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【韩】Phil，Kim 著

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• 深度学习
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• 工程应用
• 人工智能
• 数值计算
• 科学计算

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512426665

版次：1

商品编码：12324699

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

产品特色

内容简介

深度学习：基于Matlab的设计实例

本书共包含6章内容,可以分为3个主题。书中例子均用MATLAB编写而成。

第1个主题是机器学习。深度学习起源于机器学习,这意味着如果想要理解深度学习的本质,就必须在某种程度上知道机器学习背后的理念。第1章从机器学习与深度学习的关系开始讲起,随后是解决问题的策略和机器学习的基本局限性。

第2个主题是人工神经网络这是第2~4章的重点内容。由于深度学习就是采用一种神经网络的机器学习,所以不能将神经网络与深度学习分开。第2章从神经网络的基本概念讲起:它的工作原理、体系结构和学习规则,也讲到了神经网络由简单的单层结构演化为复杂的多层结构的原因。第3章介绍了反向传播算法,它是神经网络中一种重要和典型的学习规则,深度学习也使用这种算法。本章解释了代价函数和学习规则是如何联系起来的,哪一种代价函数在深度学习中被广泛使用。第4章介绍了将神经网络应用到分类问题中的方法。其中单列一节专门讲分类,因为它是目前流行的一种深度学习应用。例如图像识别是一个分类问题,也是深度学习的一种主要应用。

第3个主题是深度学习,也是本书的重点,将在第5章和第6章中讲解。第5章介绍了使深度学习能够产生卓越性能的驱动因素。第6章讲解了卷积神经网络,本章首先介绍了卷积神经网络的基本概念和结构,并与前面的图像识别算法进行了比较;随后解释了卷积层和池化层的作用和运算方法,它们是卷积神经网络的重要组成部分。第6章也包含了一个用卷积神经网络进行数字图像识别的例子,并研究了图像通过各层的演化过程。

作者简介

Phil Kim，博士，从事无人驾驶飞机自主飞行算法和机载软件的开发和研制工作。同时，他作为一名经验丰富的MATLAB程序员，一直致力于使用MATLAB进行人工智能、深度学习的大数据集绘制和分析算法的研究，先后在美国出版了MATLAB Deep Learning: with Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence和Deep Learning for Beginners: with MATLAB Examples 等书籍，在人工智能和MATLAB领域享有较高声誉。

译者简介

邹伟，副研究员，北京睿客邦科技有限公司CEO，并成立了中科院邹博人工智能研究中心（杭州站）等产研机构；研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何等领域，研究成果已成功应用于大型气象设备的图像与文本挖掘、金融产品AI化、股票交易与预测、高速公路流量预测和分析、传统农资产品价格预测和决策等领域；获得发明专利4项，著作权3个。

内页插图

目录

第1章 机器学习

1.1 机器学习与深度学习

1.2 什么是机器学习

1.3 机器学习的挑战

1.4 过拟合

1.5 直面过拟合

1.6 机器学习的类型

1.7 分类和回归

1.8 总 结

第2章 神经网络

2.1 概 述

2.2 神经网络节点

2.3 多层神经网络

2.4 神经网络的监督学习

2.5 单层神经网络训练:增量规则

2.6 广义增量规则

2.7 随机梯度下降算法、批量算法和小批量算法

2.7.1 随机梯度下降算法

2.7.2 批量算法

2.7.3 小批量算法

2.8 示例:增量规则

2.8.1 随机梯度下降算法的实现

2.8.2 批量算法的实现

2.8.3 随机梯度下降算法与批量算法的比较

2.9 单层神经网络的局限性

2.10 总 结

第3章 训练多层神经网络

3.1 概 述

3.2 反向传播算法

3.3 示 例

3.3.1 XOR问题

3.3.2 动量法(Momentum)

