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出版者:世纪鼎尖

作者:本社

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2002-11

价格:12.00元

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isbn号码:9787543748903

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深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习与神经网络。 本书的构建，完全围绕着如何将复杂的数学原理转化为可操作、可理解的工程实践展开，旨在帮助读者跨越理论与应用的鸿沟，掌握构建和训练下一代智能系统的关键技术。 第一部分：奠定基础——神经网络的数学与结构 本书的开篇，我们将系统地回顾信息科学与计算理论中对理解神经网络至关重要的基础知识。这不仅仅是简单的公式复习，而是将这些数学工具置于深度学习的语境下进行审视。 第一章：信息表示与线性代数基石 本章深入探讨了数据在计算机中的表示形式，从向量、矩阵到张量（Tensor）的演变。我们将详细分析高维空间中的几何直觉，重点解析特征值、特征向量在数据降维（如PCA的数学基础）和理解数据分布中的核心作用。线性变换如何被用于特征提取和信息的重新投影，将是本章的重点讨论内容。我们还会触及数值稳定性问题，以及在GPU并行计算架构下，如何优化矩阵运算以提升训练效率。 第二章：概率论与统计推断 深度学习的本质是复杂的概率建模。本章聚焦于贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在神经网络参数估计中的应用。我们将探讨各种概率分布，如高斯分布、多项式分布，以及它们在损失函数设计中的体现。此外，信息论的熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）将作为衡量模型不确定性和优化目标的核心工具进行详尽阐述。对统计误差（如偏差-方差权衡）的深入理解，将为后续模型正则化策略的制定提供理论支撑。 第三章：单神经元模型到多层感知机（MLP） 从生物学神经元到人工神经网络的基本单元——感知机，我们将追溯其历史演进。本章详细解析了激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的数学特性、导数计算及其对梯度流的影响。重点在于构建第一个全连接网络（MLP），理解其作为通用函数逼近器的理论基础（万能逼近定理），并分析浅层网络在处理复杂非线性问题时的局限性。 第二部分：训练的艺术——优化、反向传播与正则化 网络的构建只是第一步，如何高效、稳定地训练网络是工程实践中的核心挑战。 第四章：梯度下降的精妙与困境 本章全面解析了梯度下降法的核心思想。从最基础的批量梯度下降（Batch GD）出发，我们将逐步引入随机梯度下降（SGD）及其变体。重点剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（Adagrad, RMSprop, Adam, Nadam）的数学原理及其在不同优化场景下的收敛特性对比。如何选择合适的学习率调度策略（Learning Rate Scheduling），是本章实践指导的关键。 第五章：反向传播算法的深入剖析 反向传播（Backpropagation）是现代深度学习的“发动机”。本章不仅会展示其基于链式法则的推导过程，更重要的是，我们会通过计算图的视角，详细解析梯度如何在网络中流动和累积。我们将讨论在深层网络中，梯度消失（Vanishing Gradients）和梯度爆炸（Exploding Gradients）的根本原因，并提供使用梯度裁剪（Gradient Clipping）等技术进行有效控制的实践指南。 第六章：提升泛化能力——正则化策略 一个过度拟合的复杂模型在真实世界中毫无价值。本章专注于提升模型的泛化能力。我们将详尽讨论L1和L2权重正则化（Ridge & Lasso Regression在NN中的体现）、Dropout技术的随机性原理及其对贝叶斯模型平均的近似。此外，早停法（Early Stopping）、数据增强（Data Augmentation）作为一种隐式正则化手段，其在图像和序列数据中的应用将被深入探讨。 