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深度学习入门:基于Python的理论与实现

斋藤康毅 (作者) 陆宇杰 (译者)
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本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
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出版信息

  • 书  名深度学习入门:基于Python的理论与实现
  • 系列书名manbetx户口程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 杜晓静
  • 出版日期2018-07-11
  • 书  号978-7-115-48558-8
  • 定  价59.00 元
  • 页  数285
  • 印刷方式单色
  • 开  本大32开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名
  • 原书号

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本书特色

1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚“人工智能”类图书榜首,超多五星好评。
2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型。
3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手。
4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。
5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观。
6.相比AI圣经“花书”,本书更合适入门。

对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。——摘自本书译者序

目录

版权声明 阅读
O'Reilly Media, Inc.介绍 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
第 1 章 Python 入门 阅读
第 2 章 感知机 阅读
第 3 章 神经网络 阅读
第 4 章 神经网络的学习
第 5 章 误差反向传播法
第 6 章 与学习相关的技巧
第 7 章 卷积神经网络
第 8 章 深度学习
附录 A Softmax-with-Loss 层的计算图
参考文献
版权信息

作者介绍

斋藤康毅(作者)
东京工业大学毕业,并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。

陆宇杰(译者)
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用,对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。

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    import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录中的文件而进行的设定 from dataset.mnist import load_mnist import 基础-导入模块,并且重命名 存储位置没有设置为安装的位置,单独出…...

  • 你好,本书第六章P198页附带的代码名为:hyperparameter_optimization.py,运行后python会报错,我已更改源代码,可以联系我,给阅读者正确的代码。
    Parameter  发表于 2019-01-24 20:23:45
    • 你好,我也看到了,可否把你的代码分享给我,邮箱fan2xw@163.com,谢谢。

      fan2xw  发表于 2019-03-23 16:12:37
    • 第198页的源码,运行会报错:TypeError:slice indices must be intergers or None or have an _index_method
      次错误为进行超参数最优化的源代码,即:ch06/hypergarameter_optimization.py的第 17行会报错
      应改为:应在validation_num = x_train.shape[0] * validation_rate下面加上一行对validation_num的定义:
      validation_num = int(validation_num)
      加完就可以正确运行了。@fan2xw

      Parameter  发表于 2019-04-18 15:57:50
  • 这本书非常好。O'reilly Japan正版电子版已购
    Hawaiian🎸  发表于 2016-12-17 15:57:47
    • 可惜还没合适的译者。。。要不要试着翻译下,哈哈

      杜晓静  发表于 2016-12-19 13:24:32
    • 找到译者了吗?我尝试翻译了几段,估算了一下全部翻译完时间大概要100小时左右😂

      Hawaiian🎸  发表于 2017-02-05 19:25:22
    • 您好!如有兴趣,可以试译下4.2.4和4.2.5两小节,并于2月13日前发送至邮箱duxj@turingbook.com。

      杜晓静  发表于 2017-02-07 09:47:20
    • 😂时间有限,这本书已经看完就不翻译了,我会一直关注这本书的进展的😆(这本书真的非常好,希望尽可能多宣传一下)

      Hawaiian🎸  发表于 2017-02-09 22:46:26
    • @池筱沫 这本书使用什么语言?C/C++/python?

      focusxin  发表于 2018-01-28 15:49:20
    • @focusxin 你好,是Python~

      杜晓静  发表于 2018-01-29 09:05:18
    • @杜晓静 先祝贺终于在国内发售 👏🏻 这本书第二部已经在日本上市了,可以考虑引进了😂

      Hawaiian🎸  发表于 2018-07-26 12:54:05
    • 我也买了,看看咋样,看完回来再评论

      limingliang  发表于 2018-07-30 17:40:37
  • 第三章的代码mnist_show.py,运行之后出现错误:Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached
    我的系统是mac,之前使用keras时,使用了mnist数据集。请帮助解决,谢谢。
    the_leo  发表于 2018-12-17 23:20:29
    • 哪里有源码

      迷糊  发表于 2019-01-07 17:18:01
    • 我也出现了这个问题,不过我是Windows。
      我是模仿着原书自己写了个然后看到这个错误,而实际上把作者的源码照搬过来也是这个结果。
      大概的意思是说这个压缩包与本身有的size的大小不符合(在达到给出的量前就已经下载完了)。

      帅小猴  发表于 2019-06-19 21:23:20
    • @迷糊 你买了书的话,在你的书库里面有

      帅小猴  发表于 2019-06-19 21:23:48
    • @帅小猴 好像是因为网络的原因,需要等待一会吧。你再试试。

      the_leo  发表于 2019-06-21 09:15:24
    • @帅小猴 那应该怎样解决?

      TinaLLL  发表于 2019-07-23 11:02:02
    • @TinaLLL 不知道,不过我尝试着减少了需求的测试数据,报错倒是不报了,但是不清楚训练结果是好是坏

      帅小猴  发表于 2019-07-25 08:39:28
    • @帅小猴 我重新下载了mnist数据集就解决了,应该是源代码中的数据集不完整。

      TinaLLL  发表于 2019-07-27 16:22:35
    • @TinaLLL 应该是吧

      帅小猴  发表于 2019-07-30 07:19:28
    • @TinaLLL 您好,请问是怎么重新下载呢?是我自己去官网下,还是把下好的删了,然后再执行一遍程序?

