Tensorflowで学ぶディープラーニング入門 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• TensorFlow
• 深度学习
• 卷积神经网络
• CNN
• 图像识别
• 机器学习
• Python
• 技术
• 计算机视觉
• 入门

出版社： マイナビ出版

ISBN：9784839960889

商品编码：19874543

内容简介

※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。 TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう！ ディープラーニングの世界へようこそ！　本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。― と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで学習をしているのか、「何とかしてこれを理解したい！」 ― そんな気持ちを持ったあなたこそが、本書が対象とする読者です。 実の所、ディープラーニングの根底にあるのは、古くからある機械学習の仕組みそのものです。簡単な行列計算と微分の基礎がわかっていれば、その仕組みを理解することはそれほど難しくはありません。本書では、手書き文字の認識処理を行う畳み込みニューラルネットワークについて、これを構成する1つひとつのパーツの役割を丁寧に解説していきます。さらに、ディープラーニングの学習処理ライブラリであるTensorFlowを利用して、実際に動作するコードを用いながらそれぞれのパーツの動作原理を確認します。レゴブロックを組み立てるかのように、ネットワークを構成するパーツを増やしていくことで、認識精度が向上する様子が観察できることでしょう。 ちなみに、TensorFlowの公式Webサイトでは、チュートリアルとしてさまざまなサンプルコードが公開されています。これらのコードを実行してみたものの、コードの中身がよくわからず、自分なりの応用をしようにもどこから手をつけていいのかわからない ― そんな声を耳にすることもあります。本書を通して、ディープラーニングの根本原理、そして、TensorFlowのコードの書き方を学習すれば、次のステップが見えてくるはずです。ディープラーニングの奥深さ、そして、その面白さを味わうことは、決して専門家だけの特権ではありません。本書によって、知的探究心にあふれる皆さんが、ディープラーニングの世界へと足を踏み入れるきっかけを提供できたとすれば、筆者にとってこの上ない喜びです。 （本書「はじめに」より抜粋） ?本書では、TensorFlowをインストール済みのDocker用コンテナイメージを用いて説明を行っていきます。Linux、Mac OS X、Windowsなどの環境で、Dockerを利用して環境を起動することができます。また、TensorFlow 0.9.0（GPU非対応版）、Python 2.7を使用しています。 ハードウェア環境は、4コアCPUと4GB以上の物理メモリーを想定しています。メモリー容量がこれより少ない場合、第4章、および、第5章のサンプルコードが実行できない場合がありますのでご注意ください。

深度学习的基石：卷积神经网络的原理与实践 近年来，人工智能（AI）的飞速发展，特别是深度学习技术的突破，正在深刻地改变着我们的生活方式和社会形态。而在这场技术革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）无疑扮演着举足轻重的角色，尤其是在图像识别、目标检测、自然语言处理等领域，CNNs展现出了无与伦比的强大能力。本书旨在为有志于深入理解并掌握CNNs的读者提供一份详尽的学习指南，从基础原理到高级应用，为您构建一个扎实的理论框架和丰富的实践经验。 第一部分：深度学习的引言与基础 在正式进入CNNs的世界之前，我们有必要对深度学习这一宏大的概念有一个清晰的认识。本部分将为您铺垫坚实的基础，确保您能够顺利地过渡到后续的学习。 什么是深度学习？ 我们将从深度学习的定义出发，探讨其与传统机器学习的区别与联系。您将了解到，深度学习的核心在于构建具有多层结构的神经网络，这些网络能够自动从海量数据中学习到层次化的特征表示，从而在复杂的任务中取得卓越的性能。我们将追溯深度学习的起源，简要介绍其发展历程，让您理解这项技术是如何一步步走向成熟的。 神经网络的基本构成 理解CNNs，首先需要掌握其底层逻辑——神经网络。本节将详细讲解神经网络的基本单元：神经元（Perceptron）及其工作原理。