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出版者:中国劳动社会保障

作者:王一民主编

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:2005-8

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787504552532

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好的，这里为您构思一份《深度学习的数学原理与实践》的图书简介，严格遵守您的要求：不包含“实用基础英语”的内容，内容详实，自然流畅，不带任何人工智能写作的痕迹。 --- 深度学习的数学原理与实践 导言：从像素到智能的桥梁 在信息爆炸的时代，人工智能已不再是科幻小说的素材，而是驱动各行各业变革的核心引擎。驱动这场革命的基石，正是深度学习——一种模仿人脑神经网络结构、能够从海量数据中自动提取复杂特征的学习范式。然而，许多开发者和数据科学家在应用现有的深度学习框架时，往往只停留在调用API的层面，对模型内部的运作机制知之甚少。当模型性能不佳、梯度消失或爆炸、超参数调优陷入僵局时，缺乏底层数学洞察力的困境便会显现出来。 本书《深度学习的数学原理与实践》，旨在弥合理论与实践之间的鸿沟，为读者提供一个清晰、深入且结构严谨的学习路径。我们相信，只有真正理解了支撑深度学习的数学语言——微积分、线性代数、概率论与最优化理论——才能真正掌握这门技术，并有能力去创新和突破现有方法的局限。本书不是一本简单的代码速查手册，而是一部致力于构建坚实理论基础的工具书。 第一部分：基石——线性代数的重生 深度学习的本质，就是大规模的矩阵运算。本部分将从最基础的向量、矩阵运算出发，重新审视线性代数的概念，并将其直接映射到神经网络的结构中。 核心内容剖析： 1. 向量空间与张量表示： 详细阐述高维数据如何被精确地组织成张量（Tensor）。我们将探讨张量的秩、维度、切片与广播机制，这是理解数据流动的关键。 2. 矩阵分解的魔力： 深入剖析奇异值分解（SVD）、特征值分解（Eigendecomposition）及其在数据降维（如PCA的理论基础）和特征提取中的应用。理解这些分解如何揭示数据内在的低秩结构。 3. 正交性与基变换： 解释为何在深度网络中，保持数据的正交性或近似正交性至关重要，特别是在残差网络（ResNets）和自注意力机制（Self-Attention）的设计哲学中，正交变换扮演的角色。 4. 范数理论： 区分L1、L2范数及其在正则化（Lasso与Ridge回归的联系）中的实际作用，明确它们如何影响模型的复杂度与泛化能力。 第二部分：动态——微积分与梯度驱动的学习 神经网络的学习过程，即是寻找最优参数集合的迭代过程。这一过程完全依赖于微积分，特别是多变量微积分中的链式法则。 核心内容剖析： 1. 多元函数求导与偏微分： 详细推导激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU）的导数形式，并解释导数符号在不同激活函数下的物理意义（例如，为什么ReLU的负半轴导数为零）。 2. 反向传播（Backpropagation）的数学本质： 这不是一个算法，而是一个应用链式法则的巧妙技巧。我们将以一个简单的三层网络为例，从输出层反推至输入层，完整推导每个权重和偏置项相对于损失函数的梯度。这部分将严格遵循矩阵微积分的规则，确保推导的严谨性。 3. 雅可比矩阵与海森矩阵： 介绍这些高阶导数工具，它们在理解模型误差曲面的曲率、分析二阶优化方法（如牛顿法）以及进行更精细的敏感性分析时的重要性。 第三部分：优化——寻找最优解的艺术与科学 优化算法是连接数学理论和实际训练结果的桥梁。本部分将系统梳理从经典到前沿的优化技术，并揭示其背后的收敛性保证。 核心内容剖析： 1. 损失函数的设计与选择： 探讨交叉熵、均方误差（MSE）等损失函数在不同任务（分类与回归）中的适用性，并分析其凸性与非凸性对优化过程的影响。 2. 梯度下降的演化： 不仅仅是SGD。我们将深入探究动量（Momentum）如何通过引入历史梯度信息来平滑震荡；RMSProp和Adam等自适应学习率方法的数学推导，重点分析它们如何根据梯度的二阶矩信息动态调整步长，从而实现更快的收敛。 3. 正则化与约束： 详细解释L2正则化如何通过影响权重向量的范数来提升模型的平滑性。探讨批归一化（Batch Normalization）在数学上是如何重新定义输入分布，从而稳定训练过程的。 4. 鞍点问题与局部最小值： 分析在高维非凸优化中，鞍点（Saddle Points）比局部最小值更为常见。介绍一些规避鞍点陷阱的现代技术和理论依据。 第四部分：不确定性——概率论与统计推断 深度学习模型在面对未见数据时表现出的不确定性，需要用概率论的框架来理解和量化。 核心内容剖析： 1. 信息论基础： 熵、交叉熵与KL散度的定义及其在衡量信息量和分布差异上的应用，这是理解信息瓶颈理论和生成模型（如VAE）的关键。 2. 贝叶斯视角下的神经网络： 介绍贝叶斯深度学习的基本概念，如何将权重视为随机变量，以及如何通过概率分布来量化模型对预测的不确定性（Aleatoric Uncertainty vs. Epistemic Uncertainty）。 3. 最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）： 阐述深度学习参数估计的两种主要哲学，并展示它们如何与我们在第三部分讨论的损失函数和正则化方法直接对应。 结论：面向未来的算法构建者 本书的终极目标，是培养读者从“用户”转变为“设计者”。掌握了本书中的数学工具，读者将能够： 诊断模型失败的根本原因： 不再盲目调整学习率，而是能从梯度流、曲率或数据分布的角度进行分析。 创新激活函数与损失函数： 基于对微分性质的深刻理解，设计更适合特定任务的非线性变换和评估指标。 理解前沿研究的精髓： 无论是Transformer架构中的位置编码，还是生成对抗网络（GANs）中的纳什均衡点，其背后的逻辑都可追溯到本书所涵盖的数学原理。 《深度学习的数学原理与实践》，是献给所有渴望深入理解人工智能核心机制的工程师、研究人员和高级学生的必备参考书。它将为您提供一把解构复杂模型、构建下一代智能系统的钥匙。