      发烧的小龙虾  发表于 2019-07-30 17:15:09
    • @发烧的小龙虾 在网上找mnist数据集 删掉源代码文件中原来的 然后把新下载的放到和源代码文件中mnist集一样的位置 再执行程序 应该不会再报错

      TinaLLL  发表于 2019-08-01 15:31:07
    • 各位读者好,关于此问题,已咨询译者,并已确认mnist_show.py可以正常运行。之所以出现问题,可能是网络原因,导致mnist数据集没有下载完整。

      杜晓静  发表于 2019-08-05 17:24:48
    • @TinaLLL 请问源码运行出错后产生的mnist数据集的位置在哪呢。是把 mnist.py这个文件删除还是怎么弄啊

      学习深度  发表于 2019-11-22 17:38:01
    • @学习深度 记不得了,有日子没搞了。是网络的原因,下载比较慢。可以耐心的等待一会。

      the_leo  发表于 2019-11-25 10:20:48
    • @学习深度 我本来也遇到这个问题,然后我把之前下载在dataset文件夹里的train-labels-idx1-ubyte等四个压缩文件删除后,重新运行下载代码就没问题了

      凌云木辉  发表于 2019-12-23 19:57:01
  • 请问,我购买了这本书。但是没有源码呢???可否告诉我源码在哪里下
    90后老许  发表于 2019-04-16 23:05:26
    • 您好,在本页面右侧,各种购买链接下方,点击“随书下载”即可下载~

      杜晓静  发表于 2019-04-17 09:21:38
  • 请问《Deep Learning 2|用Python進行自然語言處理的基礎理論實作 歐萊禮》的简体中文版有计划发行吗?
    Eassi  发表于 2019-09-14 22:42:14
  • p153 页里面的SoftmaxWithLoss类中的backward函数dx求得值为何要/batch_size呢?正常传递self.y-self.t相减完每一行不就是一个数据的y-t吗,如果/batch_size,那矩阵里的每一个差值都将变小啊
    唯爱ts  发表于 2019-11-21 15:15:03
    • 一般情况下求出的Loss值是一个与batch_size无关的值,即sum完单个样本的loss还要除以batch_size,所以反向传播的时候也要除以batch_size

      2号攻城狮  发表于 2020-01-21 12:22:55
  • mnist数据集可以通过keras库来获得
    from keras.datasets import mnist
    (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
    我顶着大太阳  发表于 2019-11-26 22:03:27
  • p78,axis=1那里的译者注竟然写着第0维是列方向? 实际上通用的说法矩阵的第0维是行(而不是什么行方向或者列方向)。
    这里可以做下修改:
    沿着第1维变化的方向找到值最大... (增加“变化的”)
    这样的话 第1维是列,列变化的方向也就是横向,也就是译者想要表明的行方向。
    我顶着大太阳  发表于 2019-11-27 11:03:11
  • 实体版、电子版都买了,刚开始看,感觉很不错
    蹦极高手杰洛特  发表于 2019-05-12 20:37:01
  • 第三章mnist_show.py运行报错:No module named 'dataset'...尝试了网上的init.py的三种方法,都不行啊。。有大神能指点下么 感激不尽。。
    HansYang  发表于 2019-08-04 20:50:12
    • 你好,可能是网络问题导致mnist数据集没有下载全~

      杜晓静  发表于 2019-08-05 17:25:20
    • @杜晓静 不是的啊 报错的意思不是找不到dataset这个包吗,可是我下下来的是有datase这个包的,里面也有mnist.py和__init__.py,是完整的。

      HansYang  发表于 2019-08-07 12:00:04
    • 大佬解决了吗?

      samoyi  发表于 2019-10-23 22:18:37
    • @samoyi 解决了,把为了导入父目录的文件而进行的设定那一行的代码,改为:sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__),os.pardir,"dataset"))

      HansYang  发表于 2019-10-25 17:54:35
    • @HansYang 感谢!不过我拼的路径没有后面的“dataset”

      samoyi  发表于 2019-10-28 22:20:52
    • 明白了,工作目录必须要在 ch03 下面,否则就要用绝对路径

      samoyi  发表于 2019-10-30 22:02:36
    • 请问大佬知道源代码应该放在哪个目录下以及命名成什么吗,我是第三行报错,第二行这个sys.path.append(os.pardir)语句中需要写源代码地址吗

      steve_0216  发表于 2020-02-17 17:12:16
  • 第一版很帅,非常期待第二版
    Wedaren  发表于 2019-10-02 21:31:23
  • 第四章,偏导数那块4.3.3问题1,问题2求错了吧
    yuyuyuyuyuyu  发表于 2019-10-08 16:18:16
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    墨羽  发表于 2020-02-08 20:22:07
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    临尘  发表于 2020-02-10 12:24:01
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