{"type":"product","schema_version":"1.0","item_id":"100392573676","canonical_url":"https://tw.bid.yahoo.com/item/100392573676","title":"【上品簡體書坊】深入淺出深度學習:原理剖析與Python實踐 (電子工業出版社）","subtitle":null,"condition":"全新品","currency":"TWD","observed_at":"2026-05-19T18:10:53.269Z","current_price":360,"original_price":null,"stock_status":"in_stock","available_quantity":64,"sold_quantity":0,"seller":{"id":"Y6429901247","name":"上品貿易實業","positive_rate":null,"rating_count":null},"images":[{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/52683fa4-2680-4a48-87a7-d2c6943aa7bc.jpg","role":"main","alt":"商品主圖","width":null,"height":null}],"description":"书名:深入浅出深度学习原理剖析与python实践\n\n：79.00元\n\n作者:黄安埠\n\n出版社：电子工业出版社\n\n出版日期：2017-05-01\n\nISBN：9787121312700\n\n字数：\n\n页码：\n\n版次：1\n\n装帧：平装-胶订\n\n开本：16开\n\n编辑推荐\n\n本书*的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重点和难点；表达上深入浅出：即便是从未接触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习的殿堂。对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速打开AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。\n\n内容提要\n\n本书介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，*部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及Theano的使用；第二部分详细讲解了与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、机器学习和*化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。本书适合有一定高等数学、机器学习和Python编程基础的在校学生、高校研究者或在企业中从事深度学习的工程师使用，书中对模型的原理与难点进行了深入分析，在每一章的*后都提供了详细的参考文献，读者可以对相关的细节进行更深入的研究。*后，理论与实践相结合，本书针对常用的模型分别给出了相应的应用，读者也可以在Github中下载和查看本书的代码（https://github.com/innovation-cat/DeepLearningBook）。\n\n目录\n\n1.1 人工智能、机器学习与深度学习的关系 3\n1.1.1 人工智能--机器推理 4\n1.1.2 机器学习--数据驱动的科学 5\n1.1.3 深度学习--大脑的仿真 8\n1.2 深度学习的发展历程 8\n1.3 深度学习技术概述 10\n1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11\n1.3.2 让网络变得更深 13\n1.3.3 自动特征提取 14\n1.4 深度学习框架 15\n2 Theano 基础 19\n2.1 符号变量 20\n2.2 符号计算的抽象--符号计算图模型 23\n2.3 函数 26\n2.3.1 函数的定义 26\n2.3.2 Logistic回归 27\n2.3.3 函数的复制 29\n2.4 条件表达式 31\n2.5 循环 32\n2.6 共享变量 39\n2.7 配置 39\n2.7.1 通过THEANO_FLAGS配置 40\n2.7.2 通过. theanorc文件配置 41\n2.8 常用的Debug技巧 42\n2.9 小结 43\n第2 部分 数学与机器学习基础篇 45\n3 线性代数基础 46\n3.1 标量、向量、矩阵和张量 46\n3.2 矩阵初等变换 47\n3.3 线性相关与向量空间 48\n3.4 范数 49\n3.4.1 向量范数 49\n3.4.2 矩阵范数 53\n3.5 特殊的矩阵与向量 56\n3.6 特征值分解 57\n3.7 奇异值分解 58\n3.8 迹运算 60\n3.9 样例：主成分分析 61\n4 概率统计基础 64\n4.1 样本空间与随机变量 65\n4.2 概率分布与分布函数 65\n4.3 一维随机变量 66\n4.3.1 离散型随机变量和分布律 66\n4.3.2 连续型随机变量和概率密度函数 67\n4.4 多维随机变量 68\n4.4.1 离散型二维随机变量和联合分布律 69\n4.4.2 连续型二维随机变量和联合密度函数 69\n4.5 边缘分布 70\n4.6 条件分布与链式法则 71\n4.6.1 条件概率 71\n4.6.2 链式法则 73\n4.7 多维随机变量的独立性分析 73\n4.7.1 边缘独立 74\n4.7.2 条件独立 74\n4.8 数学期望、方差、协方差 75\n4.8.1 数学期望 75\n4.8.2 方差 76\n4.8.3 协方差 76\n4.8.4 协方差矩阵 78\n4.9 信息论基础 81\n4.9.1 信息熵 81\n4.9.2 条件熵 83\n4.9.3 互信息 84\n4.9.4 相对熵与交叉熵 84\n5 概率图模型 87\n5.1 生成模型与判别模型 89\n5.2 图论基础 90\n5.2.1 图的结构 90\n5.2.2 子图 91\n5.2.3 路径、迹、环与拓扑排序 92\n5.3 贝叶斯网络 95\n5.3.1 因子分解 96\n5.3.2 局部马尔科夫独立性断言 99\n5.3.3 I-Map与因子分解 100\n5.3.4 有效迹 103\n5.3.5 D-分离与全局马尔科夫独立性 108\n5.4 马尔科夫网络 108\n5.4.1 势函数因子与参数化表示 109\n5.4.2 马尔...","shipping_methods":[{"name":"面交/自取/不寄送","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"郵局掛號","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"宅配/貨運","fee":0,"currency":"TWD"}],"lowest_shipping_fee":null,"payment_methods":["ATM轉帳","信用卡一次付清"],"category_id":"2092107863","category_name":"電腦網路","breadcrumb":[{"id":"3994318","name":"圖書/影音/文具","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html"},{"id":"2092064185","name":"圖書與雜誌","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html"},{"id":"2092107860","name":"簡體書","url":"/tw/%E7%B0%A1%E9%AB%94%E6%9B%B8-2092107860-category.html"},{"id":"2092107863","name":"電腦網路","url":"/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092107863-category.html"}],"view_count":0,"watch_count":0}