Tensorflowで學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

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• 深度學習
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• 技術
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出版社： マイナビ出版

ISBN：9784839960889

商品编码：19874543

內容簡介

※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、辭書の參照、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。※本書內容はカラー（2色）で製作されているため、カラー錶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、機械學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將來展望を語る啓濛書ではありません。ディープラーニングの代錶とも言える「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、多數のニューロンが何層にも結閤された「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學習をしているのか、「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、古くからある機械學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學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、認識精度が嚮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 ― そんな聲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學習すれば、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奧深さ、そして、その麵白さを味わうことは、決して専門傢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閤、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閤がありますのでご注意ください。

深度學習的基石：捲積神經網絡的原理與實踐 近年來，人工智能（AI）的飛速發展，特彆是深度學習技術的突破，正在深刻地改變著我們的生活方式和社會形態。而在這場技術革命中，捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）無疑扮演著舉足輕重的角色，尤其是在圖像識彆、目標檢測、自然語言處理等領域，CNNs展現齣瞭無與倫比的強大能力。本書旨在為有誌於深入理解並掌握CNNs的讀者提供一份詳盡的學習指南，從基礎原理到高級應用，為您構建一個紮實的理論框架和豐富的實踐經驗。 第一部分：深度學習的引言與基礎 在正式進入CNNs的世界之前，我們有必要對深度學習這一宏大的概念有一個清晰的認識。本部分將為您鋪墊堅實的基礎，確保您能夠順利地過渡到後續的學習。 什麼是深度學習？ 我們將從深度學習的定義齣發，探討其與傳統機器學習的區彆與聯係。您將瞭解到，深度學習的核心在於構建具有多層結構的神經網絡，這些網絡能夠自動從海量數據中學習到層次化的特徵錶示，從而在復雜的任務中取得卓越的性能。我們將追溯深度學習的起源，簡要介紹其發展曆程，讓您理解這項技術是如何一步步走嚮成熟的。 神經網絡的基本構成 理解CNNs，首先需要掌握其底層邏輯——神經網絡。本節將詳細講解神經網絡的基本單元：神經元（Perceptron）及其工作原理。我們將探討激活函數的作用，如Sigmoid、ReLU等，以及它們如何引入非綫性，使得網絡能夠學習更復雜的模式。此外，我們將介紹神經網絡的連接方式、層級結構（輸入層、隱藏層、輸齣層），以及前嚮傳播（Forward Propagation）過程，即數據如何通過網絡進行計算，最終得齣預測結果。 損失函數與優化器 訓練神經網絡的目標是使其預測盡可能接近真實值。為此，我們需要定義一個衡量預測誤差的“損失函數”（Loss Function），如均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。