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出版者:南开大学出版社

作者:韩经纶

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2004-5

价格:25.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787310020409

丛书系列:

图书标签:

• 管理学
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好的，这是一份详细的图书简介，内容完全围绕您提供的书名《管理学英语基础教程》之外的其他主题展开，字数控制在1500字左右。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》图书简介 一、本书概览与定位 《深度学习：从理论基石到前沿应用》是一部面向具有一定数学和编程基础的读者（包括计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师以及对人工智能有浓厚兴趣的自学者）的深度技术专著。本书旨在系统、全面地梳理深度学习领域的理论体系、核心算法模型以及在实际工业界中的最新应用。它不仅仅是一本算法手册，更是一本深度剖析模型“为什么有效”的思维导引之作。 本书的核心目标是搭建读者从传统机器学习概念到现代复杂神经网络架构的桥梁，并确保读者不仅能“使用”现有的深度学习框架，更能“理解”框架背后的数学原理和工程优化策略。我们避免了对基础概率论和线性代数等内容的冗余讲解，而是聚焦于如何将这些数学工具有效应用于神经网络的构建与训练。 二、内容结构与章节细分 本书共分为五大部分，共十八章，层层递进，由浅入深： 第一部分：理论基础与核心组件（第1-4章） 第1章：神经网络的复兴与基础数学回顾 本章首先回顾了人工智能的发展脉络，重点分析了深度学习相较于浅层模型的优势所在。随后，精炼地回顾了深度学习必需的数学工具，包括：向量空间、矩阵分解（特指SVD在降维中的作用）、多元微积分中的链式法则（为反向传播做铺垫）以及优化理论的基础概念（如凸集与梯度下降的直观理解）。 第2章：感知器与激活函数设计哲学 从最简单的线性分类器——感知器讲起，逐步引入多层感知器（MLP）的概念。本章深入探讨了激活函数的演变历程，详细对比了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）在梯度消失、计算效率和零中心化特性方面的优劣。特别讨论了Swish和GELU等现代激活函数的理论依据。 第3章：误差、损失函数与优化器 本章聚焦于模型学习的目标函数。详细解析了回归问题中的均方误差（MSE）、分类问题中的交叉熵（Cross-Entropy）及其在Softmax输出层中的应用。随后，重点剖析了优化算法的进化：从基础的随机梯度下降（SGD），到引入动量的 Nesterov 加速梯度（NAG），再到适应性学习率方法——AdaGrad、RMSProp，最终深入探究 Adam 及其在不同应用场景下的超参数敏感性分析。 第4章：反向传播算法的深度剖析 反向传播（Backpropagation, BP）是深度学习的“心脏”。本章将通过计算图（Computational Graph）的视角，严谨地推导BP算法的数学公式，并辅以清晰的流程图展示其计算过程。同时，探讨了如何利用自动微分（Automatic Differentiation）库（如TensorFlow和PyTorch的底层机制）实现高效、无错的梯度计算。 第二部分：核心网络架构（第5-9章） 第5章：卷积神经网络（CNN）的结构与应用 本部分是本书的重点之一。详细介绍了卷积层的数学定义、感受野（Receptive Field）的概念、填充（Padding）与步幅（Stride）的策略。深入分析了经典架构：LeNet、AlexNet、VGG 的设计思想。 第6章：现代CNN架构的演进 重点关注解决深度网络训练问题的关键创新。详细讲解了 ResNet 中的残差连接（Residual Connections）如何缓解梯度消失；Inception 模块（GoogLeNet）中的多尺度特征提取策略；以及 DenseNet 中特征重用的设计理念。 第7章：循环神经网络（RNN）的序列建模 本章转向处理时序数据。解释了 RNN 的基本结构、时间展开（Unrolling）过程，并着重分析了标准 RNN 在处理长距离依赖时的局限性。 