我们将探讨激活函数的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它们如何引入非线性，使得网络能够学习更复杂的模式。此外，我们将介绍神经网络的连接方式、层级结构（输入层、隐藏层、输出层），以及前向传播（Forward Propagation）过程，即数据如何通过网络进行计算，最终得出预测结果。 损失函数与优化器 训练神经网络的目标是使其预测尽可能接近真实值。为此，我们需要定义一个衡量预测误差的“损失函数”（Loss Function），如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。本节将深入探讨不同损失函数的适用场景，以及它们如何量化模型的性能。同时，我们将介绍优化器（Optimizer）在神经网络训练中的核心作用。优化器的工作是通过不断调整网络参数（权重和偏置）来最小化损失函数。我们将详述梯度下降（Gradient Descent）算法，它是大多数优化器的基础，并介绍其变种，如随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop等，理解它们如何更有效地引导模型收敛。 反向传播算法 反向传播（Backpropagation）是训练神经网络最关键的算法之一。本节将详细阐述反向传播的工作原理。您将理解，它如何利用链式法则（Chain Rule）计算损失函数对网络中每个参数的梯度，并将这些梯度从输出层反向传播到输入层，从而指导优化器更新参数。我们将通过直观的解释和数学推导，帮助您深刻理解这一核心算法。 第二部分：卷积神经网络的核心原理 在掌握了基础的神经网络知识后，我们将正式进入卷积神经网络的世界。CNNs的设计灵感来源于生物的视觉皮层，其独特的结构使其在处理图像等网格状数据时表现出色。 卷积层（Convolutional Layer） 卷积层是CNNs的灵魂。本节将深入剖析卷积层的核心概念——卷积操作（Convolution）。我们将介绍“卷积核”（Kernel/Filter）的含义，它是一个小的权重矩阵，通过在输入数据上滑动来提取局部特征。您将理解，不同的卷积核能够学习到不同的特征，例如边缘、纹理、形状等。我们将讨论卷积操作的参数，如步长（Stride）和填充（Padding），以及它们如何影响输出特征图的大小和信息保留。此外，我们将介绍多通道卷积，即如何处理彩色图像中的RGB三个通道。 激活函数在卷积层中的应用 与全连接层类似，卷积层之后通常会接一个激活函数。本节将重申激活函数的重要性，并重点介绍在CNNs中常用的激活函数，如ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU），理解它们如何引入非线性，增强网络的表达能力，并缓解梯度消失问题。 池化层（Pooling Layer） 池化层是CNNs的另一关键组件，其主要作用是降低特征图的空间维度（降采样），减少计算量，并增强模型对输入数据微小变化的鲁棒性（抗噪声能力）。本节将详细介绍两种最常见的池化操作：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。您将理解它们的工作原理，以及如何选择合适的池化方式。 全连接层（Fully Connected Layer） 在经过一系列卷积层和池化层提取特征后，为了进行最终的分类或回归任务，通常会将提取到的特征“展平”（Flatten）成一个向量，然后输入到全连接层。本节将介绍全连接层的功能，它将前面提取到的高级特征进行整合，并映射到最终的输出空间。 CNNs的网络结构 本节将综合介绍CNNs的典型网络结构。我们将分析一个经典的CNN模型（如LeNet-5或AlexNet的简化版本）的构成，展示卷积层、激活函数、池化层和全连接层是如何组合在一起，形成一个完整的深度学习模型。您将理解，多层卷积和池化操作能够从低级特征逐步学习到高级抽象特征，为最终的识别任务打下基础。 第三部分：CNNs的训练与优化 构建好CNNs模型后，如何有效地训练它以达到最佳性能是至关重要的。本部分将深入探讨CNNs的训练过程中的关键技术和常见挑战。 数据预处理与增强 训练深度学习模型需要大量的标注数据。本节将讲解数据预处理的重要性，包括图像的归一化、尺寸调整、裁剪等操作。同时，我们将重点介绍数据增强（Data Augmentation）技术，如随机翻转、旋转、裁剪、颜色抖动等。数据增强能够扩充训练数据集，提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。 过拟合与欠拟合 在训练过程中，模型可能会出现过拟合（Overfitting）或欠拟合（Underfitting）的问题。