🚀从零到一：深度学习入门指南🌟
📚今天我要分享的是一本超级赞的深度学习入门书籍——《深度学习入门:基于Python的理论与实现》！这本由日本著名的深度学习专家撰写的书籍，详细介绍了深度学习的基本原理和基于Python的实现方法。全书语言通俗易懂，深入浅出，适合初学者和有一定基础的读者。🎉🎉🎉
✨优点：
1️⃣内容全面：涵盖了深度学习的各个方面，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
2️⃣简单易学：书中配备了大量的实例和代码，读者可以边学边做，轻松上手。
3️⃣生动有趣：书中穿插了许多有趣的插图和表情包，让人在轻松愉快的氛围中学习知识。
4️⃣实用性强：除了理论知识，还介绍了如何使用Python库来实现深度学习算法，为读者提供了很大的实践指导。
🌈适用人群：
1️⃣对深度学习有兴趣的初学者
2️⃣希望提高深度学习技能的人员
3️⃣想了解深度学习在实际应用中如何运用的读者
🎁推荐理由：
1️⃣内容系统、完整，知识点丰富。
2️⃣语言通俗易懂，适合初学者。
3️⃣配有大量实例和代码，可操作性强。
4️⃣生动有趣的插图和表情包，增加阅读乐趣。
🚀如何使用：
1️⃣阅读本书前最好先掌握Python基础语法。
2️⃣建议边看边操作，加深印象。
3️⃣将书中的实例和代码运用到实际生活中，提高实践能力。
📚深度学习入门:基于Python的理论与实现》是一本非常值得一读的书籍，无论是初学者还是有一定基础的读者都能从中受益匪浅。如果你对深度学习感兴趣，不妨来读一读这本书吧！📚🌟
🎉其他推荐：如果你对深度学习有兴趣，还可以尝试阅读其他相关书籍，以获取更多前沿知识和技术：
1. 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）- 斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）合著的这本书是人工智能领域的经典教材，涵盖了深度学习的基本概念和技术。
2. 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）- 迈克尔·尼尔森（Michael Nielsen）撰写的这本书以易于理解的方式介绍了神经网络和深度学习的基本原理，适合初学者入门。
3. 《机器学习》（Machine Learning）- 汤姆·米切尔（Tom M. Mitchell）撰写的这本书是机器学习领域的经典教材，涵盖了深度学习在内的各种机器学习算法和技术。
4. 《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）- 李航撰写的这本书详细介绍了统计学习的基本理论和方法，包括支持向量机、决策树、随机森林等常用的机器学习算法。
5. 《深度学习》（Deep Learning）- 伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）和艾伦·库尔比（Aaron Courville）合著的这本书是深度学习领域的权威教材，详细介绍了深度神经网络的原理和应用。
书籍信息
书名：深度学习入门
作者：日］斋藤康毅
评分：9.5
出版日期：2018-07-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115485588
页数：285
定价：59
内容简介
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。
书籍目录
译者序 xiii
前言 xv
第1章 Python入门 1
1.1 Python是什么 1
1.2 Python的安装 2
1.2.1 Python版本 2
1.2.2 使用的外部库 2
1.2.3 Anaconda发行版 3
1.3 Python解释器 4
1.3.1 算术计算 4
1.3.2 数据类型 5
1.3.3 变量 5
1.3.4 列表 6
1.3.5 字典 7
1.3.6 布尔型 7
1.3.7 if 语句 8
1.3.8 for 语句 8
1.3.9 函数 9
1.4 Python脚本文件 9
1.4.1 保存为文件 9
1.4.2 类 10
1.5 NumPy 11
1.5.1 导入NumPy 11
1.5.2 生成NumPy数组 12
1.5.3 NumPy 的算术运算 12
1.5.4 NumPy的N维数组 13
1.5.5 广播 14
1.5.6 访问元素 15
1.6 Matplotlib 16
1.6.1 绘制简单图形 16
1.6.2 pyplot 的功能 17
1.6.3 显示图像 18
1.7 小结 19
第2章 感知机 21
2.1 感知机是什么 21
2.2 简单逻辑电路 23
2.2.1 与门 23
2.2.2 与非门和或门 23
2.3 感知机的实现 25
2.3.1 简单的实现 25
2.3.2 导入权重和偏置 26
2.3.3 使用权重和偏置的实现 26
2.4 感知机的局限性 28
2.4.1 异或门 28
2.4.2 线性和非线性 30
2.5 多层感知机 31
2.5.1 已有门电路的组合 31
2.5.2 异或门的实现 33
2.6 从与非门到计算机 35
2.7 小结 36
第3章 神经网络 37
3.1 从感知机到神经网络 37
3.1.1 神经网络的例子 37
3.1.2 复习感知机 38
3.1.3 激活函数登场 40
3.2 激活函数 42
3.2.1 sigmoid 函数 42
3.2.2 阶跃函数的实现 43
3.2.3 阶跃函数的图形 44
3.2.4 sigmoid 函数的实现 45
3.2.5 sigmoid 函数和阶跃函数的比较 46
3.2.6 非线性函数 48
3.2.7 ReLU函数 49
3.3 多维数组的运算 50
3.3.1 多维数组 50
3.3.2 矩阵乘法 51
3.3.3 神经网络的内积 55
3.4 3 层神经网络的实现 56
