深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

赵永科著 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 神经网络
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 模式识别
• 计算机视觉
• 自然语言处理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121291159

商品编码：10493249921

出版时间：2016-07-01

作  者:赵永科 著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年07月01日 页  数:373 装  帧:平装 ISBN:9787121291159

本书内容来自作者长期学习研究及在阿里一线相关工作经历。

Caffe是应用*广的深度学习框架，**适于用来练手和入门。

?本书侧重解决实际问题及理解深度学习理论，实例、习题丰富。

既狠抓基功又紧扣产业，既详述工具、模型又深入分析源码。

●上篇 初见
●第1天 什么是深度学习
●1.1 星星之火，可以燎原
●1.2 师夷长技
●1.2.1 谷歌与微软
●1.2.2 Facebook、YA马逊与NVIDIA
●1.3 中国崛起
●1.3.1 BAT在路上
●1.3.2 星光闪耀
●1.3.3 企业热是风向标
●1.4 练习题
●第2天 深度学习的过往
●2.1 传统机器学习的局限性
●2.2 从表示学习到深度学习
●2.3 监督学习
●2.4 反向传播算法
●2.5 卷积神经网络
●2.6 深度学习反思
●2.7 练习题
●2.8 参考资料
●部分目录

内容简介

赵永科著的《深度学习（21天实战Caffe）》是一本深度学习入门读物。以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从Caffe的配置、部署、使用开始学习，通过阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，很终达到熟练运用Caffe解决实际问题的目的。和国外机器学习、深度学习大部头著作相比，本书偏重动手实践，将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达出来，透过代码揭开其神秘面纱，更多地贴近实际应用。
本书很好适合：对人工智能、机器学习感兴趣的读者；希望用深度学习完成设计的计算机或电子信息专业学生；准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师；学习过C++，希望进一步提升编程水平的开发者；刚入坑的机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发或算法工程师。
赵永科 著 卜居，真名赵永科，CSDN博主，博客地址：http://blog.csdn.net/kkk584520，现就职于阿里云计算有限公司，从事计算机体系结构、高性能计算系统设计。对计算机视觉、深度学习具有浓厚兴趣。擅长CPU／GPU／FPGA的算法加速与性能优化。