3.4 代价函数和学习规则

3.5 示 例

3.5.1 交叉熵函数

3.5.2 代价函数的比较

3.6 总 结

第4章 神经网络及其分类

4.1 概 述

4.2 二分类

4.3 多分类

4.4 示例:多分类

4.5 总 结

第5章 深度学习

5.1 概 述

5.2 深度神经网络的进化

5.2.1 梯度消失

5.2.2 过拟合

5.2.3 计算量的增加

5.3 示 例

5.3.1 ReLU 函数

5.3.2 节点丢弃

5.4 总 结

第6章 卷积神经网络

6.1 概 述

6.2 卷积神经网络的架构

6.3 卷积层

6.4 池化层

6.5 示例:MNIST

6.6 总 结

索 引

前言/序言

序 言

我有幸见证了世界向信息化社会的转变过程,随之而来的就是一个网络化的环境。我从小就生活在这种变革中。个人计算机的发明打开了人类通向信息世界的大门,接着就是互联网将计算机连接了起来,智能手机将人与人联系了起来。现在,每个人都意识到人工智能的浪潮已经到来。越来越多的智能服务即将被发明出来,同时这也将把我们带入一个新的智能时代。深度学习是引领这股智能浪潮的前沿技术。虽然它最终可能将其宝座

移交给其他新技术,但是目前它仍是各种人工智能新技术的重要基石。

深度学习如此流行,以至于关于它的资料随处可见。然而适用于初学者的资料并不多见。我编写这本书的目的是希望帮助初学者在学习这个新知识的过程中不那么痛苦,因为我曾体验过这种痛苦,同时也希望本书中具体的开发实例讲解能够帮助初学者避免我曾经遇到的困惑。

本书主要考虑了两类读者。第一类是准备系统地学习深度学习以进一步研究和开发的读者。这类读者需要从头到尾阅读本书内容,其中的示例代码将更加有助于进一步理解本书所讲的内容。我为提供恰当的例子并加以实现做出了很大的努力,同时为了使编写的代码易于阅读和理解,均将它们用MATLAB编写而成。在简单和直观性上,没有任何语言比MATLAB更易于处理深度学习中的矩阵。示例代码仅采用了基本的函数和语法,以便不熟悉MATLAB的读者也能容易理解和分析里面的概念。对于熟悉编程的读者来说,代码可能比文字更容易理解。

第二类是想比从杂志或报纸上获得更深入的深度学习信息,但不必进行实际研究的读者。这类读者可以跳过代码,只需简要地阅读对这些概念的解释即可;也可以跳过神经网络的学习规则这部分内容。实际上,因为很容易获取各种深度学习库,甚至开发者很少需要亲自实现这些学习规则,因此,对于那些从不想开发深度学习的人员,不必担心本书内容的难度。但是请重点关注第1章、第2章(第2.1~2.4节)、第5章和第6章的内容。特别是第6章,即使只是阅读其概念和示例结果,也有助于理解深度学习的大多数重要技术。为了提供理论背景,本书中偶尔会出现一些方程,但它们只是基础的运算。阅读和学习你能忍受的内容最终将让你对这些概念有个全面的理解。

本书结构

本书共包含6章内容,可以分为3个主题。

第1个主题是机器学习,这是第1章的内容。深度学习起源于机器学习,这意味着如果想要理解深度学习的本质,就必须在某种程度上知道机器学习背后的理念。第1章从机器学习与深度学习的关系开始讲起,随后是解决问题的策略和机器学习的基本局限性。此处仅涵盖了神经网络和深度学习的基本概念,并没有详细介绍技术本身。

第2个主题是人工神经网络,这是第2~4章的重点内容。由于深度学习就是采用一种神经网络的机器学习,所以不能将神经网络与深度学习分开。第2章从神经网络的基本概念讲起:它的工作原理、体系结构和学习规则,也讲到了神经网络由简单的单层结构演化为复杂的多层结构的原因。