本节将深入分析这两种现象的原因，并介绍相应的解决方法。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差；欠拟合是指模型在训练集和测试集上表现都不好。 正则化技术 为了缓解过拟合，我们将介绍多种有效的正则化（Regularization）技术。这包括L1和L2正则化，它们通过向损失函数添加惩罚项来限制模型参数的大小。此外，我们将详细讲解Dropout技术，它通过在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，迫使网络学习更鲁棒的特征表示。 模型评估与调参 如何科学地评估模型的性能是训练过程中不可或缺的一环。本节将介绍常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等，并讲解交叉验证（Cross-Validation）等模型评估方法。同时，我们将讨论超参数（Hyperparameter）调优的重要性，如学习率、批次大小、网络层数、卷积核数量等，以及如何通过网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法找到最优的超参数组合。 第四部分：CNNs的进阶应用与现代架构 在掌握了CNNs的基本原理和训练方法后，我们将进一步探索其在实际应用中的表现，并介绍一些经典的现代CNNs架构。 目标检测（Object Detection） 目标检测是在图像中识别出特定物体的位置和类别。本节将介绍基于CNNs的目标检测方法，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列以及SSD（Single Shot MultiBox Detector）。您将了解到它们在处理物体边界框（Bounding Box）回归和类别分类方面的创新之处。 图像分割（Image Segmentation） 图像分割是将图像中的每个像素分配到一个类别。本节将介绍语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）的概念，并讲解如U-Net、Mask R-CNN等基于CNNs的分割模型。 经典的CNNs架构回顾 我们将回顾一些对CNNs发展产生深远影响的经典架构，例如： AlexNet: 证明了深度CNNs在ImageNet比赛中的优越性。 VGGNet: 以其简洁的3x3卷积核堆叠结构闻名，展示了深度对性能的影响。 GoogLeNet (Inception): 引入了Inception模块，提高了计算效率和参数利用率。 ResNet (Residual Network): 解决了深度网络训练中的梯度消失问题，能够构建非常深的网络。 迁移学习（Transfer Learning） 在许多实际应用中，我们可能没有足够的数据来从头开始训练一个大型CNN模型。本节将介绍迁移学习的概念，即利用在大型数据集上预训练好的模型作为起点，然后在自己的数据集上进行微调。您将了解如何选择合适的预训练模型，并进行高效的模型微调，从而在有限的数据下获得良好的性能。 第五部分：动手实践与未来展望 理论学习固然重要，但实践是检验真理的唯一标准。本部分将引导您将所学知识付诸实践，并展望CNNs的未来发展。 使用TensorFlow进行CNNs开发 本书将贯穿使用TensorFlow这一强大的深度学习框架。本节将指导您如何使用TensorFlow构建、训练和评估CNN模型。我们将从简单的示例开始，逐步深入到更复杂的模型实现。您将学习到TensorFlow的API、数据管道（Data Pipelines）、模型保存与加载等实用技巧。 构建自己的CNN模型 在掌握了TensorFlow的基本用法后，您将有机会亲手构建自己的CNN模型。我们将提供一些实践项目，例如使用CIFAR-10数据集进行图像分类，或者使用Kaggle上的数据集进行更具挑战性的任务。通过这些实践，您将巩固理论知识，并获得宝贵的实战经验。 CNNs的未来发展趋势 深度学习和CNNs领域仍在飞速发展。本节将对CNNs的未来发展趋势进行展望，包括但不限于：更高效的模型架构、模型压缩与部署、可解释性AI、与Transformer等其他模型的融合，以及在更多新兴领域的应用（如自动驾驶、医疗影像分析、科学研究等）。 本书力求通过清晰的讲解、循序渐进的章节安排和丰富的实践指导，帮助读者建立起对卷积神经网络的全面理解。无论您是想入门深度学习领域的新手，还是希望深入钻研CNNs的专业人士，本书都将是您宝贵的学习伙伴。