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出版者:中国致公出版社

作者:朱麟等编

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:1996-03

价格:8.00

装帧:平装

isbn号码:9787800961564

丛书系列:

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《深度学习：从基础理论到前沿应用》 本书简介 前言：开启智能时代的大门 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步的核心资源。而驾驭这些海量数据、从中提取深层规律的能力，正是深度学习技术所赋予的。本书《深度学习：从基础理论到前沿应用》，并非一本简单的工具书，而是一份系统、深入且极具前瞻性的学习指南。我们致力于为读者构建一个坚实的理论基石，并引导他们掌握将理论转化为实际生产力的前沿技能。无论您是希望在计算机视觉、自然语言处理领域寻求突破的研究人员，还是渴望将人工智能融入现有业务流程的工程师，本书都将是您通往精深知识殿堂的可靠阶梯。 第一部分：理论的基石——奠定坚实的数学与统计学基础 深度学习的魔力源自于其背后严谨的数学原理。在本书的开篇，我们并未急于展示复杂的网络结构，而是选择回归本源，为读者打下坚不可摧的理论基础。 第一章：线性代数与微积分的重塑 我们重新审视了支撑所有神经网络计算的核心工具：矩阵运算、向量空间、特征值分解等。重点剖析了链式法则（Chain Rule）在反向传播（Backpropagation）算法中的核心作用，用直观的几何视角解释梯度下降（Gradient Descent）的优化过程。我们不仅仅是罗列公式，而是深入探讨了这些数学概念如何直接决定了网络训练的效率和准确性。 第二章：概率论与信息论的视角 理解深度学习模型的本质，即它们是在概率分布上进行学习。本章详细阐述了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的原理，并引入了信息熵、交叉熵和KL散度的概念。我们解释了为什么交叉熵是分类任务中最常用的损失函数，以及如何利用信息论的度量来评估模型的不确定性和泛化能力。 第二章：优化算法的精妙艺术 优化是深度学习的“引擎”。本部分详尽对比了经典的SGD、动量（Momentum）以及自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和Adam。我们通过图示和数学推导，揭示了这些算法在解决鞍点问题（Saddle Points）和加速收敛过程中的优劣，并探讨了学习率调度（Learning Rate Scheduling）对模型最终性能的关键影响。 第二部分：网络架构的演进——从基础单元到复杂模型 掌握了理论基础后，我们将步入深度学习的核心领域：神经网络的架构设计。本书采用循序渐进的方式，剖析了各类经典和现代网络结构的内在逻辑。 第三章：全连接网络与正则化技术 全连接网络（FCN）是所有复杂架构的起点。我们详细讲解了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择哲学，以及过拟合（Overfitting）问题的系统解决方案，包括L1/L2正则化、Dropout机制的随机性原理及其在防止参数共适应性方面的作用。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是计算机视觉领域的绝对核心。本书深入剖析了卷积操作的参数共享优势、池化层的空间不变性提取能力。随后，我们系统梳理了经典模型的发展脉络：从LeNet的奠基，到AlexNet的突破，再到VGG的深度探索、ResNet的残差学习（Residual Learning）如何解决深层网络中的梯度消失问题，以及Inception结构中的多尺度特征融合策略。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列和文本数据的关键在于RNN。我们不仅讲解了标准RNN的结构，更着重分析了其在长距离依赖建模上的缺陷。随后，我们详尽介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的“门”结构——输入门、遗忘门和输出门——如何精确控制信息流，实现对长期记忆的有效保持与遗忘。 第六章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最重要的创新之一。本书详细解释了自注意力（Self-Attention）的工作原理，特别是其如何允许模型在处理序列时，动态地衡量输入中不同部分的重要性。随后，我们全面剖析了Transformer架构，探讨了其编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）在摒弃循环结构后实现高效并行计算的机制。 第三部分：前沿应用与实践进阶 理论和架构的学习最终必须服务于解决实际问题。本部分侧重于将前述知识应用于当前最热门的几个应用领域，并探讨了工程实践中的关键挑战。 第七章：生成模型的探索——GANs与VAE 生成模型是人工智能创造力的体现。我们深入讲解了生成对抗网络（GANs）中生成器与判别器之间的“零和博弈”过程，分析了模式崩溃（Mode Collapse）等常见问题及改进策略（如WGAN）。同时，我们也详细解析了变分自编码器（VAE）基于概率图模型的隐空间表征学习能力。 第八章：迁移学习与预训练模型的部署 在数据稀疏或计算资源有限的情况下，迁移学习是高效选择。本章详细阐述了如何利用ImageNet、BERT、GPT等大型预训练模型进行微调（Fine-tuning）。我们探讨了特征提取器、微调部分层级以及全模型微调的适用场景，并讨论了如何针对特定任务优化预训练模型的输入和输出接口。 第九章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着AI系统被部署到医疗、金融等高风险领域，理解“为什么”模型会做出某个决策变得至关重要。本章介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法，用于揭示单个预测的驱动因素。此外，我们还探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍了防御性蒸馏和对抗性训练等提升模型鲁棒性的工程实践。 第十章：高效训练与部署的工程考量 本书的收尾聚焦于生产级应用。我们涵盖了分布式训练的策略（如数据并行与模型并行）、混合精度训练如何加速GPU计算，以及模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）技术如何在不显著牺牲性能的前提下，减小模型体积、加快推理速度。这部分内容对于希望将研究成果转化为高性能、低延迟产品的工程师尤为关键。 结语：持续学习的路线图 深度学习领域发展日新月异，本书提供的知识体系是一个坚实的起点。我们鼓励读者利用本书提供的理论框架，持续关注最新的论文和开源社区的动态，将所学知识应用于解决真实世界中复杂而迷人的问题。 目标读者： 具有一定数学基础（微积分、线性代数）的计算机科学专业本科生和研究生。 希望系统化学习深度学习理论并掌握前沿技术的软件工程师、数据科学家。 对人工智能底层机制感兴趣，渴望从原理层面理解AI模型的开发者。

