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出版者:西安交通大学出版社

作者:陈琉璃编

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页数:180

译者:

出版时间:2002-12-1

价格:0

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《深度学习：从原理到实践》 图书简介 一、核心内容与结构 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。内容涵盖了从基础的数学原理到前沿的深度学习模型，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。全书分为四大核心部分，层层递进，确保读者能够构建坚实的理论基础并快速掌握实战技能。 第一部分：基础数学与机器学习回顾 本部分是深度学习大厦的基石。我们首先系统回顾了必要的线性代数、微积分和概率论知识，这些是理解神经网络和优化算法的必备工具。特别地，我们深入探讨了矩阵分解、特征值分解在数据降维中的应用，以及多元微积分中的链式法则如何转化为反向传播的理论依据。随后，对经典机器学习算法如逻辑回归、支持向量机（SVM）进行了回顾，侧重于讲解它们在信息论和凸优化背景下的内在联系，为过渡到更复杂的神经网络模型打下基础。 第二部分：人工神经网络基础与优化 本部分聚焦于构建和训练标准神经网络（ANN）。详细解析了感知机模型的发展历程，重点讲解了激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh及其变种）的选择依据和梯度消失/爆炸问题的成因。理论部分深入剖析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，不仅展示了如何计算梯度，更阐述了其背后的动态规划思想。在优化器方面，我们不仅涵盖了标准的梯度下降法（SGD），还详尽比较了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器的算法流程、收敛速度差异以及各自的适用场景，并提供了在不同数据集上测试这些优化器性能的实证分析。 第三部分：经典深度学习架构的深入剖析 这是本书的核心应用部分，涵盖了当前主流的几种深度学习架构。 卷积神经网络（CNN）： 我们不仅停留在介绍卷积层和池化层，而是深入探讨了感受野（Receptive Field）的计算、空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率方面的优势，以及分组卷积（Grouped Convolution）在提升效率和模型轻量化中的作用。书中详细剖析了经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构及其1x1卷积的作用）以及ResNet（残差连接的巧妙设计如何解决深度网络的退化问题）的结构演变，并提供了使用PyTorch/TensorFlow实现这些模型的完整代码示例。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 本部分详细讲解了处理时序数据的挑战，从基础RNN的结构到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，尤其是对输入门、遗忘门、输出门在信息流控制上的数学描述。此外，我们还引入了序列到序列（Seq2Seq）模型，并为后续的Transformer架构做铺垫。 第四部分：前沿模型、应用与工程实践 本部分将理论与当前的研究热点和实际部署相结合。 Transformer架构与注意力机制： 详细拆解了“Attention Is All You Need”论文的核心思想，特别是自注意力（Self-Attention）机制如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。我们对比了其在自然语言处理（NLP）中相对于RNN的巨大飞跃，并展示了BERT、GPT等预训练模型的架构和微调策略。 生成模型： 涵盖了变分自编码器（VAE）的概率建模基础和重参数化技巧，以及生成对抗网络（GAN）的纳什均衡理论。我们深入分析了DCGAN、WGAN（Wasserstein距离的引入及其对训练稳定的贡献）等经典GAN的改进，并提供了高质量图像生成的实践指导。 模型部署与效率： 强调工程实践，讲解了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些是成功将大型深度学习模型部署到资源受限设备上的关键。 --- 二、本书特色 1. 数学严谨性与代码并重： 每项核心算法（如反向传播、注意力机制）都提供了清晰的数学推导，并配有高质量、模块化的Python代码实现，确保读者既知其“所以然”，又能掌握其“如何做”。 2. 架构演进史： 并非孤立介绍各个模型，而是通过梳理经典网络（如从AlexNet到ResNet，从RNN到Transformer）的演化路径，帮助读者理解技术迭代背后的核心驱动力。 3. 面向实践的案例： 全书贯穿了图像分类、目标检测（如Faster R-CNN的基本思想）、文本生成等多个领域的实际项目案例，强调模型的可解释性和鲁棒性测试。 4. 深度聚焦优化难题： 对模型训练中常见的过拟合、欠拟合、超参数敏感性等问题，提供了系统性的诊断工具和解决方案，远超一般入门教材的广度。 三、读者对象 本书适合具备一定Python编程基础和高等数学知识的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望系统性、深入地掌握现代深度学习理论与实践的高级爱好者。阅读本书后，读者将有能力理解和复现最新的深度学习研究论文，并能独立设计、训练和优化复杂的深度神经网络模型。

