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出版者:Springer

作者:Chaomei Chen

出品人:

页数:316

译者:

出版时间:2004-07-16

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852337896

丛书系列:

图书标签:

• 信息视觉化
• visualization
• IV
• 画图
• 新媒体
• 我想读这本书，毕业设计用，急呀！
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• 可视化原理

深度学习：从理论基石到前沿应用 本书并非关于信息可视化的指南，而是深入探索人工智能核心驱动力——深度学习领域的权威著作。 本书旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识框架，涵盖深度学习的数学基础、核心算法、主流模型及其在实际问题中的前沿应用。我们摒弃浅尝辄止的介绍，力求在理论的严谨性与工程实践的有效性之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：数学与理论的坚实地基 任何强大的结构都依赖于坚固的底层支撑。本书将深度学习的复杂性解构为可理解的数学原理，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第一章：线性代数与概率论的复习与聚焦 本章重温了构建神经网络所必需的线性代数工具集：矩阵分解（如SVD、LU）、特征值与特征向量的意义，以及它们在数据降维（PCA）和表示学习中的作用。同时，我们详细探讨了概率论在深度学习中的核心地位，包括贝叶斯定理的直观理解、最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）的区分，以及信息论基础（熵、交叉熵、KL散度）如何量化模型的不确定性和优化目标。 第二章：多变量微积分与优化理论基础 梯度下降法是深度学习的心脏，其效率直接取决于对多变量微积分的掌握。本章细致阐述了链式法则在反向传播中的应用，详细推导了偏导数的计算流程。在此基础上，我们系统性地介绍了经典的优化算法——从基本的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam），并分析了它们在非凸优化空间中收敛性的差异与适用场景。 第三章：神经元与感知机模型 从最基本的构建单元——神经元模型开始，本书追溯了感知机（Perceptron）的历史地位及其局限性。随后，我们引入了现代激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体，并深入分析了它们在解决梯度消失问题上的贡献。本章的关键在于建立从单一神经元到多层前馈网络（MLP）的直观过渡，并解释了前馈网络作为通用函数逼近器的理论基础。 --- 第二部分：核心架构与模型演进 深度学习的魅力在于其不断迭代和涌现出的强大模型家族。本部分聚焦于当前主流和具有里程碑意义的深度学习架构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度剖析 CNN是处理网格数据（尤其是图像）的基石。本章不仅介绍了卷积层、池化层和全连接层的基本操作，更深入探讨了感受野（Receptive Field）的机制、参数共享的效率优势。我们详细分析了经典的CNN架构演进史：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的模块化设计）以及ResNet（残差连接如何解决深度网络的退化问题）。此外，还涵盖了如空洞卷积（Dilated Convolution）和分组卷积（Grouped Convolution）在现代模型中的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于时间序列、文本等序列数据，RNN是不可或缺的工具。本章从基础的RNN结构出发，阐述了其在处理长期依赖性时的内在缺陷（梯度消失/爆炸）。随后，我们全面解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，重点剖析了输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流的流动。本章还涉及了Bidirectional RNNs和深度RNNs的构建。 第六章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是近年来深度学习领域最具革命性的进展之一。本章详细阐述了注意力机制的数学原理，特别是如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似性。在此基础上，本书将焦点转向Transformer模型。我们详细解析了其“编码器-解码器”结构，重点剖析了多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention） 的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何补偿序列顺序信息。 第七章：生成模型与对抗性学习 生成模型旨在学习数据的内在分布，从而生成新的、逼真的样本。本章分为两大部分： 1. 变分自编码器（VAE）： 探讨如何通过引入潜在空间（Latent Space）和重参数化技巧，实现对复杂分布的有效逼近和可控生成。 2. 生成对抗网络（GAN）： 深入分析判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈论框架，并详细讨论了WGAN（Wasserstein GAN）如何通过改进损失函数来提高训练的稳定性和生成质量。 --- 第三部分：训练、优化与前沿实践 本部分将理论与工程实践紧密结合，探讨如何高效、稳定地训练复杂的深度学习模型，并触及当前研究的热点领域。 第八章：正则化、泛化与模型评估 深度学习模型的高参数量易导致过拟合。本章系统介绍了多种正则化技术：L1/L2权重衰减、Dropout的随机失活机制、早停法（Early Stopping）。同时，我们详细讨论了模型评估的陷阱，包括偏差-方差的权衡、交叉验证的正确应用，以及适用于不同任务（分类、回归、分割）的关键性能指标（如F1 Score、AUC、IoU）。 第九章：迁移学习与预训练模型生态 在资源受限的情况下，迁移学习是高效利用知识的桥梁。本章深入探讨了如何利用大型预训练模型（如BERT、GPT系列、或大型视觉模型）进行特征提取和微调。我们分析了不同微调策略（如仅调整顶层、逐层解冻）的适用场景，以及如何处理不同领域数据间的“领域漂移”（Domain Shift）问题。 第十章：深度学习的最新探索方向 本章概述了当前AI研究的前沿热点，为读者指明了进一步探索的方向： 图神经网络（GNN）： 探讨如何将深度学习扩展到非欧几里得数据（如图、分子结构）上，重点介绍GCN和GraphSAGE的原理。 神经符号学习（Neuro-Symbolic AI）： 讨论如何融合深度学习的模式识别能力与传统符号推理的逻辑严谨性。 可解释性AI（XAI）： 介绍LIME和SHAP等工具，力图揭开“黑箱”的内部决策过程，增强用户对模型的信任。 通过这十个章节的系统学习，读者将获得驾驭和创新深度学习技术的必备知识体系，为解决复杂的现实世界问题奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

