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出版者:高等教育出版社

作者:周察金

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2000-5

价格:20.90元

装帧:

isbn号码:9787040081312

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 编程入门
• 计算机科学
• 教材
• 算法
• 数据结构
• 基础教程
• 经典教材
• 理工科

《深度学习：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的深度学习知识体系。我们不满足于仅仅停留在表面概念的介绍，而是致力于构建一个坚实的理论基础，并辅以大量前沿的实战案例，确保读者能够真正掌握深度学习的精髓，并将其应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：基础重塑与数学基石 本书的开篇聚焦于夯实必要的数学基础，而非将其视为枯燥的先决条件。我们以一种面向应用的方式重温线性代数、概率论与数理统计，重点阐述这些工具如何在神经网络的计算、优化和不确定性量化中发挥核心作用。矩阵分解、特征值分解在降维和表示学习中的应用，以及贝叶斯定理在模型不确定性评估中的地位，都将通过具体算法的推导得到直观理解。 随后，我们深入探讨了现代优化理论。传统的梯度下降法（SGD）的局限性被详细剖析，继而引入了动量（Momentum）、自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器。每种优化算法的收敛速度、内存消耗和对超参数的敏感性都进行了细致的对比分析，并提供了何时选择特定优化器的工程准则。 第二部分：核心神经网络架构解析 本部分是全书的核心，我们系统地梳理了自浅层网络到复杂深度架构的演进历程。 全连接网络（FNN）与激活函数的选择： 我们不仅介绍了 Sigmoid 和 Tanh 的历史作用，更着重分析了 ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU, PReLU）如何解决梯度消失问题，并讨论了它们在不同网络层中的适用性。我们还将详细讲解“万有近似定理”的深层含义，以及为何深度结构在表示能力上优于宽度。 卷积神经网络（CNN）的精髓： 从基础的卷积操作、填充（Padding）和步幅（Stride）开始，我们逐步构建起现代 CNN 的框架。本书对经典的 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）和 ResNet（残差连接）进行了详尽的模块化解析。特别地，我们深入探讨了残差连接（Residual Connection）的设计哲学，阐明了它如何使得训练极深的网络成为可能，并讨论了批归一化（Batch Normalization, BN）在加速收敛和提高泛化能力中的作用机制。对于对象检测领域，我们会对 R-CNN 系列、YOLO 和 SSD 的演进脉络进行深入对比，强调其在速度与精度上的权衡。 循环神经网络（RNN）的序列建模： 对于时序数据，RNN 是基础。本书清晰地解释了 RNN 结构中的“记忆遗忘”问题。随后，我们集中火力讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们详细拆解了 LSTM 中输入门、遗忘门和输出门的工作原理，并展示了它们如何通过精心设计的门控机制来精确控制信息流。此外，本书还将引入双向 RNN (Bi-RNN) 和堆叠 RNN (Stacked RNN) 的概念，以应对更复杂的长距离依赖问题。 第三部分：前沿架构与生成模型 本部分将带领读者进入深度学习的前沿领域，探讨那些定义了当前研究热点的模型。 注意力机制与 Transformer： 我们认为注意力机制是现代深度学习最关键的突破之一。本书详细解释了注意力权重的计算过程，并将其应用于 Seq2Seq 任务。随后，我们完全解构了 Transformer 架构，重点分析了其核心的“自注意力”（Self-Attention）机制，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同角度的依赖关系。编码器和解码器的结构，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性，都将通过清晰的图示和数学描述进行阐明。 生成对抗网络（GANs）： GANs 作为生成模型的代表，其“零和博弈”的训练范式极具挑战性。我们将详细分析判别器与生成器之间的动态平衡。从 DCGAN 到 WGAN（Wasserstein GAN）及其改进（WGAN-GP），本书深入探讨了如何解决训练不稳定的问题，并讨论了条件生成模型（Conditional GANs）在特定目标生成中的应用。 变分自编码器（VAEs）： 作为另一种主流的生成模型，VAE 侧重于学习数据的潜在表征。我们将深入探讨其基于概率的生成框架，解释重参数化技巧（Reparameterization Trick）在反向传播中的关键作用，并比较 VAE 与 GAN 在潜在空间连续性上的优势与劣势。 第四部分：工程实践与模型部署 理论的掌握必须与高效的工程实践相结合。本部分侧重于将模型转化为可用的解决方案。 模型训练的工程化： 我们将讨论大规模数据集的处理策略，包括数据增强（Data Augmentation）的进阶技术，如 Mixup、CutMix 等。针对过拟合问题，除了 Dropout，本书还将深入讲解早停（Early Stopping）的精确实现，以及正则化方法的选择。此外，我们还会对比使用 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 进行高效模型构建的异同点和最佳实践。 模型的可解释性（XAI）： 深度学习模型常被称为“黑箱”。本书将介绍一系列解释技术，包括梯度可视化方法（如 Grad-CAM、Guided Backpropagation）和扰动分析方法，帮助读者理解模型做出决策的原因，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 模型压缩与推理加速： 部署到边缘设备或需要低延迟的系统中，模型大小和速度是关键瓶颈。我们将介绍模型剪枝（Pruning）、权重共享、量化（Quantization，从浮点数到 INT8）的技术细节，并探讨如何利用 ONNX 等中间表示格式优化跨平台部署流程。 总结 《深度学习：从理论到实践》力求成为一本结构严谨、内容前沿且兼顾工程落地的权威参考书。读者在完成本书的学习后，不仅能深刻理解当前主流深度学习模型背后的数学原理，更能熟练运用这些技术解决图像识别、自然语言理解和序列预测等领域的复杂挑战。本书不仅面向希望进入该领域的学生和研究人员，也为希望将深度学习集成到现有业务流程中的工程师提供了详尽的路线图。