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说实话，我对市面上那些名字里带着“图解”、“速成”的英语书一向持保留态度，总觉得它们要么是哗众取宠，要么就是内容空泛。然而，这本让我大跌眼镜。它的编排逻辑非常清晰，是从最基础的日常打招呼，逐步过渡到稍复杂一点的预约、表达观点等。最让我欣赏的是它对“习语”和“俚语”的处理。它没有一股脑地把所有冷门的表达都塞进来，而是精选了那些在日常交流中出现频率极高、但书本上不太会教的“地道口头禅”。比如，当别人称赞你时，如何用更自然的方式回应，而不是只会说“Thank you”。书里会给出几种不同的回应方式，并解释每种方式背后的细微情感差异。这不仅仅是教会我怎么说话，更是教会我如何像母语者一样思考。读起来毫无压力，就像是请了一位经验丰富的私人外教在身边一点点雕琢你的表达习惯，非常细致入微。

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这本书简直是我的英语学习救星！我之前报过好几次口语班，花了不少冤枉钱，结果呢，每次上完课，一到真刀真枪开口的时候，脑子里一片空白，只能蹦出几个单词。 这本教材的排版设计真是太人性化了，色彩搭配和插图都让人眼前一亮，完全没有那种传统教材的死板和枯燥感。它不是那种堆砌复杂语法点的书，而是非常注重情景化的应用。比如，描述如何点咖啡、问路、或者在超市购物，每一个场景都配有非常地道的表达方式和相应的图示。我尤其喜欢它对“语境”的强调，它会告诉你，在不同的场合下，同样的意思应该用哪种“语气”和“用词”去表达，这对于提升我的“语感”帮助太大了。我拿着它在咖啡馆里对着镜子练习，感觉自己好像真的在和外国人对话一样，那种自信心是以前的教材给不了的。它真正做到了把“学”和“用”无缝连接起来，而不是让我们停留在理论层面空泛地讨论。我敢说，这套书是为像我这样“哑巴英语”患者量身定做的“解药”。

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我是一个视觉学习者，如果信息不能被可视化，对我来说基本等于没学。市面上很多口语书要么是纯文字，要么就是插图极其简陋，根本起不到辅助记忆的作用。这本书在这方面做得堪称典范。它的每一组对话场景，都配有高质量的插图，而且插图不仅仅是装饰，它们清晰地标示出了人物的动作、面部表情，甚至连对话发生时的环境细节都考虑进去了。例如，在模拟“看医生”的场景时，图上甚至会标注出医生检查的动作名称。这让我理解单词和短语的意义时，不再需要费力地去脑补画面。更妙的是，作者似乎很懂学习者的“痛点”，总能在关键的、容易混淆的地方，用不同的颜色或符号进行特别标注，这些细微的设计，极大地提高了我的学习效率和记忆深度。每次翻阅，都能发现一些之前忽略的小细节，感觉自己总是在不断地“升级”我的英语认知库。

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我最近准备换工作，面试环节的压力山大，尤其是外企的面试官喜欢用一些非常开放式的问题来考察应变能力。我本来以为这本是偏向基础生活交流的，没想到它在“商务休闲”场景的应用上也做得非常扎实。比如，书中有一章专门讲了如何在非正式场合与同事或客户进行“Small Talk”，如何巧妙地将话题从天气过渡到工作，或者如何在不失礼貌的前提下婉拒对方的提议。这些内容对于我这种需要提升职场社交能力的人来说，简直是雪中送炭。它的例句设计得非常得体，既保留了口语的流畅性，又符合职场的专业度要求。读完之后，我在几次模拟面试中大胆使用了书中学到的几种句式，效果立竿见影，面试官的反馈明显更积极了。这本书的实用价值，已经远远超出了“日常会话”的范畴，已经渗透到了更广阔的社交领域。

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作为一名已经学习了十多年英语的老手，我发现自己最大的问题是“输入和输出的严重不平衡”，即阅读理解不成问题，但一到实际运用就卡壳。我试过很多方法，包括跟读模仿，但总感觉自己模仿的是“教科书腔调”，缺乏自然的起伏和节奏感。这本书的特点是，它不只是教你“说什么”，更注重教你“怎么说”——关于语音语调的指导非常到位。虽然是纸质书，但它巧妙地通过文字描述和特殊标记，将语流的重音、停顿和升降调的趋势“可视化”了。比如，用不同的字体粗细来表示哪个词需要被强调，用省略号的长短来暗示停顿的时间。这让我对句子内部的节奏感有了全新的认识。通过配合这本书的配套资源（虽然我只看了书本身），我开始有意识地调整自己的说话方式，努力让自己的表达听起来更像“说话”，而不是“背诵”。这种对“声音表演”层面的关注，是很多同类书籍完全忽略的，也是我认为它价值最高的亮点所在。

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