第3章介绍了反向传播算法,它是神经网络中一种重要和典型的学习规则,深度学习也使用这种算法。本章解释了代价函数和学习规则是如何联系起来的,哪一种代价函数在深度学习中被广泛使用。第4章介绍了将神经网络应用到分类问题中的方法。其中单列一节专门讲分类,因为它是目前最流行的一种深度学习应用。例如图像识别是一个分类问题,也是深度学习的一种主要应用。

第3个主题是深度学习,也是本书的重点,将在第5章和第6章中讲解。第5章介绍了使深度学习能够产生卓越性能的驱动因素。为了有助于更好地理解,本章先谈了深度学习的发展历程,包括它遇到的障碍及解决办法。第6章讲解了卷积神经网络,它是深度学习的代表性技术。卷积神经网络在图像识别领域是首屈一指的技术。本章首先介绍了卷积神经网络的基本概念和结构,并与前面的图像识别算法进行了比较;随后解释了卷积层和池化层的作用和运算方法,它们是卷积神经网络的重要组成部分。第6章也包含了一个用卷积神经网络进行数字图像识别的例子,并研究了图像通过各层的演化过程。

示例代码

本书中的全部代码和数据都能通过下面的链接获取,这些例子都通过了MATLAB 2014的测试,并且不需要额外的工具箱,链接地址是github.com/philbooks/Deep-Learning-for-Beginners

致 谢

实际上,我认为大部分书籍的致谢都与读者无关,然而我还是准备按惯例写下一些感谢的话语,因为许多人和事对我来说都很特别。首先,我对在Modulabs共同学习深度学习的朋友们深表感谢,我所知道的大部分深度学习知识都来源于他们;并且我还要感谢我的导师S. Kim,是他接受我,把我领进了这个奇妙的领域,共度春夏秋冬,我才能在Modulabs完成本书的大部分内容。

同时我也感谢来自Bogonet的Jeon主席,来自KARI的H. You博士、Y.S. Kang博士和J.H. Lee先生,来自Modulabs的S. Kim 导师,来自J. MARPLE的W. Lee先生和S. Hwang先生,他们都花了很多时间和精力来阅读和修改我的书稿,他们在整个修改过程中提出了很多建议,虽然这也给了我一段艰难的时光,但只有这样我现在才能毫无遗憾地完成本书。

