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出版者:中国电力出版社

作者:李剑

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:25.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900109019

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《深度学习：从零到精通》 内容提要： 本书旨在为对人工智能领域充满热情的学习者提供一套系统、深入且实用的深度学习知识体系。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，转而采用“理论结合实践”的教学理念，力求让读者在掌握核心概念的同时，能够快速上手构建和部署自己的深度学习模型。全书内容覆盖了从基础的线性代数、概率论回顾，到经典的前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN），再到复杂的循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU），直至当前最前沿的Transformer架构与生成对抗网络（GANs）。 第一部分：基石——数学与基础概念的重塑 本部分是构建深度学习大厦的坚实地基。我们首先对读者在机器学习中可能接触到的关键数学工具进行一次高效、有针对性的回顾。 第一章：为深度学习准备的数学工具箱 线性代数再探： 向量空间、矩阵乘法、特征值与特征向量在神经网络中的实际意义。我们重点讲解矩阵运算如何高效地表示层间的权重更新和数据流转。 概率论与统计核心： 深入理解最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的概念，以及高斯分布、伯努利分布在损失函数设计中的作用。 微积分与优化： 梯度、偏导数的几何直观解释。着重介绍链式法则在反向传播（Backpropagation）中的核心地位，并初步引入优化器的概念。 第二章：神经网络的初次相遇 感知机与激活函数： 从最简单的神经元模型出发，探索激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体）的引入如何赋予网络非线性拟合能力。 前馈网络（FNN）的架构设计： 详细解析输入层、隐藏层、输出层的结构。探讨层数、神经元数量对模型容量的影响。 损失函数与代价函数： 详述均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数的数学原理及适用场景。 第二部分：训练的艺术——优化与正则化 深度学习的难点不仅在于模型的构建，更在于如何高效、稳定地训练模型。本部分专注于解决“如何让网络学得更好”这一核心问题。 第三章：高效的优化算法 经典梯度下降的局限性： 分析标准SGD在鞍点和局部最优处的表现。 动量（Momentum）的引入： 解释动量如何帮助模型加速收敛并跳出浅层局部最小值。 自适应学习率方法： 深入剖析AdaGrad、RMSProp以及业界标杆Adam（及其变体AdamW）的工作机制，提供在不同数据集上选择合适优化器的实践指导。 学习率调度： 探讨余弦退火、分段常数衰减等策略，以实现训练后期的精细收敛。 第四章：防止过拟合的武器库 正则化技术详解： L1和L2正则化对权重分布的影响及其在模型复杂度控制中的作用。 Dropout机制的随机性： 深入理解Dropout作为集成学习近似方法的本质，以及在训练和测试阶段的不同应用方式。 早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation）： 结合实例展示如何利用这些技术来提升模型的泛化能力。 第三部分：视觉的革命——卷积神经网络（CNN） 本部分将带领读者进入计算机视觉的核心领域，掌握现代图像处理的基石——CNN。 第五章：卷积与池化的魔力 卷积操作的数学本质： 详细解析二维卷积（Cross-correlation）的计算过程，重点解释感受野、步幅（Stride）和填充（Padding）参数的选择。 