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出版者:首都经济贸易大学出版社

作者:徐孟洲

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2002-2-1

价格:34.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563809547

丛书系列:

图书标签:

• 法学
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《深度学习导论：从理论到实践》 这是一本面向初学者和有一定基础的学习者设计的深度学习入门书籍，旨在帮助读者系统地理解深度学习的核心概念、常用模型以及实际应用。本书不侧重于税法相关的任何知识，而是将全部精力聚焦于人工智能领域中一个极具影响力的分支——深度学习。 内容概要： 本书分为五个主要部分，由浅入深地展开深度学习的探索之旅。 第一部分：深度学习基础概念 什么是深度学习？ 深入剖析深度学习的定义，将其与传统机器学习区分开来，强调其在处理复杂、高维度数据上的优势。我们将探讨神经网络的诞生背景、发展历程，以及为何在近十年取得了突破性进展。 神经网络的基本原理： 详细介绍人工神经网络（ANN）的构成，包括神经元（节点）、激活函数、权重和偏置。我们将从最基础的感知机模型开始，逐步讲解多层感知机（MLP）的结构和工作方式。 激活函数的作用与选择： 深入探讨Sigmoid、ReLU、Tanh等常见激活函数的特性、优缺点以及它们在神经网络中的作用，并指导读者如何在不同场景下选择合适的激活函数。 损失函数与优化器： 介绍不同类型的损失函数（如交叉熵损失、均方误差损失），它们如何量化模型的预测误差。同时，详细讲解梯度下降及其变种（如SGD、Adam、RMSprop）的工作原理，以及它们如何指导模型参数的更新以最小化损失。 反向传播算法： 详细讲解深度学习的核心算法——反向传播（Backpropagation）。我们将一步步拆解其数学原理，并通过直观的例子帮助读者理解梯度如何从输出层反向传播到输入层，从而更新神经网络的权重。 第二部分：经典深度学习模型 卷积神经网络（CNN）： 聚焦于在图像识别、计算机视觉领域取得巨大成功的CNN。我们将详细介绍卷积层、池化层、全连接层等核心组件，以及它们如何有效地提取图像的局部特征。本书将涵盖LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构的演进和特点。 循环神经网络（RNN）： 探讨在序列数据处理（如自然语言处理、时间序列分析）中占据重要地位的RNN。我们将解释RNN的循环结构如何捕捉序列中的时序依赖关系，并介绍其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题。 Transformer模型： 重点介绍近年来在自然语言处理领域掀起革命的Transformer模型。我们将深入解析自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，以及它如何实现对长距离依赖关系的建模，并讲解其在机器翻译、文本生成等任务中的巨大潜力。 第三部分：深度学习模型训练与调优 数据集的准备与预处理： 强调数据在深度学习中的关键作用。我们将指导读者如何收集、清洗、标注数据集，以及进行特征缩放、数据增强等预处理操作，为模型训练打下坚实基础。 过拟合与欠拟合的诊断与解决： 深入分析深度学习模型中常见的过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）现象，并提供正则化（L1/L2正则化、Dropout）、早停法（Early Stopping）、数据增强等有效的应对策略。 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，以及如何利用交叉验证来评估模型性能，找到最优的模型配置。 模型评估指标： 讲解准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、AUC等常用的模型评估指标，帮助读者科学地衡量模型的性能。 第四部分：深度学习的应用领域 计算机视觉： 涵盖图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等经典计算机视觉任务，并介绍相关的深度学习模型和技术。 自然语言处理： 探讨文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、文本生成等NLP任务，以及RNN、LSTM、Transformer等模型在此领域的应用。 其他领域： 简要介绍深度学习在语音识别、推荐系统、强化学习、医疗诊断、金融风控等领域的应用案例，展现其广泛的普适性。 第五部分：实战项目与未来展望 深度学习框架简介： 简要介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并提供简单的代码示例，帮助读者快速上手。 一个完整的深度学习项目实战： 通过一个具体的项目（例如，使用CNN进行图像分类或使用LSTM进行文本情感分析），贯穿数据准备、模型构建、训练、评估和调优的整个流程，让读者获得宝贵的实践经验。 深度学习的未来发展趋势： 探讨可解释性AI、联邦学习、自监督学习、生成式AI等前沿研究方向，以及深度学习在未来可能带来的更多可能性。 本书力求用清晰易懂的语言、丰富的图示和案例，让深度学习这一复杂的领域变得触手可及。通过本书的学习，读者不仅能掌握深度学习的理论知识，更能培养独立解决问题的能力，为进一步探索更高级的AI技术打下坚实的基础。

