100種健康營養素完全指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:麥格羅希爾

作者:法蘭剋.

出品人:

頁數:0

译者:劉逸軒

出版時間:2002年09月18日

價格:NT$ 399

裝幀:

isbn號碼:9789574936465

叢書系列:

圖書標籤:

• 營養學
• 健康飲食
• 膳食營養素
• 健康生活
• 營養指南
• 維生素
• 礦物質
• 健康食譜
• 養生
• 營養補充劑

《深度學習的藝術：從理論到實踐的係統構建》 書籍簡介 在這部全麵而深入的著作中，我們將帶領讀者穿越現代人工智能領域最引人入勝且至關重要的分支——深度學習的復雜而精妙的世界。本書旨在為初學者提供堅實的理論基石，同時為經驗豐富的從業者提供前沿的視角與深入的實踐指導，使其能夠駕馭當前最先進的神經網絡架構，並解決現實世界中的復雜問題。 我們摒棄瞭碎片化的知識點講解，采用結構化的敘事方式，確保讀者能夠係統地理解從基礎概念到高級應用的完整邏輯鏈條。本書的核心目標是培養讀者的“模型思維”和“工程直覺”，使他們不僅知道如何使用現有的工具包，更能理解背後的數學原理和設計哲學。 第一部分：基石的構建——數學與神經元的工作原理 本書的開篇將聚焦於深度學習的數學基礎。我們不會停留在膚淺的公式羅列，而是深入探討支撐整個領域的微積分、綫性代數和概率論的核心概念，並明確指齣這些概念如何在神經網絡的前嚮傳播和反嚮傳播中發揮作用。 綫性代數與張量運算： 詳細解析嚮量、矩陣和高維張量，闡述它們如何成為數據和模型參數的載體。我們將討論張量分解、特徵值分解等操作在降維和特徵提取中的作用。 微積分與優化： 重點剖析梯度、偏導數和鏈式法則，這些是理解如何訓練模型的關鍵。我們會詳細推導損失函數的梯度計算過程，為後續的優化算法打下堅實的基礎。 概率論與統計基礎： 講解最大似然估計（MLE）、最大後驗概率（MAP）以及貝葉斯推斷在模型選擇和不確定性量化中的地位。 隨後，我們將進入人工神經網絡（ANN）的核心結構。我們不會簡單地介紹“感知機”，而是追溯其曆史演變，並精細地剖析單個神經元的工作機製：激活函數（Sigmoid, ReLU及其變體）的選擇及其對非綫性映射能力的影響。同時，詳細討論權重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）對收斂速度和模型性能的決定性影響。 第二部分：模型訓練的藝術——優化與正則化 理解瞭網絡結構後，本書的重點轉嚮如何高效、穩定地訓練這些模型。這一部分是實踐成功與否的關鍵。 優化器深度剖析： 我們將不僅僅停留在隨機梯度下降（SGD）。本書會係統地比較和分析動量法（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSprop和當前工業界廣泛使用的Adam及其變體（如Nadam、AdamW）。我們將結閤實際案例，討論每種優化器在不同類型數據集和模型結構下的適用性與局限性。 超參數調優與學習率調度： 探討學習率衰減策略（如餘弦退火、分段常數衰減）的重要性，以及批量大小（Batch Size）選擇對梯度方差和收斂性的微妙影響。 防止過擬閤的策略： 正則化是深度學習模型的“安全帶”。我們將詳細講解L1和L2正則化、Dropout的隨機失活機製及其背後的理論解釋。此外，我們還將介紹更現代的正則化技術，如數據增強（Data Augmentation）的設計哲學和批歸一化（Batch Normalization）在穩定訓練過程中的關鍵作用。 第三部分：核心架構的精進——捲積、循環與注意力機製 本書用大量篇幅深入探討瞭驅動當前AI革命的三大核心架構。 捲積神經網絡（CNNs）： 從基本的捲積操作、填充（Padding）和步幅（Stride）開始，逐步過渡到LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等裏程碑式的網絡結構。特彆強調殘差連接（Residual Connections）如何解決瞭深度網絡的退化問題。我們還會討論空洞捲積（Dilated Convolutions）在語義分割中的應用。 循環神經網絡（RNNs）及其演進： 講解序列數據的建模挑戰，如梯度消失/爆炸問題。深入剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製。同時，會討論雙嚮RNN和深層RNN在處理時序依賴性方麵的優勢。 注意力機製與Transformer的崛起： 詳細解釋注意力機製的數學原理——如何計算查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value），以及如何生成上下文嚮量。本書將完整地推導Transformer的編碼器-解碼器結構，聚焦於多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）和位置編碼（Positional Encoding）的巧妙設計，這標誌著序列建模範式的根本性轉變。 第四部分：實踐與前沿應用 理論與架構的講解之後，本書轉嚮實際應用案例和當前的研究熱點，幫助讀者將知識轉化為解決實際問題的能力。 計算機視覺前沿： 不僅涵蓋圖像分類，還將深入目標檢測（如YOLO係列和Faster R-CNN的原理）、實例分割以及生成對抗網絡（GANs）的基礎原理和訓練技巧（如WGANs）。 自然語言處理（NLP）的深度探索： 在Transformer的基礎上，我們介紹預訓練語言模型（PLMs）的概念，詳細闡述BERT、GPT係列模型的架構特點和掩碼語言模型（MLM）等訓練任務。討論遷移學習在小樣本NLP任務中的應用。 模型的可解釋性（XAI）： 隨著模型越來越復雜，理解其決策過程變得至關重要。我們將介紹LIME、SHAP等局部和全局解釋方法，幫助讀者建立對“黑箱”模型的信任和洞察力。 全書穿插瞭大量的代碼示例（使用Python和主流深度學習框架），確保讀者能夠同步實踐，構建自己的實驗環境，最終掌握從數據準備、模型選擇、訓練調優到最終部署的全流程工程能力。本書旨在培養齣能夠自主設計、優化和創新深度學習解決方案的下一代AI工程師和研究人員。

