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出版者:吉林大学

作者:刘希彦　刘桂玲

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2004-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787560130835

丛书系列:

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《深度学习：从理论到实践》图书简介 本书导读：驾驭智能的未来，构建高效的学习模型 在信息爆炸的数字时代，如何从海量数据中提取有效知识，是科学研究与工程应用面临的核心挑战。《深度学习：从理论到实践》 一书，正是为应对这一挑战而生。它并非专注于语言的内在奥秘或认知机制，而是将视角投向了如何通过数学模型和计算方法，赋予机器以“学习”的能力。本书是一部全面、深入且高度实用的教材与参考手册，旨在为读者构建一个坚实的深度学习知识体系，并提供从基础理论到尖端应用的完整路线图。 一、 理论基石的深度剖析 本书的第一部分，致力于夯实读者的理论基础，确保读者对深度学习背后的数学原理拥有清晰的认识。我们深知，没有坚实的理论支撑，任何技术都不过是空中楼阁。 1. 线性代数与概率论的重述与应用： 我们首先回顾了深度学习中至关重要的数学工具——矩阵运算、特征分解、概率分布（如高斯分布、伯努利分布）以及贝叶斯推断。这些概念将以一种工程化的视角进行阐释，重点聚焦于它们如何在神经网络的构建、参数更新和不确定性处理中发挥作用。不同于纯数学书籍的抽象，这里的每一定理都与具体的网络层级或损失函数紧密关联。 2. 神经网络的基本架构与演化： 本书详细梳理了从感知机到多层前馈网络（MLP）的发展历程。着重讲解了激活函数的选择（ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）对梯度流和模型收敛性的深远影响。我们对反向传播算法（Backpropagation）进行了细致的数学推导，剖析了链式法则在高效计算网络中所有参数梯度时的精妙之处，并对比了基于梯度的优化方法（如随机梯度下降SGD、动量法、Adam等）的收敛特性和实际性能差异。 3. 优化算法的精细调控： 优化是深度学习的灵魂。本书专门开辟章节深入探讨了现代优化器的工作原理，包括自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, AdamW）。更进一步，本书探讨了如学习率衰减策略、梯度裁剪（Gradient Clipping）在处理深层网络中的梯度爆炸问题上的应用，并阐述了批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程，加速模型收敛。 二、 核心网络模型的体系构建 本书的核心价值在于其对主流深度学习模型的全面覆盖与深入解析，这些模型构成了当前人工智能应用的主要驱动力。 1. 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： 针对图像处理和计算机视觉任务，本书系统讲解了CNN的构建模块：卷积层、池化层和全连接层。我们不仅介绍了经典的网络如LeNet、AlexNet、VGG，更重点解析了ResNet（残差连接如何解决深层网络的退化问题）、Inception（多尺度特征提取）以及DenseNet（特征重用机制）的创新点。书中包含了大量关于感受野、参数共享和特征图可视化的实例分析。 2. 循环神经网络（RNN）与时序建模： 对于处理序列数据（如时间序列、传感器数据），本书详细介绍了RNN的基本结构，并着重剖析了其存在的长期依赖问题。随后，本书详细阐释了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是其“门控”机制如何精确控制信息的输入、遗忘和输出，从而有效捕获长距离依赖关系。此外，我们还讨论了双向RNN在需要完整上下文信息场景下的应用。 3. 注意力机制与Transformer的崛起： 随着计算能力的提升，本书将大量篇幅用于介绍注意力机制（Attention Mechanism）。从软性注意力到自注意力（Self-Attention），我们逐步揭示了Transformer架构如何彻底摆脱循环结构，实现高效的并行计算。本书对Transformer中的多头注意力机制、位置编码（Positional Encoding）以及其在编码器-解码器结构中的作用进行了详尽的数学建模和代码级解析。 三、 实践操作与工程化部署 理论的价值最终体现在实践之中。本书的后半部分完全侧重于如何利用主流框架将模型转化为可用的智能系统。 1. 主流框架的精通： 本书以TensorFlow和PyTorch作为主要的实践工具。我们不仅教授API的使用，更深入讲解如何在这些框架下高效地构建自定义层（Custom Layers）、定义复杂的损失函数，并利用其内置的分布式训练工具（如Horovod或PyTorch DDP）扩展到多GPU和多机环境。 2. 模型训练的工程艺术： 训练一个好的深度学习模型远不止运行代码。本书提供了大量关于超参数搜索、正则化技术（Dropout、权重衰减）和模型验证策略（K折交叉验证、Early Stopping）的实用指南。我们探讨了迁移学习的原理，并详细演示了如何有效地对预训练模型进行微调（Fine-tuning），以应对数据稀疏的实际问题。 3. 模型评估与可解释性： 一个投入生产的模型必须是可靠和可信赖的。本书讲解了针对不同任务的评估指标（如Precision/Recall、F1-Score、AUC-ROC、IoU），并引入了模型可解释性（XAI）的概念。我们将介绍如Grad-CAM、LIME等技术，帮助读者理解模型做出特定决策的内在依据，这对于提高模型的鲁棒性和用户信任至关重要。 目标读者： 本书面向具有一定微积分、线性代数和编程基础的读者。它适用于计算机科学、电子工程、数据科学等领域的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习前沿技术并应用于工业界或学术研究的工程师和研究人员。阅读本书，您将不仅掌握“如何做”，更理解“为何要这样做”。 《深度学习：从理论到实践》 承诺为您提供一座坚实的桥梁，连接抽象的数学原理与令人惊叹的智能应用，助您在计算智能的浪潮中稳步前行。