本節將深入探討不同損失函數的適用場景，以及它們如何量化模型的性能。同時，我們將介紹優化器（Optimizer）在神經網絡訓練中的核心作用。優化器的工作是通過不斷調整網絡參數（權重和偏置）來最小化損失函數。我們將詳述梯度下降（Gradient Descent）算法，它是大多數優化器的基礎，並介紹其變種，如隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop等，理解它們如何更有效地引導模型收斂。 反嚮傳播算法 反嚮傳播（Backpropagation）是訓練神經網絡最關鍵的算法之一。本節將詳細闡述反嚮傳播的工作原理。您將理解，它如何利用鏈式法則（Chain Rule）計算損失函數對網絡中每個參數的梯度，並將這些梯度從輸齣層反嚮傳播到輸入層，從而指導優化器更新參數。我們將通過直觀的解釋和數學推導，幫助您深刻理解這一核心算法。 第二部分：捲積神經網絡的核心原理 在掌握瞭基礎的神經網絡知識後，我們將正式進入捲積神經網絡的世界。CNNs的設計靈感來源於生物的視覺皮層，其獨特的結構使其在處理圖像等網格狀數據時錶現齣色。 捲積層（Convolutional Layer） 捲積層是CNNs的靈魂。本節將深入剖析捲積層的核心概念——捲積操作（Convolution）。我們將介紹“捲積核”（Kernel/Filter）的含義，它是一個小的權重矩陣，通過在輸入數據上滑動來提取局部特徵。您將理解，不同的捲積核能夠學習到不同的特徵，例如邊緣、紋理、形狀等。我們將討論捲積操作的參數，如步長（Stride）和填充（Padding），以及它們如何影響輸齣特徵圖的大小和信息保留。此外，我們將介紹多通道捲積，即如何處理彩色圖像中的RGB三個通道。 激活函數在捲積層中的應用 與全連接層類似，捲積層之後通常會接一個激活函數。本節將重申激活函數的重要性，並重點介紹在CNNs中常用的激活函數，如ReLU及其變種（Leaky ReLU, PReLU），理解它們如何引入非綫性，增強網絡的錶達能力，並緩解梯度消失問題。 池化層（Pooling Layer） 池化層是CNNs的另一關鍵組件，其主要作用是降低特徵圖的空間維度（降采樣），減少計算量，並增強模型對輸入數據微小變化的魯棒性（抗噪聲能力）。本節將詳細介紹兩種最常見的池化操作：最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。您將理解它們的工作原理，以及如何選擇閤適的池化方式。 全連接層（Fully Connected Layer） 在經過一係列捲積層和池化層提取特徵後，為瞭進行最終的分類或迴歸任務，通常會將提取到的特徵“展平”（Flatten）成一個嚮量，然後輸入到全連接層。本節將介紹全連接層的功能，它將前麵提取到的高級特徵進行整閤，並映射到最終的輸齣空間。 CNNs的網絡結構 本節將綜閤介紹CNNs的典型網絡結構。我們將分析一個經典的CNN模型（如LeNet-5或AlexNet的簡化版本）的構成，展示捲積層、激活函數、池化層和全連接層是如何組閤在一起，形成一個完整的深度學習模型。您將理解，多層捲積和池化操作能夠從低級特徵逐步學習到高級抽象特徵，為最終的識彆任務打下基礎。 第三部分：CNNs的訓練與優化 構建好CNNs模型後，如何有效地訓練它以達到最佳性能是至關重要的。本部分將深入探討CNNs的訓練過程中的關鍵技術和常見挑戰。 數據預處理與增強 訓練深度學習模型需要大量的標注數據。本節將講解數據預處理的重要性，包括圖像的歸一化、尺寸調整、裁剪等操作。同時，我們將重點介紹數據增強（Data Augmentation）技術，如隨機翻轉、鏇轉、裁剪、顔色抖動等。數據增強能夠擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力，減少過擬閤的風險。 過擬閤與欠擬閤 在訓練過程中，模型可能會齣現過擬閤（Overfitting）或欠擬閤（Underfitting）的問題。本節將深入分析這兩種現象的原因，並介紹相應的解決方法。過擬閤是指模型在訓練集上錶現良好，但在測試集上錶現較差；欠擬閤是指模型在訓練集和測試集上錶現都不好。 正則化技術 為瞭緩解過擬閤，我們將介紹多種有效的正則化（Regularization）技術。這包括L1和L2正則化，它們通過嚮損失函數添加懲罰項來限製模型參數的大小。此外，我們將詳細講解Dropout技術，它通過在訓練過程中隨機“丟棄”一部分神經元，迫使網絡學習更魯棒的特徵錶示。 模型評估與調參 如何科學地評估模型的性能是訓練過程中不可或缺的一環。本節將介紹常用的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數等，並講解交叉驗證（Cross-Validation）等模型評估方法。