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焦李成著

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深度学习
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出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302473671

版次：1

商品编码：12088783

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

具体描述

产品特色

编辑推荐

　　《深度学习、优化与识别》的特色

　　深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点：

　　一、内容系统全面

　　《深度学习、优化与识别》共16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，《深度学习、优化与识别》分为两个部分。《深度学习、优化与识别》第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，如卷积神经网络、深度生成模型等；第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用，如分类、变化检测、目标检测与识别等任务。另外给出了深度学习发展的脉络图及新研究进展，提供可基于5种平台实现的47中深度网络代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

　　二、叙述立场客观

　　作为深度学习的入门教材，尽可能不带偏见地对材料进行分析、加工以及客观介绍。《深度学习、优化与识别》理论部分均从模型产生的本源来介绍，并给出各个经典模型之间内在的相互联系。《深度学习、优化与识别》实践应用部分对相关任务做了详尽的分析，并给出深度学习应用实践的经验总结。

　　三、设计装帧精美

　　《深度学习、优化与识别》设计人性化，文字、公式、数学符号混排格式美观精致，特别是，《深度学习、优化与识别》全书采用全彩印制，软精装装帧。封面设计清新却不脱俗、学术化，足可以看出出版社和作者的用心。

内容简介

　　深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第11～15章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

　　《深度学习、优化与识别》可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。

作者简介

　　焦李成，男，汉族，1959年10月生，1992年起任西安电子科技大学教授。现任智能感知与计算国际联合研究中心主任、智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、智能感知与计算国际合作联合实验室主任、“智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）主任、教育部科技委国际合作部学部委员、中国人工智能学会副理事长、IET西安分会主席、IEEE西安分会奖励委员会主席、IEEE计算智能协会西安分会主席、IEEEGRSS西安分会主席，IEEETGRS副主编、教育部创新团队首席专家。国务院学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家。1991年被批准为享受国务院政府津贴的专家，1996年首批入选国家“百千万”人才工程。当选为全国模范教师、陕西省师德标兵和曾任第八届全国人大代表。

　　焦李成教授的主要研究方向为智能感知与计算、图像理解与目标识别、深度学习与类脑计算，培养的十余名博士获全国优秀博士学位论文奖、提名奖及陕西省优秀博士论文奖。研究成果获包括国家自然科学奖二等奖及省部级一等奖以上科技奖励十余项，出版学术专著十余部，五次获国家优秀科技图书奖励及全国首届三个一百优秀图书奖。所发表的论著被他人引用超过25000余篇次，H指数为65。

前言/序言

序

从1308年加泰罗尼亚诗人、神学家雷蒙·卢尔(Ramon Llull)发表了有关用机械方法从一系列现象中创造新知识的论文开始，到1943年美国心理学家W.S. McCulloch和数学家W.Pitts提出MP模型及1950年A.Turing提出著名的图灵测试，再到1956年达特茅斯会议上人工智能的诞生，神经网络几经沉浮，走过了艰难曲折的历程； 2006年从单隐层神经网络到深度神经网络模型，迎来了神经网络发展的又一高潮，深度学习及其应用受到了前所未有的重视与关注，世界迎来又一轮人工智能变革的高潮，从谷歌脑到中国脑科学计划，再到互联网+和中国人工智能2.0，人工智能及深度学习也首次写进了2017年全国人民代表大会第十五次会议国务院政府工作报告。深度学习是人工智能及机器学习的一个重要方向，在未来，它将会不断出现激动人心的理论进展和方法实践，深刻影响我们生活的方方面面。

