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Deep Learning:用Python進行深度學習的基礎理論實作

Deep Learning:用Python進行深度學習的基礎理論實作

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內容簡介

  不走捷徑,幫助您真正搞懂「深度學習」的真義

  這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明,一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解:深度學習究竟是什麼?有何特色?根據何種原理來運作?

  從零開始,由實做中學習

  本書的目標是,盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」,以基礎的知識為起點,以容易上手的Python撰寫程式,從動手實作的過程中,一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話,這本書並不屬於汽車駕訓教材,而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理,而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構,必須試著打開車子的引擎蓋,將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀,篩選出車子的核心部分,就像組合迷你模型般,製作出這台車子。本書的目標,就是透過製作車子的過程,讓你感受到自己實際可以製作出車子,進而熟悉與車子的相關技術。

本書特色:

  .利用最少的外部函式庫,使用Python,從零開始實際執行深度學習的程式。
  .說明Python 的用法,讓Python 的初學者也能理解。
  .實際執行Python 的原始碼,同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。
  .從簡單的機器學習問題開始,到最後執行精密辨識影像的系統。
  .以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。
  .針對看似複雜的技術,如誤差反向傳播與卷積運算等,利用實際操作方式說明,幫助理解。
  .介紹在執行深度學習時,有幫助且實用的技巧,包括決定學習率的方法、權重的預設值等。
  .說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。
  .為什麼深度學習很優秀,為什麼加深層數,就能提高辨識準確度,為什麼隱藏層很重要,仔細說明這些「為什麼」。
  .介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。
 

作者介紹

作者簡介

斎藤康毅 


  1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬,畢業於東京工業大學工學院,東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。
 

目錄

第一章 Python入門 
第二章 感知器 
第三章 神經網路 
第四章 神經網路的學習 
第五章 誤差反向傳播法 
第六章 與學習有關的技巧 
第七章 卷積神經網路 
第八章 深度學習 
附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 
參考文獻
 



  科幻電影中的世界,現在儼然已成為現實。例如,人工智慧奪得象棋、西洋棋的冠軍,最近甚至得到圍棋的勝利。智慧型手機也能瞭解人類的語言,在視訊通訊中,進行即時「機器口譯」。內建了相機的「防撞汽車」,讓我們看到保護人類生命,汽車自動駕駛實用化的可能性。環顧我們生活周遭,原以為只有人類才能執行的操作,人工智慧不僅能完美做到,甚至還可能凌駕人類之上。我們的世界隨著人工智慧的發展,將進入一個全新的境界。 

  這項驚人發展的背後,「深度學習」這項技術其實是功不可沒的幕後功臣。全球的研究人員把深度學習視為創新技術,有些人甚至盛讚它為數十年來首度的突破性進展。事實上,深度學習這個新名詞,不僅研究學者、技術人員,就連一般人也略知一二,在新聞、雜誌上都有介紹,頗受矚目。 

  這本書就是以深受各方關注的「深度學習」為主題所撰寫而成。主要的目的是,盡可能讓你深入(「Deep」)瞭解深度學習的相關技術。因此,本書的概念是「從零開始製作」。 

  這本書的特色是透過「製作」的過程,發掘深度學習的本質。在執行深度學習程式的過程,徹底(盡可能)說明必要的技術。此外,還提供實際執行的程式,讓讀者可以自行進行各種實驗。 

  要製作深度學習,需要通過許多磨練,還得花費不少時間,卻能因此獲益良多,也一定會有許多發現。所謂的製作,是開心而且令人雀躍的事情。希望透過本書的「製作」過程,讓你熟悉深度學習使用的技術,(可能的話)從中感受到樂趣。 

  深度學習已經實際在世界上的各個場所中運作著。現在人手一支的智慧型手機,也包含了深度學習。自動駕駛的汽車,提供網站服的伺服器,都有深度學習的存在。在多數人沒有發覺的角落,深度學習正默默地持續舞動著。今後,深度學習之舞,應該會變得更多采多姿。希望藉由這本書,讓你瞭解與深度學習有關的技術。 
 

詳細資料

  • ISBN:9789864764846
  • 規格:平裝 / 284頁 / 17 x 23 x 1.42 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

會員評鑑

4.5
17人評分
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17則書評
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立即評分
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5.0
|
2021/05/17

本書撰寫層次清楚、明瞭,由淺入深、循序漸進,是非常適合初學者探索 "Deep Learning" 的入門圖書。本書作者 齊藤康毅 採用 結合Python 運算式詳細解說、淺顯易懂。對於初接觸者在認知"感知器與神經網路",描述深入且易懂。對於數學算式基礎不強的人,也很容易理解。特別是CH.7 解說 CNN (Convolutional Neuro Network) 的物理精神與原理架構清楚明瞭。是一本值得推薦給初學者的好書。
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Lv.1
4.0
|
2019/08/14

剛看完此書。

此書適合毫無深度學習背景或觀念的初學者閱讀,數學部分也需要微分、矩陣運算、統計等基本能力。程式的部分只是針對內容進行說明和結果證明,並沒有真正的應用(例如:影像判讀)。

所以,可以很快地獲得與建構深度學習的基礎知識與基本觀念,程式大略看過即可,重點大概就是在方法上的學習,實作部分確實比較缺乏。
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Lv.1
5.0
|
2019/08/08

我覺得這本書很適合入門者,它不會直接給你一個陡峭的山壁來要你去爬,而是一層一層地鋪上,由簡單到進階。

雖然看這本書可能沒辦法直接做深度學習的實際應用,但是一旦知道了後面的理論之後,我覺得再來套框架都會很有感覺。

不過有些地方的確沒辦法一看就理解,可能需要經過細心咀嚼之後,才會知道為什麼要這樣做。

不過在看這本書之前,建議要會python以及一些基本的數學運算(如:微分、矩陣、統計等)
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Lv.1
5.0
|
2019/05/02

深入淺出,言簡意賅,想要入門看這本觀念大概就清楚了
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Lv.2
3.0
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2018/10/28

先說優點吧,這本書的程式都沒有用到keras, tensorflow等高階函式,而是從底層的運算開始,這對需要全觀了解深度學習的人是非常好的練習,這本講得詳細、也含括許多內容。但我不知道是作者的用詞還是譯者的關係,很多解釋我覺得都解釋得很模糊也不精準,不知道為什麼這裡的梯度的方向被解釋為函數值減少最多的方向,還有SGD被翻成準確率梯度下降法???
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