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出版者:

作者:黄平

出品人:

页数:266

译者:

出版时间:2004-1

价格:24.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787313035493

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用
• 办公软件
• 技能培训
• 入门教程
• 实践操作
• 软件技巧
• 电脑基础
• 学习指南
• 职场技能
• 应用能力

《深度学习原理与实践：从零构建神经网络》图书简介 面向对象： 本书面向对人工智能、机器学习及深度学习有浓厚兴趣的读者，包括在校学生（计算机科学、电子工程、数学等相关专业）、一线软件工程师、数据科学家，以及希望掌握前沿技术、寻求职业转型的技术人员。无需深厚的数学背景，但具备基础的微积分、线性代数概念和Python编程经验者将能更高效地吸收内容。 内容定位与价值： 在当今数据驱动的时代，深度学习已不再是遥不可及的学术概念，而是驱动自动驾驶、自然语言处理、医疗影像分析等诸多领域的核心引擎。然而，许多现有的教材往往侧重于宏观介绍或仅停留在应用层面，缺乏对核心算法的深入剖析和从零构建的实践指导。 本书《深度学习原理与实践：从零构建神经网络》旨在填补这一空白。我们摒弃了对现成框架（如TensorFlow或PyTorch）的过度依赖，而是将焦点集中于深度学习模型背后的数学本质、算法逻辑以及高效的工程实现。我们的核心目标是：让读者不仅“会用”，更能“理解”和“设计”。 全书结构严谨，循序渐进，将复杂的深度学习理论拆解为易于理解的模块，并通过大量的代码示例和直观的图示进行阐释。 --- 第一部分：基础回顾与环境搭建（奠定基石） 第一章：机器学习基础回顾与深度学习的起源 本章首先快速回顾了机器学习的核心范式：监督学习、无监督学习、特征工程的重要性。随后，深入探讨了人工神经网络（ANN）诞生的历史背景，以及为什么传统方法在处理高维、非结构化数据时会遭遇瓶颈。我们将引入“表示学习”（Representation Learning）的概念，阐明深度学习的核心优势——自动提取有效特征的能力。 第二章：数学工具箱：深度学习的基石 高质量的深度学习实践离不开扎实的数学基础。本章不进行冗长的公式堆砌，而是聚焦于深度学习计算中最关键的几个数学概念： 1. 向量与矩阵运算的几何意义： 重点讲解点积、外积、矩阵乘法在数据转换和层间信息传递中的角色。 2. 微积分与梯度： 详细阐述偏导数和链式法则在计算误差梯度时的核心作用。 3. 概率论基础： 引入损失函数（Loss Function）的概率解释，如最大似然估计（MLE）与最小二乘法的联系。 第三章：Python与数值计算环境搭建 本章指导读者配置必要的软件环境，重点介绍 NumPy 库，它是本书后续所有“从零实现”的基础。我们将演示如何使用 NumPy 实现向量化操作，对比其与标准 Python 循环的性能差异，强调向量化编程思想在深度学习中的不可替代性。 --- 第二部分：核心构建模块的精细解构（从零实现） 本书的精髓在于“从零实现”。读者将通过本部分的代码，亲手搭建神经网络的每一个基本单元。 第四章：激活函数与前向传播 本章专注于神经网络的非线性核心。我们将对比 Sigmoid、Tanh 以及 ReLU 族（Leaky ReLU, ELU）的特性、优缺点和饱和现象。随后，我们将用纯 NumPy 代码实现一个包含多层感知机（MLP）的完整前向传播过程，清晰展示输入数据如何逐层转换，直至输出预测值。 第五章：误差、损失函数与反向传播的艺术 这是理解深度学习效率的关键章节。 1. 损失函数的选择： 详细解析均方误差（MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的数学推导及其在分类和回归任务中的适用性。 2. 反向传播（Backpropagation）的机制： 我们将用图示和逐步展开的链式法则，清晰地推导出损失函数相对于网络中所有权重的梯度。随后，读者将亲手实现一个完整的反向传播算法模块，理解梯度是如何从输出层反向流动的。 第六章：优化器：引领参数走向最优解 梯度下降是优化的起点，但并非终点。本章深入探讨了现代优化算法的演进： 1. 基础梯度下降变体： 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）的引入。 2. 自适应学习率方法： 详细剖析 AdaGrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器的内部工作机制，解释它们如何在不同参数维度上动态调整学习率，加速收敛。 --- 第三部分：高级网络架构与工程实践（模型拓展） 在掌握了基础的 MLP 及其优化过程后，本部分将带领读者探索解决复杂问题的专业化网络结构。 第七章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 本章聚焦于处理网格数据（如图像）的卷积层。 1. 卷积操作的数学原理： 深度剖析卷积核（Filter）、步长（Stride）、填充（Padding）的概念及其对输出特征图尺寸的影响。 2. 池化层的功能与类型： Max Pooling 和 Average Pooling 在维度缩减和特征鲁棒性方面的作用。 3. 从零构建小型 CNN 模型： 读者将使用 NumPy/纯 Python 实现一个包含卷积层和池化层的网络，用于手写数字识别（MNIST数据集），理解特征提取的流程。 第八章：循环神经网络（RNN）：序列数据的记忆机制 针对时间序列、文本等序列化数据，本章介绍 RNN 的结构： 1. 基本 RNN 单元的展开与局限： 解释梯度消失/爆炸问题在长序列中的表现。 2. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入解析遗忘门、输入门、输出门的工作流程，理解这些门控机制如何有效地控制信息流，实现长期依赖的捕获。 第九章：正则化、批归一化与模型调试 成功的深度学习往往依赖于精细的调试技巧。本章涵盖了提高模型泛化能力的关键技术： 1. 正则化技术： L1/L2 正则化对权重分布的影响，以及 Dropout 如何在训练中实现模型集成。 2. 批归一化（Batch Normalization）： 解释其如何稳定训练过程、加速收敛，并探讨其在层内和层间的数学意义。 3. 超参数调优策略： 介绍网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化方法在实践中的应用。 --- 总结与展望： 本书的结语部分将引导读者如何从本书的“手动实现”思维，平滑过渡到使用现代深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow）。我们相信，只有真正理解了梯度如何流动、激活函数如何作用，读者才能更深刻地理解框架封装背后的效率和陷阱，从而在未来的 AI 领域中，不仅能成为一个熟练的“使用者”，更是一个富有创造力的“构建者”和“研究者”。本书提供的是一把钥匙，开启了通往深度学习核心知识的殿堂。