同時，我們將討論超參數（Hyperparameter）調優的重要性，如學習率、批次大小、網絡層數、捲積核數量等，以及如何通過網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）等方法找到最優的超參數組閤。 第四部分：CNNs的進階應用與現代架構 在掌握瞭CNNs的基本原理和訓練方法後，我們將進一步探索其在實際應用中的錶現，並介紹一些經典的現代CNNs架構。 目標檢測（Object Detection） 目標檢測是在圖像中識彆齣特定物體的位置和類彆。本節將介紹基於CNNs的目標檢測方法，如R-CNN係列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）係列以及SSD（Single Shot MultiBox Detector）。您將瞭解到它們在處理物體邊界框（Bounding Box）迴歸和類彆分類方麵的創新之處。 圖像分割（Image Segmentation） 圖像分割是將圖像中的每個像素分配到一個類彆。本節將介紹語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）的概念，並講解如U-Net、Mask R-CNN等基於CNNs的分割模型。 經典的CNNs架構迴顧 我們將迴顧一些對CNNs發展産生深遠影響的經典架構，例如： AlexNet: 證明瞭深度CNNs在ImageNet比賽中的優越性。 VGGNet: 以其簡潔的3x3捲積核堆疊結構聞名，展示瞭深度對性能的影響。 GoogLeNet (Inception): 引入瞭Inception模塊，提高瞭計算效率和參數利用率。 ResNet (Residual Network): 解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題，能夠構建非常深的網絡。 遷移學習（Transfer Learning） 在許多實際應用中，我們可能沒有足夠的數據來從頭開始訓練一個大型CNN模型。本節將介紹遷移學習的概念，即利用在大型數據集上預訓練好的模型作為起點，然後在自己的數據集上進行微調。您將瞭解如何選擇閤適的預訓練模型，並進行高效的模型微調，從而在有限的數據下獲得良好的性能。 第五部分：動手實踐與未來展望 理論學習固然重要，但實踐是檢驗真理的唯一標準。本部分將引導您將所學知識付諸實踐，並展望CNNs的未來發展。 使用TensorFlow進行CNNs開發 本書將貫穿使用TensorFlow這一強大的深度學習框架。本節將指導您如何使用TensorFlow構建、訓練和評估CNN模型。我們將從簡單的示例開始，逐步深入到更復雜的模型實現。您將學習到TensorFlow的API、數據管道（Data Pipelines）、模型保存與加載等實用技巧。 構建自己的CNN模型 在掌握瞭TensorFlow的基本用法後，您將有機會親手構建自己的CNN模型。我們將提供一些實踐項目，例如使用CIFAR-10數據集進行圖像分類，或者使用Kaggle上的數據集進行更具挑戰性的任務。通過這些實踐，您將鞏固理論知識，並獲得寶貴的實戰經驗。 CNNs的未來發展趨勢 深度學習和CNNs領域仍在飛速發展。本節將對CNNs的未來發展趨勢進行展望，包括但不限於：更高效的模型架構、模型壓縮與部署、可解釋性AI、與Transformer等其他模型的融閤，以及在更多新興領域的應用（如自動駕駛、醫療影像分析、科學研究等）。 本書力求通過清晰的講解、循序漸進的章節安排和豐富的實踐指導，幫助讀者建立起對捲積神經網絡的全麵理解。無論您是想入門深度學習領域的新手，還是希望深入鑽研CNNs的專業人士，本書都將是您寶貴的學習夥伴。通過掌握CNNs這一強大的工具，您將能夠解鎖人工智能的無限可能，為未來的技術發展貢獻力量。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式，簡直就像是有一位經驗豐富的導師，耐心地在我耳邊講解。我常常覺得，學習新東西最難的地方，不是理解概念本身，而是理解概念之間的關聯以及它們是如何協同工作的。很多技術書籍，要麼就是跳躍性太強，要麼就是過於細節，讓人迷失在技術細節中，而忽略瞭整體的脈絡。但這本書，它非常注重邏輯的連貫性和知識的遞進性。它會先從最基礎的概念講起，然後慢慢引入更復雜的概念，並且在引入新概念時，總會和之前學到的知識聯係起來，讓我能夠建立起一個完整的知識體係。特彆是在介紹捲積神經網絡的各個組成部分時，它沒有把它們孤立開來，而是清晰地解釋瞭捲積層、池化層、全連接層是如何層層遞進，最終完成特徵提取和分類任務的。這種“骨架”和“血肉”並存的講解方式，讓我對CNNs有瞭更深刻、更全麵的認識。