通过掌握CNNs这一强大的工具，您将能够解锁人工智能的无限可能，为未来的技术发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的光辉，简直就是黑暗中摸索人工智能世界的指路明灯！我一直以来对深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs）都充满了好奇，但又苦于找不到一个真正能让我茅塞顿开的入门材料。市面上充斥着太多理论堆砌、代码晦涩的书籍，读起来像是啃硬骨头，不仅消耗精力，还常常陷入“我好像懂了，但又好像什么都没懂”的迷茫。直到我翻开它，那种豁然开朗的感觉，就像在一片混沌中找到了秩序。它没有上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是用一种极其友好的方式，循序渐进地引导读者。我特别喜欢它对CNNs的讲解，不仅仅是介绍各个层级的功能，更重要的是解释了“为什么”要这么设计，它背后的直观理解和逻辑推演，真的让我明白了CNNs是如何“看懂”图像的。那些图示和类比，就像是在我脑海中勾勒出神经网络的运作蓝图，让抽象的概念变得具体可见。我迫不及待地想跟着书中的例子，一步一步地敲打出自己的第一个CNN模型，感受那种从无到有的创造乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一个曾经尝试过一些AI学习资料的“老”学习者，我必须承认，这本书在“实战导向”这一点上，做得非常突出，而且是那种“良心”的实战导向。它不是那种为了实战而实战，生搬硬套的例子，而是精心设计的、能够真正体现CNNs核心思想的教学案例。从数据预处理到模型构建，再到训练和评估，每一个环节都包含了重要的技术细节和实操技巧。而且，书中的代码不仅是拿来就能用的，它还鼓励读者去思考，去尝试修改和扩展。这种“授人以渔”的方式，远比单纯地提供一堆现成代码更有价值。我感觉自己不仅仅是在学习如何使用TensorFlow，更是在学习如何像一个真正的AI工程师那样去思考和解决问题。这本书为我打下了一个非常坚实的基础，让我对接下来的更深入学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在实操性上做得真的太出色了！作为一名对AI充满热情但实战经验相对欠缺的学习者，我最看重的是能够真正动手去实践。这本书在这方面做得非常到位，它不是那种只讲理论、不给代码的书，也不是那种代码写得过于复杂、初学者难以驾驭的书。它提供的TensorFlow代码示例，我觉得设计得恰到好处。代码结构清晰，注释也很详细，能够让我清晰地理解每一部分的作用。更重要的是，它会引导我一步一步地去构建和训练模型，并且在遇到问题时，会给出一些调试和优化的思路。这种“跟着做，边做边学”的方式，极大地降低了学习门槛。我不再是那个只会复制粘贴代码的人，而是开始真正理解模型背后的原理，并且能够根据自己的需求进行微调。这种成就感是无与伦比的，它让我坚信，通过这本书，我一定能掌握深度学习，尤其是CNNs的精髓，并将其应用到我自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对深度学习领域的一些术语和概念感到有些畏惧，总觉得它们高深莫测。但这本书却用一种非常直观和易懂的方式，将这些“大山”化解成了可以攀登的小坡。它没有使用那些让人望而却步的数学推导，而是通过大量的图示、生动的比喻，以及与实际应用场景的结合，让我能够轻松地理解那些曾经让我困惑的概念。例如，它解释卷积操作时，那种“滑动窗口”的比喻，一下子就让我明白了它是如何在图像中捕捉局部特征的。还有它对池化层的讲解，也让我对降维和特征鲁棒性有了更清晰的认识。这种“化繁为简”的能力，是我在这本书中最欣赏的地方。它让我不再觉得深度学习是遥不可及的科学，而是可以被理解、被掌握的实用技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式，简直就像是有一位经验丰富的导师，耐心地在我耳边讲解。我常常觉得，学习新东西最难的地方，不是理解概念本身，而是理解概念之间的关联以及它们是如何协同工作的。很多技术书籍，要么就是跳跃性太强，要么就是过于细节，让人迷失在技术细节中，而忽略了整体的脉络。但这本书，它非常注重逻辑的连贯性和知识的递进性。它会先从最基础的概念讲起，然后慢慢引入更复杂的概念，并且在引入新概念时，总会和之前学到的知识联系起来，让我能够建立起一个完整的知识体系。特别是在介绍卷积神经网络的各个组成部分时，它没有把它们孤立开来，而是清晰地解释了卷积层、池化层、全连接层是如何层层递进，最终完成特征提取和分类任务的。这种“骨架”和“血肉”并存的讲解方式，让我对CNNs有了更深刻、更全面的认识。