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出版者:中国财政经济出版社

作者:葛瑞格·希克斯

出品人:

页数:175

译者:林晓萌

出版时间:2004-8

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787500574675

丛书系列:

图书标签:

• 管理
• 经济
• 成长
• 思维
• 商业
• 危机管理
• 领导力
• 决策制定
• 风险评估
• 沟通
• 团队协作
• 组织行为
• 应急预案
• 战略规划
• 心理学

好的，以下是一本名为《深度学习：理论、实践与前沿应用》的图书简介，旨在详尽介绍该领域的核心概念、主流算法及未来发展方向，确保内容专业且丰富。 --- 《深度学习：理论、实践与前沿应用》 深入剖析驱动人工智能革命的核心引擎 在信息技术飞速迭代的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是重塑工业、医疗、金融乃至日常生活的强大力量。驱动这场深刻变革的核心技术，正是深度学习（Deep Learning）。本书旨在为读者提供一个系统、全面且深入的指南，从基础理论构建到尖端技术应用，全面覆盖深度学习的广阔图景。 本书的编写团队由多位在机器学习和神经网络领域拥有深厚学术背景和丰富工程经验的专家组成。我们力求以严谨的数学基础为骨架，以直观的工程实践为血肉，为渴望掌握这门前沿技术的工程师、研究人员、数据科学家以及对AI充满热情的学习者，提供一本不可或缺的案头工具书。 --- 第一部分：深度学习的基石——理论与数学基础 本部分为构建深度学习大厦奠定坚实的地基。我们不会仅仅停留在概念层面，而是深入探讨支撑这一切的数学原理。 第一章：神经元模型与感知机 本章回顾了人工神经网络的起源，从最基础的感知机模型开始，阐述了线性可分性及其局限。随后，我们详细介绍了Sigmoid、ReLU等核心激活函数的数学特性、导数计算及其在梯度消失/爆炸问题中的作用。重点分析了前馈神经网络（FNN）的结构及其在处理非线性问题上的突破。 第二章：优化算法的核心——反向传播与梯度下降 反向传播（Backpropagation）算法是深度学习的“心脏”。本章将以清晰的链式法则推导，完整展示如何高效计算损失函数相对于网络权重的梯度。在此基础上，我们深入剖析了标准梯度下降（SGD）的缺陷，并全面对比了SGD的各种变体，包括动量（Momentum）、RMSProp、Adagrad以及业界标杆Adam优化器的详细工作机制和参数选择策略。本章还探讨了学习率调度（Learning Rate Scheduling）在优化过程中的关键作用。 第三章：正则化与泛化能力 深度学习模型极易过拟合。本章聚焦于如何提升模型的泛化能力。我们将详细介绍 L1/L2 正则化、Dropout（及其在不同网络结构中的应用）、早停法（Early Stopping）以及批量归一化（Batch Normalization, BN）的原理。BN层不仅是正则化手段，更是稳定训练过程的关键技术，其在不同层级的效果和替代方案如层归一化（Layer Normalization）将被进行深入比较。 --- 第二部分：主流网络架构的深度剖析 深度学习的威力体现在其多样化的网络结构能适应不同类型的数据。本部分将系统梳理当前最成功和最前沿的几种网络范式。 第四章：卷积神经网络（CNN）的结构与演进 卷积操作是处理图像和网格化数据的核心。本章从基础的卷积层、池化层讲起，深入讲解了感受野的构建。随后，我们将追溯经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception系列）的设计哲学。重点分析了残差连接（ResNet）如何解决深层网络训练难题，并对比了DenseNet、ResNeXt等改进型架构的优势与权衡。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理文本、语音等序列数据需要具有“记忆”的网络。本章详细介绍了标准RNN的结构及其在处理长依赖问题上的局限性。随后，我们将彻底解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，解释其如何通过精巧的门控机制实现信息的选择性记忆与遗忘。