3.4.1 符号确认 57
3.4.2 各层间信号传递的实现 58
3.4.3 代码实现小结 62
3.5 输出层的设计 63
3.5.1 恒等函数和softmax 函数 64
3.5.2 实现softmax 函数时的注意事项 66
3.5.3 softmax 函数的特征 67
3.5.4 输出层的神经元数量 68
3.6 手写数字识别 69
3.6.1 MNIST数据集 70
3.6.2 神经网络的推理处理 73
3.6.3 批处理 75
3.7 小结 79
第4章 神经网络的学习 81
4.1 从数据中学习 81
4.1.1 数据驱动 82
4.1.2 训练数据和测试数据 84
4.2 损失函数 85
4.2.1 均方误差 85
4.2.2 交叉熵误差 87
4.2.3 mini-batch 学习 88
4.2.4 mini-batch 版交叉熵误差的实现 91
4.2.5 为何要设定损失函数 92
4.3 数值微分 94
4.3.1 导数 94
4.3.2 数值微分的例子 96
4.3.3 偏导数 98
4.4 梯度 100
4.4.1 梯度法 102
4.4.2 神经网络的梯度 106
4.5 学习算法的实现 109
4.5.1 2 层神经网络的类 110
4.5.2 mini-batch 的实现 114
4.5.3 基于测试数据的评价 116
4.6 小结 118
第5章 误差反向传播法 121
5.1 计算图 121
5.1.1 用计算图求解 122
5.1.2 局部计算 124
5.1.3 为何用计算图解题 125
5.2 链式法则 126
5.2.1 计算图的反向传播 127
5.2.2 什么是链式法则 127
5.2.3 链式法则和计算图 129
5.3 反向传播 130
5.3.1 加法节点的反向传播 130
5.3.2 乘法节点的反向传播 132
5.3.3 苹果的例子 133
5.4 简单层的实现 135
5.4.1 乘法层的实现 135
5.4.2 加法层的实现 137
5.5 激活函数层的实现 139
5.5.1 ReLU层 139
5.5.2 Sigmoid 层 141
5.6 AffineSoftmax层的实现 144
5.6.1 Affine层 144
5.6.2 批版本的Affine层 148
5.6.3 Softmax-with-Loss 层 150
5.7 误差反向传播法的实现 154
5.7.1 神经网络学习的全貌图 154
5.7.2 对应误差反向传播法的神经网络的实现 155
5.7.3 误差反向传播法的梯度确认 158
5.7.4 使用误差反向传播法的学习 159
5.8 小结 161
第6章 与学习相关的技巧 163
6.1 参数的更新 163
6.1.1 探险家的故事 164
6.1.2 SGD 164
6.1.3 SGD的缺点 166
6.1.4 Momentum 168
6.1.5 AdaGrad 170
6.1.6 Adam 172
6.1.7 使用哪种更新方法呢 174
6.1.8 基于MNIST数据集的更新方法的比较 175
6.2 权重的初始值 176
6.2.1 可以将权重初始值设为0 吗 176
6.2.2 隐藏层的激活值的分布 177
6.2.3 ReLU的权重初始值 181
6.2.4 基于MNIST数据集的权重初始值的比较 183
6.3 Batch Normalization 184
6.3.1 Batch Normalization 的算法 184
6.3.2 Batch Normalization 的评估 186
6.4 正则化 188
6.4.1 过拟合 189
6.4.2 权值衰减 191
6.4.3 Dropout 192
6.5 超参数的验证 195
6.5.1 验证数据 195
6.5.2 超参数的最优化 196
6.5.3 超参数最优化的实现 198
6.6 小结 200
第7章 卷积神经网络 201
7.1 整体结构 201
7.2 卷积层 202
7.2.1 全连接层存在的问题 203
7.2.2 卷积运算 203
7.2.3 填充 206
7.2.4 步幅 207
7.2.5 3 维数据的卷积运算 209
7.2.6 结合方块思考 211
7.2.7 批处理 213
7.3 池化层 214
7.4 卷积层和池化层的实现 216
7.4.1 4 维数组 216
7.4.2 基于im2col 的展开 217
7.4.3 卷积层的实现 219
7.4.4 池化层的实现 222
7.5 CNN的实现 224
7.6 CNN的可视化 228
7.6.1 第1 层权重的可视化 228
7.6.2 基于分层结构的信息提取 230
7.7 具有代表性的CNN 231
7.7.1 LeNet 231
7.7.2 AlexNet 232
7.8 小结 233
第8章 深度学习 235
8.1 加深网络 235
8.1.1 向更深的网络出发 235
8.1.2 进一步提高识别精度 238
8.1.3 加深层的动机 240
8.2 深度学习的小历史 242
8.2.1 ImageNet 243
8.2.2 VGG 244
8.2.3 GoogLeNet 245
8.2.4 ResNet 246
8.3 深度学习的高速化 248
8.3.1 需要努力解决的问题 248
8.3.2 基于GPU的高速化 249
8.3.3 分布式学习 250
8.3.4 运算精度的位数缩减 252
8.4 深度学习的应用案例 253
8.4.1 物体检测 253
8.4.2 图像分割 255
8.4.3 图像标题的生成 256
8.5 深度学习的未来 258
8.5.1 图像风格变换 258
8.5.2 图像的生成 259
8.5.3 自动驾驶 261
8.5.4 Deep Q-Network（强化学习） 262
8.6 小结 264
附录A Softmax-with-Loss 层的计算图 267
A.1 正向传播 268
A.2 反向传播 270
A.3 小结 277
参考文献 279
