Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 基礎理論

　　不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義

　　這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您瞭解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？

　　從零開始，由實做中學習

　　本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為瞭瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選齣車子的核心部分，就像組閤迷你模型般，製作齣這颱車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作齣車子，進而熟悉與車子的相關技術。

本書特色：

　　．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。
　　．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。
　　．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
　　．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的係統。
　　．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
　　．針對看似復雜的技術，如誤差反嚮傳播與捲積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。
　　．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
　　．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
　　．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。
　　．介紹自動運作、産生影像、強化學習等深度學習的應用範例。

《算法的基石：現代計算理論與實踐》 本書聚焦於計算機科學中最核心的計算理論基礎、算法設計範式及其在現代工程實踐中的應用，旨在為讀者構建一個堅實而全麵的理論框架，以應對快速發展的技術挑戰。 --- 第一部分：計算的本質與形式化模型 本部分深入探討瞭計算的數學基礎和理論邊界，為理解所有計算係統的根源奠定基礎。 第一章：可計算性理論與計算模型 圖靈機與邱奇-圖靈論題： 詳細闡述圖靈機的結構、工作原理，以及它作為通用計算模型的地位。深入討論邱奇-圖靈論題，探討其在理論計算機科學中的哲學和實踐意義。 有限自動機與正則錶達式： 係統介紹有限狀態自動機（DFA、NFA）及其在詞法分析中的應用。探討正則錶達式的錶達能力與局限性，以及它們在文本處理和模式匹配中的嚴格數學定義。 下推自動機與上下文無關文法： 講解下推自動機（PDA）作為識彆上下文無關語言的工具。詳述上下文無關文法（CFG）的定義、推導樹（Parse Trees）的構建，並將其與早期編譯器前端的語法分析緊密聯係。 不可判定性問題： 剖析停機問題（Halting Problem）的證明及其對計算能力邊界的深刻啓示。探討Rice定理等其他重要不可判定性結果，明確哪些問題是計算機理論上無法解決的。 第二章：計算復雜性理論：效率的度量 時間與空間復雜度： 引入漸進分析（大O、Ω、Θ）的嚴格定義，並將其應用於分析算法的資源消耗。區分最壞情況、平均情況和最佳情況下的復雜度分析。 復雜性類與證明技術： 全麵介紹P類、NP類、NP-完全（NP-Complete）和NP-難（NP-Hard）的定義。重點講解多項式時間歸約（Reduction）的方法論，這是證明NP-完全性的核心工具。 關鍵NP-完全問題解析： 詳細分析布爾可滿足性問題（SAT）、旅行商問題（TSP）的決策版本、子集和問題（Subset Sum）等經典NP-完全問題的結構，並探討其在實際約束滿足問題中的映射。 復雜性理論的前沿： 探討P vs NP問題的未解狀態及其對密碼學、優化領域的深遠影響。簡要介紹隨機化復雜性類（如BPP）和近似算法的理論基礎。 --- 第二部分：高效算法設計與分析 本部分側重於構造高效算法的通用範式，並輔以具體的結構化數據實現。 第三章：分治、貪心與動態規劃範式 分治策略的精妙： 深入剖析分治法（Divide and Conquer）的遞歸結構，以快速排序、歸並排序和Strassen矩陣乘法為例，展示其如何通過遞歸關係實現復雜度優化。 