文字可以承载智慧 图画可以隐喻智慧 音乐可以激发智慧 数字可以揭示智慧 从语义学上讲，只要有共同的认识基础和相同的符号解释，就可以建立沟通。那么只要将智慧通过某种形式与我们日常的逻辑和感受，在相近的符号解释下建立起隐喻关联，就可以帮我们获得智慧。 Excel里的什...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，它带有一种沉浸式的“黑客精神”。我感受到的不是被动接受知识，而是在作者的引导下，主动去挑战和解构既有的可视化范式。作者似乎很乐于展示那些不那么主流、但潜力巨大的新兴可视化技术，比如高维数据的降维投影可视化，以及在非常规媒介（如声音数据、体感数据）上的信息映射尝试。这种探索性的叙述方式，极大地激发了我作为读者的好奇心和实验欲。书中对“美学”与“功能”关系的探讨尤为深刻，它并非简单地主张“好看即王道”，而是深入剖析了不同美学选择背后的认知效率考量。例如，作者对比了两种不同的色彩梯度方案在特定任务下的识别速度差异，这种基于实验数据的论证，让读者不得不信服。而且，这本书的后半部分提供了一套完整的“可视化设计流程”清单，它涵盖了从需求定义、数据探查、原型设计到最终部署和评估的每一个关键环节。这对于我们这些经常需要独立负责整个项目的设计师和分析师来说，是一个极其宝贵的、可操作的行动指南。它教会了我如何结构化地思考一个可视化项目，而不是零散地处理各个技术点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实令人赞叹，它成功地在学术严谨性与实际应用价值之间找到了一个近乎完美的平衡点。我发现它对数据预处理和清洗在可视化流程中的重要性进行了前所未有的强调。很多市面上的书籍都只关注“画图”本身，但这本书却回归到了源头，探讨了数据质量如何直接决定最终视觉呈现的说服力。作者对不同类型数据（时间序列、地理空间、网络拓扑）的处理策略都有独到的见解，并且在讲解时，总能引申出一些行业内的最佳实践案例，这些案例的选取非常具有代表性，涵盖了从金融市场到生物信息学的多个领域，这让读者可以触类旁通，将学到的方法灵活地迁移到自己的工作场景中。特别是关于交互式可视化的章节，它没有停留在简单的“过滤和缩放”层面，而是深入探讨了用户体验（UX）原则在动态数据探索中的应用，比如如何设计高效的“视觉查询”机制，以及如何管理信息过载的问题。读完这部分内容，我感觉自己对设计一个真正具有探索价值的仪表盘有了更清晰的蓝图。这本书不是那种读完一遍就束之高阁的参考资料，它更像是一部需要经常翻阅、时常对照反思的“方法论圣经”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字功底和内容组织可以说是教科书级别的典范。我通常很难将“优美”和“技术手册”联系起来，但这本《信息可视化》做到了。它的语言精准、逻辑缜密，但同时又充满了对信息世界的热情和敬畏。在介绍那些复杂的数学模型或算法支撑的可视化技术时，作者总是能用极其精炼的语言，将核心思想提炼出来，避免了冗长而令人疲倦的数学推导过程，而是专注于这些工具如何服务于人类的理解。尤其值得称赞的是，书中对“伦理和偏见”这一主题的讨论，这在很多技术书中是被忽略的。作者明确指出，任何数据可视化都是一种带有倾向性的解读，并探讨了如何通过透明度（例如，展示原始数据分布）来减轻视觉解读中的潜在偏见。