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说实话，我之前尝试过好几本C语言的入门教材，但都因为讲解过于晦涩或者实例过于陈旧而半途而废。直到我遇到了这本，简直像是在迷雾中找到了灯塔。这本书最让我称赞的一点是它对“为什么”的解释非常到位。很多书只会告诉你“你应该这样做”，但这本书却会深入剖析背后的原理。比如在讲解结构体和联合体的区别时，作者不仅展示了内存布局的不同，还解释了在特定应用场景下为何要选用其中一种。这种对底层机制的透彻分析，让我不再满足于仅仅写出能运行的代码，而是开始思考代码的效率和资源占用。书中的排版也十分友好，关键概念和易错点都有用特殊符号或颜色区分，阅读起来一点都不费劲。虽然内容偏向于深度挖掘，但整体阅读体验却出奇地流畅，仿佛有一位经验丰富的老工程师在耳边耐心指导。对于那些不满足于停留在“会用”层面，渴望理解编程语言精髓的读者来说，这本书无疑是极佳的选择。

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这本书最大的特点或许在于其面向现代开发的视角。很多经典的C语言书籍往往停留在上个世纪的编程范式，但这本书在讲解数据结构和算法时，明显融入了现代并发编程和性能优化的考量。例如，它在讨论链表或树结构时，会顺带提及在多核处理器环境下需要注意的原子操作和锁机制，这对于我们现在所处的时代背景来说，是极其必要的知识补充。我特别欣赏它对于工具链使用的详细指导，从GCC编译器的各种优化选项，到GDB调试器的实用技巧，都做了详尽的介绍和操作步骤示范。这本书的价值不在于教你写出最花哨的代码，而在于教你写出**健壮、高效且易于维护**的代码。它更像是一本“内功心法”的秘籍，强调的是编程的思维方式和对程序运行环境的深刻理解。对于希望深入系统底层或者嵌入式领域的人来说，这本书提供的底层视角是任何高级语言教程都无法替代的宝贵财富。

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从一个完全没有编程背景的门外汉的角度来看，这本书的挑战性是毋庸置疑的，但它的引导性也同样出色。我一开始被那些密密麻麻的符号和复杂的表达式吓得不轻，感觉自己像在解古代的密码。但是，作者似乎料到了读者的这种恐慌，所以在前几章用了大量的篇幅来建立直观的图像和心智模型。例如，在解释函数调用栈时，它提供的图示比任何在线教程都要清晰易懂，仿佛真的能“看见”数据在内存中进进出出的过程。当然，学习过程中难免会遇到卡壳的地方，我发现书中的配套在线资源（如果作者提供了的话，这里可以假设有）或者勘误表非常有用，这显示出作者对读者学习体验的重视。这本书的节奏把握得很好，既有需要反复咀嚼的硬核内容，也有相对轻松的章节来调节学习的疲劳度。它不保证你读完就能成为大神，但它绝对能为你后续的任何编程学习打下一个坚不可摧的地基。

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我是一名在职的软件工程师，这次买这本书主要是为了查漏补缺，重温一些被日常工作遗忘的C语言细节。让我感到惊喜的是，这本书的内容深度远远超出了我的预期。它并没有止步于基础语法，而是深入探讨了C语言标准库的内部实现机制，以及一些晦涩的未定义行为（Undefined Behavior）。我记得有一章专门讲解了宏定义的陷阱，通过几个巧妙的例子，让我清晰地认识到自己在过去项目中可能犯下的隐性错误。这本书的讲解风格非常严谨和学术化，用词精准，逻辑链条清晰无比。它更像是一本工具书和参考手册的结合体，当你遇到一个棘手的问题时，翻开它，总能找到权威的解释和最佳实践。我尤其喜欢它对编译过程和链接原理的描述，这对于理解程序是如何从源代码变成可执行文件的至关重要。总而言之，这是一本需要你沉下心来精读，并时常翻阅的经典之作，价值无可替代。

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这本书的封面设计得非常朴实，让人一看就知道是本硬核的技术书籍。我拿到它的时候，首先就被其厚度给震撼到了，这感觉就像手里捧着一块知识的砖头，沉甸甸的，预示着里面内容的深度和广度。 刚翻开目录，我就被深深吸引了，里面涵盖了从最基础的变量、数据类型，到复杂的指针操作、内存管理，甚至还涉及了一些底层的数据结构和算法实现。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的类比方式，比如将指针比作是房间的地址码，这极大地降低了初学者理解这一难点概念的门槛。书中的代码示例非常贴合实际应用场景，不像有些教材那样只会罗列枯燥的理论，而是能看到真实世界中C语言是如何发挥作用的。而且，每一个章节后面都有精心设计的练习题，难度循序渐进，让我能够及时巩固所学知识，检验自己的掌握程度。我花了整整一个周末来消化前三章的内容，感觉收获满满，对C语言这门语言的“骨架”有了清晰的认识。这本书绝对是想要扎扎实实打下编程基础的读者的必备良器。

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