随着研究的不断深入，深度学习已经超越了目前机器学习模型的神经科学观点，学习多层次组合的这一设计原则更加吸引人。从第一代的深度前馈神经网络开始，随之而来的就有如下三个问题：一是可用训练数据量远小于模型中的参数量，容易出现过(欠)拟合现象；二是随着层级的增加，模型的优化目标函数呈现高度非凸性，由于待优化参数所在的可行域中存在着大量的鞍点和局部极小值点，所以参数初始化策略影响着网络模型的稳定性和收敛性；三是基于误差的反向传播算法越靠近输出层变化越大，越靠近输入层变化越小，这对通过梯度下降方式来实现逐层参数更新会导致梯度弥散现象。为了解决第一个问题便提出了深度卷积神经网络和深度循环神经网络，其核心均是通过约减参数量间接提升数据量的方式降低过拟合现象的发生；针对第二个问题和第三个问题便引入了基于自编码器的逐层初始化策略，以期获取的初始化参数能够避免过早地陷入局部最优，同时弱化或克服梯度弥散现象，例如基于受限波尔兹曼机的深度置信网络。进一步，基于传统的机器学习算法来实现参数初始化方向上涌现了如深度PCA网络、深度ICA网络、深度SVM网络、深度森林(随机森林多层级联)、深度极限学习机和深度ADMM网络等模型。同时与之类似的，通过更改非线性函数以换取模型“扭曲”能力的提升，产生了如深度小波网络、深度脊波网络和深度轮廓波网络等模型。根据其特性，我们称这些网络为深度融合网络。2014年以来，大量的研究文献表明层级“深度”的不断增加，或导致性能显著提升(如深度残差网络、深度分形网络)，抑或导致性能严重下降(本质上是参数量远大于训练数据量)。为了解决该问题，一方面通过多通路、并行化的网络设计来削弱“深度”对性能的依赖性，同时塔式结构、对称性等也被融入网络的设计过程中；另一方面，深度生成模型也悄然兴起，其核心是通过生成训练数据集的概率密度函数来实现数据的扩充，其代表便是生成式对抗网络和变分自编码器。值得注意的是，与传统的深度学习设计“单网络”不同，生成式对抗网络采用了“两个子网络”来实现非合作状态下的博弈，在最小最大值定理的保证下，理论上可以保证网络的收敛性。除了模型结构和优化策略改进外，应用问题背景也不再是经典的输入输出“单数据对”刻画，而是从状态到行动“整体性”刻画。众所周知，感知、认知和决策是衡量智能化的标准，充分发挥深度学习的感知能力和强化学习的决策能力，形成的深度强化学习已在众多应用问题上取得突破，如无人驾驶、计算机围棋程序和智能机器人等。在后深度学习时代，其核心在于生成数据、环境交互和领域迁移，对应着深度生成网络、深度强化学习和深度迁移学习将继续成为人工智能领域的研究热点。另外，根据数据的属性和操作的有效性，衍生的网络包括深度复数域神经网络(如深度复卷积神经网络)、深度二值神经网络和深度脉冲神经网络等。

我们依托智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际联合实验室及智能感知与计算国际联合研究中心于2014年成立了类脑计算与深度学习研究中心，致力于类脑计算与深度学习的基础与应用研究，搭建了多个深度学习应用平台，并在深度学习理论、应用及实现等方面取得了突破性的进展，本书即是我们在该领域研究工作的初步总结。

本书的完成离不开团队多位老师和研究生的支持与帮助，感谢团队中侯彪、刘静、公茂果、王爽、张向荣、吴建设、缑水平、尚荣华、刘波、刘若辰等教授以及马晶晶、马文萍、白静、朱虎明、田小林、张小华、曹向海等副教授对本工作的关心支持与辛勤付出。感谢王蓉芳博士、冯捷博士、张丹老师，以及唐旭、刘芳、谢雯、任博、魏野、王善峰、冯志玺等博士生在学术交流过程中无私的付出与生活上的关心。同时，特别感谢赵佳琦、刘旭、赵暐、朱浩、孙其功、任仲乐、李娟飞、张雅科、宋玮、张文华等博士生，以及马丽媛、杨争艳、张婷、李晰、孟繁荣、汶茂宁、侯瑶琪、孙莹莹、张佳琪、杨慧、王美玲等研究生在写作过程中无私付出的辛勤劳动与努力。感谢宋玮、张文华等博士生帮忙校勘时发现了许多笔误。

本书是我们团队在该领域工作的一个小结，也汇聚了西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际联合实验室及智能感知与计算国际联合研究中心的集体智慧。在本书出版之际，特别感谢邱关源先生及保铮院士三十多年来的悉心培养与教导，特别感谢徐宗本院士、张钹院士、李衍达院士、郭爱克院士、郑南宁院士、谭铁牛院士、马远良院士、包为民院士、郝跃院士、陈国良院士、韩崇昭教授，IEEE Fellows管晓宏教授、张青富教授、张军教授、姚新教授、刘德荣教授、金耀初教授、周志华教授、李学龙教授、吴枫教授、田捷教授、屈嵘教授、李军教授和张艳宁教授，以及马西奎教授、潘泉教授、高新波教授、石光明教授、李小平教授、陈莉教授、王磊教授等多年来的关怀、帮助与指导，感谢教育部创新团队和国家“111”创新引智基地的支持；同时，我们的工作也得到西安电子科技大学领导及国家“973”计划(2013CB329402)、国家自然科学基金(61573267，61472306，61671305，61573267，61473215，61571342，61572383，61501353，61502369，61271302，61272282，61202176)、重大专项计划(91438201，91438103)等科研任务的支持，特此感谢。同时特别感谢清华大学出版社的大力支持和帮助，感谢王芳老师和薛阳老师