第三部分：架构的演进——从经典到前沿模型 本部分将带领读者探索那些定义了当代人工智能领域的关键网络架构，并分析其针对特定数据模态的优化设计。 第七章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章聚焦于CNN，重点阐述卷积操作的参数共享和稀疏连接特性如何高效处理网格结构数据（如图像）。我们将深入分析池化层的作用、感受野的构建。从LeNet到AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的数学意义）、DenseNet，我们将分析这些里程碑式模型的创新点及其如何解决深层网络的训练难题。针对目标检测（如R-CNN家族）和语义分割（如U-Net）的初步概念也将被引入。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列或自然语言等序列数据，需要具备“记忆”能力的架构。本章详细解释了标准RNN的结构及其在长期依赖问题上的缺陷。重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的输入门、遗忘门、输出门的精确数学功能和信息控制机制。此外，我们将简要介绍序列到序列（Seq2Seq）模型的基础框架。 第九章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制被认为是近年来最重要的突破之一。本章首先解释了注意力机制如何量化输入信息的相关性，并打破了RNN在处理长序列时的瓶颈。核心内容是Transformer模型，我们将对其多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制、位置编码（Positional Encoding）的必要性以及前馈子层的结构进行细致的数学拆解。这将为理解BERT、GPT等现代大型语言模型的工作原理打下坚实基础。 第四部分：高级应用与实践考量 最后一部分，我们将目光投向更广阔的应用领域，并探讨从理论到部署的工程实践细节。 第十章：无监督学习与生成模型 深度学习不仅用于预测，也用于生成。本章探讨无监督学习方法，如自编码器（Autoencoders）及其变体（Denoising AE, Variational Autoencoders, VAEs）。随后，重点介绍生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，包括生成器和判别器之间的纳什均衡点搜索问题，以及WGAN等改进方法如何解决训练不稳定的问题。 第十一章：模型评估、可解释性与部署 一个成功的模型需要严格的评估体系。本章涵盖了回归与分类任务的各种评估指标（Precision, Recall, F1, ROC曲线下的面积AUC等）。同时，鉴于深度学习的“黑箱”特性，我们将介绍一些初步的可解释性方法，如梯度可视化和特征重要性分析。最后，简要讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以及如何使用ONNX或TensorRT等工具将训练好的模型部署到实际的推理环境中，实现低延迟服务。 本书特色： 本书的叙事结构严谨，从最基础的线性代数和概率论推导出发，逐步向上构建复杂的网络架构。每一核心算法的介绍都伴随着清晰的数学推导和计算图示，确保读者不仅“知道如何做”，更能“明白为什么”。大量的案例分析和伪代码将理论知识转化为可执行的蓝图，适合有一定数学基础，并希望系统掌握深度学习核心技术的工程人员、研究人员和高年级学生深入研习。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，简洁而不失专业感，那种沉稳的蓝色搭配烫金的书名，传递出一种值得信赖的知识力量。翻开书页，纸张的质感也相当不错，厚实且带有微微的颗粒感，即便长时间翻阅，也不会感到刺眼或疲惫，这一点对于需要大量阅读的学生党来说，无疑是重要的加分项。我特别欣赏的是它的排版布局，章节划分清晰，重点内容通过不同字体和颜色进行突出，这极大地提高了阅读效率，让我能够快速抓住核心知识点。每章节后的习题设计更是巧妙，从基础巩固到拔高拓展，梯度明显，完全可以满足不同水平的学习者需求。更难得的是，书中还穿插了一些概念辨析和易错点提醒，这些都是老师在课堂上反复强调却容易被忽略的细节，能在这里看到，感觉这本书真正是从学生实际学习过程中提炼出来的精华，而不是简单的知识堆砌。它的内容深度也恰到好处，既不会过于晦涩难懂，也不会流于表面，对于理解那些抽象的概念，这本书提供的解释和例证都十分到位，让我有一种豁然开朗的感觉。