核心组件： 深入讲解池化层（Pooling）——最大池化与平均池化的功能与取舍。 参数共享的威力： 阐述参数共享如何极大地降低模型复杂度，并赋予网络平移不变性。 第六章：经典CNN架构的演进 LeNet到AlexNet： 追溯CNN发展的历史脉络，分析AlexNet在GPU加速和ReLU应用上的突破。 深化与精简： 全面解析VGG（深度带来的性能提升）、GoogLeNet/Inception（多尺度特征提取）以及ResNet（残差连接解决梯度消失问题的精妙设计）。 现代设计： 介绍DenseNet（密集连接）和MobileNet（深度可分离卷积在移动端的应用）。 第七章：CNN的实战应用：分类、检测与分割 图像分类项目实战： 使用CIFAR-10和ImageNet子集进行迁移学习（Transfer Learning）的完整流程。 目标检测基础： 简要介绍R-CNN系列与YOLO（You Only Look Once）的基本思想框架。 语义分割概览： 介绍U-Net在医学图像分析中的应用原理。 第四部分：时序的掌控——循环神经网络（RNN） 本部分专注于处理序列数据，如文本、语音和时间序列，介绍RNN及其关键改进。 第八章：序列建模的核心：RNN原理 时间步与状态传递： 解释RNN如何通过隐藏状态（Hidden State）在时间轴上传递信息。 BPTT（Backpropagation Through Time）： 阐述时间反向传播的机制，并指出其在长序列中遇到的梯度爆炸/消失问题。 第九章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU） LSTM的内部结构： 详细解析输入门、遗忘门、输出门和细胞状态（Cell State）的交互作用，理解它们如何精确控制信息流。 GRU的简化与效率： 对比GRU的更新门和重置门，分析其在计算效率和性能上的平衡点。 双向RNN（Bi-RNN）： 解释如何利用过去和未来的信息来增强当前时间步的表示。 第五部分：前沿探索——注意力机制与Transformer 本部分聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域占据统治地位的技术，并探讨其在其他领域的应用潜力。 第十章：注意力机制的崛起 Seq2Seq模型的瓶颈： 阐述传统编码器-解码器结构在处理长序列时的信息瓶颈。 注意力机制（Attention）： 详细解释如何计算“上下文向量”（Context Vector），以及它如何允许模型动态关注输入序列中最相关部分。 自注意力（Self-Attention）： 深入讲解Query、Key、Value矩阵的计算过程，这是理解Transformer的关键。 第十一章：Transformer：并行化的序列处理 Transformer的整体架构： 剖析编码器堆栈和解码器堆栈的结构。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释多头机制如何允许模型从不同表示子空间学习信息。 位置编码（Positional Encoding）： 阐述为何需要位置编码来弥补Transformer缺乏序列感知的缺陷。 BERT与GPT的简要对比： 初步介绍基于Transformer的预训练模型范式及其在理解（BERT）和生成（GPT）任务中的核心差异。 第六部分：生成模型的进阶 第十二章：生成对抗网络（GANs） 博弈论视角： 从纳什均衡的角度理解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。 DCGAN与WGAN： 介绍如何将卷积网络引入GANs以获得高质量图像，以及Wasserstein距离（WGAN）如何稳定训练。 应用实例： 图像修复、风格迁移的原理概述。 结语：部署与未来展望 本书最后将探讨模型训练完成后的实际部署问题（如模型量化、ONNX格式转换），并对强化学习（RL）等更广阔的人工智能领域做简要展望，激励读者持续探索。 本书适合具备一定Python编程基础，并对机器学习有初步了解的工程师、研究人员和高年级本科生。通过严谨的理论讲解和丰富的代码示例（基于TensorFlow/PyTorch），读者将能够构建起坚实的深度学习知识体系，并有能力在实际工业界和学术研究中独立解决复杂问题。

