深入浅出深度学习原理剖析与Python实践电子书PDF下载|百度网盘下载

编辑评论：

深度学习原理浅析与Python实践特点是选择清晰，所有不利于快速理解深度学习本质的内容都被丢弃，技术点并着重说明难点；通俗易懂的表达：即使是从未接触过AI知识的人，也能从作者简洁明了的表达中窥见深度学习。

简介

《深度学习浅显：原理分析与Python实践》介绍深度学习相关的原理和应用。这本书分为三个部分。第一部分主要回顾深度学习的发展历程和Theano的使用；第二部分详细讲解深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习、优化算法等；第三部分针对自编码器、有限玻尔兹曼机、循环神经网络和卷积神经网络等几个核心深度学习模型进行了详细的分析和讲解，并针对不同的模型给出了相应的具体应用。

《深度学习浅显：原理分析与Python实战》适合在高等数学、机器学习、Python编程等方面有一定基础的在校学生、大学研究人员或企业从事深度学习的工程师。对原理和难点进行了深入分析，每章后面提供了详细的参考资料，读者可以对相关细节进行更深入的研究。 《简单深度的深度学习：原理分析与Python实践》结合理论与实践，对常用模型给出了相应的应用。读者也可以在 Github 下载查看《深度学习中的简单深度：原理分析与 Python 实践》。代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。

关于作者

黄安步，2012年毕业于清华大学，获硕士学位，学生时代活跃于TopCoder等编程竞赛社区。现任腾讯基础研究高级工程师，研究领域包括个性化推荐、自然语言处理和大规模相似度优化计算，尤其是深度学习在推荐系统中的应用。专利。

书籍结构

第 1 部分是概述，分为两章。第一章主要阐述深度学习和人工智能的背景、深度学习的原理，以及当前流行的深度学习框架的比较；第2章介绍深度学习框架Theano的使用，重点讲解Theano的基础知识和编程范式。

第2部分是深度学习相关的数学和机器学习基础，分为5章。第3章介绍了线性代数的基础；第4章介绍概率论和数理统计相关知识；第 5 章介绍概率图模型，包括贝叶斯和马尔可夫网络的原理；第 6 章简要回顾机器学习基础，介绍机器学习模型与深度学习模型之间的联系；第 7 章深入分析了几种常用的机器学习优化方法，包括具有一阶收敛速度的梯度下降法和共轭梯度法，以及具有二阶收敛速度的牛顿法和拟牛顿法。

第 3 部分介绍了各种常见的深度学习模型，包括一系列深度学习模型理论及其应用。本部分分为6章。第8章介绍全连接前馈神经网络，包括网络结构和激活函数的知识；第 9 章将深入分析反向传播算法和梯度消失问题。梯度消失也是深度神经网络训练的一大难点。我们将介绍目前在深度网络训练中有效解决过拟合和欠拟合的常用技术，包括Batch Normalization、残差网络、Dropout等；第 10 章介绍了《第一个无监督网络模型：自动编码器及其变体》一书；第11章介绍了一个深度概率图模型——Restricted Boltzmann Machines，和autoencoders一样，Restricted Boltzmann Machines也是一种常见的无监督网络模型，最后介绍了如何将restricted Boltzmann machine应用到个性化推荐领域；第12章，将介绍一种应用非常广泛的网络结构——循环神经网络，深入分析循环网络的结构及其变形网络，如LSTM.GRU等，并以语言模型为例介绍循环神经网络的应用自然语言处理中的神经网络；第13章介绍另一种常见的模型结构：卷积神经网络网络，包括卷积网络的卷积层和池化层结构设计，及其在文本分类中的应用。

人工智能、机器学习和深度学习的关系

人工智能、机器学习和深度学习是机器智能领域最流行的三个术语。很多人甚至将三者视为对等关系。例如，2016 年 3 月，当 Google Deepmind 的 After AlphaGo 在 9 段击败韩国围棋大师李世石时，媒体在报道中混合使用了人工智能、机器学习和深度学习等术语。其实三者之间有一定的联系，但也有明显的区别。要正确理解深度学习的概念，首先要了解人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。

要了解三者之间的关系，可以通过同心圆来形象化三者之间的关系。最外层代表人工智能，最内层代表机器学习。人工神经网络和深度学习是中心。也可以简单理解为机器学习是人工智能的一个分支，深度学习是一种特殊的机器。了解如何操作