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出版者:机械工业出版社

作者:黄明

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2004-6-1

价格:20.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111144243

丛书系列:

图书标签:

• 汇编语言
• 程序设计
• 习题
• 详解
• 计算机科学
• 教育
• 教学
• 8086
• x86
• 微机原理

深度学习基础与实践：从理论到应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习入门与进阶指南。我们避免了过多晦涩的数学推导，而是侧重于核心概念的直观理解、关键算法的工程实现，以及在真实世界问题中的应用落地。本书适合具有一定编程基础，希望系统掌握深度学习技术的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。 --- 第一部分：奠定基石——深度学习的理论框架与核心组件 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的范式转换 本章首先梳理了人工智能发展的历史脉络，清晰界定了机器学习（ML）与深度学习（DL）之间的本质区别。我们将重点探讨深度学习之所以能够实现跨越式发展的关键驱动力——大规模数据、强大的计算能力（GPU/TPU）以及创新的网络结构。内容涵盖监督学习、无监督学习、强化学习的基本范式，并首次引入了深度神经网络（DNN）作为核心研究对象。我们通过实例说明，深度学习如何自动化特征提取过程，极大地简化了传统机器学习中繁琐的人工特征工程。 第二章：神经网络的基本构造块 本章深入剖析了构成所有现代深度学习模型的最小单位——神经元（Perceptron）及其激活函数。我们将详细介绍Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的特性、优缺点及适用场景。重点讨论了如何通过多层感知机（MLP）堆叠这些基本单元，构建深层网络。我们将分析网络层级带来的表达能力增强，并辅以直观的几何解释，说明深度网络如何拟合复杂的非线性决策边界。 第三章：学习的艺术——损失函数与优化算法 没有有效的优化机制，再复杂的网络也无法学习。本章将聚焦于模型学习的核心机制。首先，我们详细讲解了回归任务中的均方误差（MSE）、分类任务中的交叉熵（Cross-Entropy Loss，包括二元和多元）等关键损失函数的设计原理。随后，我们将引入梯度下降（Gradient Descent）的理念，并逐步过渡到更高效的优化器家族：动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp，以及当前工业界广泛使用的Adam及其变体。我们特别强调了学习率调度（Learning Rate Scheduling）在稳定训练和提升收敛速度中的重要作用。 第四章：训练的挑战与正则化策略 训练深度网络并非易事，过拟合是必须面对的挑战。本章系统介绍了对抗过拟合的各项技术。内容包括：参数范数惩罚（L1/L2正则化），Dropout机制的概率解释及其对模型鲁棒性的影响，早停法（Early Stopping）的实践技巧。此外，我们还探讨了批量归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程，加速收敛，并讨论了层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的应用。 --- 第二部分：构建强大的模型——主流网络架构详解 第五章：计算机视觉的基石——卷积神经网络（CNN） 本章是深度学习在感知领域取得突破的关键所在。我们从一维、二维卷积操作的数学定义出发，阐释了卷积核（Filter）的权重共享和稀疏连接特性如何极大地减少参数量并捕捉空间局部特征。详细解析了池化层（Pooling）的作用。本章将重点剖析经典且具有里程碑意义的网络架构：LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）以及ResNet（残差网络）的核心思想，特别是残差连接如何有效解决深层网络中的梯度消失问题。 第六章：序列数据的处理——循环神经网络（RNN）及其演进 针对语音、文本等时序数据，本章介绍了循环神经网络（RNN）如何通过内部循环结构来捕获时间依赖性。我们详细分析了标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。随后，重点深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），及其如何在信息选择性记忆和遗忘方面实现对长期依赖的有效建模。 第七章：注意力机制与现代序列模型 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最重要的创新之一。本章首先解释了注意力机制如何允许模型动态地关注输入序列中最重要的部分。随后，我们将介绍Transformer架构，这是一个完全基于自注意力（Self-Attention）机制的模型，彻底摒弃了RNN的循环结构。我们将详细拆解Transformer的编码器-解码器结构，并讲解多头注意力（Multi-Head Attention）的运作原理。 --- 第三部分：实战部署与前沿探索 第八章：迁移学习与预训练模型的应用 在资源有限的情况下，如何快速构建高性能模型？本章聚焦于迁移学习的实践。我们将讨论如何利用在海量数据集（如ImageNet, BERT预训练语料）上训练好的模型，通过微调（Fine-tuning）适应特定下游任务。内容包括特征提取器作为固定层的使用方式，以及对不同层级进行不同学习率的策略。 第八章：深度学习框架的选择与基础操作 本章侧重于工程实践，介绍当前主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的基本操作。我们将详细演示如何使用这些框架定义网络层、构建计算图、执行前向传播和反向传播，以及管理GPU资源。通过具体的代码片段，读者将能够快速上手并实现书中的模型。 第十章：深度学习的伦理、可解释性与未来趋势 成功的深度学习应用不仅需要高性能，更需要可靠性和透明度。本章讨论了模型的可解释性技术（如Grad-CAM, LIME），帮助理解模型的决策依据。最后，我们将展望生成对抗网络（GANs）、自监督学习（Self-Supervised Learning）以及更大规模模型（如大型语言模型LLMs）对未来技术可能产生的影响。 --- 本书特点： 理论与实践紧密结合： 每个核心概念后都附带有清晰的代码示例或伪代码，确保理论知识能快速转化为实际操作能力。 架构演进清晰： 详细梳理了从MLP到Transformer的演进路线，帮助读者理解“为什么”某种新架构会被发明出来。 避免过度数学化： 侧重于直观理解和工程实现，降低了初学者的入门门槛。 聚焦核心： 确保读者掌握了在当前AI领域应用最广泛、最具基础性的技术栈。