付出的辛勤劳动与努力。感谢书中所有被引用文献的作者。

20世纪90年代初我们出版了《神经网络系统理论》《神经网络计算》《神经网络的应用与实现》等系列专著，三十年来神经网络取得了长足的进展，本书的取材和安排完全是作者的偏好，由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。

著者

2017年3月

西安电子科技大学

深度学习优化与识别：技术精粹与应用前沿一、前言：智能时代的基石与挑战当今世界，信息爆炸式增长，数据如同奔腾不息的河流，为人工智能的发展提供了前所未有的动力。在这股浪潮中，深度学习以其强大的模式识别和特征提取能力，正以前所未有的速度渗透到各个领域，从自动驾驶、医疗诊断，到金融风控、自然语言处理，无不闪烁着深度学习的身影。然而，深度学习模型的强大并非与生俱来，其背后是无数研究者对模型结构、训练算法、计算效率以及泛化能力的不断探索与优化。本书旨在为读者呈现深度学习领域中至关重要的“优化”与“识别”两大核心议题，通过深入浅出的讲解，揭示其背后的数学原理、算法机制与工程实践。我们并非简单罗列技术术语，而是力求从概念的本源出发，结合经典与前沿的研究成果，构建一个完整而深刻的理解框架。本书的目标读者涵盖了对深度学习充满好奇的学生、希望精进算法的工程师、寻求技术突破的研究者，以及对AI应用前景感兴趣的商业人士。我们相信，通过对本书内容的学习，读者将能够更清晰地认识深度学习的潜力，并掌握解决实际问题的关键技术。二、核心概念：识别——洞察数据背后的规律深度学习的“识别”能力，本质上是对海量数据中隐藏模式的提取和表征。其核心在于构建能够学习输入数据复杂映射关系的神经网络模型。 1. 神经网络模型：多层感知机的演进基本单元：神经元与激活函数：我们首先回顾人工神经网络的基本构成，即模仿生物神经元处理信息的模型。重点解析Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数在引入非线性、解决梯度消失问题上的作用，并探讨不同激活函数的优劣势。多层感知机（MLP）：介绍作为最基础的前馈神经网络，MLP如何通过层层叠加的神经元实现对输入数据的复杂映射。理解权重与偏置的学习过程，以及误差反向传播算法作为其核心训练机制。卷积神经网络（CNN）：聚焦于图像识别领域的革命性突破——CNN。详细解析卷积层、池化层、全连接层的结构与功能，阐述其在捕捉局部特征、空间层次结构以及平移不变性方面的独特优势。我们将深入讲解卷积核的设计、步长（stride）、填充（padding）等关键参数的影响。循环神经网络（RNN）：转向序列数据处理，如文本、语音等。阐述RNN如何通过循环连接在时序上记忆信息，并深入探讨其在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：作为RNN的改进模型，LSTM和GRU通过引入门控机制（input gate, forget gate, output gate, update gate, reset gate）有效地解决了RNN的长期依赖问题，从而在自然语言处理等领域取得了巨大成功。我们将详细剖析这些门控单元的工作原理。 Transformer模型：介绍Attention机制在NLP领域的开创性应用，以及Transformer如何抛弃RNN的循环结构，通过自注意力（self-attention）机制并行处理序列数据，极大地提升了模型的训练效率和性能。重点讲解多头注意力（multi-head attention）、位置编码（positional encoding）等核心组件。 2. 特征工程与表示学习传统特征工程的局限性：回顾在深度学习兴起前，手工设计特征在识别任务中的重要性以及其固有的耗时和主观性。深度学习的自动特征提取：强调深度学习模型，尤其是CNN和RNN，能够自动从原始数据中学习到层次化的、有意义的特征表示，从而极大地降低了对人工特征工程的依赖。表征学习的深度：探讨不同网络层学习到的特征的抽象程度，从低级的边缘、纹理到高级的概念、语义。理解模型如何通过多层抽象，逐步将原始数据转化为更具判别力的特征空间。三、核心概念：优化——让模型更智能、更高效深度学习模型的强大能力并非自然而然，而是通过精巧的优化算法反复迭代，不断逼近最优解的过程。 1. 损失函数（Loss Function）衡量模型性能的标尺：解释损失函数的作用，即量化模型预测结果与真实标签之间的差距。常见损失函数：详细介绍分类任务中的交叉熵损失（cross-entropy loss）、回归任务中的均方误差（mean squared error, MSE）、平均绝对误差（mean absolute error, MAE）等。探讨不同损失函数在不同任务场景下的适用性。损失函数的选择：讨论如何根据具体任务（如类别不均衡、异常值处理）选择合适的损失函数，以及如何设计定制化的损失函数。 2. 梯度下降（Gradient Descent）及其变种基本原理：深入浅出地解释梯度下降如何通过计算损失函数对模型参数的梯度，沿着梯度的反方向更新参数，从而最小化损失函数。学习率（Learning Rate）：阐述学习率对模型收敛速度和稳定性的关键影响。探讨固定学习率的局限性，并引入学习率衰减（learning rate decay）的概念。批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：介绍全量数据更新参数的策略，分析其优点（收敛稳定）与缺点（计算量大）。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：讲解使用单个样本或小批量样本进行参数更新的策略，分析其优点（训练速度快，易跳出局部最优）与缺点（收敛过程抖动）。