模型架構和前沿的研究方嚮。全書結構清晰，理論闡述與代碼實踐緊密結閤，確保讀者不僅能理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 第一部分：深度學習的基石 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，理解深度學習為何如此強大，以及其背後的數學和統計學原理。 第一章：人工智能、機器學習與深度學習的範式轉換 本章首先概述瞭人工智能領域的曆史演進，明確瞭機器學習作為核心驅動力的地位，並重點闡述瞭深度學習與傳統機器學習方法的本質區彆。我們將探討數據驅動的決策過程，理解特徵工程的自動化如何徹底改變瞭解決問題的路徑。內容涵蓋感知機模型、綫性分類器的局限性，以及引入非綫性激活函數的重要性。 第二章：神經網絡的結構與運作原理 深入剖析人工神經網絡（ANN）的基本構建塊——神經元。詳細解析瞭前嚮傳播（Forward Propagation）的計算流程，包括加權求和與激活函數的角色。本章會細緻講解Sigmoid、ReLU及其變體在不同層級中的適用性，並初步引入損失函數（Loss Function）的概念，它是衡量模型性能的客觀標準。 第三章：優化算法：模型的學習之路 神經網絡的學習過程本質上是一個優化問題。本章專注於優化算法，特彆是梯度下降法（Gradient Descent）的數學原理。我們會詳盡介紹批量梯度下降（Batch GD）、隨機梯度下降（SGD）及其改進版——動量（Momentum）和自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam）。理解這些優化器如何有效地在損失函數的山榖中找到最優解至關重要。 第四章：反嚮傳播：高效計算梯度的核心 反嚮傳播（Backpropagation）是訓練深度網絡的基石。本章將從鏈式法則（Chain Rule）齣發，詳細推導如何高效地計算網絡中每一層參數的梯度。我們將通過清晰的步驟分解，幫助讀者徹底掌握梯度計算的流程，這是實現任何復雜網絡訓練的基礎。 第二部分：構建與訓練核心網絡模型 掌握瞭基礎原理後，本部分將帶領讀者親手構建和訓練幾種最核心、應用最廣泛的深度學習模型。 第五章：多層感知機（MLP）的深度應用 MLP是深度學習的入門級模型，但其在結構化數據上的應用依然強勁。本章將關注如何組織網絡層級、選擇閤適的網絡深度和寬度，以及如何有效處理過擬閤（Overfitting）問題，包括正則化技術（L1/L2）和Dropout的應用。 第六章：捲積神經網絡（CNN）與圖像處理 捲積神經網絡是處理空間數據的革命性工具。本章詳細講解捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）的設計哲學。我們將解析捲積核（Filter）如何在輸入數據上滑動並提取層次化的特徵。內容包括經典網絡架構（如LeNet、AlexNet的結構思想），以及現代圖像分類、目標檢測任務中的核心組件。 第七章：循環神經網絡（RNN）與序列數據建模 針對文本、時間序列等序列化數據，RNN提供瞭強大的建模能力。本章深入探討RNN的結構、時間展開（Unfolding）以及其麵臨的梯度消失/爆炸問題。隨後，重點介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何通過精巧的“門”機製來控製信息流，實現對長期依賴關係的有效捕捉。 第三部分：高級主題與前沿架構 本部分將目光投嚮深度學習的更廣闊領域，介紹當前學術界和工業界關注的熱點模型和技術。 第八章：自動編碼器（Autoencoders）與錶徵學習 自動編碼器是無監督學習的有力工具，用於學習數據的有效低維錶示（Embedding）。本章涵蓋標準自動編碼器、稀疏自編碼器（Sparse AE），以及用於生成任務的變分自編碼器（VAE）。重點討論如何利用學習到的編碼（Latent Representation）進行數據降維和特徵提取。 第九章：生成對抗網絡（GANs）：創造力的引擎 生成對抗網絡以其獨特的“對抗”訓練機製，在圖像生成領域取得瞭裏程碑式的成就。本章將詳細拆解生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）的博弈過程。討論經典GAN的訓練挑戰，並介紹WGAN、DCGAN等改進模型，展示其在圖像閤成、數據增強中的強大潛力。 第十章：遷移學習與預訓練模型 在資源有限的情況下，遷移學習成為快速部署高性能模型的關鍵策略。本章講解如何利用在大規模數據集上預訓練的模型（如Transformer架構的奠基模型思想），通過微調（Fine-tuning）等技術，快速適應特定領域的任務。 第四部分：工程實踐與模型部署 理論的價值最終體現在工程實踐中。本部分關注如何將訓練好的模型轉化為實際可用的産品。 第十一章：高效的數據預處理與增強技術 高質量的數據是模型性能的保障。本章聚焦於針對不同類型數據（圖像、文本）的最佳預處理流程。重點講解數據增強（Data Augmentation）在擴充訓練集、提高模型泛化能力方麵的實用技巧。 第十二章：模型性能評估與診斷 選擇正確的評估指標至關重要。本章深入探討瞭分類、迴歸任務中的關鍵指標，如精確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫。同時，提供係統性的模型診斷工具，教導讀者如何識彆並解決欠擬閤、過擬閤、數據泄漏等常見工程問題。 第十三章：模型部署與推理優化 成功訓練的模型需要被部署到生産環境中。本章討論模型序列化、版本控製，以及如何在不同平颱（如雲端服務器、邊緣設備）上進行高效推理。介紹模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技術，以減小模型體積並加速實時預測速度。 --- 麵嚮讀者： 本書適閤具有一定編程基礎（特彆是Python語言基礎），對數學和統計學有基本認識，渴望係統學習深度學習理論與實踐的工程師、數據科學傢以及在校學生。通過閱讀本書，讀者將能夠獨立設計、訓練和優化復雜的深度學習模型，並將其應用於解決現實世界中的復雜問題。

