深度学习入门：基于Python的理论与实现
72推荐 收藏
144.3K阅读
图灵程序设计丛书

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)
上市销售 Python 人工智能 机器学习 深度学习 悠长假期，最佳40本 2018最受欢迎电子书（技术类）
请至本页面右侧“随书下载”处下载本书源代码。

【致歉声明：本书第13次印刷版本中个别页码的图片存在印刷质量问题。请购买13印图书的读者拨打版权页上的“印装质量热线（010）81055316”换取新书，或者至本页面右侧“随书下载”处下载“13印印刷问题页面电子版”查看正确图片。对该问题给各位读者带来的不便，在此我们致以诚挚的歉意。】
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。
电子书
￥29.99
格式
mobi   pdf
购买电子书
纸质书
￥46.61 ￥59.00
购买纸书 暂无样书

其他购买方式？

出版信息

  • 书　　名深度学习入门：基于Python的理论与实现
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 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Deep Learning from Scratch
  • 原书号9784873117584

所属分类

同系列书

  • JavaScript高级程序设计（第4版）

    JavaScript高级程序设计（第4版）

    [美]马特·弗里斯比（Matt Frisbie）   李松峰   译

    本书是JavaScript经典图书的新版。第4版涵盖ECMAScript 2019，全面、深入地介绍了Java...

  • HTTP权威指南

    HTTP权威指南

    David Gourley   Brian Totty   Marjorie Sayer   Sailu Reddy   Anshu Aggarwal   陈涓   赵振平   译

    本书是HTTP及其相关核心Web技术方面的权威著作，主要介绍了Web应用程序是如何工作的，核心的因特网协议如何...

  • JavaScript高级程序设计（第3版）

    JavaScript高级程序设计（第3版）

    Nicholas C.Zakas   李松峰   曹力   译

    本书是JavaScript超级畅销书的新版。ECMAScript 5 和HTML5在标准之争中双双胜出，使大量...

  • 计算机科学的基础

    计算机科学的基础

    Al Aho   Jeff Ullman   傅尔也   译

    本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想...

  • Python编程：从入门到实践（第2版）

    Python编程：从入门到实践（第2版）

    埃里克·马瑟斯（Eric Matthes）   袁国忠   译

    本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须...

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）
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。

大家也喜欢

  • Python深度学习入门：从零构建CNN和RNN

    Python深度学习入门：从零构建CNN和RNN

    塞思·韦德曼   郑天民   译

    本书全面介绍了深度学习知识，借助数学公式、示意图和代码，旨在帮助读者从数学层面、概念层面和应用层面理解神经网络...

  • 场景化机器学习

    场景化机器学习

    [澳] 道格 • 哈金　理查德 • 尼科尔   范东来   译

    本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，以使业务流程更快、更灵活地适应变化。本书分为三个部分。第一部分介绍有效...

  • Python机器学习建模与部署：从Keras到Kubernetes

    Python机器学习建模与部署：从Keras到Kubernetes

    [印]达塔拉•拉奥（Dattaraj Rao）   崔艳荣   詹炜   杨慧明   译

    本书从实践的角度，介绍了如何使用基于Python的Keras库和TensorFlow框架开发机器学习模型和深度...

  • Python自然语言处理实战

    Python自然语言处理实战

    Rajesh Arumugam   Rajalingappaa Shanmugamani   杨航   译

    本书介绍自然语言处理和深度学习的核心概念，例如CNN、RNN、语义嵌入和Word2vec等。读者将学习如何使用...

  • 深度学习搜索引擎开发：Java实现

    深度学习搜索引擎开发：Java实现

    [意]托马索•泰奥菲利（Tommaso Teofili）   李军   天舒   译

    本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用（深度）神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本...

相关文章

  • cage 1推荐

    《深度学习入门》第 2 章 感知机 笔记

    感应机 康奈尔大学的实验心理学家罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在一台IBM-704计算机上模拟实现了一种他发明的叫作“感知机”（Perceptron）的神经网络模型。这个模型可以完成一些简单的视觉处理任务。 罗森布拉特在理论上证明了单层神经网络在处理线性可分…...

    cage 发表于 2018-11-30
  • 墨羽 推荐

    深度学习入门：基于Python的理论与实现-第三章sys.path问题

    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…...