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這本書的語言風格雖然力求通俗易懂，但偶爾會齣現一些術語的濫用和概念的模糊化，這對於期望建立清晰營養學框架的讀者來說，是一個潛在的陷阱。比如，在描述“抗氧化”作用時，書中反復使用瞭一些聽起來很“高科技”但缺乏具體機製解釋的詞匯，讓讀者感覺自己好像吸收瞭一些高級信息，但實際上隻是吸收瞭一堆缺乏支撐的“時髦詞匯”。真正的健康指南應該緻力於用最準確的語言解釋復雜的生物化學過程，而不是為瞭追求文字的華麗而犧牲科學的嚴謹性。例如，當討論到腸道菌群對維生素閤成的影響時，它僅僅點到為止，沒有深入解釋益生元和特定菌株對關鍵維生素生物閤成的具體機製和相互影響。這種錶麵化的敘述方式，讓那些希望深入瞭解營養素之間復雜相互作用的讀者感到非常失望。總而言之，它提供瞭一個寬泛的地圖，但缺少瞭精確的導航和詳細的實地考察報告。

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這本書的排版和設計語言，我得說，挺讓人費解的。我本以為一本號稱“100種”的營養素指南，會有一個清晰的結構，也許是按照化學分類、生物功能，或者食物來源來組織。但實際翻閱下來，信息的流轉顯得有些跳躍和零散。它似乎試圖涵蓋太多，結果反而導緻邏輯鏈條不夠連貫。比如，在介紹完某幾種水溶性維生素的基礎知識後，下一章節突然跳躍到某種礦物質的吸收障礙，兩者之間缺乏有效的過渡和關聯性說明。對於初次接觸營養學概念的讀者而言，這種結構很容易造成信息過載和理解上的迷失。我花瞭不少時間去尋找某個特定營養素在書中的位置，而不是自然地跟隨作者的思路閱讀下去。更不用說，對於那些涉及復雜代謝路徑的營養素，全書基本都用最簡化的圖錶帶過，缺乏必要的分子生物學背景知識支撐，這讓追求細節的讀者感到意猶未盡。坦白說，如果能有一個更清晰、更像教科書式的章節劃分和索引係統，這本書的易讀性和工具書屬性會更強。現在的感覺是，信息點很多，但串不成一條有力的主綫。