《量子纠缠与信息编码》 一、 引言 在物理学的宏伟画卷中，量子力学无疑是最令人着迷、也最具革命性的篇章之一。它不仅深刻地改变了我们对宇宙最微观层面运作方式的理解，更以前所未有的方式拓展了人类信息处理的边界。而量子纠缠，作为量子力学中最具神秘色彩和颠覆性的现象，更是为信息科学带来了全新的维度。它超越了经典物理的局限，允许粒子之间建立一种非局域的、瞬间的关联，这种关联在信息传输、计算和加密等领域展现出惊人的潜力。《量子纠缠与信息编码》一书，正是为了深入剖析这一迷人现象，并探讨其在信息科学领域的广泛应用而创作。本书旨在为读者提供一个清晰、系统且富有洞察力的视角，理解量子纠缠的本质，并掌握如何利用这一奇特的量子特性来设计和实现高效、安全的现代信息编码方案。 二、 量子纠缠的奇妙世界 本书的第一部分将带领读者走进量子纠缠的奇妙世界。我们将从量子力学的基本概念出发，例如量子叠加态和波函数，为理解纠缠奠定坚实的基础。随后，我们将深入探讨量子纠缠的定义、性质以及其在多粒子系统中的表现形式。 量子叠加与测量: 详细阐述量子叠加态的概念，即一个量子系统可以同时处于多种可能状态的叠加。通过对经典双缝干涉实验的量子化解读，以及对单粒子和多粒子叠加态的数学描述，展现量子世界的神奇之处。同时，深入分析量子测量过程，以及测量如何导致叠加态坍缩，并引入“态矢”和“算符”等概念。 纠缠的诞生与表现: 详细解释什么是量子纠缠，即当两个或多个粒子在相互作用后，它们的状态之间产生了一种非经典的关联，无论它们相距多远，一个粒子的状态的改变会瞬间影响到其他粒子。我们将通过贝尔态（Bell states）等典型例子，直观地展示纠缠的形成过程和关键特征。 贝尔不等式与量子非局域性: 深入探讨贝尔不等式的重要性，以及实验如何一次又一次地违反贝尔不等式，从而无可辩驳地证明了量子力学的非局域性。这将帮助读者理解，纠缠所揭示的关联并非经典意义上的“信息传递”，而是更深层次的、源于量子本体的内在联系。 纠缠的度量与表征: 介绍不同的纠缠度量方法，如熵（entropy）、纠缠熵（entanglement entropy）、纠缠保真度（entanglement fidelity）等，用于量化纠缠的强度和性质。我们将探讨不同类型的纠缠，如最大纠缠态、部分纠缠态，以及它们在实际应用中的意义。 纠缠的生成与维持: 探讨在实验中如何生成量子纠缠，例如通过光子对的产生、超导量子比特的相互作用等。同时，我们将讨论维持纠缠态的挑战，例如退相干（decoherence）的机制，以及如何通过量子门操作（quantum gate operations）来操纵和利用纠缠。 三、 量子纠缠在信息编码中的革命性应用 在深刻理解了量子纠缠的本质后，本书的第二部分将聚焦于其在信息编码领域带来的革命性变革。量子信息编码，顾名思义，是利用量子力学的原理来存储、传输和处理信息。与经典信息编码相比，量子信息编码具有前所未有的优势，特别是在安全性、效率和计算能力方面。 量子密钥分发（QKD）: 这是量子纠缠最著名也最成熟的应用之一。我们将详细介绍基于纠缠的QKD协议，例如E91协议。读者将了解到，如何利用纠缠粒子的非局域性来生成和分发安全的密钥。一旦有窃听者试图测量纠缠粒子，其行为必然会扰乱纠缠态，从而被通信双方及时发现。我们将深入分析QKD的安全性证明，以及其在抵抗经典攻击和未来量子攻击方面的优势。 量子隐形传态（Quantum Teleportation）: 量子隐形传态并不是真正意义上的物质传输，而是将一个未知量子态从一个地点“复制”到另一个地点。本书将详细阐述基于纠缠的量子隐形传态协议，例如使用贝尔态作为资源。我们将解释其工作原理，包括经典通信与量子通信的结合，以及其在构建量子网络中的重要作用。 量子纠错码（Quantum Error Correction Codes）: 量子系统极其脆弱，容易受到环境噪声的影响而发生退相干，导致信息丢失。量子纠错码是保护量子信息免受错误干扰的关键技术。我们将介绍基于纠缠的量子纠错码的设计原理，例如表面码（surface code）和蜂窝码（bacon code）等。读者将理解如何利用纠缠的冗余性来编码量子信息，并检测和纠正错误，从而实现鲁棒的量子计算和通信。 量子通信协议的设计: 除了QKD和量子隐形传态，本书还将探讨其他基于纠缠的量子通信协议，例如量子秘密共享（quantum secret sharing）和量子签名（quantum signature）。这些协议利用纠缠的特性，在信息安全和可信通信方面提供了新的解决方案。我们将分析不同协议的工作机制、安全模型以及潜在的应用场景。 量子信息编码的数学框架: 本部分还将深入探讨支撑量子信息编码的数学工具，包括希尔伯特空间（Hilbert space）、量子态（quantum states）、量子算符（quantum operators）、密度矩阵（density matrix）等。我们将详细介绍量子傅里叶变换（quantum Fourier transform）等关键算法，以及它们在量子信息处理中的作用。 四、 面临的挑战与未来展望 《量子纠缠与信息编码》的最后一部分，将审视当前在量子纠缠研究和应用中面临的主要挑战，并展望未来的发展方向。 退相干与噪声的抑制: 量子系统对环境极其敏感，退相干是实现大规模量子计算和长距离量子通信的最大障碍之一。我们将讨论有效的退相干抑制策略，包括改进的量子比特设计、更优化的量子门操作以及更精密的控制技术。 可扩展性与集成化: 将大量的量子比特集成到一个可控的系统中，并实现高效的量子信息传输，是当前量子技术发展面临的重大挑战。我们将探讨不同量子平台的优缺点，以及在可扩展性和集成化方面的最新进展，例如光子集成、超导芯片和囚禁离子等。 量子纠缠的生成与操控效率: 提高纠缠的生成效率、保真度和操控精度，对于实现更复杂的量子算法和协议至关重要。我们将回顾当前在提高纠缠操作效率方面取得的进展，以及未来可能的发展方向。 理论与实验的融合: 量子纠缠的研究是一个高度理论化和实验化的学科。本书将强调理论框架的严谨性与实验验证的重要性，并探讨如何通过更紧密的理论与实验合作，来加速这一领域的发展。 未来的应用前景: 除了上述已提及的应用，我们还将展望量子纠缠在其他领域的潜在应用，例如量子传感（quantum sensing）、量子模拟（quantum simulation）以及新材料的发现等，为读者描绘量子技术改变未来世界的宏伟蓝图。 五、 结语 《量子纠缠与信息编码》旨在为读者提供一个全面、深入且富有启发性的学习体验。通过本书，读者不仅能够理解量子纠缠这一引人入胜的物理现象，更能掌握如何利用其独特的属性来构建新一代的信息技术。我们相信，随着量子技术的不断发展，量子纠缠必将成为驱动信息科学革命的关键力量，为人类社会带来前所未有的机遇和挑战。本书的写作风格力求清晰易懂，即使是没有深厚量子物理背景的读者，也能循序渐进地掌握核心概念。同时，对于有一定基础的读者，本书也提供了深入的理论探讨和前沿的研究进展，希望能激发更广泛的学术兴趣和创新思维。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉领域充满兴趣，尤其关注那些能够让机器“看懂”世界的技术。这本书的名字《深度学习》让我产生了浓厚的兴趣，我猜想它一定会在图像识别、物体检测、图像分割等方面提供一些深入的见解。我希望书中能介绍一些经典的卷积神经网络（CNN）架构，比如ResNet、Inception等等，并详细解析它们的设计思路和优势。更重要的是，我希望能学习到如何将这些模型应用于实际问题，比如自动驾驶汽车中的行人检测，或者医疗影像分析中的病灶识别。我对一些更具挑战性的任务也感到好奇，比如三维重建、视频分析，以及如何让模型理解图像中的空间关系和上下文信息。我希望这本书能提供一些实用的代码示例或者伪代码，让我能够快速上手，并尝试复现一些论文中的成果。总而言之，我期望这本书能够成为我深入理解计算机视觉与深度学习结合的坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注人工智能前沿发展的爱好者，我对深度学习的最新进展一直充满期待。这本书的标题《深度学习》让我联想到它可能涵盖了一些最新的研究成果和技术趋势。我希望书中能够介绍一些目前学术界和工业界都在热烈讨论的课题，例如强化学习在游戏AI、机器人控制等领域的应用，或者联邦学习在保护数据隐私的前提下进行模型训练的方法。我也对一些新兴的深度学习技术，比如图神经网络（GNNs）在处理非结构化数据时的优势，或者神经符号AI如何结合深度学习的感知能力与符号逻辑的推理能力，产生浓厚的兴趣。我希望书中能提供一些关于如何进行前沿研究的思路，如何从海量的论文中提取有价值的信息，以及如何将理论知识转化为实际的应用。这本书能否成为我探索AI领域更深层次知识的“指南针”，让我能够站在巨人的肩膀上，继续前行？