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对我而言，这本书最大的价值在于它有效地缩短了我的“阅读反应时间”。以前读一篇中等难度的文章，我可能需要花费十分钟甚至更久来“翻译”和理解每一个句子，效率低下且容易遗漏关键信息。但是，在坚持使用这本书进行高强度、有策略的训练后，我的大脑似乎建立了一套快速处理英文信息的机制。我现在阅读时，眼睛已经能自动跳过那些修饰语，直接锁定核心信息的流向，这是一种非常奇妙的转变。这得益于书中那些关于“速读技巧”的隐性训练，例如如何快速识别段落主题句，如何根据上下文语境推断生词含义。我不再需要逐字逐句地去查字典，而是可以根据整体语境，推测出一个最合理的词义，这极大地提高了我在限时考试中的答题速度和准确率。这本书真的像一位严谨而耐心的私人教练，它没有让我做无用功，而是用最科学的方法，系统性地提升了我的英语阅读实战能力。

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坦白讲，这本书的选材角度非常新颖和多元化，完全跳出了传统英语教材那种略显陈旧的“介绍英国文化”的窠臼。我个人特别喜欢它收录的一些关于当代科技发展、社会热点观察，甚至是小众艺术评论的文章。这不仅极大地拓宽了我的知识面，更重要的是，它让我体会到了英语作为一种全球性交流工具的鲜活生命力。阅读这些材料的时候，我感觉自己仿佛真的在和国际社会进行同步对话，而不是被动地接受二手信息。比如，有一篇讨论人工智能伦理的文章，写得非常深刻，它不仅仅是介绍技术本身，还引导读者思考哲学层面的问题。做完这部分练习后，我甚至主动去搜索了相关的英文新闻报道进行延伸阅读。这种由内而外驱动的学习兴趣，是任何死记硬背都无法带来的。此外，书后的词汇拓展部分也做得非常到位，它不是简单地给出词义，而是提供了丰富的同义词、反义词以及在不同语境下的精确用法，让我的词汇积累变得立体和实用起来。

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这本《高二英语阅读训练》简直是我的救星！说实话，我之前对英语阅读理解一直有点摸不着头脑，感觉文章内容总是抓不住重点，尤其是一些涉及到复杂句式和长难句的时候，简直是灾难。但是自从开始用这本书，情况完全不一样了。它不是那种简单堆砌文章的读物，而是真的有针对性地设计了不同难度和主题的阅读材料。最让我惊喜的是，它对于如何拆解长难句有非常细致的讲解，不再是那种冷冰冰的语法规则，而是结合具体的文章语境来教你如何快速定位主谓宾，识别从句。记得有一次我对着一篇讲气候变化的社论感到头疼欲裂，试了好几次都没搞懂作者的真实意图，结果翻到这本书对应的练习，它不仅给出了精准的翻译，更重要的是，它提供了一个“思维导图”式的解析，一步步引导我梳理了文章的逻辑脉络。这种“授人以渔”的教学方式，让我逐渐建立了面对陌生文章时的自信心，不再惧怕那些望而生畏的词汇和结构。现在，即便是遇到一些偏学术性的文章，我也能保持冷静，从容应对，这真的要归功于这本书打下的坚实基础。

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说实话，我是一个对“答案解析”要求极高的人，如果解析写得含糊不清，那等于白费功夫。而这本阅读训练的解析部分，简直可以说是教科书级别的典范。它不仅仅是告诉你哪个选项是对的，而是用一种近乎“侦探式”的还原过程来展示答案是如何被“锁定”的。对于选择题，它会精确地指出原文中哪一句话或哪个短语是支持正确选项的“证据”，同时还会剖析错误选项为什么是错的，指出了常见的思维陷阱在哪里。这种详尽的、证据链完整的解析，让我不再依赖于老师的讲解，而是可以完全自主地进行错题分析和知识内化。我习惯在做完一套题后，至少花两倍的时间去精读解析部分，把那些我之前忽略的语法点、词组搭配重新标记出来。这种深度学习，使得每次订正错误，都不是简单的知识点纠错，而是一次对阅读逻辑的系统性重塑。

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我必须强调一下这本书的排版和设计感，这对于长时间的阅读训练来说至关重要。很多练习册看起来密密麻麻，眼睛一看就容易疲劳，但《高二英语阅读训练》在这方面做得非常人性化。每一篇文章都有足够的留白，字体大小和行间距都经过了科学的调整，即便是做一套完整的模拟测试，我的眼睛也不会感到明显的酸涩。更贴心的是，它的练习题型设置非常符合高考和各类英语能力测试的要求，主观题和客观题的比例把握得恰到好处。特别是那种要求进行细节判断和主旨概括的题目，区分度非常高。我过去常犯的错误是，总是被文章中某个吸引眼球的细节迷惑，选错了最能代表全文中心思想的选项。这本书通过反复的针对性训练，教会了我如何区分“supporting details”和“main idea”，这个技能的提升，直接反映在了我的阶段性摸底考试成绩上，上升趋势非常明显，让人倍感鼓舞。

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