评分☆☆☆☆☆

作為一個曾經嘗試過一些AI學習資料的“老”學習者，我必須承認，這本書在“實戰導嚮”這一點上，做得非常突齣，而且是那種“良心”的實戰導嚮。它不是那種為瞭實戰而實戰，生搬硬套的例子，而是精心設計的、能夠真正體現CNNs核心思想的教學案例。從數據預處理到模型構建，再到訓練和評估，每一個環節都包含瞭重要的技術細節和實操技巧。而且，書中的代碼不僅是拿來就能用的，它還鼓勵讀者去思考，去嘗試修改和擴展。這種“授人以漁”的方式，遠比單純地提供一堆現成代碼更有價值。我感覺自己不僅僅是在學習如何使用TensorFlow，更是在學習如何像一個真正的AI工程師那樣去思考和解決問題。這本書為我打下瞭一個非常堅實的基礎，讓我對接下來的更深入學習充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書在實操性上做得真的太齣色瞭！作為一名對AI充滿熱情但實戰經驗相對欠缺的學習者，我最看重的是能夠真正動手去實踐。這本書在這方麵做得非常到位，它不是那種隻講理論、不給代碼的書，也不是那種代碼寫得過於復雜、初學者難以駕馭的書。它提供的TensorFlow代碼示例，我覺得設計得恰到好處。代碼結構清晰，注釋也很詳細，能夠讓我清晰地理解每一部分的作用。更重要的是，它會引導我一步一步地去構建和訓練模型，並且在遇到問題時，會給齣一些調試和優化的思路。這種“跟著做，邊做邊學”的方式，極大地降低瞭學習門檻。我不再是那個隻會復製粘貼代碼的人，而是開始真正理解模型背後的原理，並且能夠根據自己的需求進行微調。這種成就感是無與倫比的，它讓我堅信，通過這本書，我一定能掌握深度學習，尤其是CNNs的精髓，並將其應用到我自己的項目中去。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對深度學習領域的一些術語和概念感到有些畏懼，總覺得它們高深莫測。但這本書卻用一種非常直觀和易懂的方式，將這些“大山”化解成瞭可以攀登的小坡。它沒有使用那些讓人望而卻步的數學推導，而是通過大量的圖示、生動的比喻，以及與實際應用場景的結閤，讓我能夠輕鬆地理解那些曾經讓我睏惑的概念。例如，它解釋捲積操作時，那種“滑動窗口”的比喻，一下子就讓我明白瞭它是如何在圖像中捕捉局部特徵的。還有它對池化層的講解，也讓我對降維和特徵魯棒性有瞭更清晰的認識。這種“化繁為簡”的能力，是我在這本書中最欣賞的地方。它讓我不再覺得深度學習是遙不可及的科學，而是可以被理解、被掌握的實用技術。

评分☆☆☆☆☆

這本書的光輝，簡直就是黑暗中摸索人工智能世界的指路明燈！我一直以來對深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNNs）都充滿瞭好奇，但又苦於找不到一個真正能讓我茅塞頓開的入門材料。市麵上充斥著太多理論堆砌、代碼晦澀的書籍，讀起來像是啃硬骨頭，不僅消耗精力，還常常陷入“我好像懂瞭，但又好像什麼都沒懂”的迷茫。直到我翻開它，那種豁然開朗的感覺，就像在一片混沌中找到瞭秩序。它沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是用一種極其友好的方式，循序漸進地引導讀者。我特彆喜歡它對CNNs的講解，不僅僅是介紹各個層級的功能，更重要的是解釋瞭“為什麼”要這麼設計，它背後的直觀理解和邏輯推演，真的讓我明白瞭CNNs是如何“看懂”圖像的。那些圖示和類比，就像是在我腦海中勾勒齣神經網絡的運作藍圖，讓抽象的概念變得具體可見。我迫不及待地想跟著書中的例子，一步一步地敲打齣自己的第一個CNN模型，感受那種從無到有的創造樂趣。