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我对其中关于文化背景的介绍部分感到非常失望。既然号称是面向大众的“实用”英语学习材料，理应包含一些必要的跨文化交际知识，比如如何得体地进行英美文化背景下的寒暄、商务礼仪或者俚语的使用禁忌。但这本书对这些内容的介绍少得可怜，甚至有些地方提供的文化信息已经过时，或者带有很强的地域偏见。例如，它提到了一些非常正式的问候方式，而这些方式在当今的日常交流中已经很少使用了，反而遗漏了更多当代年轻人常用的、更自然的交流方式。此外，书中对一些常见习语的解释，也仅仅停留在字面意思的直译，完全没有深入剖析其背后的文化内涵和使用语境。学习语言不只是学习词汇和语法规则的堆砌，更重要的是理解使用这些语言的社群的思维方式。这本书显然在这方面严重缺位，使得学习者在真实交际中，很可能会因为文化上的误解而陷入尴尬境地。

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拿到这本《实用基础英语》后，我最直观的感受就是印刷质量实在不敢恭维。纸张泛着廉价的灰黄色，油墨的涂抹感很重，长时间阅读下来眼睛非常干涩疲劳。更令人不解的是，排版设计极其混乱，正文和注释常常挤在一起，重点词汇和例句没有得到有效的视觉突出，几乎全书都是密密麻麻的一片黑白文字，读起来毫无呼吸感。我本来希望它能提供一些多媒体辅助资源，毕竟是基础教材，视觉引导很重要，但这本书完全依赖于传统的文字呈现，没有提供任何音频链接或在线资源支持，这在如今这个数字化学习的时代显得尤其落伍。我尝试让我的孩子跟着书中的发音练习，结果发现根本无从下手，因为书里甚至没有提供清晰的国际音标对照，或者即便是有了，也排版得让人眼花缭乱，根本无法准确把握发音的细节。对于一个以“基础”为卖点的书籍，连最基本的视觉友好度和辅助学习工具都无法保障，实在让人难以理解其出版的初衷。

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这本书的练习部分设计得非常敷衍和机械化，简直是对学习者耐心的无情考验。它似乎坚信“重复就是力量”，于是充斥着大量重复度极高的填空和句子改写练习。比如，当你刚刚学完一个动词的时态变化时，后面立刻跟了二十个几乎一模一样的句子，只是将主语换了换，这并不能真正帮助学习者理解这个时态在不同语境下的灵活运用。真正的语言学习需要的是能够激发思考、鼓励创造性表达的任务，比如角色扮演情景对话的构建，或者要求根据给定的情境写一段简短的日记。然而，这本书里几乎找不到任何需要运用逻辑和想象力的开放式练习。我做完几章练习后，感觉自己像个机器人一样机械地输入了正确的词形，但一到实际需要张口说话或者组织观点时，大脑依然一片空白。这种纯粹的应试性训练，只会培养出“哑巴英语”——能做对选择题，却无法与人进行有效交流的尴尬局面。

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从内容更新和专业性的角度来看，这本《实用基础英语》明显是跟不上时代的步伐了。我注意到书中有大量涉及特定历史事件或已经不再流行的社会现象的例句，这让我不禁怀疑，这本书的修订周期是不是太长了。例如，书中举例解释某个复杂句式时，引用的是一篇几十年前的社论片段，晦涩难懂，远不如选取当前热门话题下的报道或评论来得贴切和吸引人。一个好的基础教材，应该能够为学习者搭建一个通往当代世界的桥梁，让他们学到的知识能立即在日常生活中派上用场。遗憾的是，这本书更像是一份被尘封在书架上的旧档案，它所教授的“基础”似乎是停滞在过去某个时间点的基础，而不是面向未来的、具有前瞻性的语言技能。对于渴望快速跟上国际交流节奏的学习者而言，选择这样一本缺乏生命力的教材，无疑会大大拖慢自己的进步速度，因为它提供的“营养”已经不适合现在的“身体”了。

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这本所谓的“实用基础英语”简直是浪费时间。我原以为能从中找到一些扎实、系统化的语法讲解和词汇积累方法，结果呢？完全是东拼西凑的零散知识点，缺乏逻辑性。随便翻开一页，可能讲的是过去完成时，下一页就跳到了情态动词的细微差别，中间缺少任何过渡和铺垫。对于初学者来说，这种结构简直是灾难，让人抓不住重点，学起来非常吃力。更别提那些所谓的“实用”例句了，生硬、过时，感觉像是从上个世纪的教科书里直接抄过来的，完全脱离了现代日常交流的语境。我尝试用它来准备一次商务邮件写作，结果发现书里的表达方式老气横秋，完全无法应对实际工作中的沟通需求。如果这本书的作者真的想强调“实用”二字，至少应该引入一些真实场景的对话和文本分析。现在看来，它更像是一本面向应试教育的、效率低下的复习资料，对于真正想要提高听说读写综合能力的读者来说，根本起不到任何实质性的帮助。我建议有心学习英语的朋友们，把精力放在那些真正注重语篇连贯性和实用交际能力的教材上，这本书可以果断舍弃。

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