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这本《税法教程》真是一本宝藏！我一直觉得税法离我很遥远，充满了晦涩难懂的术语和复杂的条文，简直是让人望而生畏。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。作者的讲解方式非常生动，仿佛在和我面对面聊天一样，把那些枯燥的法律条文解释得清晰明了。尤其是在讲解一些具体的税收政策时，作者总能结合实际案例，让我瞬间就能明白这个政策背后的逻辑和目的。我记得有一章讲到增值税的抵扣链条，我之前看了好几遍官方文件都一头雾水，但看了这本书后，茅塞顿开。书中的图表设计也非常人性化，简单明了地梳理了复杂的税务流程。对于我这样一个零基础的读者来说，这本书无疑是一剂强心针，让我对学习税法充满了信心。它不仅仅是一本教科书，更像是一位耐心的导师，引领我走进了税法的世界。读完后，我对国家的税收体系有了更宏观的认识，不再感到迷茫。

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初次接触这本书，我最大的感受就是“通透”。它就像一面清晰的镜子，把原本蒙着神秘面纱的税法照得一清二楚。这本书的优点在于它的体系构建极其完善，从税收的宪法基础讲到具体的流转税、所得税，再到税收法律责任，脉络清晰得让人佩服。最让我印象深刻的是关于税收征管程序的描述，作者用非常精炼的语言概括了从税务登记到发票管理、税务稽查的全过程，把行政效率和法律规范完美地结合在一起。我之前总是混淆行政复议和行政诉讼在税收争议中的区别，这本书用表格的形式清晰地列举了两者的适用情形和后果，瞬间解决了我的困惑。这本书的学术水准很高，但又丝毫没有高高在上之感，真正做到了学术性和实用性的完美平衡。

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拿起这本书，我立刻被它那种沉稳而又不失活力的文字风格所吸引。它不像某些法学著作那样堆砌术语，而是充满了对法律精神的敬畏和对具体规则的精雕细琢。这本书在处理那些具有争议性的税法条文时，展现了极高的驾驭能力。比如，关于“实质重于形式”原则在税收领域的具体应用，作者引用了大量具有指导意义的判例，并对不同法院对此原则的理解差异进行了深入辨析，这种对司法实践的关注，使得这本书的价值远超普通教材。对我个人而言，这本书最实用的一点是它在每一章末尾都设置了“自测与思考”环节，这些问题设计得非常巧妙，既考察了对基本概念的掌握，又引导读者进行更深层次的法律推理。这套书不愧是精品，读完后，我感觉自己对如何运用税法解决实际问题，已经有了坚实的基础和清晰的思路。

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这本书的阅读体验，简直是法学院学生和实务工作者的一场及时雨。它的语言风格极其凝练，没有一句废话，每一个章节都直击税法核心要害。我尤其欣赏作者在阐述税收优惠政策时的那种审慎和客观。作者没有简单地赞扬或批评，而是客观地分析了不同优惠政策对宏观经济的潜在影响以及法律适用中可能出现的灰色地带。这种深入的批判性思维训练，对于我们未来的职业发展至关重要。在讲解国际税收协定时，这本书更是体现了其超越一般教材的视野，它不仅介绍了国内法，还引入了OECD的BEPS行动计划等前沿国际动态，让读者能够站在全球化的视角来理解中国的税法定位。读完后，我感觉自己的知识结构得到了极大的提升，不再满足于零散的知识点，而是构建了一个完整的税务知识大厦。

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说实话，我本来没抱太大期望，毕竟市面上的法学教材大多枯燥乏味，读起来像是在啃石头。但《税法教程》这本书的阅读体验简直是出乎意料的好。它的叙述逻辑非常严谨，层层递进，让你在不知不觉中就掌握了税法的基本框架。我特别欣赏作者在解释每一个税种时，都会追溯到其立法精神和历史沿革，这使得我们不仅仅是“知其然”，更能“知其所以然”。这种深入骨髓的剖析，让理论知识变得鲜活起来。比如，在探讨企业所得税的纳税主体认定部分，作者引用了多个司法判例进行对比分析，那种分析的深度和广度，让我这个非专业人士都能感受到法学研究的魅力。这本书的排版也做得很好，重点突出，注释详实，查阅起来非常方便，绝对是法律学习者的良心之作。

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