    墨羽 发表于 2020-02-08
  • onephone 4推荐

    【开发转算法系列】这三本书都看过，想简单推荐一下

    近期，一直在断断续续的学习NLP知识（有视频、书及相关文章），这里给大家分享三本自己看过的，很喜欢的书 理由简单... 书讲的比较系统，知识架构脉络也相对清晰，能让自己有一个全面了解 每本书都有实操，算法或模型也都有python代码从0到1的具体实现，比较适合像我这种…...

    onephone 发表于 2021-01-16
  • Parameter
    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
    推荐

    • 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

    • 你好，请问p198页hyperparameter_optimization.py，中第二十行x_train, t_train = shuffle_dataset(x_train, t_train)
      ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)，是怎么解决

      GCPD  发表于 2021-02-09 11:11:39
  • Hawaiian🎸
    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
    推荐

    • 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
  • 我顶着大太阳
    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
    推荐

    • 补充一下，作者给出的数据库用flatten可以摊平28*28，从而可以与作者给出的W1（784，50）相乘，但是自己用keras的数据组如果想做(10000，784)必须得reshape

      JackChrist  发表于 2020-09-28 20:22:40
  • 90后老许
    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
    推荐

    • 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
  • the_leo
    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
    推荐

    • 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
  • Eassi
    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
    推荐
  • 唯爱ts
    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
    推荐

    • 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
  • 我顶着大太阳
    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
    推荐
  • steve_0216
    请问第三章导入mnist的语句中，我下载了源代码之后是应该把源代码的文件夹放在哪里命名成什么才能读入呢？书中的那前三行代码有没有需要替换的语句什么的？
    steve_0216  发表于 2020-02-17 17:08:50
    推荐
  • 哈啊
    刷过了cs231n后看的这本书, 挺浅显易懂, 相当于cs231n到lecture 9的精简摘选版. 几小时看完相当于快速回顾了遍基础知识, 深入理解还是建议刷一遍cs231n, 这本书讲的都覆盖了, 且更深入. 把对应的作业都做一遍, 差不多就入门可以刷paper了. Justin去Uni Michigan当助理教授后, 对应cs231n的课最近公开了: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/teaching/eecs498/ 新入门建议直接刷这个.
    哈啊  发表于 2020-08-15 16:07:33
    推荐
  • yjjsm_ai
    好期待第2版啊，https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-2，
    第一版是以图像识别为脉络进行深度学习介绍的，毕竟这算是深度学习很擅长的
    第二版是以自然语言处理为脉络展开的，弥补了一版的缺憾（一版前言也说一版不涉及任何自然语言的概念）
    翻翻以往的书，发现不少好书都来有日本作者，因此这本也想看看，哈哈哈
    yjjsm_ai  发表于 2020-09-20 00:16:39
    推荐
  • 陈逢林
    本书第四章gradient_2d.py中函数numerical_gradient(f, X) 实现梯度的代码有错误，行和列的计算稿反了；相应的common中的代码也是错误的。
    陈逢林  发表于 2020-12-24 21:08:46
    推荐
  • 忙于学习无法自拔的小凯凯
    提出一个改进建议，同时处理m个训练样本时，书中仍然将偏置当做一维数组处理，不可避免会产生一些误解，如转置，一维数组乘二维数组等困惑。可否将偏置B统一为矩阵形式（二维数组）例如B=np.array([[b1,b2,b3]])，这样方便读者理解
    忙于学习无法自拔的小凯凯  发表于 2021-02-02 20:36:38
    推荐
  • Italy
    在卷积层的实现部分，用到了col2im（common/util.py）函数，但是这个函数不能还原原数组，比如使用im2col函数将四维数组a转化为二维数组b，步长和填充默认，但是使用col2im转换b却得不到原数组a，这是为什么，是我函数功能理解错了？有哪位大佬帮忙看一下。
    Italy  发表于 2021-02-05 19:07:44
    推荐
  • GCPD
    你好，请问p198页hyperparameter_optimization.py，中第二十行x_train, t_train = shuffle_dataset(x_train, t_train)
    ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)，是怎么解决
    GCPD  发表于 2021-02-10 18:00:17
    推荐