电子书：《神经网路与深度学习》
1251内容简介：
神经网络与
深度学习
吴岸城著
電子工掌出
blishing House of Electronics Industry
内容简介
这是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者
已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。本书涵盖了神经网络的
研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等,这些算法都
已在很多行业发挥了价值
本书适合有志于从事深度学习行业的,或想了解深度学习到底是什么的,或是有一定机器
学习基础的朋友阅读
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图书在版编目(CIP)数据
神经网络与深度学习/吴岸城著.一北京:电子工业出版社,2016.6
SBN978-7-121-28869-2
1.①神…1.①吴….①人工神经网络②人工智能IN,①TPl18
中guo版本图书馆CIP数据核字(2016)第109737号
策划编辑:Liu皎
责任编辑:郑柳沽
印刷:北京季峰印刷有限公司
装订:北京季蜂印刷有限公司
出版发行:电子工业出版社
北京市海淀区万寿路173信箱
邮編:100036
开本:720×10001/1
字数:232千字
版次:2016年6月第1版
印次:2016年10月第4次印
定价:59.00元
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前言
很多朋友告诉我,一本书总是要加一个前言才算完整。如果书没有前言,就
好像只有山没有水一样,没有意境
对我来说,这是我的第一本技术科普类读物。之所以把它称作第一本,是因
为我从前没写过书,哪怕是一篇超过4万字的文章(论文不算)都没写过,所以
听编辑说写书有字数要求时,我都没有概念,心想不就写本书吗?cay!
写着写着发现不对了,自己没有为一本书建立好整体知识体系!从2014年开
始断断续续地写着,中间有段时间甚至想过放弃。我之所以没放弃,无非是因为
觉得做事要有始有终。如果我写得不好,那是我的能力有限;如果因为一些之前
估计不到的难度就放弃了,那是态度问题!
为什么说这是一本科普类读物呢?至少在我写书时,很多人(都是IT、软件
这个行业的人)对于神经网络、深度学习( Deep Learning)等都毫无概念,如果
连这些人对神经网络等都没有概念,可以想象其普及程度有多低。但我觉得深度
学习并不是只有大学学府或几个相关的专业学生才能研究它;并不是只有公司里
这个领域的专家才能研究它,它是属于整个大众的东西。
神经网络与深度学习
对于技术层面的东西,将会慢慢简化再简化,如同编程语言一样,开始是汇
编语言,后来是C语言,再后来有了C+,再后来有了Java,甚至出现了 Python
Javascript,它们降低了进入门楹,可以让更多人使用。对的,编程语言的进化就
是让更多人更便捷地使用。对于深度学习来说,基本的算法库至少目前来讲已经
很多很多了,这些算法库基本覆盖了我们的现代编程语言,让人能够更方便地使
用。微软甚至出了一个图形化的深度学习在线工具,你只要拖曳下鼠标就能得到
个算法并训练它,极大地加快了学习效率。
我强调这一点是想说:技术的进步扩散了这些技术,最终目标也许就是机器
像人类那样思考,让人类想什么有什么,而不仅仅局限于技术层面;而今天深度
学习的进化已经可以使机器通过学习已有的知识就能推导出或预测出未知的事物
想起这点时常让我激动,让我觉得创造出一个机器生命体是有可能的!所以写本
书的意义在于让人们不过多地关注公式及推导过程,而是关注它的使用方法,把
人类的想法迅速转换成生产力才是目的,毕竟只有人类的想法オ是最有价值的!
按以上思路,我安排书的整体目录架构如
第0章,介绍机器学习、神经网络的历史,好让大家有基本的
第1章,解释大脑的运作结构和如何利用仿生学产生逻辑上的神经方
网络。
第2章,我们用仿生学的知识试着构造一个神经网络(感知机)并使用它做
些事情,解释了XOR问题。在2.6节给出一些例子,让我们能更好地了解神经网
络是如何分类学习和预测的。
第3章,介绍深度学习的基本概念,深度学习和神经网络的联系
第4章,介绍深度学习的常用方法
第5章,介绍 Alphago。
第6章,两个重要概念,迁移学习和概率图模型PGM
第7章,给出了一些经验以加快大家学习和研究的效率。
按照惯例,在前言的最后一部分应该做一些感谢,首先要感谢张杰同学,是
他介绍了我和电子工业出版社的编辑认识。感谢我的编辑Liu皎,对于一个刚刚进
入写书圈子的新人,她给予了我很多帮助和支持。另外,还要感谢我的同事唐炜
他在我写书的后期给了一些很好的建议
最后要感谢的,是我的夫人Li茉,为了让我完成这本书的创作,她付出了家
庭方面的很多努力,也为成书给了很多建议和帮助。
讨谢他们!
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明来源。请原作者看到后和我联系:wuanch@gmail.com.
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