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出版者:北方交通大学出版社,清华大学出版社

作者:马皓

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2003-4

价格:27.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810821032

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 通信
• 网络
• 计算机网络
• 基础教程
• 网络原理
• TCP/IP
• 数据通信
• 网络安全
• 网络协议
• 网络架构
• 网络技术
• 网络应用

《图解深度学习》 本书是一本面向初学者的深度学习入门指南，旨在以最直观、最易懂的方式，帮助读者快速掌握深度学习的核心概念和基本原理。全书以大量精美的插图和生动的比喻贯穿始终，将抽象的数学模型和复杂的算法过程具象化，让读者在轻松愉快的阅读体验中，逐步构建起对深度学习的深刻理解。 核心内容概览： 1. 深度学习的起源与发展： 追溯人工智能、机器学习与深度学习的发展脉络，理解深度学习为何能在近年来取得爆炸性的进步，并简述其在各个领域的广泛应用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，激发读者对该领域的兴趣。 2. 神经网络的基本构成： 神经元模型： 深入浅出地介绍人工神经元的结构和工作原理，包括输入、权重、偏置、激活函数等核心组成部分。通过生动的类比，如“决策节点”，解释信息如何在神经元内部进行转换和传递。 感知机： 从最简单的神经网络模型——感知机入手，讲解其如何进行二元分类。通过图示展示感知机的决策边界，理解其局限性，为后续更复杂的模型打下基础。 多层感知机（MLP）： 介绍隐藏层和输出层的概念，讲解多层感知机如何通过多层非线性变换，解决线性不可分问题。图解展示信息从输入层到输出层的逐层传递过程，以及每层的作用。 3. 激活函数： Sigmoid与Tanh： 讲解这两种经典的激活函数，分析它们的S形曲线特点，以及在早期神经网络中的应用。通过图例展示其输出范围和梯度特点。 ReLU系列： 重点介绍ReLU（Rectified Linear Unit）及其变种（如Leaky ReLU, PReLU）。详细解析ReLU的优势，如计算简单、缓解梯度消失等，并通过图表清晰展示其函数图像和与前两者的区别。 Softmax： 讲解Softmax函数在多分类问题中的作用，以及它如何将输出转换为概率分布，让读者理解概率的意义。 4. 损失函数： 回归问题中的损失函数： 介绍均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE），解释它们如何衡量预测值与真实值之间的差异，并提供直观的图示说明。 分类问题中的损失函数： 重点讲解交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），这是深度学习中最常用的损失函数之一。通过图解说明交叉熵如何衡量两个概率分布之间的差异，以及它在分类任务中的关键作用。 5. 反向传播算法与梯度下降： 梯度下降的直观理解： 将梯度下降比作“下山”，用生动的图例展示参数如何沿着损失函数下降最快的方向进行更新，以找到最优解。 