第8章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU） 深入解析了 LSTM 的输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的设计原理，阐明其如何有效地控制信息流。同时，对比了结构更简洁的 GRU 模型，并讨论了两者在特定任务上的性能权衡。 第9章：编码器-解码器架构与注意力机制的诞生 介绍了 Seq2Seq 模型的基础框架，强调了 RNN 在处理长序列时的信息瓶颈。随后，本书引入了革命性的“注意力机制”（Attention Mechanism），展示了注意力如何动态聚焦于输入序列的关键部分，极大地提升了机器翻译和摘要生成任务的质量。 第三部分：前沿模型与生成式方法（第10-13章） 第10章：Transformer 架构的完全解析 本书花了大量篇幅来解析 Transformer。详细介绍了其完全基于自注意力机制（Self-Attention）的设计，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何引入序列信息。 第11章：预训练语言模型（PLM）的浪潮 聚焦于基于 Transformer 的大规模预训练模型，包括 BERT 的双向编码器结构、GPT 系列的自回归生成特性。深入讨论了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计逻辑。 第12章：生成对抗网络（GANs） 本章系统介绍生成模型的两大支柱之一。详细阐述了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，深入分析了它们面临的训练挑战（如模式崩溃 Mode Collapse）。重点讲解了 DCGAN、WGAN 等改进版本，以及它们在图像合成领域的应用。 第13章：变分自编码器（VAEs） 介绍概率生成模型的另一种重要范式。通过对潜在空间（Latent Space）的概率建模，解释了 VAE 如何学习数据的分布并进行有效的潜在表示。对比了 VAE 与 GAN 在生成样本质量和可解释性上的差异。 第四部分：训练、部署与工程实践（第14-16章） 第14章：正则化技术与过拟合的抑制 探讨了模型泛化能力的关键。内容涵盖：L1/L2 正则化（权重衰减）、Dropout 的随机性原理及其在不同层上的应用效果、早停法（Early Stopping）的实施标准。 第15章：模型评估指标与交叉验证策略 超越准确率（Accuracy），系统介绍适用于不同场景的评估指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数、ROC 曲线与 AUC 值。强调了在不平衡数据集上使用合适的指标的重要性，并讲解了 K 折交叉验证和分层采样策略。 第16章：模型优化与量化部署 从工程角度出发，讨论如何加速推理和减小模型体积。内容包括：模型剪枝（Pruning）、参数共享、低精度量化（如 INT8 量化）的技术原理，以及 TensorRT 等推理引擎的优化流程。 第五部分：应用前沿与未来展望（第17-18章） 第17章：强化学习简介及其与深度学习的结合 简要介绍强化学习的基本元素（Agent, Environment, Reward, Policy）。重点讲解深度 Q 网络（DQN）和策略梯度方法（如 REINFORCE 和 A2C）如何利用深度网络来近似值函数或策略函数，应用于决策制定任务。 第18章：未来趋势与开放性问题 探讨当前研究热点，如：可解释性 AI (XAI)、联邦学习（Federated Learning）、因果推断在深度学习中的整合，以及迈向通用人工智能（AGI）的挑战。 三、本书的特色与优势 1. 数学严谨性与直观解释并重： 我们力求在提供精确数学推导的同时，使用大量的类比、图示和流程图来解释复杂概念，确保读者能建立直观认知。 2. 代码与理论结合： 虽然本书侧重理论，但在讲解核心算法（如反向传播、注意力机制）时，均附带了基于 PyTorch 框架的伪代码实现，帮助读者将理论转化为实际可运行的代码。 3. 涵盖前沿模型全景： 结构上覆盖了从经典 MLP 到最先进的 Transformer、GANs/VAEs 等生成模型，为读者构建了完整的知识地图。 4. 面向工程实践： 专门设置了关于训练优化、正则化和模型部署的章节，弥补了许多纯理论书籍在工程落地方面的不足。 通过学习本书，读者将不再满足于仅仅调用库函数，而是能够深入理解深度学习模型的构建、优化和调试，为未来在 AI 领域进行创新研究和工程实践打下坚实的基础。

