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出版者:北京理工大学出版社

作者:魏素艳

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:1998-07

价格:19.50元

装帧:平装

isbn号码:9787810454223

丛书系列:

图书标签:

• 会计学
• 企业会计
• 财务会计
• 会计原理
• 会计实务
• 财务管理
• 经济学
• 管理学
• 高等教育
• 教材

《深度学习与神经网络：从理论到实践》 图书简介 一、 导论：人工智能的浪潮与深度学习的崛起 在信息技术日新月异的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们工作与生活的基础性技术。本书《深度学习与神经网络：从理论到实践》旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，带领大家穿越从经典机器学习到前沿深度学习的演进历程。 本书并非专注于商业或金融领域的基础知识，而是聚焦于计算科学、数据建模与模式识别的核心技术。我们将首先探讨人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的层级关系与核心区别。随后，我们会详细阐述深度学习的数学基础，这包括高等数学中的微积分（梯度、链式法则）、线性代数（矩阵运算、特征值分解）以及概率论与数理统计（贝叶斯理论、最大似然估计），为后续复杂的模型构建打下坚实的理论基石。 二、 神经网络的基石：结构、激活与优化 本书的核心篇章将详细剖析人工神经网络（ANN）的基本构成单元——神经元。我们将深入解析不同激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh）的工作原理、优缺点及其在解决梯度消失问题中的作用。 结构层面，本书将系统地介绍前馈神经网络（FNN）的层级设计、参数初始化策略，以及如何利用反向传播（Backpropagation）算法高效地计算梯度。优化算法是训练深度模型的关键，我们不仅会详述经典的随机梯度下降（SGD），还会投入大量篇幅讲解现代优化器，如动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及被广泛应用的Adam优化器，分析它们在不同数据集和模型结构下的性能差异与收敛特性。 三、 卷积神经网络（CNN）：图像世界的解析器 卷积神经网络（CNN）是处理视觉数据的革命性工具。本书将CNN的原理剖析得淋漓尽致。 我们从卷积操作的数学定义和滤波器的作用开始，解释权值共享和稀疏连接如何极大地降低模型参数数量并提升模型泛化能力。随后，我们将深入探讨池化层（Pooling Layer）的功能，并详细对比最大池化与平均池化的应用场景。 本书会全面覆盖经典且具有里程碑意义的CNN架构，包括LeNet、AlexNet、VGG的创新点。更重要的是，我们将聚焦于更复杂、性能更优的网络，如GoogLeNet（Inception模块）及其对网络深度的探索，以及ResNet（残差连接）如何解决深度网络训练中的信息丢失问题。对于需要部署在资源受限设备上的场景，本书还会讨论MobileNet等轻量化网络的设计哲学。 四、 循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、自然语言等序列数据需要专门的模型结构，循环神经网络（RNN）便是应对这一挑战的核心。 我们将从基础的RNN单元入手，阐述其“记忆”机制。然而，标准RNN在处理长序列时面临的长期依赖问题（梯度爆炸或消失）是本书重点探讨的难点。为解决此问题，我们将详尽介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精确控制。 在序列到序列（Seq2Seq）模型方面，本书会介绍编码器-解码器架构，并讨论注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何极大地提升了机器翻译等任务的性能，为Transformer模型的出现奠定了基础。 五、 前沿架构与应用实践：Transformer与生成模型 当前深度学习领域最热门的方向之一是Transformer架构。本书将花费大量篇幅来剖析Transformer的核心创新——完全依赖自注意力机制（Self-Attention），摒弃了循环结构，从而实现更高程度的并行计算。我们将解析多头注意力（Multi-Head Attention）的运作细节，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型提供序列顺序信息。 此外，本书还会深入探讨生成式模型，包括： 1. 变分自编码器（VAE）： 探讨其基于概率分布的生成原理和重参数化技巧。 2. 生成对抗网络（GAN）： 详细解析生成器与判别器之间的博弈过程，并讨论其在图像生成、风格迁移中的应用，以及如何应对训练不稳定的挑战。 六、 实践部署与模型评估 理论学习最终要回归实践。本书的后半部分将侧重于工程化和应用。我们将指导读者使用主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）搭建和训练上述所有模型。 模型评估是严谨科学研究不可或缺的一环，本书将详细介绍分类、回归、序列任务的常用指标（如精确率、召回率、F1分数、AUC、BLEU等），并讨论交叉验证、正则化（L1/L2）、Dropout等防止过拟合的关键技术。最后，我们将讨论模型的可解释性（XAI）初步概念，帮助读者理解“黑箱”内部的决策过程。 总结 《深度学习与神经网络：从理论到实践》是一本面向计算机科学、数据科学、工程技术专业学生及专业研发人员的深度参考书。它平衡了严谨的数学推导与实际的编程应用，旨在培养读者独立设计、实现和优化复杂神经网络模型的能力，从而在这个快速发展的计算智能时代保持领先地位。本书不涉及任何财务报告、资产负债表、利润表或具体的企业会计准则解析。