作者簡介

謝梁

　　現任微軟雲端運算核心儲存部門首席數據科學傢，主導團隊運用機器學習和人工智慧改善大規模、高可用性並行儲存係統的執行效率，和改進其維運方式。具有十餘年機器學習應用經驗，熟悉各種業務場景下機器學習和資料探勘産品的需求分析、架構設計、演算法開發和整閤部署，涉及金融、能源和高科技等領域。曾經擔任旅行傢保險公司的分析部門總監，負責運用現代統計學習方法改善精算定價業務和保險營運管理，推動精準個性化定價解決方案。在Journal of Statistical Software等專業期刊上曾發錶多篇論文，也曾擔任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一書的審稿人。大學畢業於西南財經大學主修經濟學，博士畢業於紐約州立大學主修計量經濟學。

魯穎

　　現任Google矽榖總部數據科學傢，為Google應用商店提供核心數據決策分析，利用機器學習和深度學習技術建立用戶行為預測模型，為改善産品提供核心數據支援。曾在亞馬遜、微軟和迪士尼美國總部擔任機器學習研究科學傢，以機器學習和深度學習演算法研發為業務提供解決方案，有著多年的經驗。熱衷幫助相關社群在人工智慧方麵的研究和落實，活躍於各個大型會議並發錶主題演講。大學畢業於復旦大學主修數學，博士畢業於明尼蘇達大學主修統計。

勞虹嵐

　　現任微軟研究院研究工程師，是早期智慧硬體專案中視覺和語音研發的核心團隊成員，對企業用戶和消費者需求體驗與AI技術的結閤有深刻的理解和豐富的經驗。曾在Azure和Office 365負責處理大流量並行處理的後颱雲端研究和開發，精通一係列係統架構設計和性能改善方麵的解決方案。擁有從前端到後端的豐富經驗：包括客戶需求判斷、産品開發以及最終在雲端架構設計和部署。大學畢業於浙江大學電子係，碩士畢業於美國南加州大學（USC）電子和計算機係。
 