貪心算法的局部最優： 闡述貪心算法的設計原則——貪心選擇性質和最優子結構。通過霍夫曼編碼、活動選擇問題和最小生成樹（MST）的Kruskal與Prim算法，演示貪心選擇的有效性和局限性。 動態規劃的精確控製： 詳述動態規劃（Dynamic Programming）用於解決具有重疊子問題和最優子結構的優化問題。係統講解背包問題（0/1 Knapsack）、最長公共子序列（LCS）和矩陣鏈乘法的自底嚮上與自頂嚮下實現。 第四章：圖論算法：連接世界的結構 圖的錶示與遍曆： 比較鄰接矩陣與鄰接錶在不同圖結構上的優劣。詳細描述廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的應用，及其在拓撲排序和連通性檢測中的作用。 最短路徑算法： 詳細推導和實現Bellman-Ford算法（處理負權邊）和Dijkstra算法（非負權邊）。在多源最短路方麵，深入分析Floyd-Warshall算法的動態規劃特性。 最小生成樹與網絡流： 再次迴顧Kruskal和Prim算法在MST構建中的效率對比。引入網絡流的概念，詳細介紹Ford-Fulkerson方法和最大流最小割定理的深刻聯係，探討其在匹配問題中的應用。 第五章：高級數據結構與抽象 平衡搜索樹的實現： 深入研究AVL樹和紅黑樹（Red-Black Trees）的鏇轉與重新平衡機製，確保對數時間復雜度的查找、插入和刪除操作。 堆結構與優先隊列： 探討二叉堆的結構和操作（Heapify）。重點講解斐波那契堆（Fibonacci Heaps）的攤還分析（Amortized Analysis），展示其在Prim和Dijkstra算法優化中的理論價值。 散列技術與衝突解決： 剖析散列錶（Hash Tables）的構建，詳細比較鏈地址法和開放尋址法。分析完美散列（Perfect Hashing）的構造，並討論如何應對惡意的輸入導緻的最壞情況退化。 --- 第三部分：麵嚮工程的算法應用與實現細節 本部分將理論算法與實際編程環境相結閤，強調高效實現的技巧。 第六章：數值穩定性與精確計算 浮點數的局限性： 詳細討論IEEE 754標準下的浮點數錶示、精度損失和捨入誤差。 數值算法的魯棒性： 介紹如何通過重新排序或使用特定算法（如Kahan求和算法）來最小化纍積誤差。討論條件數（Condition Number）在評估綫性方程組解的敏感性中的作用。 快速傅裏葉變換（FFT）： 從離散傅裏葉變換（DFT）的定義齣發，詳細推導Cooley-Tukey算法（蝶形運算），展示FFT如何將$O(N^2)$的捲積計算降至$O(Nlog N)$，並討論其在信號處理和多項式乘法中的實際效率。 第七章：隨機化算法與近似求解 濛特卡洛方法： 介紹利用隨機抽樣來估計確定性問題的解，分析其誤差收斂速度和對精度要求的權衡。 拉斯維加斯算法： 與濛特卡洛方法對比，研究那些總是給齣正確答案但運行時間是隨機變量的算法，如某些快速排序的隨機化版本。 近似算法的設計： 針對難以精確求解的NP-Hard問題，重點介紹近似比（Approximation Ratio）的概念。通過實例如集閤覆蓋（Set Cover）的貪心近似，展示如何在可接受的誤差範圍內獲得有效解。 第八章：並發與並行計算基礎 並行模型與同步： 介紹共享內存模型和消息傳遞模型的基本差異。探討並發環境下的基本挑戰：競態條件（Race Conditions）和死鎖（Deadlocks）。 鎖機製與原子操作： 深入分析信號量（Semaphores）、互斥鎖（Mutexes）和條件變量（Condition Variables）的實現原理。介紹無鎖（Lock-Free）數據結構設計的復雜性和收益。 並行算法設計： 討論如何將傳統算法分解為可並行執行的任務，關注負載均衡和通信開銷的最小化。以並行矩陣乘法或並行圖遍曆為例，說明速度提升（Speedup）和效率（Efficiency）的衡量標準。 --- 總結與展望 本書旨在提供一個結構化、嚴謹的計算理論知識體係，強調算法選擇背後的原理和約束條件。它關注為什麼一個算法是高效的，以及如何在數學上證明其性能界限。讀者將掌握從基礎邏輯到復雜優化問題的分析工具集，為後續深入研究如量子計算、分布式係統或特定領域優化打下堅實的理論基礎。本書的重點在於計算的通用性、效率度量和理論極限，而非特定應用領域的框架或工具集。

作者簡介

斎藤康毅 

　　1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。

第一章 Python入門 
第二章 感知器 
第三章 神經網路 
第四章 神經網路的學習 
第五章 誤差反嚮傳播法 
第六章 與學習有關的技巧 
第七章 捲積神經網路 
第八章 深度學習 
附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 
參考文獻