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从内容覆盖的广度来看，这本书的野心是毋庸置疑的。它似乎想囊括现代会计领域的方方面面，从基础的借贷记账法到企业合并、无形资产的处理，乃至涉及到一些税务和内部控制的交叉领域。这种大而全的特点，让我既感到安心，又略微有些不安。安心是因为，理论上，我未来在工作中遇到的任何会计难题，这本书的某个角落应该都有所提及。不安则在于，当内容过于分散时，对于某个重点难点的剖析深度可能会受到影响。例如，在处理集团财务报表合并这一复杂议题时，我期待的是能够看到针对不同持股比例、不同控制权情况下的详细分步合并工作底稿示例，但这本书似乎更侧重于阐述合并的原则和理论基础，案例的复杂度和真实性有待进一步检验。我希望能看到更多能让我眼前一亮的、能解决实际工作中“疑难杂症”的深度解析，而不是对教科书知识点的全面复述。

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这本书的结构组织，用一个词来形容就是“逻辑链条感极强”。章节之间的衔接非常自然，前一章的结论往往是下一章展开讨论的基石，这使得整个学习过程像是攀登一座有着清晰台阶的阶梯。它在构建知识体系时，遵循的是从宏观到微观的路径，先确定了总体的报告框架和计量基础，再深入到资产负债表的各个组成部分，最后才是利润表的项目。这种由上至下的推进方式，非常有利于建立全局观。然而，对于那些带着具体问题来查阅的读者，比如我急需搞清楚“租赁负债的后续计量”究竟应该怎么做时，可能会觉得寻找答案的过程有点迂回。我得先回顾一下租赁的分类标准，再理解一下现行准则的计量思想，然后才能定位到具体的操作步骤。这本书更像是一门需要沉下心来、系统学习的课程，不太适合作为一本即时的“工具书”来快速翻阅和解决燃眉之急的实务问题。

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我注意到这本书在引入新技术和新趋势方面似乎略显保守。在当前数字化和智能化浪潮席卷全球的背景下，我对会计信息系统的作用、数据分析在审计和决策中的应用抱有很高的期待。然而，在阅读过程中，我主要感受到的还是传统复式记账法下手工处理的逻辑和框架。虽然这作为根基无可厚非，但如果能增加一章专门探讨现代ERP系统如何支持这些会计流程，或者如何利用大数据进行异常交易识别，将会极大地提升这本书的时代价值和对年轻读者的吸引力。目前来看，这本书更像是对经典会计理论的一次全面而权威的梳理和总结，它坚实地巩固了传统会计学的核心，但在展望未来、探讨技术革新如何重塑会计实务方面，略显保守和谨慎，让这本书在“未来已来”的今天，似乎少了一点前瞻性的光芒。

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这本书的装帧设计倒是挺考究的，封面采用了一种略带磨砂质感的纸张，拿在手里沉甸甸的，透露着一股专业范儿。我特别留意了一下字体和版式，内页排版清晰，字体大小适中，让人阅读起来不费力。不过，说实话，当我翻开第一页，看到密密麻麻的章节目录时，心里还是咯噔了一下。这内容量，感觉比我预想的要厚实不少。我原本是想找一本能快速入门、侧重于实操应用的书籍，但从目录上看，这本书似乎更倾向于系统性的理论构建，从会计学的基本假设讲起，层层递进，深度挖掘。我希望能从中找到一些能立刻上手处理日常账目的技巧，比如如何快速核对银行对账单，或者处理复杂一点的跨期收入确认。但这本书的结构似乎更像是大学教材的风格，要求读者建立一个完整的知识体系框架。这对于想在短期内提升业务效率的我来说，可能需要投入更多的时间去消化那些基础的、抽象的概念，才能最终触及到我真正关心的实务操作层面。希望它的实例部分能够足够详尽和贴近现代企业的实际业务场景，否则，纯理论的堆砌可能会让我在实践中感到力不从心。

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这本书的叙述风格，初读起来，就像一位经验极其丰富但略显刻板的教授在娓娓道来。语言非常严谨，每一个术语的引入都伴随着清晰的定义和逻辑推导，几乎没有使用任何口语化的表达，力求在表达的精确性上做到极致。我特别欣赏它在描述会计准则变迁时的那种历史纵深感，仿佛能看到会计理论是如何一步步演化到今天的面貌。但是，这种极致的严谨性也带来了一个小小的挑战：对于像我这样，需要快速理解某个特定会计处理方法（比如金融工具的分类与计量）的读者来说，要找到直接的“操作指南”并不容易。我花了半天时间试图理解某一节关于公允价值计量模型的讨论，虽然最终明白了其背后的经济学原理，但如果能增加一个清晰的、带数字的案例分析，比如一个假想的小公司如何进行这个计量并体现在报表中的步骤，那就完美了。这本书更像是提供了一张详尽的地图，而不是手把手的徒步领队，它要求读者自己去绘制并标注出前行的每一步，这对于初学者来说，或许有些孤独和吃力。

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