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我对这本书最大的满意之处在于它能够有效地帮助我“查漏补缺”。在每次做完教材的练习题或者模拟测试后，我都会习惯性地翻阅这本书，对照着检查自己的薄弱环节。它提供的解析非常详细，不仅给出了正确的解题步骤，还会分析导致错误的原因，并且提供相应的纠正方法。这一点对于我这样的学习者来说至关重要，因为我知道，只有找出并改正错误，才能真正提高成绩。书中的题目涵盖了各种难度和题型，从基础概念的检验到综合运用能力的考察，都有涉及，这让我能够在同一个平台上进行全面的能力评估。我特别喜欢它在题目后面附带的“解题技巧”或者“题型归纳”，这能让我总结出规律性的东西，举一反三。这种“精炼”和“精练”的模式，让我每次的学习都非常有针对性，能够高效地弥补自己的不足。

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这本书的章节编排紧密跟随我所学习的课程进度，这一点让我感到非常惊喜。在学习某个新章节的时候，我往往会先阅读教材，然后翻阅这本书，它提供的精炼部分能够迅速帮助我回顾和巩固核心概念，接着是详细的解析，它会比教材更深入地解释一些难以理解的理论，并通过生动形象的例子来辅助说明，让枯燥的理论变得鲜活起来。我尤其欣赏的是，书中对于一些重要定理或公式的推导过程，都有详细的步骤展示，并且会解释每一步推导的合理性，这对于我理解知识的来龙去脉至关重要，让我不再只是死记硬背，而是真正理解了“为什么”是这样。在练习部分，题目的难度设置非常合理，基础题能够帮助我扎实掌握基本功，而一些稍有难度的题目则能锻炼我的逻辑思维和解题能力。而且，每道题的解析都非常细致，即使是思路简单的题目，它也会给出更全面的解题思路，这让我能够站在更高的角度去审视问题。

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作为一名对学习有较高要求的学生，我一直希望能找到一本能够帮助我“融会贯通”的教材辅助读物。这本书在这一点上做得非常出色。它在每一章的开头都设置了“知识导图”，用非常直观的方式梳理了本章的知识结构，这对于我快速把握整体脉络非常有帮助。在学习过程中，我发现书中不仅注重知识点的讲解，更强调知识点之间的联系。例如，它会在讲解一个新概念时，会提及这个概念与前面学过的哪个知识点有关联，或者这个知识点在后续的学习中会如何应用。这种“关联性”的讲解，极大地帮助我构建了一个立体的知识网络，而不是零散的知识点集合。此外，书中的例题选取也非常有代表性，它们涵盖了各种题型，并且解析得非常透彻，即使是我平时比较薄弱的环节，通过阅读这些例题的解析，也能找到突破口。我特别喜欢它在某些题目后面标注“易错点”，这能让我提前警惕，避免掉入常见的陷阱。

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这本书的编排方式给我一种“量身定制”的感觉，仿佛是专门为我们这些需要深度学习的学生设计的。在学习的初期，我可能还会有些迷茫，但当我开始系统地利用这本书时，我发现它提供的“精析”部分，恰恰是我在理解教材时最需要的那部分补充和解释。它不会直接给出答案，而是会引导我思考，分析问题的症结所在。而且，书中针对某些容易混淆的概念，还专门设置了“辨析”环节，用对比的方式来帮助我区分，这种细致入微的处理，真的让我受益匪浅。让我印象深刻的是，在一些章节的末尾，它会提供一些“拓展阅读”或“延伸思考”的内容，虽然这些内容在教材中可能不会直接出现，但它们能够极大地开阔我的视野，让我看到知识的更广阔的应用前景，也让我对所学知识有了更深的理解和认识。这种“精炼”与“拓展”的结合，让我学习的深度和广度都得到了提升。

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从这本书的整体风格和内容来看，它绝对是一本值得推荐的优秀辅助教材。它没有夸大其词的宣传，也没有华而不实的包装，而是踏踏实实地专注于知识的精炼和解析。我尤其欣赏它在题目解析上的严谨性，每一个步骤都清晰明了，逻辑链条完整，即使是对于一些看似简单的题目，它也会从不同的角度给出解析，并且会提示一些需要注意的细节。这让我意识到，优秀的学习方法不仅仅是完成任务，更是要理解其中的逻辑和原理。我曾多次在考试中遇到一些“似曾相识”但又稍有变化的题目，而这本书中提供的“精炼”性的解题思路和技巧，往往能帮助我快速找到解题的关键，从而顺利完成考试。总而言之，这本书是一本能够帮助我深入理解知识、提升解题能力、并形成良好学习习惯的得力助手。