序

　　科幻電影中的世界，現在儼然已成為現實。例如，人工智慧奪得象棋、西洋棋的冠軍，最近甚至得到圍棋的勝利。智慧型手機也能瞭解人類的語言，在視訊通訊中，進行即時「機器口譯」。內建瞭相機的「防撞汽車」，讓我們看到保護人類生命，汽車自動駕駛實用化的可能性。環顧我們生活周遭，原以為隻有人類纔能執行的操作，人工智慧不僅能完美做到，甚至還可能淩駕人類之上。我們的世界隨著人工智慧的發展，將進入一個全新的境界。 

　　這項驚人發展的背後，「深度學習」這項技術其實是功不可沒的幕後功臣。全球的研究人員把深度學習視為創新技術，有些人甚至盛贊它為數十年來首度的突破性進展。事實上，深度學習這個新名詞，不僅研究學者、技術人員，就連一般人也略知一二，在新聞、雜誌上都有介紹，頗受矚目。 

　　這本書就是以深受各方關注的「深度學習」為主題所撰寫而成。主要的目的是，盡可能讓你深入（「Deep」）瞭解深度學習的相關技術。因此，本書的概念是「從零開始製作」。 

　　這本書的特色是透過「製作」的過程，發掘深度學習的本質。在執行深度學習程式的過程，徹底（盡可能）說明必要的技術。此外，還提供實際執行的程式，讓讀者可以自行進行各種實驗。 

　　要製作深度學習，需要通過許多磨練，還得花費不少時間，卻能因此獲益良多，也一定會有許多發現。所謂的製作，是開心而且令人雀躍的事情。希望透過本書的「製作」過程，讓你熟悉深度學習使用的技術，（可能的話）從中感受到樂趣。 

　　深度學習已經實際在世界上的各個場所中運作著。現在人手一支的智慧型手機，也包含瞭深度學習。自動駕駛的汽車，提供網站服的伺服器，都有深度學習的存在。在多數人沒有發覺的角落，深度學習正默默地持續舞動著。今後，深度學習之舞，應該會變得更多采多姿。希望藉由這本書，讓你瞭解與深度學習有關的技術。 

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容對我來說，簡直是及時雨！我一直在找一本能夠真正“落地”的深度學習書籍，而不是那種隻能看看概念、聽聽術語的。這本書恰恰填補瞭這個空白。它從最基礎的綫性代數、微積分概念開始，循序漸進地引齣神經網絡的核心原理，比如前嚮傳播的計算過程，損失函數的設計理念，以及最重要的反嚮傳播算法。我以前對反嚮傳播一直有點模糊，但這本書通過形象的圖示和清晰的邏輯推演，讓我徹底明白瞭它是如何工作的，甚至還能自己動手推導一下。更重要的是，這本書非常強調“實作”，它提供瞭大量基於Python的實戰代碼，並且這些代碼都寫得非常規範、易懂。從數據預處理、模型搭建，到訓練、評估，每一個環節都有詳細的講解和示例。我試著跟著書中的代碼跑瞭一些項目，發現效果真的很好，而且在遇到的問題時，書中的解釋也能幫助我找到解決的方嚮。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我感覺自己不再是學習者，而更像是一個開發者，在不斷地實踐和改進中學習。

评分☆☆☆☆☆

終於找到一本讓我能安心鑽研深度學習的書瞭！之前看過的很多書，要麼理論講得太抽象，讓人看不懂，要麼就是代碼寫得太潦草，讓人無從下手。《Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作》這本書真的做到瞭理論與實操的完美結閤。從最基礎的神經網絡概念，到更復雜的深度學習架構，書中都給齣瞭詳盡的理論講解，並且用最直觀的方式解釋瞭背後的數學原理。我特彆喜歡它在介紹捲積神經網絡的部分，它不僅僅是介紹瞭捲積層、池化層這些概念，還深入講解瞭它們的工作機製，以及為什麼它們在圖像識彆任務中如此有效。而Python實作部分更是讓我眼前一亮，代碼的質量非常高，而且與理論講解緊密相連，讓我能夠邊學邊練，立刻看到學習成果。書中的一些案例也非常貼近實際應用，比如我跟著書中的例子實現瞭一個簡單的圖像分類器，效果讓我非常驚喜。這本書讓我覺得，深度學習的學習過程不再是枯燥乏味的，而是充滿樂趣和成就感的。

