深度学习 基于Matlab的设计实例 深度学习教程书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 北京航空航天大学

ISBN：9787512426665

商品编码：26684532363

现代人工智能的基石：深度学习的理论与实践探索 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们生活方方面面的现实技术。而在这场人工智能革命的核心驱动力中，深度学习无疑占据着举足轻重的地位。它模仿人脑神经网络的结构和工作原理，通过多层次的非线性变换，从海量数据中自主学习复杂的模式和特征，从而在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等诸多领域取得了突破性的进展，甚至在某些方面超越了人类的表现。 本书旨在为读者提供一个全面且深入的深度学习理论基础与实践应用指南。我们并非要直接介绍某一本特定的教材，而是将目光聚焦于深度学习这一广阔而迷人的学科本身，从其核心概念出发，逐步揭示其构建模块、工作机制、训练方法以及在实际问题中的应用落地。我们相信，理解深度学习的精髓，需要建立在扎实的理论理解之上，并辅以动手实践的经验，才能真正掌握这一强大的工具。 一、深度学习的起源与演进：从连接主义到神经网络的复兴 深度学习并非凭空出现，它的根源可以追溯到上世纪中叶的连接主义思想。早期的人工神经网络模型，如感知机（Perceptron），就已经展现了通过学习来识别模式的潜力。然而，由于计算能力的限制和理论上的瓶颈（如难以解决XOR问题），神经网络的研究一度陷入低谷。 直到本世纪初，随着计算能力的飞跃式增长（GPU的出现）、海量数据的积累（互联网时代的到来）以及关键算法的突破（如反向传播算法的优化、激活函数的创新），深度学习迎来了复兴。多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及后来的Transformer等模型，如雨后春笋般涌现，并迅速在各个领域大放异彩。本书将带领读者回顾这一演进历程，理解不同时期技术突破的意义，以及这些技术如何共同构建了当今深度学习的辉煌。 二、深度学习的核心构建模块：神经网络的基石 理解深度学习，首先要理解构成它的基本单元——人工神经元（Artificial Neuron）。本书将详细阐述人工神经元的数学模型，包括输入、权重、偏置、激活函数等关键组成部分。我们将深入解析不同类型激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh）的特性、优缺点及其在深度学习中的作用，理解它们如何引入非线性，使得神经网络能够学习更复杂的函数。 在此基础上，我们将进一步介绍多层感知机（MLP），这是最基础的深度学习模型之一。本书将解释 MLP 的层级结构（输入层、隐藏层、输出层），以及信息如何在这些层之间传递和转换。我们将揭示 MLP 的强大之处在于其能够通过堆叠多层隐藏层，学习到数据中不同抽象层次的特征表示。 三、深度神经网络的训练：如何让机器“学会” 训练一个深度学习模型，本质上是一个优化问题。模型通过调整内部参数（权重和偏置），以最小化预测输出与真实标签之间的误差。本书将详细讲解实现这一目标的反向传播算法（Backpropagation Algorithm）。我们将从微积分的链式法则出发，一步步推导出误差如何从输出层反向传播到输入层，并指导模型参数的更新。 为了使训练过程更加高效和稳定，我们需要一系列的优化器（Optimizers）。本书将介绍经典的优化算法，如梯度下降（Gradient Descent）及其变种，包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。我们将分析这些优化器的工作原理，理解它们如何通过不同的策略来调整学习率、动量等超参数，从而加速收敛并避免陷入局部最优。 此外，正则化（Regularization）技术是防止模型过拟合（Overfitting）的关键。本书将探讨 L1 和 L2 正则化、Dropout 等常用正则化方法的原理和实现，解释它们如何通过限制模型的复杂度来提高其泛化能力，使其在未见过的数据上也能有良好的表现。 四、经典深度学习模型详解：CNN、RNN 与 Transformer 本书将重点剖析当前深度学习领域最核心、最具代表性的模型架构。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：CNN 是在图像处理领域取得巨大成功的模型。我们将深入理解卷积层（Convolutional Layer）的核心思想，解释卷积核（Kernel/Filter）的作用，以及如何通过卷积操作提取图像的空间特征。我们将介绍池化层（Pooling Layer）（如最大池化、平均池化）如何降低特征图的维度，提高模型的鲁棒性。此外，还将讲解 CNN 的典型结构，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception 等，以及它们在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的应用。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：RNN 专为处理序列数据而设计，如文本、语音、时间序列等。我们将解析 RNN 的循环结构，理解其如何通过隐藏状态来记忆和传递信息，从而捕捉序列中的时间依赖关系。然而，标准 RNN 存在梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）的问题，无法有效学习长距离依赖。本书将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们通过引入“门控机制”来解决这些问题，大大提升了 RNN 在处理长序列任务上的能力。 Transformer 模型：近年来，Transformer 模型在自然语言处理领域掀起了一场革命，并逐渐扩展到其他领域。它抛弃了 RNN 的顺序处理机制，而是依赖于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）来捕捉序列中任意两个位置之间的关系。我们将详细解析 Transformer 的编码器-解码器架构，深入理解多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的工作原理，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型提供位置信息。我们将探讨 Transformer 在机器翻译、文本生成、问答系统等任务中的卓越表现，并介绍其在计算机视觉等领域的最新进展。 五、深度学习的实践应用：从理论到现实的桥梁 理论知识最终需要通过实践来检验和巩固。本书将引导读者思考如何在实际问题中应用深度学习。 数据预处理与特征工程：任何机器学习模型都离不开高质量的数据。我们将讨论如何对原始数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，以确保数据能够被模型有效利用。虽然深度学习能够自动学习特征，但在某些情况下，恰当的特征工程仍然能够显著提升模型性能。 模型选择与评估：面对具体问题，如何选择合适的深度学习模型？本书将提供指导性的建议，并介绍常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，以及如何通过交叉验证等方法来客观地评估模型的性能。 模型训练与调优：在实际训练过程中，我们可能会遇到各种挑战，如收敛缓慢、过拟合、欠拟合等。本书将提供解决这些问题的实用技巧，包括调整学习率、批量大小、优化器参数，以及如何进行超参数搜索。 部署与推理：训练好的模型如何投入实际使用？我们将简要介绍模型部署的基本概念，以及如何进行模型推理，以生成预测结果。 六、面向未来的探索：生成式AI与前沿趋势 深度学习的发展日新月异，新的技术和应用层出不穷。本书将对一些前沿领域进行展望。 生成式AI（Generative AI）：以生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）为代表的生成式AI，能够在无监督或半监督的情况下，学习数据的分布并生成新的、逼真的内容，如图像、文本、音乐等。我们将简要介绍这些模型的核心思想及其潜在应用。 无监督学习与自监督学习：如何利用海量未标注数据进行学习，是深度学习领域的重要研究方向。我们将探讨无监督学习的意义，以及自监督学习如何在没有人工标签的情况下，通过设计代理任务来学习数据的有用表示。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）：随着深度学习模型变得越来越复杂，理解其决策过程变得尤为重要。我们将讨论可解释性AI的研究动机，以及一些初步的可解释性技术，以增强模型的可信度和可靠性。 本书的目标是激发读者对深度学习的深入兴趣，培养其独立思考和解决问题的能力。我们希望通过本书的学习，读者能够构建起扎实的理论基础，掌握实用的技术工具，并为在人工智能领域进行更深层次的探索和创新打下坚实的基础。深度学习的旅程充满挑战，但也同样充满机遇，让我们一起踏上这段精彩的探索之旅。