最后,我把最深的感谢和爱献给我的妻子,她是我此生遇到的最好的女人;我也爱我的孩子,他们从来不会厌倦我,并且与我分享了珍贵的回忆。

《深度学习：基于Matlab的设计实例》图书简介 一、概述 《深度学习：基于Matlab的设计实例》是一本旨在为读者提供深度学习理论与实践之间桥梁的专业技术书籍。本书并非对深度学习概念的空洞罗列，而是聚焦于如何利用强大的Matlab平台，通过一系列精心设计的实例，将深度学习的核心思想转化为切实可行的解决方案。我们深知，对于许多学习者而言，理解抽象的数学模型固然重要，但更关键的是如何将其应用于真实世界的问题，并在此过程中掌握实际的操作技巧。《深度学习：基于Matlab的设计实例》正是为了满足这一需求而诞生的。 本书将带领读者深入探索深度学习的各个关键领域，从基础的神经网络结构到复杂的深度学习模型，再到实际的应用场景。我们摒弃了晦涩难懂的理论堆砌，而是选择了以问题为导向、以实例为驱动的学习模式。每一章都围绕一个具体的应用场景展开，逐步剖析其背后的深度学习原理，并详细演示如何在Matlab环境中一步步实现。通过跟随书中的设计实例，读者将不仅仅是旁观者，更是亲身实践的参与者，从而在解决实际问题的过程中，深刻理解深度学习的强大能力。 二、本书特色 1. Matlab平台深度融合： 本书的核心优势在于其对Matlab平台的深度整合。Matlab凭借其强大的矩阵运算能力、丰富的工具箱以及易于上手的语法，已成为科学计算和工程领域广泛使用的工具。本书充分利用Matlab的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox™），将理论知识转化为可以直接运行的代码，让读者能够快速上手，无需花费大量时间在环境配置和底层代码编写上。我们将重点介绍如何使用Matlab的命令行接口、图形用户界面（GUI）以及预训练模型，实现高效的深度学习模型开发。 2. 理论与实践并重： 我们力求在理论深度和实践操作之间找到完美的平衡点。在介绍每一个模型或技术时，我们都会先对其核心概念、数学原理以及工作机制进行清晰的阐述，确保读者对“为什么”有所理解。但我们不会止步于理论，而是立即将其转化为具体的Matlab实现。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，我们会先阐述卷积、池化等操作的原理，然后立即展示如何在Matlab中构建一个CNN模型，并应用于图像分类任务。这种“先理解，后实践”的模式，能够显著提升学习效率和知识的内化程度。 3. 丰富多样的设计实例： 本书包含了一系列精心挑选且具有代表性的设计实例，涵盖了深度学习在不同领域的应用。这些实例从简单到复杂，循序渐进，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习路径。我们将涉及： 图像识别与分类： 从经典的MNIST手写数字识别，到更具挑战性的ImageNet数据集上的物体识别，通过构建和训练不同结构的CNN模型，让读者掌握图像特征提取和分类的核心技术。 目标检测与分割： 深入介绍R-CNN、YOLO、Faster R-CNN等经典目标检测算法，以及U-Net等语义分割模型，并演示如何在Matlab中实现这些模型，用于视频监控、自动驾驶等场景。 自然语言处理（NLP）： 探索循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型在文本生成、情感分析、机器翻译等任务中的应用，并展示如何在Matlab中构建和训练这些模型。 序列预测与时间序列分析： 利用深度学习模型预测股票价格、天气状况等时间序列数据，让读者理解深度学习在金融、气象等领域的潜力。 生成对抗网络（GANs）： 介绍GANs的基本原理，并提供实例展示如何生成逼真的图像，为艺术创作、数据增强等提供新的思路。 迁移学习与模型部署： 讲解如何利用预训练模型进行迁移学习，快速解决新问题，以及如何将训练好的模型部署到实际应用中。 4. 面向工程应用的设计思维： 本书不仅仅是代码的堆砌，更强调“设计”的思维。在每个实例的讲解中，我们将引导读者思考： 问题定义与数据准备： 如何清晰地定义问题，以及如何有效地收集、清洗和预处理数据。 模型选择与架构设计： 根据问题的特性，如何选择合适的深度学习模型，以及如何设计模型的网络结构。 参数调优与性能评估： 如何调整模型的超参数以获得最佳性能，以及如何使用各种评估指标来衡量模型的优劣。 模型优化与加速： 如何对模型进行优化以提高推理速度和减小模型大小，以适应不同的部署环境。 结果分析与解读： 如何深入分析模型的预测结果，并从中提取有价值的信息。 5. 易于理解的讲解方式： 我们采用清晰、简洁的语言，避免过多的专业术语。对于复杂的概念，我们会通过图示、比喻等方式进行形象化讲解，确保读者能够轻松理解。代码示例力求规范、可读性强，并附有详尽的注释，便于读者学习和修改。 三、目标读者 本书适合以下人群阅读： 在校学生： 计算机科学、电子工程、人工智能、数据科学等相关专业的本科生、研究生，希望系统学习深度学习理论并掌握实际操作技能。 科研人员： 希望将深度学习技术应用于自身研究领域，探索新的研究方法和解决方案。 工程师与开发人员： 软件工程师、算法工程师、数据科学家等，希望快速掌握深度学习技术，将其应用于实际项目开发中，提升工作效率和产品竞争力。 对深度学习感兴趣的自学者： 具有一定编程基础（尤其是Matlab基础），希望通过实践驱动的方式深入了解深度学习的人员。 四、读者预期收获 通过阅读和实践本书的内容，读者将能够： 建立扎实的深度学习理论基础： 理解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等核心模型的工作原理。 熟练掌握Matlab深度学习工具箱： 能够使用Matlab进行模型构建、训练、评估和部署。 掌握解决实际问题的能力： 能够将深度学习技术应用于图像处理、自然语言处理、序列分析等多个领域，解决真实世界的问题。 培养独立的设计和开发能力： 能够根据具体需求，独立设计和实现定制化的深度学习解决方案。 提升解决复杂问题的思维方式： 学习如何进行问题分析、模型选择、参数调优和结果解读。 快速上手并进行创新： 能够利用本书提供的基础，在此之上进行更深入的研究和开发。 五、结语 深度学习作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度改变着我们的世界。掌握深度学习技术，已成为未来科技发展的重要基石。《深度学习：基于Matlab的设计实例》希望成为您探索深度学习世界的重要向导。我们相信，通过本书丰富的实例和严谨的讲解，您将能够自信地驾驭深度学习的强大力量，在您的学习和工作中取得卓越的成就。现在，让我们一同踏上这段激动人心的深度学习之旅！