小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：作为Batch GD和SGD的折衷，分析其在实际应用中的广泛性。动量（Momentum）：介绍动量项如何引入历史梯度信息，加速模型在平坦区域的收敛，并抑制震荡。自适应学习率算法： Adagrad：分析其如何根据参数的历史梯度累积量自适应调整学习率，尤其适用于稀疏数据。 RMSprop：介绍其如何通过指数加权平均的方式，解决Adagrad学习率衰减过快的问题。 Adam：深度解析Adam优化器，结合了动量和RMSprop的思想，是目前最常用且效果优秀的优化器之一。详细讲解其一阶和二阶动量估计的计算过程。 Nadam, AdamW等：简要介绍Adam的进一步改进，例如Nadam引入Nesterov动量，AdamW引入了权重衰减（weight decay）的解耦。 3. 正则化（Regularization）防止过拟合的利器：解释过拟合（overfitting）现象，即模型在训练集上表现良好，但在新数据上泛化能力差。 L1和L2正则化：详细讲解L1（Lasso）和L2（Ridge）正则化如何通过在损失函数中添加惩罚项来约束模型参数的幅度，从而降低模型的复杂度。分析L1正则化可能导致的稀疏性（特征选择）。 Dropout：介绍Dropout作为一种重要的网络层级正则化技术，通过在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，迫使模型学习更鲁棒的特征。 Batch Normalization：阐述Batch Normalization如何通过对网络层的输入进行归一化，加速训练，提高模型的泛化能力，并允许使用更高的学习率。 Early Stopping：介绍一种简单有效的正则化方法，即在验证集性能开始下降时停止训练。 4. 初始化（Initialization）避免梯度爆炸/消失：强调糟糕的参数初始化可能导致训练伊始就面临梯度问题。 Xavier/Glorot初始化：介绍一种基于输入输出层神经元数量的初始化方法，适用于Tanh和Sigmoid激活函数。 He初始化：介绍一种适用于ReLU激活函数的初始化方法。四、实践与进阶：让理论落地，突破瓶颈理解了基础的识别模型与优化算法，更关键的是如何将这些知识应用于实际问题，并解决更复杂、更具挑战性的场景。 1. 数据集与数据预处理数据的重要性：强调“垃圾进，垃圾出”的原则，高质量、大规模的数据集是深度学习成功的基石。数据增强（Data Augmentation）：介绍图像领域的翻转、旋转、缩放、裁剪、颜色抖动等技术，以及文本领域的同义词替换、回译等，以扩充训练数据，提高模型泛化能力。数据归一化与标准化：讲解为何以及如何对数据进行归一化（Normalization）或标准化（Standardization），以加速训练并提高模型稳定性。处理类别不均衡：介绍过采样（oversampling）、欠采样（undersampling）以及代价敏感学习（cost-sensitive learning）等方法。 2. 模型评估与诊断性能指标：讲解分类任务的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC等，以及回归任务的MSE、RMSE、MAE、R²等。混淆矩阵（Confusion Matrix）：理解混淆矩阵如何直观地展示模型的分类性能。模型诊断：如何通过分析训练/验证曲线（loss curve）、学习曲线（learning curve）来判断模型是否存在欠拟合（underfitting）或过拟合。交叉验证（Cross-Validation）：介绍K折交叉验证等方法，以更可靠地评估模型的泛化能力。 3. 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型（Pre-trained Models）概念与优势：解释迁移学习的核心思想，即利用在大型数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的ResNet, VGG，NLP领域的BERT, GPT）作为起点，在目标任务上进行微调（fine-tuning），从而克服数据量不足的问题，大幅缩短训练时间和提升性能。模型微调策略：介绍如何冻结部分底层网络，只训练顶层网络，或对所有层进行小幅度的微调。 4. 模型部署与推理优化从训练到部署的挑战：探讨模型部署过程中面临的延迟、吞吐量、内存占用等问题。模型压缩与量化：介绍模型剪枝（pruning）、权重量化（quantization）等技术，以减小模型体积，加速推理速度，使其能在资源受限的设备上运行。硬件加速：提及GPU、TPU等专用硬件在深度学习推理中的作用。 5. 前沿探索生成模型：简要介绍生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）在图像生成、文本生成等领域的应用。图神经网络（GNNs）：探讨GNNs在处理图结构数据，如社交网络、分子结构等方面的优势。自监督学习（Self-Supervised Learning）：介绍利用数据本身构建监督信号进行预训练的方法，为无标签数据提供了一种有效的学习途径。可解释性AI（Explainable AI, XAI）：探讨如何理解深度学习模型的决策过程，提高模型的透明度和可信度。五、结语：拥抱智能未来深度学习的旅程是持续学习与探索的过程。本书系统地梳理了深度学习在“识别”与“优化”两大核心问题上的关键技术和发展脉络。我们相信，通过掌握这些精粹，读者将能更深刻地理解人工智能的力量，并具备解决实际问题的能力。未来的智能世界充满无限可能，愿本书成为您探索AI奥秘、创造智能应用的坚实起点。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