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能伦理和社会影响一直深感忧虑的研究者，我希望这本书在探讨技术本身的同时，也能触及到深度学习在实际应用中可能带来的伦理困境。我一直在思考，当AI的能力越来越强，它们是否会加剧社会不公？例如，在招聘、信贷审批等领域，如果模型存在偏见，可能会导致歧视。我希望书中能提出一些关于如何识别和缓解模型偏见的方法，以及如何确保AI系统的公平性和透明度。此外，数据隐私也是一个重要的问题，深度学习模型通常需要大量的个人数据进行训练，我希望能看到书中讨论如何在利用数据的同时，保护用户的隐私。我也期待书中能探讨AI在就业、教育、以及国家安全等方面可能带来的长远影响，并呼吁对这些问题进行审慎的思考和负责任的开发。这本书的名称让我看到了技术的潜能，但我更希望它也能引导我们思考如何负责任地使用这份潜能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对自然语言处理（NLP）领域的发展感到惊叹，尤其是近年来，像机器翻译、文本摘要、情感分析等技术取得了巨大的飞跃。这本书的名字《深度学习》让我坚信，它一定能为我揭示这些技术背后的奥秘。《深度学习》这本书，我希望它能带领我深入理解像循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、以及更先进的Transformer等模型是如何处理序列数据的。我非常想知道，这些模型是如何学习语言的语法、语义和语境的，以及如何生成流畅、自然的文本。我也对如何构建更智能的聊天机器人、语音助手，以及如何让机器更好地理解和响应人类的指令充满好奇。这本书能否提供一些关于如何利用深度学习进行文本分类、命名实体识别、问答系统等任务的详细指导？我希望能获得一些关于如何评估NLP模型性能的指标和方法，以及如何对模型进行调优以获得更好的结果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，我一眼就被那深邃的蓝色和抽象的神经网络图案所吸引，立刻联想到它所代表的领域——深度学习。拿到书的那一刻，我就迫不及待地翻开，希望能找到一些关于如何构建更强大、更智能的AI模型的灵感。我一直在思考，机器学习的未来会是怎样的，而深度学习无疑是推动这一进程的核心力量。我特别关注书中是否会深入探讨一些前沿的算法，比如Transformer模型是如何革新自然语言处理的，或者生成对抗网络（GANs）在图像生成方面展现出的惊人潜力。我希望能看到一些关于如何优化模型训练过程的技巧，如何避免过拟合，以及如何有效地利用有限的数据集来训练出高性能的模型。此外，对于一些尚未解决的挑战，例如模型的解释性以及如何处理不确定性，我也非常期待书中能有所着墨。我希望这本书能为我打开一扇通往AI领域更深层次理解的大门，让我能够更自信地探索和实践。

评分☆☆☆☆☆

挺适合入门的

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看，印刷不错，应该正版

评分☆☆☆☆☆

。

评分☆☆☆☆☆

大片代码，废话比较多，在堆篇幅。有时间还是看官方文档吧。

评分☆☆☆☆☆

书很好，价格实惠。

评分☆☆☆☆☆

很实用的一本书

评分☆☆☆☆☆

不错的书，值得购买

评分☆☆☆☆☆

体验尤其差！一次性买了9本书，400多块。正在考虑要不要全部退货，重新从京东自营上买！

评分☆☆☆☆☆

挺好的