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作为一名希望系统提升自身数字素养的职场人士，我最看重的是教程的实用性和前沿性。这本书在介绍基础概念时，并没有停留在过时的理论层面，而是紧密结合了当前行业内正在广泛使用的工具和平台。例如，在数据处理的章节，它不仅讲解了基础算法，还深入探讨了几个主流商业软件的最新版本特性，这使得我学到的知识能够立刻在日常工作中找到应用场景，而不是停留在纸上谈兵。书中穿插的案例分析，选取的都是非常贴近现实工作流的场景，比如如何优化一个报告的生成速度，或者如何利用特定软件的高级功能来自动化繁琐的数据清洗工作。这些案例的复杂度设计得非常合理，循序渐进，既能让新手建立信心，也能让有一定基础的人找到新的提升点。它真正做到了“授人以渔”，不仅仅是告诉我们“是什么”，更重要的是教会我们“如何做”以及“为什么这样做”。

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这本书的排版布局，简直是为我们这些追求效率的学习者量身定做的。首先，章节之间的逻辑划分异常清晰，每一个小节的标题都直指核心概念，没有那种故弄玄虚的长篇大论。更值得称赞的是，那些关键术语和定义，都采用了加粗和斜体的组合进行强调，即便是快速浏览时，也能迅速捕捉到重点。图表的运用更是教科书级别的典范——它们不是简单地复述文字内容，而是以一种高度概括和视觉化的方式，将复杂的流程或数据结构展现得淋漓尽致。我尤其欣赏它在处理代码示例时所采用的着色方案，清晰的语法高亮，极大地降低了阅读错误的可能性，这对于初学者调试和理解代码逻辑至关重要。而且，很多复杂概念的解释后面，都紧跟着一个“实践小贴士”或者“常见误区”的侧边栏，这种即时反馈机制，有效地将理论与实际操作的鸿沟给弥合了。整体阅读下来，眼睛非常放松，知识点被有效地“切割”和“打包”成了易于消化的单元。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那种深沉的蓝色调搭配着典雅的金色字体，初看之下，就给人一种专业、严谨的学术气息。我特别喜欢封面上那个抽象的、像是电路板纹理又像是数据流动的图案，它巧妙地暗示了内容的核心领域，但又没有落入俗套地堆砌二进制代码或芯片的图片。内页的纸张选择也很有讲究，摸起来有一种温润的质感，不是那种廉价的、容易反光的铜版纸，这对长时间阅读来说，无疑是一种舒适度的保障。装订的处理也十分平整，书脊挺括，即便是经常翻阅，也不容易出现松脱的现象。说实话，现在很多技术类书籍在外观上都比较敷衍，但《计算机应用培训教程》显然在设计上投入了心思，这让我对书本内容的质量也产生了更高的期待。这种对细节的关注，往往是区分优秀教材和普通读物的关键点之一。整个包装散发出的专业感，使得它在书架上显得格外引人注目，就像一块沉稳的基石，预示着其中蕴含着扎实的知识体系。

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从内容的深度和广度来看，这本书的价值远远超出了其定价。它似乎不是为单一目的（比如应付某次考试或掌握某一项特定技能）而编写的，而更像是一份希望读者能够建立起全面、稳固的“计算机思维模型”的蓝图。它涉及到的知识面非常宽泛，从硬件基础到软件架构，从网络原理到数据安全，都有所涉猎，并且在每一个环节都保持了足够的深度，没有因为追求广度而导致内容流于表面。特别是对一些跨学科知识点的整合处理，比如如何将统计学概念映射到特定的应用程序操作中，这种融会贯通的处理方式，体现了编纂者深厚的学术功底和极高的教育理念。这本书的目录结构本身就是一种知识框架的展示，清晰地勾勒出了计算机应用领域的宏观图景，非常适合希望构建完整知识体系的学习者作为核心参考资料。

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这本书的语言风格可以说是教科书里的一股清流，它成功地避免了学术写作的枯燥和网络教程的轻浮。作者的笔触非常稳健、客观，用词准确到位，但在阐述一些难懂的概念时，却又不失温度。我感觉作者本人对这个领域有着深厚的感情和极高的理解度，所以才能将那些原本晦涩难懂的专业术语，用一种非常平易近人的方式进行转述。比如，在解释某个底层原理时，作者会借助一个日常生活中非常形象的比喻来辅助理解，这个比喻不是生硬地套用，而是非常自然地融入到论述结构中，让人恍然大悟。这种“化繁为简”的能力，是区分优秀教育工作者和普通技术人员的关键。阅读过程中，我很少需要频繁地查阅外部资料来理解作者的意图，这极大地提升了学习的连贯性和沉浸感，仿佛有一位经验丰富的导师正在身旁耐心地为你解惑。

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