本章还将涉及双向RNN、深度RNN的构建方法。 第四章：注意力机制与Transformer的革命 注意力机制（Attention Mechanism）是现代深度学习，尤其是自然语言处理领域突破的关键。本章从Seq2Seq模型中的Bahdanau/Luong注意力开始，逐步引向自注意力（Self-Attention）的概念。随后，我们将对Transformer架构进行彻底解构，详细阐述其多头注意力、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络部分的具体作用。这是理解GPT、BERT等大型模型的基础。 --- 第三部分：前沿应用与高级主题 在本部分，我们将视野扩展到深度学习在具体场景中的前沿应用，并探讨一些跨领域的关键技术。 第七章：生成模型：从GAN到扩散模型 生成模型是AI创造力的体现。本章首先深入剖析生成对抗网络（GANs）的“零和博弈”理论基础，并探讨DCGAN、WGAN等改进版本。随后，我们将转向当前最热门的生成技术——扩散模型（Diffusion Models）。详细解释了前向加噪过程、反向去噪过程的数学推导，以及它们在图像生成、超分辨率重建中的强大性能。 第八章：强化学习与深度Q网络（DQN） 本章将深度学习与强化学习（RL）结合，探索智能体如何在复杂环境中学习最优决策。我们将阐述马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数与策略梯度。重点剖析深度Q网络（DQN）如何利用神经网络拟合Q函数，以及经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）在稳定训练中的作用。此外，也将简要介绍A2C和PPO等策略梯度方法。 第九章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着深度学习模型被部署到关键领域，理解“为什么”模型做出特定决策至关重要。本章探讨模型的可解释性技术，包括梯度可视化方法（如Grad-CAM, Guided Backpropagation）和局部代理模型（如LIME, SHAP）。同时，我们将讨论模型鲁棒性问题，包括对抗性攻击的原理，以及如何设计防御机制来提高模型的安全性。 --- 第四部分：工程实践与未来展望 本部分侧重于实际部署和未来趋势的探讨。 第十章：高效训练与模型部署 本书的实践章节将介绍如何利用现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）进行高效编程。内容包括分布式训练策略（如数据并行与模型并行）、混合精度训练（Mixed Precision Training）以加速推理和减少显存占用。此外，我们将讨论模型压缩技术，如权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），为模型在边缘设备上的部署提供实际指导。 第十一章：跨模态学习与大型基础模型 展望未来，深度学习正朝着更通用、更强大的基础模型发展。本章探讨如何融合不同类型数据（如文本、图像、音频）的跨模态学习范式。最后，我们将聚焦当前AI研究的最前沿——大型语言模型（LLMs）的涌现能力、涌现挑战以及它们对通用人工智能（AGI）的潜在影响。 --- 本书的特色： 1. 理论深度与实践广度并重： 每种核心算法均配有详细的数学推导和清晰的伪代码示例。 2. 代码可复现性： 关键章节的代码示例均基于主流深度学习框架，读者可立即在自己的环境中验证和实验。 3. 关注前沿： 详尽介绍了Transformer、扩散模型等最新技术，确保内容的时效性。 4. 结构严谨： 从底层数学原理到高层架构设计，逻辑层次分明，适合系统性学习。 目标读者： 计算机科学、电子工程、应用数学等相关专业的研究生及本科生。 希望从传统机器学习转向深度学习的软件工程师和数据科学家。 希望系统了解AI技术前沿的行业决策者和技术管理者。 通过阅读《深度学习：理论、实践与前沿应用》，读者将不仅掌握构建和训练复杂神经网络的能力，更能理解驱动当代人工智能技术进步的深层逻辑和未来发展方向。这是一次通往智能计算核心的全面探索之旅。