再者，我非常关注书中关于如何“优化”深度学习模型的部分。这不仅仅指算法层面的优化，也包括模型压缩、加速推理等实际应用中的难题。例如，如何通过量化、剪枝、知识蒸馏等技术来减小模型体积，提高推理速度，使其能够部署在资源受限的设备上（如移动端、嵌入式系统）？书中是否会提供相关的工具库和实现方法？此外，对于大规模数据集的训练，如何进行分布式训练，如何有效地管理GPU资源，如何避免过拟合、欠拟合等问题？我希望书中能够提供一套系统性的模型调优策略，包括数据预处理、特征工程、正则化技术、早停法等，帮助读者构建出高性能、高鲁棒性的深度学习模型。书中对超参数搜索和调优的探讨也让我非常期待，这是提升模型性能的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

其次，对于“识别”这一部分，我非常希望这本书能涵盖当下主流的深度学习识别模型。这不仅仅是泛泛而谈，而是要深入到具体的模型架构，比如卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，包括经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，它们是如何通过层层卷积、池化和激活来提取特征的？书中会分析这些模型的演进脉络，以及它们各自的创新点和局限性吗？我特别期待对Transformer在视觉领域的应用（Vision Transformer）有所介绍，以及它在自然语言处理（NLP）中识别任务（如文本分类、情感分析、机器翻译）中的应用。此外，对于更复杂的识别任务，如目标检测（Faster R-CNN, YOLO, SSD）、语义分割（FCN, U-Net）等，书中是否会有相应的模型解读和实现思路？我希望书中能够提供不同场景下的模型选择指南，以及如何根据具体任务的需求来设计和改进模型。

评分☆☆☆☆☆

这是一本关于“深度学习优化与识别”的书籍，听起来就充满了前沿技术和实用价值。我一直对深度学习在图像识别、语音识别等领域的突破性进展感到着迷，尤其是其背后强大的优化算法和模型构建能力。我相信这本书会深入剖析这些核心技术，从理论基础到实践应用，为读者提供一个全面的视角。首先，我期待书中能详细阐述各种深度学习优化算法的原理和数学推导。例如，随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam、RMSprop）是如何通过迭代更新模型参数来最小化损失函数的？它们在收敛速度、稳定性和泛化能力方面各有什么优劣？书中是否会介绍一些更高级的优化技术，比如学习率调度策略、动量方法、二阶优化方法等？理解这些算法的内在机制，对于我们调优模型、克服局部最优、加速训练过程至关重要。同时，书中对损失函数的选择和设计也会有深入的讨论，毕竟一个好的损失函数是引导模型学习的关键。我希望作者能通过清晰的图示和代码示例，将抽象的数学概念具象化，帮助读者构建直观的理解。