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拿到这本书之后，我最大的感受就是它的“实用性”无与伦比。它没有那些花里胡哨的装饰，也没有过多冗余的理论阐述，而是直击核心，高效地帮助我解决学习中的实际问题。在学习某个知识点遇到困难时，我最喜欢做的事情就是翻开这本书，找到对应的章节，它里面的“精析”部分往往能用更简洁、更易懂的语言来解释复杂的概念，或者提供一些非常规但却十分有效的解题思路。书中的“精练”部分更是我的“练兵场”，每完成一章的学习，我都会按照书中的习题进行练习，而且这本书的题目质量非常高，它们往往能很好地反映出考试的重点和难点。我尤其看重的是，这本书的解析不仅仅是告诉“怎么做”，更是告诉我“为什么这么做”，这种对原理的深入剖析，能够帮助我真正理解知识，而不是机械地套用公式。每次完成一套习题，再对照着解析仔细复习，我都感觉自己的能力得到了显著提升。

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这本书给我带来的最大改变，就是让我的学习过程变得更加“主动”和“高效”。以往，我可能会机械地阅读教材，然后完成课后习题，但往往收效甚微。自从使用了这本书，我开始有意识地利用它来辅助我的学习。在学习新知识点之前，我会先浏览这本书的“精炼”部分，对知识点有一个初步的印象；在理解教材时，我也会随时翻阅它的“精析”部分，来解决遇到的疑难杂症。最关键的是，书中的“精练”部分提供了大量的练习机会，而且每道题的解析都非常到位，能够帮助我巩固所学，并且找到自己的不足。我发现，通过这种“精炼”和“精练”相结合的方式，我不仅对知识点的理解更加透彻，而且解题能力也得到了显著的提升，大大减少了学习的盲目性。

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这本书的“深度”是我选择它的重要原因。在学习一些相对复杂的章节时，我发现教材上的讲解虽然基础，但往往不够深入，无法让我完全理解其背后的原理。而这本书的“精析”部分，就像是为我打开了一扇通往更深层知识的大门。它会从不同的角度去解释同一个概念，或者提供一些更高级的理论来支撑教材上的知识点。更让我惊喜的是，它还会分享一些学习的“窍门”和“误区”，这些都是非常有价值的经验之谈，能够帮助我少走弯路。我曾经在理解某个数学公式时遇到瓶颈，后来通过阅读这本书中相关的解析和推导过程，我才真正理解了这个公式是如何得来的，以及它在各种情况下的适用性。这种“精炼”式的讲解，让我对知识的掌握从“知其然”上升到了“知其所以然”的境界。

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我一直以来在学习过程中都非常注重积累和反思，而这本书恰好满足了我对“精炼”和“精析”的期待。它不仅仅是一本习题集，更像是一位经验丰富的老师，在每一个知识点旁边都附带了详尽的解析。这些解析不同于我们常见的标准答案，它们会深入剖析解题思路，讲解每一个步骤的逻辑依据，甚至会探讨多种解题方法，并分析它们的优劣。我特别喜欢它对一些经典错题的归纳和分析，往往一个看似微小的错误，背后却隐藏着对某个概念理解的偏差，这本书能精准地指出这些偏差，并提供纠正的方向，这对于避免重复犯错非常有帮助。此外，书中还包含了一些学习方法和技巧的分享，比如如何高效地记忆公式，如何构建知识体系，如何在考试中合理分配时间等，这些软性指导同样价值连城，让我在学习的道路上少走了很多弯路。我曾尝试过其他一些辅助教材，但很多要么题目过于简单，要么解析过于笼统，要么题目与解析之间脱节严重，而这本书在这方面做得非常出色，真正实现了“精”与“炼”的完美结合。

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