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我一直对人类如何理解和产生语言的内在机制充满好奇。这本书恰好满足了我这种求知欲。作者对语言加工过程的细致剖析，让我得以窥探大脑是如何在毫秒之间处理句子结构、识别词汇、理解语意的。他详细阐述了词汇提取、句法分析、语义整合等不同阶段，并结合了大量的实验研究成果。最令我印象深刻的是关于“语义网络”的讨论，作者通过形象化的图示和深入浅出的解释，展现了词语之间相互关联的复杂网络，以及我们在理解新词汇时如何利用已有的知识进行类比和推断。

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这本书的结构安排非常合理，内容循序渐进，逻辑性极强。作者在每一章节的开头都会提出该章节的核心问题，然后在接下来的内容中逐步解答。这种“问题导向”的学习方式，让我能够更好地把握学习的重点，并保持学习的兴趣。同时，章节之间的过渡也非常自然，不会让人感到突兀。我在阅读的过程中，始终能感受到一种清晰的学习路径，这对于我这样一个初学者来说，是非常宝贵的。

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这本书的封面设计本身就吸引了我，那种简洁而富有深度的视觉语言，让我立刻联想到语言与思维之间那复杂而又微妙的联系。翻开书的第一页，我就被作者严谨的逻辑和流畅的文笔所折服。他并没有上来就堆砌晦涩的专业术语，而是循序渐进地引导我进入心理语言学的世界。我尤其欣赏作者在解释一些核心概念时所运用的生动比喻和贴近生活的例子。比如，在谈到语言习得的“关键期”时，他并没有枯燥地引用研究数据，而是描绘了不同年龄段孩子学习新语言的场景，那种自然的过渡和内在的逻辑，让我深刻体会到语言学习过程中时间因素的重要性。

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这本书最让我感到共鸣的部分在于它对语言在人类认知活动中所扮演角色的深刻洞察。作者不仅仅将语言视为一种沟通工具，更将其视为思维的载体和塑造者。他对语言与概念形成、决策过程、甚至情感体验之间关系的探讨，都让我对语言的强大力量有了全新的认识。特别是在讨论“语言相对论”时，作者并没有简单地支持或否定，而是通过不同文化背景下的语言现象，展示了语言对人们世界观和思维方式的潜移默化影响，这让我开始反思自己固有的思维模式。

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作为一名非心理学专业的读者，我起初有些担心这本书的专业性会过于高深。然而，这本书的结构安排和语言风格让我惊喜不已。作者在引入新概念时，总是会先回顾相关的背景知识，确保读者能够跟上思路。他善于运用生动形象的比喻来解释抽象的理论，比如在讲解“工作记忆”时，他将其比作一个正在处理信息的“桌面”，需要不断地输入、处理和输出信息。这种接地气的解释方式，极大地降低了理解门槛，让我能够更专注于内容本身。

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让我印象深刻的是作者在探讨“语言障碍”时所展现出的同理心和科学性。他不仅详细介绍了各种语言障碍的成因、症状和诊断方法，更重要的是，他强调了对患者的理解和支持的重要性。他对语音、语汇、语法等不同层面的语言能力受损情况的分析，都充满了专业性和人情味，这让我对那些在语言沟通中遇到困难的人们有了更深的认识和尊重。

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这本书的语言风格非常吸引人，虽然内容涉及复杂的心理学和语言学理论，但作者运用了大量生动形象的比喻和贴近生活的例子，将抽象的概念具象化，使得阅读过程轻松有趣。我尤其喜欢他对于“语言歧义”现象的分析，他通过展示日常对话中可能出现的各种歧义，并解释大脑是如何快速有效地解决这些歧义的，这不仅让我对语言的灵活性有了更深的理解，也为我日常的沟通提供了新的视角。

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这本书的排版和设计也非常用心，字体清晰易读，章节划分明确，关键概念的处理也十分到位。它不仅仅是一本知识的传授者，更是一次愉快的阅读体验。我特别欣赏书中穿插的一些小插画和图表，它们有效地辅助了文字的理解，让一些复杂的概念变得更加直观。例如，在讲解“听觉加工”时，书中出现的听觉通路图，就让我对声音信息在大脑中的传递过程有了更清晰的认识。

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我非常欣赏作者在书中对于不同研究方法的介绍。他并没有仅仅罗列研究结果，而是详细解释了这些研究是如何进行的，以及这些方法各自的优缺点。从行为实验到神经影像学技术，作者都进行了清晰的阐述，这让我对心理语言学研究的科学性有了更深的理解。他特别强调了研究的严谨性和数据分析的重要性，这让我在阅读过程中，能够更加批判性地看待各种研究结论，并对其可靠性有更准确的判断。

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我被这本书的深度和广度所折服。作者从语言的产生、理解，到语言的习得、发展，再到语言障碍和语言的社会文化影响，几乎涵盖了心理语言学的所有重要方面。他不仅引用了大量的经典理论和研究成果，还结合了最新的研究进展，使得内容既有历史的厚重感，又不失前沿的活力。尤其是在探讨“语言与思维”的关系时，他通过对比不同语言的表达方式，展现了语言对人类认知方式的塑造作用，这让我对语言有了全新的认识。

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