大学英语四级词汇轻松背 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:东南大学

作者:郑家顺

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2005-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787810898867

丛书系列:

图书标签:

• 英语
• 工具书
• 英语四级
• 词汇
• 大学英语
• 备考
• 学习
• 教材
• 英语学习
• 词汇书
• 英语考试
• 大学

《深度学习与神经网络：从基础到前沿实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导性的深度学习与神经网络知识体系。我们不满足于停留在概念的表面介绍，而是致力于构建一个坚实的理论基础，并将其无缝对接至前沿的实际应用场景。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助工程技术人员、研究人员以及对人工智能怀有热忱的学生，系统性地掌握从经典机器学习到最尖端深度学习模型的构建、训练与优化全过程。 第一部分：人工智能与机器学习的基石 本部分首先为读者奠定必要的数学与计算基础。我们将从线性代数、概率论与数理统计中与机器学习紧密相关的核心概念入手，特别是向量空间、矩阵分解、随机变量、贝叶斯定理等，确保读者能够理解模型背后的数学原理。 随后，我们深入讲解传统机器学习的经典算法。这包括但不限于：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）的核方法、决策树的构建与集成学习（如随机森林、梯度提升树XGBoost/LightGBM）。重点在于剖析这些算法的复杂度分析、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）以及正则化技术（L1/L2），为理解更复杂的神经网络模型打下坚实的基础。 第二部分：神经网络的核心架构与数学原理 本部分是全书的技术核心，专注于深度学习的基础构建块——人工神经网络（ANN）。 我们将详细解析神经元的工作机制，包括激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择与影响。接着，重点阐述反向传播算法（Backpropagation）。我们不会止步于公式的罗列，而是通过清晰的链式法则推导，结合计算图的视角，深入剖析梯度是如何高效地在网络中流动和更新权重的。 在优化器方面，本书对梯度下降法的演进进行了详尽的梳理。从基础的批量梯度下降（Batch GD）到随机梯度下降（SGD），再到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp、直至目前工业界广泛使用的Adam和Nadam优化器。每种优化器的内在思想、收敛特性及其适用场景都会进行对比分析。 第三部分：面向特定任务的深度学习模型 本部分将理论应用于实践，详细介绍三大核心深度学习网络结构及其在不同领域的主流应用。 1. 卷积神经网络（CNN）：视觉领域的革命 我们从卷积操作的数学本质开始，解释感受野、权值共享和池化层如何有效地提取图像的层级特征。本书将深入剖析经典网络架构的演变历程：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接的原理与重要性）。对于更前沿的模型，如DenseNet和注意力机制在CNN中的融合，也将进行专题讨论。在实践层面，我们将指导读者如何利用这些模型进行图像分类、目标检测（如YOLO系列和Faster R-CNN的基本思想）和语义分割。 2. 循环神经网络（RNN）：序列数据的处理专家 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，RNN是不可或缺的工具。本书系统地讲解了标准RNN的局限性——梯度消失与爆炸问题。随后，我们重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是它们如何通过输入门、遗忘门、输出门和细胞状态来精确控制信息的流动。此外，还将介绍Bidirectional RNNs（双向RNN）的应用。 3. Transformer架构与自注意力机制 本部分将聚焦于当前NLP领域的主导范式——Transformer。我们将彻底解析“Attention Is All You Need”论文中的核心思想：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制的计算流程，以及它如何取代传统的RNN结构。在此基础上，本书将详细介绍基于Transformer的预训练模型家族，包括BERT（掩码语言模型与下一句预测任务）、GPT系列（生成式预训练模型）的基本原理、微调（Fine-tuning）策略以及它们在问答系统、文本生成中的强大能力。 第四部分：高级主题与工程实践 为了使读者能够真正将模型投入生产环境，本部分关注深度学习的工程化和前沿研究方向。 1. 模型优化与正则化：深入探讨Dropout、批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization）的工作原理及其对训练稳定性的贡献。我们将讨论学习率调度策略（如余弦退火）在大型模型训练中的应用。 2. 生成模型：除了判别模型，本书还介绍了深度学习在数据生成方面的突破。我们将详细介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GANs）。特别是GANs中的判别器与生成器之间的博弈论基础，以及WGAN等改进方法如何解决训练不稳定的问题。 3. 迁移学习与模型部署：详细阐述如何利用大规模预训练模型进行迁移学习，节省训练资源。最后，本书将简要介绍模型量化、剪枝等模型压缩技术，并提供使用TensorFlow或PyTorch等主流框架进行模型导出和初步部署的实战指导。 