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评价二 作为一名在学术界摸爬滚打多年的研究者，我对深度学习的工具和方法论有着近乎严苛的要求。这次有幸拜读《深度学习：基于MATLAB的设计实例》，可以说是一次意料之外的惊喜。书中对深度学习核心概念的阐述，虽然篇幅有限，但却力求精准和深刻，没有丝毫的浮夸和冗余。作者在讲解时，没有回避那些关键的数学原理，但又将它们巧妙地融入到MATLAB的实现细节之中，使得抽象的理论变得触手可及。我特别欣赏书中对于模型选择、参数调优以及性能评估的探讨，这些都是在实际科研中至关重要但又常常被忽视的细节。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，在深度学习的探索过程中扮演着不可或缺的角色，本书正是充分发挥了MATLAB的优势，为读者提供了一条高效的学习路径。书中提供的设计实例，涵盖了图像处理、自然语言处理等多个前沿领域，每个实例都经过精心设计，充分展现了深度学习在解决实际问题中的强大威力。我尝试复现了其中几个关于图像分类的案例，发现其代码逻辑清晰，运行效率也令人满意。对于需要快速将深度学习技术应用于自身研究的科研人员来说，这本书无疑是一本极具参考价值的工具书。它不仅能帮助你理解深度学习的原理，更能让你快速上手，解决现实世界中的复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

评价四 《深度学习：基于MATLAB的设计实例》这本书，我得说它彻底改变了我对深度学习学习方式的认知。我一直认为深度学习是一个非常高深的领域，需要极强的数学功底和编程能力才能入门。然而，这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索这个迷人的世界。它没有将我淹没在复杂的数学推导中，而是通过一个个生动、具体的MATLAB设计实例，让我亲身体验深度学习的强大之处。例如，在讲解图像识别的部分，我跟着书中的代码，成功地训练了一个能够识别手写数字的模型，这种成就感是前所未有的。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的清晰性和步骤的完整性，每个环节都衔接得非常自然，让我能够清晰地理解每个模型的构建过程和工作原理。而且，书中的实例并非简单的“拿来主义”，而是包含了对模型结构、训练策略以及结果分析的深入探讨，这让我不仅学会了如何使用MATLAB实现深度学习，更学会了如何去思考和设计深度学习解决方案。我尤其赞赏书中关于模型可视化和性能评估的部分，这对于深入理解模型的行为至关重要。对于那些希望将深度学习应用于实际项目，但又对复杂的编程框架感到畏惧的读者而言，这本书无疑提供了一条更加平易近人且行之有效的学习途径。它真正做到了将抽象的理论与具体的实践相结合，让深度学习不再遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