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习编程语言就像学习一门新的语言，而技术书籍则像是这门语言的“词典”和“语法书”。《深度学习：基于MATLAB的设计实例》这个书名，在我看来，就好像是在说，这本书是关于“深度学习”这门高深语言的“词典”，而且它还提供了“MATLAB”这种方言的“发音”和“例句”。我尤其对“设计实例”这个词很敏感，因为它暗示着这本书不是空谈理论，而是有实际操作的案例。我个人在学习新知识的时候，更倾向于动手实践，通过代码来验证和加深理解。所以，我非常希望这本书能够提供一系列的、具有代表性的深度学习应用场景，并且为每一个场景都提供了完整的MATLAB实现代码。不仅仅是代码，我更希望书中能解释代码中的每一个关键部分，比如如何加载和处理数据，如何构建神经网络层，如何定义损失函数和优化器，以及如何训练和评估模型。我设想，如果我能跟着书中的实例，一步一步地在MATLAB环境中跑出结果，观察模型的学习过程，甚至尝试修改参数来观察结果的变化，那将是非常有成就感的学习体验。我期望通过阅读这本书，我能够建立起对深度学习模型从概念到实现的完整认知，并且能够熟练运用MATLAB来解决我自己在工作中遇到的相关问题。

评分☆☆☆☆☆

读到《深度学习：基于MATLAB的设计实例》这个书名，我眼前仿佛出现了一系列清晰的画面：打开MATLAB，跟着书中的引导，一步步搭建起一个能够识别猫狗的神经网络，然后看着它在我的电脑上运行起来，输出识别结果。作为一名长期使用MATLAB进行工程计算和数据分析的研究生，我对它有着深厚的感情，同时也对深度学习这个前沿领域充满了好奇。然而，理论知识的抽象性和实现上的复杂性，常常让我望而却步。这本书的出现，恰恰填补了我的这一空白。我尤其看重“设计实例”这四个字，它意味着这本书不是一本干巴巴的理论教科书，而是能够引导我动手实践，将抽象的算法转化为具体的应用。我期望书中能够提供一些非常具有指导意义的案例，例如如何利用MATLAB构建一个简单的图像识别系统，如何训练一个模型来预测股票价格，或者如何利用深度学习技术来处理一些复杂的工程问题。我希望书中能够详细讲解每一个实例背后的设计原理，包括模型选择、数据预处理、训练策略以及结果评估等各个环节。如果还能提供一些关于如何优化模型性能、如何处理过拟合等方面的技巧，那就更加完美了。我坚信，通过这本书的学习，我能够不仅掌握深度学习的基本原理，更能获得将这些原理应用于实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就很有吸引力——《深度学习：基于MATLAB的设计实例》。作为一名一直想在深度学习领域有所建树，但又苦于理论推导过于抽象，实践起来无从下手的人来说，这个书名简直是救星。我尤其看重“基于MATLAB”这一点，因为MATLAB强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，一直以来都是我在工程计算和仿真方面的好帮手。我一直觉得，学习一门新的技术，如果能结合自己熟悉的工具，会大大降低学习门槛，也能更快地将理论转化为实际应用。所以，我非常期待这本书能提供一些切实可行的、可以直接拿来运行和修改的MATLAB代码示例。不仅仅是枯燥的代码堆砌，我更希望这些实例能够紧密结合深度学习的常见应用场景，比如图像识别、语音处理，甚至是自然语言处理。通过这些生动的设计实例，我希望能直观地理解各种深度学习模型（如CNN、RNN、LSTM等）是如何工作的，以及它们在实际问题中是如何构建和调优的。