链式法则与反向传播： 详细讲解反向传播算法的核心——链式法则。通过分解复杂函数的导数计算过程，图解说明误差信号如何从输出层逐层向前传播，计算每一层参数的梯度。 6. 优化器： SGD（随机梯度下降）： 介绍最基础的优化器，分析其优点和潜在问题（如收敛缓慢、易陷入局部最优）。 Momentum： 讲解Momentum如何引入“惯性”，加速收敛并越过局部最优。通过比喻，如“滚动的球”，让读者理解其工作机制。 Adam： 详细介绍Adam优化器，它是目前最流行和高效的优化器之一。解释其结合了Momentum和RMSprop的思想，通过自适应地调整学习率来提高训练效率。 7. 卷积神经网络（CNN）： 卷积层： 核心内容。通过生动形象的图例，如“扫描窗口”或“滤镜”，解释卷积操作如何提取图像中的局部特征（如边缘、纹理）。展示不同卷积核如何识别不同特征。 池化层（Pooling）： 讲解池化层的作用，如降维、减少计算量、提高模型鲁棒性。图示展示最大池化和平均池化。 全连接层： 介绍CNN最后阶段的全连接层，如何将提取到的特征进行分类。 CNN结构： 展示经典的CNN模型结构，如LeNet、AlexNet，以及它们是如何组合卷积层、池化层和全连接层的。 8. 循环神经网络（RNN）： 序列数据与RNN： 解释RNN为何适合处理序列数据，如文本、语音、时间序列。 循环结构： 图解RNN的循环连接，展示“记忆”如何在时间步之间传递。 简单RNN的不足： 分析简单RNN在处理长序列时遇到的梯度消失/爆炸问题。 LSTM（长短期记忆网络）： 重点介绍LSTM，讲解其引入的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），以及它们如何有效地解决梯度问题，捕捉长期依赖关系。通过详细的图示，分解LSTM单元内部的计算流程。 GRU（门控循环单元）： 介绍GRU作为LSTM的简化版本，同样通过门控机制提高序列建模能力。 9. 实际应用与实践技巧： 数据预处理： 讲解归一化、标准化、数据增强等技术，强调数据质量对模型性能的重要性。 模型训练与调优： 介绍过拟合与欠拟合的概念，以及正则化（L1/L2）、Dropout等防止过拟合的技术。 模型评估： 讲解准确率、精确率、召回率、F1分数等评估指标，帮助读者科学地衡量模型性能。 框架介绍（简述）： 简要提及TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，为读者进一步深入学习打下基础。 本书特色： “图解”核心： 全书超过数百幅精心绘制的插图，将复杂的数学公式转化为直观的视觉语言，让抽象的概念变得具体可感。 “零基础”友好： 假设读者具备基本的数学知识（如微积分、线性代数基础），但无须深度学习的先验知识。 “循序渐进”设计： 从最简单的模型开始，逐步引入更复杂的概念和算法，确保读者能够稳步建立知识体系。 “案例驱动”： 在讲解算法时，穿插简单的应用场景，帮助读者理解算法的实际价值。 目标读者： 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的初学者。 希望通过直观方式理解深度学习底层原理的学生和从业者。 希望快速入门深度学习，并能够独立思考和实现简单模型的读者。 《图解深度学习》将带领你开启一段精彩的深度学习探索之旅，让你不仅“知其然”，更能“知其所以然”。