评分☆☆☆☆☆

最后，我关注的是这本书的“深度学习优化与识别”这一组合。这不仅仅是两个独立的概念，而是相互关联、相辅相成的。优化的目标是为了更好地识别，而识别任务的需求又反过来驱动了优化技术的发展。我希望书中能够体现这种有机结合，例如，如何设计更高效的优化算法来训练更复杂的识别模型？如何利用识别任务的特点来指导优化策略的制定？书中是否会探讨一些前沿的研究方向，比如自监督学习、少样本学习、零样本学习等在识别任务中的应用，以及如何结合新的优化技术来解决这些问题？我非常期待书中能够为读者打开新的思路，激发对深度学习领域更深入的探索。

评分☆☆☆☆☆

我对于书中“识别”的实际应用案例充满好奇。深度学习在各行各业的落地已经非常广泛，从人脸识别、图像搜索到医疗影像诊断、自动驾驶，再到语音助手、智能客服，它们都离不开强大的识别能力。我希望书中能够通过一系列精心设计的案例，展示深度学习模型是如何解决实际问题的。比如，在安防领域，如何利用深度学习进行人脸识别和行为分析？在医疗领域，如何通过模型辅助医生进行疾病诊断？在金融领域，如何运用深度学习进行欺诈检测和风险评估？书中是否会提供端到端的解决方案，从数据采集、模型训练到部署上线？我期待书中能解答读者在实际项目中可能遇到的各种挑战，并提供切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

书还不错了，印刷质量那行也好，应该是正版了。学习研读下，还是很好的。

评分☆☆☆☆☆

如果要近期买书，是一个不错的选择！

评分☆☆☆☆☆

棒棒哒，非常好的衣服，穿着也非常的舒服，但是太厚了，看不透，一个字也不认识。怎么办。。。。好评啦，内容挺好的，入门用书，棒棒哒。荐？？

评分☆☆☆☆☆

收到宝贝,不由得精神为之一振,自觉七经八脉为之一畅,我在京东打滚这么多年，所谓阅人无数，收到宝贝我只想说，老板，你实在是太好了。你的高尚情操太让人感动了。本人对卖家之仰慕如滔滔江水连绵不绝,海枯石烂,天崩地裂,永不变心。收到货后，我的心情竟是久久不能平静。自古英雄出少年,卖家年纪轻轻,就有经天纬地之才,定国安邦之智,而今,天佑我大中华,沧海桑田5000年,神州平地一声雷,飞沙走石,大雾迷天,朦胧中,只见顶天立地一金甲天神立于天地间，花见花开，人见人爱,这人英雄手持双斧,二目如电,一斧下去,混沌初开,二斧下去,女娲造人,三斧下去,小生倾倒。得此大英雄,实乃国之幸也,民之福，人之初也,怎不叫人喜极而泣 .......看着宝贝，我竟产生出一种无以名之的悲痛感——啊，这么好的宝贝，如果将来我再也买不到了，那我该怎么办？直到我毫不犹豫地把卖家的这个宝贝收藏了，我内心的那种激动才逐渐平静下来。可是我立刻想到，这么好的宝贝，倘若别人看不到，那么不是浪费老板的心血吗？经过痛苦的思想斗争，我终于下定决心，牺牲小我，奉献大我。我要以此好价奉献给世人赏阅，我要给好评、给好评……评到所有人都看到为止

评分☆☆☆☆☆

嗯不错，有帮助，一下子买了好多，京东不错赞一个

评分☆☆☆☆☆

千呼万唤终于等来了这本书，拿到手后大呼过瘾。从读者角度来说，这本书从基础、经典模型（卷积神经网络、深度置信、深度堆栈、深度融合、深度递归、深度循环、深度贝叶斯、深度生成网络和深度强化学习）和实际应用（SAR、高光谱图像的分类、压缩、变化检测和目标检测与识别）三个部分给出了深度学习的具体介绍，并且提供了五种平台下的深度神经网络实现代码，有助于我们对深度学习的进一步学习与探索。总之，强烈推荐这本书！

评分☆☆☆☆☆

logistics,distribution and so on.Delivery in a

评分☆☆☆☆☆

也安排时间另行配送。同时京东商城在售后管

评分☆☆☆☆☆

一直想买的神书，被周老师圈粉很久了，可惜不便宜，正好京东强东老板大party就一块买了。虽然推荐是入门书籍，但是也不容易，希望自己在这方面学习能一直坚持下去有收获，Veni, Vidi, Vici(?•??•?)??