Chapter 01 深度學習簡介
1.1 概述
1.2 深度學習的統計學入門
1.3 基本概念的解釋
1.3.1 深度學習的函數類型
1.3.2 深度學習的其他常見概念
1.4 梯度下降演算法
1.5 反嚮傳播演算法

Chapter 02 準備深度學習的環境
2.1 硬體環境的建置和組態的選擇
2.1.1 圖形處理器通用計算
2.1.2 需要什麼樣的 GPU 加速卡
2.1.3 GPU 需要多少記憶體
2.1.4 是否應該使用多個 GPU
2.2 安裝軟體環境
2.2.1 所需的軟體清單
2.2.2 CUDA 的安裝
2.2.3 Python 計算環境的安裝
2.2.4 深度學習建模環境介紹
2.2.5 安裝 CNTK 及對應的 Keras
2.2.6 安裝 Theano 計算環境
2.2.7 安裝 TensorFlow 計算環境
2.2.8 安裝 cuDNN 和 CNMeM

Chapter 03 Keras 入門
3.1 Keras 簡介
3.2 Keras 的資料處理
3.2.1 文字預處理
3.2.2 序列資料預處理
3.2.3 圖片資料登錄
3.3 Keras 的模型
3.4 Keras 的重要物件
3.5 Keras 的網路層構造
3.6 使用 Keras 進行奇異值矩陣分解

Chapter 04 資料收集與處理
4.1 網路爬蟲
4.1.1 網路爬蟲技術
4.1.2 建構自己的 Scrapy 爬蟲
4.1.3 建構可接受參數的 Scrapy 爬蟲
4.1.4 執行 Scrapy 爬蟲
4.1.5 執行 Scrapy 爬蟲的要點
4.2 大規模非結構化資料的儲存和分析
4.2.1 ElasticSearch 介紹
4.2.2 ElasticSearch 應用實例

Chapter 05 推薦係統
5.1 推薦係統簡介
5.2 矩陣分解模型
5.3 深度神經網路模型
5.4 其他常用演算法
5.5 評判模型指標

Chapter 06 圖形識彆
6.1 圖形識彆入門
6.2 捲積神經網路的介紹
6.3 端到端的 MNIST 訓練數字識彆
6.4 利用 VGG16 網路進行字體識彆
6.5 總結

Chapter 07 自然語言情感分析
7.1 自然語言情感分析簡介
7.2 文字情感分析建模
7.2.1 詞嵌入技術
7.2.2 多層全連接神經網路訓練情感分析
7.2.3 捲積神經網路訓練情感分析
7.2.4 遞歸神經網路訓練情感分析
7.3 總結

Chapter 08 文字産生
8.1 文字産生和聊天機器人
8.2 基於檢索的對話係統
8.3 基於深度學習的檢索式對話係統
8.3.1 對話資料的建構
8.3.2 建構深度學習索引模型
8.4 基於文字産生的對話係統
8.5 總結

Chapter 09 時間序列
9.1 時間序列簡介
9.2 基本概念
9.3 衡量時間序列模型預測的準確度
9.4 時間序列資料範例
9.5 簡要迴顧 ARIMA 時間序列模型
9.6 遞歸神經網路與時間序列模型
9.7 應用案例
9.7.1 長江漢口月度流量時間序列模型
9.7.2 國際航空月度乘客數時間序列模型
9.8 總結

Chapter 10雲端機器學習與智慧物聯網
10.1 Azure 和 IoT
10.2 Azure IoT Hub 服務
10.3 使用IoT Hub 管理設備概述
10.4 以.NET 將模擬設備連接到 IoT 中心
10.5 機器學習應用實例
 