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说实话，我原本以为这又是一本充斥着商业术语和陈词滥调的管理学书籍，但翻开后才发现，它的叙事风格简直是冷峻得令人不安。它没有试图给你安慰剂，反而像一个冷静的战地记者，记录下最高层决策者在那种“世界正在崩塌”的时刻，他们大脑皮层下的神经元是如何争抢着发出信号的。最让我感到震撼的是对“组织记忆”和“遗忘曲线”的探讨。很多企业在经历过一次重大危机后，会迅速地“治愈”并遗忘痛苦，从而在下一次更严重的冲击来临时毫无防备。这本书强迫你正视这种健忘症，它提出了一个极具颠覆性的观点：在危机领导中，‘痛苦’本身是一种宝贵的、需要被精心保存和定期的回顾的资源，而不是应该被快速抹去的创伤。作者用大量的跨行业案例——从自然灾害后的供应链重组到金融市场的闪崩——构建了一个宏大的模型，揭示了人类在面对生存威胁时普遍存在的认知偏差。这本书的文字密度极高，我不得不反复阅读某些章节，因为它提供的洞察力是如此尖锐，让你无法轻易跳过。

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这本书的阅读体验，更像是参与了一次高强度的沙盘推演，而不是被动地接受知识灌输。它的行文风格非常注重场景的代入感，大量使用第一人称的内部视角来描述决策者在做出那些“两难选择”时的心理挣扎。例如，在讨论资源极度稀缺时，如何选择牺牲A部门以保全B部门的根本利益，那种沉重的道德负担和对长期战略的权衡，被描绘得入木三分。这远超出了教科书式的风险评估范畴，它触及了领导力的伦理边界。更重要的是，它提出了一种非常现实的观点：真正的危机领导不是在完美中领导，而是在“持续的妥协”中前行。你永远不可能找到一个“最优解”，你只能找到一个“当下可以接受的最不坏的解”。这种对人性和组织局限性的深刻理解，使得这本书的理论框架充满了现实的重量感和说服力，它让你在合上书本后，依然能感受到那种肩负重任的紧迫感，促使你立刻去审视自己现有体系中的潜在盲区。

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对于一个习惯于在日常运营中寻求效率和可预测性的管理者来说，这本书带来的认知冲击是颠覆性的。它彻底打破了那种“计划赶不上变化”的宿命论，转而提供了一种积极的、结构性的应对框架。我最欣赏其对“权力动态重构”的细腻分析。在和平时期，组织层级森严、流程僵化；可一旦进入战时状态，谁能快速整合资源、谁的话语权最重，就成为决定生死的关键。书中详细阐述了如何识别那些在危机中自动浮现的“隐形领导者”，以及更重要的——领导者本人如何通过“授权的收回与重新分配”，确保指令的畅通和执行的坚定性，而这其中涉及的政治手腕和情商博弈，其复杂程度远超日常管理。它不是教你如何“管理问题”，而是教你如何“重塑权力以解决问题”。读完后，我开始重新审视我团队内部那些被我忽略的、非正式的沟通网络，它们在平时可能只是闲聊，但在需要快速决策时，却成了信息的黄金水道。

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**书籍名称：** 危机领导 这是一本对我触动极深的读物，它以一种近乎外科手术般的精准，剖开了组织在面临突发性剧变时，其内部运作的脆弱与韧性。作者并没有停留于罗列那些光鲜亮丽的成功案例，而是深入挖掘了那些在“黑天鹅”事件中，领导者决策链条上的每一个细微裂痕。我尤其欣赏它在探讨“信息熵增”时的叙事方式——当混乱的信息如同海啸般袭来时，如何通过建立极简、高频的沟通机制，从噪音中提炼出可执行的信号。书中描绘的那些领导者，他们并非预知未来的先知，而是擅长于“结构化地接受不确定性”的实践者。他们深知，在危机初期，速度远比完美重要，而那个著名的“最小可行性决策”（MVPD）框架，简直是为现代快节奏商业环境量身定做的一把利剑。读完后，我不再单纯地将危机视为灾难的代名词，而更像是一个对组织核心能力进行极限压力测试的熔炉，只有被充分熔炼过的领导力，才能在灰烬中重塑。这本书的价值，在于它提供了一套可以被“操作”的思维模型，而非空泛的口号，它教会我们如何在最糟的剧本中，找到唯一的、通向生存的路径。

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我给这本书打高分，不是因为它提供了什么“灵丹妙药”，而是因为它极大地提升了我的“危机智商”（CQ）。与其他侧重于公关危机或媒体应对的书籍不同，这本书的视角更加聚焦于内部的组织韧性与领导者的精神内核。其中对“认知负荷管理”的阐述尤其精彩。在信息过载和情绪高涨的环境下，领导者的大脑其实是超负荷运转的，决策质量会直线下降。作者提供的方法论，例如如何设计“反思性暂停点”（Reflective Pauses）以及如何通过极度简化的仪表盘来监控关键指标，帮助我们将有限的认知资源集中在最核心的生存变量上。我发现，很多时候我们失败不是因为没有解决方案，而是因为在压力下，我们被太多次要的信息绑架了。这本书就像一个高明的教练，它训练的不是你的肌肉（日常技能），而是你的中枢神经系统，让你在被击倒的瞬间，能够本能地做出反击，而不是陷入恐慌的瘫痪状态。

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