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從實操應用的角度來看，這本書在“如何獲取”這些營養素的指導上，深度遠遠不夠。我們都知道理論知識固然重要，但對於忙碌的現代人來說，最需要的還是如何將這些知識轉化為廚房裏的具體行動。對於比如“鎂”的缺乏，書裏提到瞭菠菜和堅果，但沒有深入探討烹飪方式（如焯水時間過長導緻的鎂流失）對實際攝入量的影響。對於一些季節性強或來源特殊的營養素，比如特定的魚油中的DHA/EPA含量差異，或者某些高生物利用度的植物鐵源，這本書幾乎沒有提供任何選購或處理的訣竅。我希望看到的“指南”是能夠告訴我，在超市琳琅滿目的産品中，如何快速識彆高質量的來源，或者在日常采購清單中，如何確保覆蓋到這100種素的關鍵代錶。目前的內容，更像是大學教材的章節摘要，背後的“如何做”和“為什麼這樣做”的實用信息嚴重缺失，讓人讀完後，依然要迴到網絡上搜索具體的食譜和挑選指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，我滿心期待地翻開，希望能找到一些關於我們日常飲食中那些“看不見”的功臣——各種營養素的深度解析。畢竟名字裏帶著“完全指南”這麼響亮的口號，我原以為能收獲一份詳盡到位的百科全書。然而，讀完後，我不得不承認，有些期待落空瞭。首先，在對宏量營養素——蛋白質、脂肪和碳水化閤物——的探討上，內容顯得有些淺嘗輒止。它隻是泛泛地提到瞭它們各自在人體內的基礎功能，比如蛋白質是“構建肌肉的基石”，脂肪是“能量的儲備庫”，碳水化閤物是“主要能源”。這種信息在任何一本入門級的健康讀物中都能輕易找到，缺乏更進一步的深入分析，比如不同類型的脂肪酸（如Omega-3與Omega-6的比例失衡問題）的詳細對比，或者特定氨基酸缺乏可能導緻的深層生理反應。對於那些希望瞭解如何通過食物精準調配這些基礎營養素比例的讀者來說，這本書提供的指導性建議力度不夠，更多的是停留在科普層麵，而非“指南”所承諾的實踐操作層麵。如果能加入更多關於現代加工食品對基礎營養攝入的負麵影響的案例分析，並提供更具體的日常膳食調整方案，我想這本書的價值會大大提升。目前的呈現，更像是一份閤格的入門介紹，但遠未達到“完全”的深度。

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關於“100種”這個數字，我感到非常好奇，但讀完後，這本書對這“100種”的甄選標準和側重點安排，實在讓人摸不著頭腦。它似乎把很多微量元素和一些尚未被主流科學界完全證實的“超級營養素”放在瞭相近的權重下進行討論。例如，對於維生素C和B族維生素這類經過數十年研究、作用機製明確的物質，篇幅相對閤理，但某些被現代保健品行業推崇但缺乏大規模臨床證據支持的植物化學物或稀有礦物質，卻被賦予瞭過多的篇幅和略顯誇張的健康益處描述。這讓人不禁懷疑，這本書的編寫目的是否更偏嚮於推廣某一類特定的膳食補充劑概念，而非純粹基於嚴謹的營養科學共識。真正的“指南”應該在科學證據尚不充分的領域保持審慎態度，明確區分“已知有效”和“潛力待考”。如果書中能更清晰地區分這些營養素的證據等級，並根據其在人群健康中的實際重要性進行排序和分配篇幅，那麼它的客觀性和權威性將不容置疑。現在這種“雨露均沾”的寫法，削弱瞭對關鍵營養素的重點強調。

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