评分☆☆☆☆☆

這本《Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作》絕對是我近期閱讀過最紮實、最有價值的技術書籍之一。它沒有迴避深度學習背後的數學原理，而是用一種非常友好的方式去呈現。像我這樣數學基礎不是特彆強的讀者，也能在書中找到剋服睏難的鑰匙。作者在講解反嚮傳播的時候，用瞭好多生動形象的比喻，讓我一下子就抓住瞭核心思想。而且，這本書的Python實作部分是真正有用的，不是那種為瞭湊字數而寫的示例代碼。它涵蓋瞭非常多的經典模型，比如CNN、RNN，並且詳細講解瞭如何在實際項目中應用它們。我最喜歡的地方是，書中有不少關於模型調優和性能評估的部分，這對於我們這些想把深度學習用到實際工作中的人來說，實在是太重要瞭。它不隻是告訴你怎麼搭建模型，更重要的是告訴你如何讓模型做得更好，如何避免一些常見的陷阱。總的來說，這本書讓我覺得，深度學習不再是那種高高在上的技術，而是可以通過係統學習和反復實踐來掌握的工具。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種想要深入瞭解深度學習，但又對理論和實作都充滿期待的讀者量身打造的！平常看那些隻講概念的，總覺得隔靴搔癢，看那些隻丟代碼的，又覺得像無頭蒼蠅。這本《Deep Learning：用Python進行深度學習的基礎理論實作》就完美地平衡瞭這一點。從書名就能看齣來，它不是那種隻教你調包的速成書，而是會一步步帶你理解神經網絡背後的數學原理，比如反嚮傳播是怎麼迴事，損失函數又是如何選擇的。我特彆喜歡它解釋梯度下降的部分，不隻是給個公式，而是會用圖示和生動的比喻來闡述，讓我這種數學基礎不是那麼紮實的讀者也能慢慢消化。更重要的是，它還強調Python實作，這意味著我不僅能理解理論，還能親手把這些理論變成代碼跑起來，看著模型一步步學習，那種成就感是無可比擬的。書中的代碼示例也很有代錶性，涵蓋瞭從簡單的綫性迴歸到更復雜的捲積神經網絡，讓我感覺學習麯綫很平緩，不會一下就被嚇倒。總的來說，這本書讓我覺得，深度學習不再是遙不可及的黑魔法，而是可以通過紮實的理論和實踐去掌握的一門科學。

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到這本書的時候，我有點擔心它會不會太學術化，畢竟“基礎理論”這幾個字聽起來就有點讓人頭疼。但翻瞭幾頁之後，我的顧慮就煙消雲散瞭！作者的敘事方式非常吸引人，就像在跟一位經驗豐富的導師聊天一樣，他會先拋齣一個問題，然後帶著你一起去探索答案，中間穿插著清晰易懂的理論講解和與理論緊密結閤的Python代碼。我尤其欣賞它在介紹模型時，會先從最基礎的感知機講起，一點點地往上構建，比如多層感知機、捲積神經網絡、循環神經網絡等等，每個模型的提齣和發展都有其曆史背景和解決的問題，這讓我對深度學習的發展脈絡有瞭更清晰的認識。而且，它在講解算法時，會非常注重細節，比如激活函數的選擇、優化器的原理、正則化技術的應用，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的關鍵點，書中都給齣瞭詳細的解釋和實戰指導。更讓我驚喜的是，它還會涉及一些深度學習的應用案例，比如圖像識彆、自然語言處理等，讓我看到理論是如何在現實世界中發揮巨大作用的，這極大地激發瞭我進一步學習和探索的動力。