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这本书的排版设计，如果从现代审美角度来看，绝对不是“时髦”的典范，但它却完美地服务于内容的传递效率。大段的文字被划分成清晰的小节，重点内容总是用粗体或者斜体进行了适度的强调，但这种强调并不突兀，反而像是一位细心的编辑在帮你圈出重点。最让我惊喜的是，书中穿插的一些手绘图示，它们虽然线条简单，甚至有些粗糙，但其功能性极强，完美地解释了那些文字难以描述的空间关系或流程走向。这些图示不像很多现代书籍中那种经过高度美化、但有时反而失真的三维渲染图，它们更像是工程师在白板上随手画下的草图，直指核心。这种务实的排版风格，让我感觉自己不是在读一本“卖相”的书，而是在翻阅一份真实的工作文档，这极大地提升了阅读的沉浸感和对知识的信任度。

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这本书的封面设计，说实话，第一眼看下去，我心里是有些打鼓的。那种设计风格，非常复古，甚至有点粗粝感，让我一度怀疑自己是不是买到了什么年代久远的二手书。纸张的质感也偏向于那种略带粗糙的道林纸，闻起来有种淡淡的油墨味，这在现在充斥着光洁亮面书籍的时代，显得尤为独特。我原本期待的是那种现代感十足、排版清爽的工具书，但这本书给我的第一印象，更像是一位经验老到、不修边幅的老师傅手里拿着的工具手册。翻开目录，章节名称也大多使用了非常直白的、不加修饰的语言，少了些许吸引人的修饰词，多了几分直截了当的“实战”意味。这让我对这本书的内容产生了好奇——它究竟想用这种略显“老派”的包装，来承载什么样的干货？我花时间去感受这本书的重量和手感，它拿在手里沉甸甸的，仿佛里面装满了厚重的知识积累，而不是浮光掠影的理论介绍。这种实体感，反而让我开始期待接下来的阅读体验，它似乎在无声地告诉我：“别被外表迷惑，里面是真材实料。”

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关于这本书的“实操性”评估，我必须给予高度评价，但这“实操”二字，需要重新定义。它并非那种“五分钟学会XX”的速成指南，而是要求读者付出努力去构建自己的实践体系。书中的每一章末尾，都附带着一系列精心设计的、由浅入深的“思考题”或“动手挑战”。这些挑战往往不是简单的代码复制粘贴就能完成的，它们需要你综合运用前面学到的多个知识点，去解决一个结构完整的小问题。更妙的是，作者在提供解决方案时，不是直接给出最终代码，而是引导你思考几种可能的路径，并分析每种路径的优劣，这极大地锻炼了读者的决策能力。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学会了一些操作步骤，更重要的是，我学会了如何“像一个专业人士那样去思考和解决问题”，这才是真正有价值的“实用教程”的体现。

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深入阅读后，我发现这本书的叙事节奏非常稳定，几乎可以用“教科书式”来形容，但又比一般的教科书多了一丝人情味和实战经验的沉淀。作者的语言风格极其严谨，每一个技术名词的引入都伴随着详尽的背景铺垫和历史演变介绍，丝毫没有跳跃感。这种处理方式，对于初学者来说，可能需要耐心去消化那些看似冗余的前置知识，但对于有一定基础想系统梳理知识脉络的人来说，简直是如获至宝。我特别欣赏作者在阐述复杂概念时所采用的比喻，那些比喻大多取材于日常生活中常见的物理现象或者工程实例，一下子就把抽象的理论拉到了可以触摸的层面。例如，在讲解某个核心算法的效率优化时，作者用了大段篇幅来描述一个水管流速变化的场景，读完后，我感觉那个困扰了我很久的概念瞬间豁然开朗。整本书的行文逻辑如同精密仪器一般，层层递进，环环相扣，让人不得不佩服作者在知识结构设计上的深思熟虑。

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这本书在案例分析的选择上，展现了一种“反潮流”的倾向。我原本以为一本关于此领域的书会大量堆砌当下最热门、最新颖的框架或技术栈作为案例，但出乎意料的是，作者挑选的绝大多数范例都来自于那些经过时间考验、结构稳定、且极具代表性的经典项目。这些案例可能在技术流行度上已经有些年头，但在其底层原理和设计思想上，却有着不可替代的价值。作者的用意很明确：工具和框架会过时，但优秀的设计思想和扎实的基础逻辑是永恒的。通过对这些“老”案例的深入剖析，我反而能更清晰地看到技术演进背后的底层驱动力，避免了陷入追逐“新潮”技术的陷阱。这种对“经典”的坚持，使得这本书的知识保质期似乎被极大地延长了。

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