如果书中能够详细解释每个实例背后的设计思路，包括模型选择的原因、参数设置的依据，以及如何评估模型的性能，那就太完美了。我设想，读完这本书，我不仅能对深度学习理论有更深入的理解，更能掌握使用MATLAB来解决实际深度学习问题的能力，甚至能够触类旁通，举一反三，将学到的知识应用到我自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我看到《深度学习：基于MATLAB的设计实例》这个书名的时候，我脑海里浮现出的画面是那种厚重的、充满公式和算法的学术专著。但是，我又隐隐期待它能带来一些不一样的东西。毕竟，深度学习这个领域发展太快了，理论更新迭代的速度堪比火箭，很多时候我们觉得学懂了一个模型，转眼间又有新的架构冒出来。我希望这本书不仅仅是简单地罗列一下现有的深度学习模型，而是能够以一种更加“设计”的视角来阐述。也就是说，它应该教我如何根据不同的问题需求，去“设计”一个合适的深度学习解决方案。这不仅仅包括选择哪种网络结构，还包括如何进行数据预处理、特征工程、损失函数的设计、优化算法的选择，乃至于如何部署模型。而“基于MATLAB”这一点，对我来说，意味着这些设计过程是可以被量化、被验证的。我期待书中能有一些“从零开始”的案例，逐步引导读者构建一个完整的深度学习系统，哪怕是从一个最简单的感知机开始，然后逐步加入隐藏层，再到卷积层、循环层。并且，希望每一个步骤都有清晰的解释，说明为什么这么做，以及这样做能带来什么效果。最终，我希望这本书能够教会我一种“设计思维”，一种能够独立分析问题、设计模型、实现和优化深度学习应用的方法论。

评分☆☆☆☆☆

这个书名，《深度学习：基于MATLAB的设计实例》，让我立刻联想到一系列的“动手实践”场景。我是一个典型的“动手派”学习者，理论学得再好，如果没有实际操作来支撑，总觉得隔靴搔痒。而“基于MATLAB”这一点，对我来说简直是如虎添翼。MATLAB强大的可视化工具和用户友好的交互界面，一直是我进行科学计算和工程仿真的首选。我非常期待这本书能够提供一些非常具体、非常落地的深度学习设计案例，不是那种“空中楼阁”式的理论讲解，而是能够直接上手去实现、去运行的。我希望书中能够涵盖一些当前比较热门的深度学习应用，比如利用CNN进行图像分类、利用RNN处理序列数据，甚至是一些更复杂的应用，比如生成对抗网络（GAN）在图像生成方面的应用。对于每一个案例，我不仅希望看到完整的MATLAB代码，更希望作者能够详细解释代码的设计思路、每一个模块的功能，以及参数的含义。比如，为什么选择这样的网络结构？为什么要设置特定的学习率？如何解读模型的输出结果？我希望通过这些详实的“设计实例”，我能够真正理解深度学习的内部运作机制，并且能够学会如何根据实际需求，灵活地设计和构建自己的深度学习模型。

评分☆☆☆☆☆

很好，学习深度学习的好助手。

评分☆☆☆☆☆

还不错，先入门学习一下。

评分☆☆☆☆☆

感觉内容排版间距有些大，有充当页数的意思，而且有些小贵，不过对科研有些帮助话，也就无所谓了

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

印刷质量非常不错，物美价廉

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

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