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我对这本书的“详解”部分感到非常失望，它与其说是“详解”，不如说是对标准答案的机械罗列。很多例题的推导过程缺失了至关重要的逻辑链条，只是简单地给出了一个结果，然后就跳到了下一个问题。对于一个深入学习汇编这种底层逻辑的学科来说，理解“为什么是这样”远比知道“结果是什么”重要得多。我期待看到的是对特定指令集架构（比如 x86 或 ARM）底层运行机制的深入剖析，对不同寻址模式的细致对比，以及在不同场景下如何权衡性能与代码简洁性的思考。然而，这本书提供的不过是填空题式的填补，完全没有引导读者进行批判性思考和问题解决能力的培养。这更像是一本给已经掌握了基础知识的人用来快速对答案的工具书，对于真正需要从零开始构建对机器语言理解的读者来说，价值极其有限，简直是浪费时间。

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我必须指出，这本书的英文术语使用混乱，对专业名词的翻译更是时好时坏，严重影响了专业性。同一个汇编术语，在不同的章节里可能会出现两种甚至三种不同的中文翻译，这对于需要与国际标准接轨的学习者来说，构成了巨大的理解障碍。例如，“Stack Pointer”有时被译为“栈指针”，有时又被生硬地译成“堆栈指示器”，让人无所适从。学习汇编，很大程度上是学习一种跨越语言和平台的通用底层思维模式，而这种思维模式的基础就是统一的术语。这本书在这方面的随意性，暴露了其审校过程的严重不足。一个严谨的技术书籍，应该在全书范围内对所有核心术语进行严格的标准化定义，而不是让读者在学习过程中不断地进行语意上的“反向工程”。

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恕我直言，这本书里对一些高级概念的阐述简直是误导性的。比如在讲解中断处理和系统调用时，作者给出的代码示例使用了大量已被现代操作系统废弃或高度不推荐使用的过时指令和技术。这种做法不仅让读者学到了一些“僵尸知识”，更可怕的是，如果有人试图将这些代码在当前的虚拟环境或真实硬件上运行，很可能会导致程序崩溃或产生不可预期的安全漏洞。汇编语言是与硬件紧密相关的学科，其知识的“时效性”要求极高。一本专业的习题解析，应该紧跟主流平台和编译器的最新标准，并明确指出哪些是历史遗留问题。这本书显然在这方面严重滞后，给人的感觉就像是在用上世纪八十年代的教科书来教授今天的IT技术，其内容的可靠性令人深感忧虑。

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这本书的章节组织结构简直是毫无章法可言，逻辑混乱得令人发指。它似乎是把不同年份、不同学校的期末考试题和课后习题随意拼凑在一起，缺乏一个从易到难、循序渐进的教学脉络。前几章还在讨论基础的位操作和数据类型转换，紧接着下一节就跳到了复杂的内存管理和段式访问，中间缺失了大量必要的过渡知识点。这使得读者在学习过程中总是处于一种“失联”的状态，每翻一页都要花大力气去重构作者遗漏的知识关联。一个优秀的教材或习题集，应该像一位耐心的导师，一步一步引导学生攀登知识的高峰，但这本书做到的却是将学生直接扔到半山腰，让他们自己摸索如何搭建攀岩工具。这种设计上的疏忽，直接导致了学习效率的断崖式下跌，让人感觉作者根本没有站在学习者的角度去构思内容。

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这本书的排版和印刷质量简直是一场灾难，完全不像是正规出版社出版的。纸张的质感粗糙得让人怀疑是不是用了回收纸，油墨似乎也晕染得很厉害，很多代码和图表的细节都模糊不清，尤其是在处理一些对精度要求很高的汇编指令时，简直让人抓狂。光是辨认那些寄存器符号和内存地址，就得花费比解题本身多得 X 倍的时间。更别提那些错别字和标点符号的误用，简直是随处可见，让人不得不频繁停下来猜测作者到底想表达的是什么意思。每次翻开这本书，都像是在进行一次考古挖掘，试图从这些粗糙的表面下找到一点点有用的知识，体验感极差。如果一个学习材料本身的制作都如此敷衍了事，我很难相信其中包含的内容会是经过细致打磨和反复验证的精品。对于初学者来说，这种低劣的视觉体验无疑会成为学习路上的巨大阻碍，极大地削弱了学习的积极性。

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