评分☆☆☆☆☆

這本書的重量，沉甸甸的，仿佛承載著沉甸甸的知識。拿到手的那一刻，我腦海裏閃過的第一個念頭就是：終於等到一本我看得懂的深度學習入門書瞭。市麵上關於深度學習的書籍不少，但很多要麼是理論過於艱深，要麼是代碼講解得過於零散，讓人望而卻步。這本《Python深度學習實作：Keras快速上手》光是書名就點齣瞭它的核心：實作和快速上手，這對我這種想要快速進入狀態的學習者來說，簡直是福音。我迫不及待地想看看它到底是如何做到“快速上手”的，是靠著清晰的步驟，還是靠著精簡但有效的代碼示例？我腦海裏已經開始勾勒齣一幅畫麵：跟著書本，一行行地敲代碼，看著模型一點點地訓練，最終輸齣令人驚喜的結果。這種成就感，是任何理論知識都無法替代的。

评分☆☆☆☆☆

最近手癢，想說來寫點關於最近入手一本新書的感想。書名嘛，就叫做《Python深度學習實作：Keras快速上手》。先彆急著問裏麵寫瞭什麼，我們先來聊聊收到這本書的感覺，那種心情，就像你期待已久的演唱會門票終於到手一樣，有點小激動，也帶著點對未知旅程的憧憬。 一翻開，那厚實的手感就讓人安心，紙質也算不錯，不像有些書摸起來滑膩膩的，這本書有一種紮實的觸感，翻頁的時候也不會覺得太順滑而控製不住。封麵設計走的是簡潔大氣路綫，沒有太多花裏鬍哨的東西，感覺就是要把重點放在內容本身。我還在思考，是不是應該找個舒服的角落，泡杯咖啡，然後就這麼靜靜地翻閱它，感受一下它的“溫度”。這本書的齣現，感覺就像是為我打開瞭一扇新的大門，讓我有機會更深入地探索Python在深度學習領域的無限可能。我想，它應該會是我的一個好夥伴，陪我度過不少充實的學習時光。

评分☆☆☆☆☆

收到《Python深度學習實作：Keras快速上手》這本書的時候，我正在考慮要不要報一個綫上的深度學習課程。不過，在看到這本書的厚度和它詳細的書名後，我決定先自己嘗試一下。我對Keras這個框架一直很有興趣，但之前一直沒有找到一個好的入門機會。這本書的齣版，正好填補瞭這個空缺。我期待它能夠提供一些非常實用的代碼示例，讓我能夠快速地理解Keras的各種API和用法，並且能夠直接套用到自己的項目當中。如果這本書真的能讓我“快速上手”，那對我來說，就是一次非常高效的學習體驗瞭。我甚至還在想，學完之後，是不是可以嘗試寫一些小工具，把學到的知識變現。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買書的動機有時候挺單純的，就是看到一本封麵設計得我順眼，或者書名寫得夠吸引人，就會忍不住下手。這次《Python深度學習實作：Keras快速上手》就是這樣，它的排版和字體我都覺得很舒服，一看就是經過精心設計的。有時候，一本好書不僅僅在於其內容，還在於它能給你帶來的閱讀體驗。我希望這本書能夠像一本說明書一樣，條理清晰地引導我一步步地掌握Keras這個強大的工具。我甚至在想象，以後遇到不懂的地方，可以隨時翻開它，找到我需要的答案，就像是擁有瞭一個隨身的“深度學習嚮導”。這種期待，真的讓我覺得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

最近神經網絡、深度學習這些詞匯聽得耳朵都快起繭子瞭，感覺不學點這方麵的知識，就好像要跟不上時代瞭。但又苦於找不到一個閤適的切入點，畢竟我不是科班齣身，很多數學基礎都比較薄弱。《Python深度學習實作：Keras快速上手》這個書名，聽起來就比較接地氣，而且“Keras快速上手”這幾個字，對我這種想要快速看到成果的人來說，簡直是量身定做的。我希望這本書能夠用最直觀、最容易理解的方式，教會我如何運用Python和Keras來構建、訓練和部署我的深度學習模型。我甚至已經開始考慮，是不是要辭掉一些不那麼重要的瑣事，專心緻誌地把這本書啃下來，爭取早日也能跟彆人一樣，聊起深度學習來頭頭是道。