这种对责任感的强调，使得这本书的价值远远超越了单纯的技术指南。它促使我反思：我们不仅仅是数据的翻译者，更是信息的把关人。总而言之，这本书不仅教会了我如何更清晰地展示数据，更重要的是，它教会了我如何更负责任地思考数据背后的意义。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本对手册类的技术书籍总是抱持着一种敬而远之的态度，总觉得它们要么干巴巴地堆砌公式，要么就是老掉牙的过时案例。然而，这本《信息可视化》完全颠覆了我的刻板印象。它的叙事节奏掌握得极为高明，仿佛一位经验丰富的导师在领着你进行一次精心策划的博物馆之旅。最让我眼前一亮的是它对“讲故事”这一核心理念的强调。作者并没有将可视化仅仅视为数据转换的机械过程，而是将其提升到了“沟通”和“叙事”的层面。书中用了大量的篇幅来剖析如何通过视觉叙事来引导读者的注意力，如何利用空间布局和时间轴的推进来构建一个引人入胜的数据故事线。我特别喜欢其中关于“有效误导”的反面案例分析，它尖锐地指出了那些看似美观实则欺骗性的可视化陷阱，这极大地提高了我的批判性思维能力。阅读过程中，我感觉自己像是在学习一门新的语言，这门语言的语法是数据结构，而它的修辞手法就是各种视觉编码。书中的插图质量极高，每一个图例都清晰地标注了其设计意图和潜在的认知效应，这使得抽象的理论瞬间具象化。对于那些渴望将自己的分析报告提升到全新层次的专业人士而言，这本书提供了一套行之有效的“设计思维”框架，远超出了普通工具书的范畴。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书简直是为我量身定做的！我最近一直在寻找一本既能系统梳理理论基础，又能提供大量实战案例的入门读物，而这本《信息可视化》完全满足了我的期望。它的行文流畅自然，语言风格非常贴近初学者，完全没有那种高高在上、晦涩难懂的学术腔调。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时所采用的比喻和类比，它们就像一座座清晰的桥梁，瞬间打通了我对数据形态与视觉编码之间关系的认知壁垒。比如，书中对于不同图表类型选择的逻辑推导部分，没有简单地罗列“用柱状图表示比较，用折线图表示趋势”这种教科书式的描述，而是深入探讨了人类视觉系统如何处理不同维度信息（长度、角度、颜色饱和度等）的底层机制，这让我明白了为什么某些可视化设计在特定情境下会显得特别有效，而另一些则会造成认知负担。书中还穿插了一些非常及时的设计原则回顾，确保读者在进入具体的案例分析前，已经牢牢掌握了清晰性、准确性和美观性之间的平衡之道。这本书的结构安排也极其合理，从基础的“点、线、面”的视觉元素讲起，逐步过渡到复杂的“多变量数据可视化”挑战，每一步都走得稳健而扎实，让我感觉每翻开一页，知识的积累都在稳步提升，而不是被突如其来的大量术语淹没。对于那些想从零开始，真正理解可视化“为什么”而不是仅仅学会“怎么做”的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

智慧的又一种表现形式

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