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这本书最让我感到惊喜的是它对前沿管理理念的包容和整合能力。在当前这个VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）的世界里，传统的管理框架显得有些力不从心。这本教材却展现了极强的敏锐度，将敏捷管理（Agile）、设计思维（Design Thinking）等新兴概念有机地融入到传统管理理论的框架中。它没有将这些新潮概念视为对旧理论的彻底颠覆，而是巧妙地论证了它们是如何作为现有理论的延伸和补充，以适应新的商业环境。比如，它将用户体验的理念渗透到运营管理中，清晰地解释了如何用“用户视角”优化内部流程。这种既尊重经典又拥抱创新的态度，让我觉得这本书的生命力很强，它不是一本会很快过时的参考资料。它让我意识到，优秀管理者需要的是一个能不断自我更新和迭代的知识体系，而这本书恰好提供了这样一个动态的知识平台，而不是一个静止的知识孤岛。

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这本书的排版和设计，简直是一股清流。在如今这个信息爆炸的时代，一本厚重的专业书籍如果不能在视觉上吸引人，真的很难让人坚持读完。这本教材在这方面做得非常出色。首先，纸张的质感很好，拿在手里沉甸甸的，给人一种品质感。其次，版面设计非常清晰，不同层次的内容使用了不同的字体大小和颜色进行区分，核心概念和重点词汇被加粗或用醒目的色块标出，即使在快速翻阅时也能迅速抓住重点。我特别欣赏它大量运用了信息图表和流程图来解释复杂的管理模型，比如帕累托法则或者波特五力模型，那种直观的视觉呈现，比冗长的文字描述有效率高出百倍。我平时工作很忙，阅读时间零散，这种设计极大地提升了我的阅读效率。而且，书中案例的配图也很有品味，没有那种俗套的企业宣传照片，而是更具设计感和现代感，让阅读过程变得愉悦起来。总之，这是一本让人愿意“亲近”而不是“应付”的书，它的视觉语言本身就构成了对知识的一种高级表达。

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我之所以推荐这本书，很大程度上是因为它强大的工具箱属性。很多管理学书籍只停留在“是什么”和“为什么”，但这本书却非常务实地深入到了“怎么做”。它不仅仅停留在理论层面，更像是一本操作手册。例如，在人力资源管理那一章，书中不仅讲解了绩效评估的原理，还提供了多种评估工具的模板和使用说明，甚至还模拟了与员工进行困难绩效面谈的对话脚本。这对于初级管理者来说，简直是救命稻草。此外，书中对项目管理和风险控制部分的讲解，也非常接地气。它清晰地梳理了从启动到收尾的每一个关键节点，并附带了风险识别的清单和应对策略。我将书中的一些模板应用到我最近的一个跨部门合作项目中，效果立竿见影，沟通成本明显降低。它教会我的不是死记硬背，而是掌握一套可以随时提取出来解决实际问题的“工具包”，这才是真正的价值所在，让管理工作不再是摸着石头过河，而是有章可循。

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这本书拿到手的时候，就被它扎实的理论功底给镇住了。作为一名在职的管理者，我深知理论与实践结合的重要性，但很多管理学书籍往往过于学术化，读起来晦涩难懂。然而，这本教材却巧妙地平衡了这一点。它不仅仅罗列了各种管理学家的经典理论，更重要的是，它用非常贴近现代企业运作的案例来阐释这些理论。比如，在讨论组织结构设计时，书中分析了跨国公司和初创企业的不同架构，并深入剖析了各自的优劣势，这种对比分析让我这个“老兵”都受益匪浅。更让我印象深刻的是，它没有局限于传统的职能管理，而是花了大量篇幅探讨了变革管理和创新思维，这对于我们这个快速迭代的行业来说，简直是雪中送炭。它的语言风格严谨中带着启发性，让人在吸收知识的同时，不断反思自己的管理方式是否需要与时俱进。我特别喜欢它在每个章节末尾设置的“批判性思考”环节，它不直接给出标准答案，而是引导读者去质疑、去探究，真正培养了我们分析问题的能力，而不是成为书本知识的搬运工。这本书更像是一位经验丰富、思维敏锐的导师在旁边耳提面命，而不是冷冰冰的教科书。

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从一个长期关注管理学发展的角度来看，这本书的学术严谨性和普适性达到了一个很高的平衡点。它的参考文献和引用的研究成果都非常权威和新近，显示出作者团队在学术前沿有着深厚的积累。但与此同时，它又避免了过度纠缠于晦涩的计量模型和纯粹的学院派争论，使得非专业出身的读者也能轻松理解其核心思想。这种“雅俗共赏”的特质，使得它既能满足高等教育的需求，也完全适用于企业内部的精英培训。我尤其欣赏它在跨文化管理这一块的处理方式。它没有采取“一刀切”的教条主义，而是通过详实的跨国案例，深入探讨了文化维度对领导风格、激励机制乃至决策模式的深远影响。它培养的不是一个只会套用固定公式的“技术员”，而是一个具备全球视野、能够根据具体情境灵活调整策略的“战略家”。读完之后，我感觉自己的思维格局被极大地拓宽了，不再局限于自己的一亩三分地，而是开始以更宏观、更具人性洞察力的角度去看待组织中的每一个复杂问题。

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