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这本《计算机网络基础教程》的深度和广度都让我感到惊喜。我原本以为这只是一本入门级的教材，但没想到它对一些核心概念的剖析如此深入。例如，在讲解路由选择算法时，作者并没有止步于介绍几种常见的算法名称，而是详细阐述了它们的原理、优缺点以及适用的场景。他通过数学公式的推导和图示的结合，让我对距离矢量路由和链路状态路由有了更透彻的理解。更令我印象深刻的是，书中还涉及了网络安全的基础知识，包括常见的攻击类型以及一些基本的防护措施。这对于我这样一个初学者来说，无疑是宝贵的财富，让我意识到网络安全的重要性，并开始关注相关的学习。另外，作者在章节的结尾处设计了一些思考题和实践练习，这对于巩固知识非常有帮助。我尝试着去解答那些问题，并根据书中的指导进行了一些简单的命令行操作，感觉收获良多。这本书的内容设计非常有层次感，从基础的物理层到应用层，循序渐进，让我能够一步步建立起完整的网络知识体系。它不仅仅是理论的堆砌，更是对实际应用场景的充分考虑。

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这本书简直是我的救星！我一直对计算机网络这个领域感到非常迷茫，感觉就像在看天书一样。直到我遇到了这本《计算机网络基础教程》，我才开始真正理解那些抽象的概念。作者的讲解方式非常生动有趣，他不像其他教科书那样干巴巴地罗列枯燥的术语，而是通过大量的比喻和实际的例子，把那些复杂的网络协议、传输方式一下子变得清晰起来。我尤其喜欢他讲解TCP/IP模型的那部分，之前我总觉得分层模型很绕，但经过作者的解释，我才恍然大悟，原来每一层都有其独特的职责，并且它们之间又是如何协同工作的。他甚至还用了一个超市购物的比喻来解释数据包的封装和解封装过程，这简直是太形象了！而且，书中的图示也做得非常棒，每一个图都恰到好处地补充了文字说明，让我能够直观地理解那些技术细节。我之前看了好多网上的零散资料，总是学得七零八落，但这本书就像一条清晰的主线，把所有知识点都串联了起来。现在，我再也不害怕面对那些网络配置的问题了，甚至还敢主动去尝试一些简单的网络搭建。真的，如果你也跟我一样，觉得计算机网络是个难以逾越的门槛，那么这本书绝对是你最好的选择。它不仅教会了我知识，更点燃了我学习的兴趣。

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我一直对网络协议的底层运作机制感到好奇，而这本《计算机网络基础教程》正好满足了我的求知欲。作者在解释HTTP、DNS等应用层协议时，并没有停留在表面，而是深入剖析了它们的工作原理，比如HTTP请求和响应的报文结构，DNS的域名解析过程等等。他甚至还讲解了TCP的三次握手和四次挥手，并且用非常直观的方式解释了为什么需要这样做，这对于理解可靠传输的重要性至关重要。我之前总是觉得这些协议是黑箱，不明白它们是如何工作的，但现在我能清晰地描绘出数据在网络中传输的整个流程。这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性，很多复杂的概念都被作者用清晰的逻辑和准确的术语表达出来，即使是初学者也能轻松理解。我尤其欣赏书中对一些常见网络问题的分析，比如网络延迟、丢包等，作者不仅解释了产生的原因，还给出了一些排查和解决问题的思路，这对于日后实际工作非常有指导意义。这本书就像一个宝库，每次阅读都能从中发掘出新的知识和 insights。

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我最近在学习一门关于网络工程的课程，这本《计算机网络基础教程》为我打下了坚实的基础。这本书的结构非常清晰，章节之间的过渡也很自然。我最喜欢的是它对网络设备，比如路由器和交换机的工作原理的介绍。作者详细讲解了它们在网络中扮演的角色，以及它们是如何转发数据包的。而且，书中还包含了一些关于网络拓扑结构和网络设计的讨论，这对于我理解大型网络的构建和管理非常有帮助。我尤其喜欢作者在介绍OSI参考模型时，详细阐述了每一层的功能和协议，这让我对网络通信的整体架构有了更清晰的认识。这本书的内容非常系统化，并且紧密结合了实际应用，让我觉得学到的知识能够真正派上用场。书后的参考文献列表也非常丰富，为我进一步深入学习提供了宝贵的线索。总而言之，这是一本非常值得推荐的、内容详实且具有实践意义的计算机网络教材。

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坦白说，我是一个对技术细节不太感兴趣的人，但我对我们生活中无处不在的网络感到非常着迷。这本书《计算机网络基础教程》以一种非常独特的方式，将枯燥的技术知识变得生动有趣。作者的叙述方式就像一位经验丰富的向导，带领我在浩瀚的网络世界中探索。他避免使用过于专业化的术语，而是用通俗易懂的语言来解释各种概念，比如讲解IP地址和MAC地址的区别时，他用了“门牌号”和“身份证号”的比喻，一下子就让我明白了。而且，书中穿插的很多小故事和历史背景，也让我对计算机网络的发展有了更深的认识。我没想到，原来我们现在习以为常的网络技术，背后有着如此丰富的历史和无数工程师的智慧。这本书让我看到了网络不仅仅是技术，更是一种连接和沟通的桥梁。它让我不再是那个对网络一无所知的旁观者，而是能够开始理解和欣赏这个虚拟世界的运作规则。这对于我这样一个非技术背景的读者来说，简直是太难得了。

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本科时候的教材，内容很好，知识面广，讲解得比较清楚，对于理解一些重要的概念很有帮助。

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