深度学习基础 刘远 高等教育正版 高等学校计算机人工智能自动化电子和通信等相关专业本科生或者研究生教材 pdf epub mobi txt azw3 2024 电子版 下载

深度学习基础

引言

深度学习基础介绍

随着大数据时代的到来，人工智能技术得到了飞速发展。其中，深度学习作为机器学习的一个重要分支，在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了突破性的进展。它通过模拟人脑神经元的工作机制，构建深层次的神经网络模型，从而实现对复杂数据的高效处理和精准分析。

本书特色与适用人群

本书是一本系统全面地介绍深度学习基础知识的教材，适用于高等院校计算机科学、人工智能、自动化、电子工程及通信等相关专业的本科生或研究生。本书具有以下特点：

1. 理论与实践结合：本书不仅详细介绍了深度学习的基本原理和算法，还通过多个实战案例帮助读者理解如何将这些理论应用于实际问题中。
2. 循序渐进：内容从基础知识到高级应用逐步展开，适合不同层次的学习者。
3. 代码实例丰富：书中提供了大量基于Python语言和常用深度学习框架的代码示例，便于读者动手实践。
4. 前沿技术涵盖：除了经典的深度学习模型外，本书还涉及了最新的研究成果和技术趋势。

第一部分：基础知识

第一章：机器学习概览

本章首先介绍了机器学习的基本概念和发展历程，然后概述了机器学习的主要类型（监督学习、无监督学习和强化学习），最后讨论了机器学习在各个领域的应用前景。

第二章：线性代数与概率统计基础

为了更好地理解和掌握深度学习的核心算法，本章回顾了必要的数学基础知识，包括线性代数中的向量、矩阵及其运算，以及概率论中的随机变量、分布函数等基本概念。

第三章：编程环境搭建（Python与相关库）

本章指导读者如何搭建深度学习开发环境，重点介绍了Python编程语言，并详细讲解了NumPy、Pandas等常用的数据处理库，以及TensorFlow、Keras等主流深度学习框架的安装与配置方法。

第二部分：深度学习核心概念

第四章：神经网络基础

本章详细介绍了神经网络的基本结构和工作原理，包括感知器、多层感知器等概念，同时探讨了激活函数的选择与设计方法。

第五章：反向传播算法

本章深入讲解了反向传播算法的核心思想及其在神经网络训练过程中的具体应用。通过详细的推导过程，使读者能够准确理解该算法的工作机制。

第六章：优化算法详解

本章介绍了多种常用的优化算法，如梯度下降法、动量法、自适应学习率方法等，并比较了它们各自的优缺点，帮助读者选择合适的优化策略以提高模型性能。

第三部分：深度学习模型

第七章：卷积神经网络

本章详细阐述了卷积神经网络（CNN）的结构特点及其在图像处理任务中的应用。通过分析典型的CNN模型（如LeNet、AlexNet等），帮助读者了解其设计思路与实现细节。

第八章：循环神经网络

本章介绍了循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）的基本原理和应用场景。通过分析这些模型在自然语言处理中的表现，帮助读者理解其在序列数据建模方面的独特优势。

第九章：生成对抗网络

本章探讨了生成对抗网络（GAN）的工作原理及其在图像生成和风格迁移等任务中的应用。通过分析GAN模型的结构特点，帮助读者理解其独特的训练机制。

第四部分：实战应用

第十章：图像识别案例

本章通过一个完整的图像识别项目案例，介绍了如何使用卷积神经网络进行图像分类和目标检测。通过详细的操作步骤和代码实现，帮助读者掌握图像识别任务的具体实现方法。

第十一章：自然语言处理案例

本章通过一个完整的自然语言处理项目案例，介绍了如何使用循环神经网络进行文本分类和情感分析。通过详细的操作步骤和代码实现，帮助读者掌握自然语言处理任务的具体实现方法。

第十二章：强化学习案例

本章通过一个完整的强化学习项目案例，介绍了如何使用深度学习技术解决复杂的决策问题。通过详细的操作步骤和代码实现，帮助读者掌握强化学习任务的具体实现方法。

附录

附录A：深度学习资源推荐

本附录列出了国内外一些权威的深度学习学习资源，包括在线课程、书籍、论文、社区论坛等，帮助读者进一步拓展知识面。

附录B：常见问题解答

本附录汇总了一些读者在学习过程中常见的问题，并给出了详细的解答，帮助读者快速解决遇到的问题。

附录C：术语表

本附录收录了本书中出现的重要术语及其定义，方便读者查阅。

参考文献

本部分列出了本书引用的所有参考文献，便于读者进一步阅读和研究。

索引

本部分按照字母顺序列出了全书的重要术语和主题，方便读者查找相关内容。

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