本书的特点在于其理论深度与代码实现的紧密结合，每一核心概念后都附带有关键算法的伪代码或框架级实现思路，旨在让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，最终成为能够独立设计、训练和优化复杂深度学习系统的专业人才。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从我使用其他语言学习材料的经验来看，学习资料的“互动性”是决定学习兴趣能否持久的关键因素。单纯的文字和列表很容易让人产生阅读疲劳，尤其是像词汇记忆这种枯燥的任务。我注意到这本书在设计上似乎试图加入一些“轻量级”的互动元素，但整体感觉还处于比较初级的阶段。例如，它在每单元学习结束后设置了一些简单的回顾性小测验，这些测验的题型设计相对传统，主要还是以选择题和填空题为主，用来检验基础的识别能力。这些小测试的价值在于提供了一个即时的反馈机制，让我能马上知道哪些知识点我需要回头再看一遍。然而，我期待的是更具挑战性和更贴近真实考试场景的练习，比如基于语境的词义选择、或者需要用目标词汇来完成简单写作任务的拓展练习。如果书中能提供一些二维码链接，引导读者到配套的在线资源库中进行更复杂的、有计时功能的模拟测试，或者是一些利用词汇的听力片段，那就太完美了。目前来看，这本书更像是一个扎实的基础手册，而非一套完整的学习闭环系统，后续的学习路径还需要我自行去搭建。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对学习效率有着近乎偏执追求的人，时间对我来说比金子还宝贵，尤其是在备考阶段。因此，任何工具如果不能在短时间内体现出“速成”的潜力，我都会毫不留情地将其搁置。这本书给我的感觉是，它在努力地在“全面性”和“精简性”之间找到一个平衡点，但从一个应试者的角度来看，侧重点似乎还是偏向了后者。我没有看到那种为了凑数量而强行加入的、几乎不可能出现在考卷上的生僻词汇，这让我感到非常安心。它似乎非常精准地抓住了四级考试中词汇出现的高频区域，内容覆盖密度很高，但又没有到令人窒息的地步。我尤其欣赏它对于那些“易混淆”词汇的处理方式。比如，它会把几个形似或义近的词放在一个板块里进行对比辨析，这种“集中火力”的策略，比分散在不同地方的零星讲解要有效得多。不过，我发现，对于某些核心动词和固定搭配的讲解深度略显不足，它们更像是一种信息点的罗列，而不是深入的语义解析。我希望未来能看到更多关于这些高频词汇在不同语态、不同搭配下的具体应用案例，这样我才能真正做到“活学活用”，而不是停留在“认识”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常醒目，那种明亮的黄色调一下子就能抓住我的眼球，让人在书店里众多教材中一眼就能发现它。不过，我得说，光是漂亮的封面可撑不起一本真正实用的学习工具。我拿到手里的时候，首先关注的就是它的排版和字体。我非常在意阅读体验，毕竟是要长时间对着书本啃下来的。幸运的是，这本词汇书在这方面做得相当不错，字体大小适中，间距合理，看着不费劲。装帧也挺结实的，经常翻动也不会轻易散页，这对于我这种“暴力翻书党”来说简直是福音。内容上，我惊喜地发现它并没有采用那种枯燥乏味的纯列表形式，而是巧妙地穿插了一些情景化的例句，虽然只是寥寥数语，但能让我对这个词汇在实际语境中的用法有一个初步的感知，这比单纯背诵中文释义要有效得多。比如有些看起来很相近的词，通过例句的对比，它们的细微差别一下子就清晰了。当然，如果能有更多样化的阅读材料辅助记忆就更好了，比如小故事或者短文，这样整体的学习体验会更加连贯和有趣。总的来说，从物理接触和初步浏览来看，这本书在设计和基础的呈现方式上，无疑是下了功夫的，为接下来的学习打下了良好的视觉基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对市面上绝大多数四级词汇书都持有一种“看破不说破”的态度，因为它们无非就是把考试大纲里的词汇按字母顺序或者词频高低排列一下，然后配上几个例句，内容大同小异，最终还是考验我们自身的毅力。然而，这本书在“记忆法”这个环节上，给我带来了一点小小的惊喜，尽管这种惊喜并不算颠覆性的创新。我指的是它在词汇分组上的思路。它似乎更注重词根词缀的系统梳理，而不是简单地堆砌单词。当我翻到那些派生词和同源词聚集在一起的部分时，我感觉到一种“举一反三”的效率提升。以前那些看着长得像但意思完全不搭边的词，通过词根的剖析，突然就有了内在的联系，记忆的负担顿时减轻了不少。当然，这种方法对初学者来说可能需要一点时间去适应和理解这种逻辑，我刚开始也有些懵，需要反复翻阅前面的词根词缀讲解部分进行巩固。如果这本书能提供更多的辅助材料，比如配套的语音讲解，专门解释这些词根词缀在不同组合下的细微语义漂移，那么它的价值会再上一个台阶。但就目前呈现的内容而言，这种结构化的词汇编排方式，确实比我之前用的那种死记硬背的书要“聪明”一些，值得点赞。

评分☆☆☆☆☆

一个好的词汇书，其价值往往体现在它对学习者思维习惯的引导上。我不是一个喜欢“碎片化”学习的人，我更倾向于建立起完整的知识体系。这本书在宏观结构上做到了这一点，它清晰地划分了不同的主题模块，例如“校园生活”、“职业发展”、“社会现象”等，这使得我在背单词时，能够将词汇置于一个具体的场景框架之下进行记忆，极大地增强了关联性和持久性。这种主题式的划分，在我进行阅读理解或写作练习时，能够迅速地调动起与该主题相关的一整套词汇群。然而，我观察到在某些主题的衔接处，逻辑过渡显得有些生硬，仿佛是两个独立的词汇列表被强行缝合在了一起，缺乏更深层次的语义学或社会学上的联系引导。理想情况下，我希望看到更多关于这些词汇背后的文化背景或使用禁忌的补充说明，尤其是那些在跨文化交流中容易产生误解的词汇。这本书目前提供的背景信息相对保守和基础，更偏向于词汇本身的解释。但这本词汇书无疑提供了一个非常坚实的骨架，只要学习者能在这个骨架上自己填充血肉——也就是通过大量的阅读和听力输入——它就能成为一套高效的备考利器。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