评价一 这本《深度学习：基于MATLAB的设计实例》是我近期入手的一本深度学习入门读物，不得不说，它确实如其名，将理论与实践巧妙地结合在了一起。我之前对深度学习一直抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的指导，总是不得其法。市面上相关的书籍也很多，但很多要么过于理论化，要么代码示例晦涩难懂，让我望而却步。直到我翻开这本书，才感觉找到了“组织”。它不像某些书籍那样上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是从最基础的概念入手，循序渐进地讲解，让我这个初学者也能轻松跟上。最让我惊喜的是，它大量使用了MATLAB作为编程平台，这对于我这个熟悉MATLAB但对Python深度学习库（如TensorFlow、PyTorch）还不太熟悉的读者来说，简直是福音。书中的每一个设计实例都配有详细的代码，并且作者还对代码的每一部分都做了详尽的解释，让我不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。我尤其喜欢书中关于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的章节，通过实际的图像识别和文本处理案例，我才真正理解了这些强大模型的运作原理。而且，书中的例子都是可以直接运行的，这极大地增强了我的学习信心和动手能力。总而言之，如果你和我一样，对深度学习充满好奇，又希望通过MATLAB来实践，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅能为你打下坚实的理论基础，更能让你在实践中快速成长，成为一名合格的深度学习实践者。

评分☆☆☆☆☆

评价三 说实话，我当初买这本书，主要是被“MATLAB”这个关键词吸引。我一直以来都习惯用MATLAB来做各种数据分析和建模，但深度学习这块，感觉一直是个短板。市面上的深度学习教程，要么就是Python，要么就是概念讲得云里雾里，实在有点吃不消。看到《深度学习：基于MATLAB的设计实例》这本书，觉得正好能填补我的这个空缺。拿到书之后，翻了几页，果然没让我失望。首先，它的排版很舒服，文字和代码的比例也恰到好处，不会显得过于枯燥。然后，作者讲解深度学习的原理，不像有些书那样，上来就是一堆公式和术语，而是用一种比较直观的方式来解释，很多地方甚至会用一些类比，让我这种非数学专业的人也能听懂。最关键的是，书中的每一个例子，都是用MATLAB写的，而且都有详细的代码和步骤。我尝试跟着书中的例子，自己动手敲了一遍，发现代码真的很好理解，而且运行起来也比较顺畅。特别喜欢的是，书中还讲了一些关于如何调优模型、如何处理数据等实用的技巧，这些在很多入门书籍里都很少提到。我觉得这本书最大的优点就是“接地气”，它不是那种只讲理论的书，而是真的能让你通过MATLAB去实践，去解决问题。如果你和我一样，是MATLAB用户，又想学习深度学习，这本书绝对是为你量身定做的。

评分☆☆☆☆☆

评价五 这本书给我最大的感受就是“实用”和“高效”。作为一个在工业界工作的工程师，我深知理论知识固然重要，但能够快速地将技术转化为生产力才是关键。《深度学习：基于MATLAB的设计实例》恰恰满足了我的这一需求。它并非一本学院派的教材，而是更侧重于如何运用MATLAB来解决实际的深度学习问题。我个人对MATLAB的情感非常深厚，它一直是我处理工程问题的好帮手，因此，当看到这本书能将深度学习与MATLAB结合时，我便毫不犹豫地入手了。书中的案例设计非常贴合工业应用场景，例如在模式识别、信号处理等方面的应用，都非常有参考价值。作者在讲解时，没有过于深入地探讨那些高深的数学证明，而是将重点放在了如何通过MATLAB代码来实现这些算法，并解释代码背后的逻辑。这一点对于我这种需要快速上手解决实际问题的工程师来说，无疑是极大的福音。而且，书中的代码质量很高，注释清晰，易于理解和修改，我可以很方便地将其集成到我现有的工程项目中。我尤其喜欢书中关于模型部署和优化的讨论，这对于将深度学习模型落地到实际应用中至关重要。总而言之，如果你和我一样，是一位希望利用深度学习来提升工作效率的工程师，并且熟悉MATLAB，那么这本书绝对是为你量身打造的。它能让你在短时间内掌握深度学习的核心技术，并将其应用于实际的工程挑战中。