《图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南》

发布时间：2025-05-29 13:46:23 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：13 次

（Deep Learning Illustrated: A Visual Guide to Machine Learning and Neural Networks）是一本以图解和交互式学习为特色，深入浅出讲解深度学习技术的书籍。以下是关于这本书的详细介绍：

书籍内容

这本书通过生动的插图和易于理解的代码，系统地介绍了深度学习的基本原理和技术。全书分为四个部分：

1. 深度学习基础：介绍了人工智能、机器学习、表征学习、人工神经网络、深度学习等基本概念，以及监督学习、无监督学习和强化学习三种主要的机器学习问题类型。
2. 深度学习基本理论：包括神经元的构造、人工神经网络的工作原理、训练深度网络的方法（如损失函数、优化算法、反向传播等），以及如何改进深度网络（如权重初始化、正则化、批量归一化等）。
3. 深度学习的交互应用：
   • 机器视觉：讲解了卷积神经网络（CNN）的结构和实现，包括卷积层、池化层等，并介绍了LeNet-5、AlexNet、VGGNet、ResNet等经典网络模型，以及目标检测、图像分割、迁移学习等应用。
   • 自然语言处理：涵盖了自然语言数据的预处理、词嵌入（如word2vec）、循环神经网络（RNN）、LSTM、双向LSTM、seq2seq模型和注意力机制等内容。
   • 生成对抗网络（GAN）：介绍了GAN的基本理论、判别器网络、生成器网络以及GAN的训练方法。
   • 深度强化学习：讲解了强化学习的基本理论、深度Q-Learning网络、DQN智能体的构建与训练，以及策略梯度算法、Actor-Critic算法等。
4. 推进专属于您的深度学习项目：提供了深度学习项目构想、引申项目资源、建模过程和超参数调优等内容，帮助读者将深度学习技术应用到实际项目中。

特色

• 图解与可视化：书中使用了大量的精美插图和图表，帮助读者更直观地理解深度学习的复杂概念。
• 交互式学习：通过Jupyter Notebook等工具，提供了可动手操作的Python代码，方便读者实践和巩固所学知识。
• 易读性：语言通俗易懂，避免了过多的数学公式推导，适合初学者快速上手。

适用人群

• 初学者：对于刚刚接触深度学习的读者，这本书可以帮助他们快速建立起对深度学习的整体认识。
• 开发人员和数据科学家：书中提供的代码和实践案例，能够帮助他们在实际工作中应用深度学习技术。
• 研究人员和学生：可以作为学习和研究深度学习的参考书籍。

出版信息

• 作者：乔恩·克罗恩（Jon Krohn）、格兰特·贝勒费尔德（Grant Beyleveld）。
• 译者：刘乐平等。
• 出版社：人民邮电出版社。
• 出版日期：2022年11月。
• 定价：119.80元。

这本书以其独特的图解方式和丰富的实践内容，成为了一本适合广大读者学习深度学习的优秀教材。