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出版者:邮电大学

作者:刘龙

出品人:

页数:235

译者:

出版时间:2007-3

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787563514311

丛书系列:

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深入解析现代计算的基石：深度学习与神经网络 图书名称： 深度学习与神经网络：理论、模型与实践 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索驱动当代人工智能革命的核心技术——深度学习与人工神经网络。本书不仅覆盖了经典神经网络的理论基础，更着重于解析当前最前沿的深度学习架构及其在复杂问题求解中的实际应用。我们力求在理论的严谨性和工程实践的可操作性之间找到完美的平衡。 第一部分：神经网络的基石与数学原理 本部分将为读者打下坚实的数学和概念基础。我们将从感知机（Perceptron）的起源讲起，逐步过渡到多层前馈网络（Multilayer Feedforward Networks, MFNN）。 神经元的数学模型与激活函数： 详细阐述神经元如何作为基本的计算单元运作，深入分析 Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh 以及 Swish 等激活函数在不同网络层中的作用、优缺点及梯度消失问题的成因。 反向传播算法（Backpropagation）： 这是深度学习的心脏。我们将以链式法则为基础，清晰、细致地推导误差信号如何在网络中反向传播，并结合实际代码伪示例说明如何高效地计算梯度。 优化器与损失函数： 讨论回归（MSE, MAE）和分类（Cross-Entropy）任务中常用的损失函数。重点剖析经典的随机梯度下降（SGD）及其变体，如 Momentum、Nesterov 加速梯度，以及现代高效优化器 Adagrad, RMSProp 和 Adam 系列（Adam, NAdam, AMSGrad）的工作机制和收敛特性对比。 第二部分：构建强大的深度模型：经典与前沿架构 在掌握了基础理论后，本部分将聚焦于构建高效深度学习模型的关键结构。 卷积神经网络（CNN）： 深度解析 CNN 如何模仿生物视觉系统，实现对空间特征的有效提取。内容涵盖卷积层、池化层、填充（Padding）与步幅（Stride）的设计哲学。我们将详细剖析经典的网络结构，如 LeNet、AlexNet、VGGNet 的演进历程，重点讲解 ResNet 引入的残差连接（Residual Connections）如何解决深度网络训练中的退化问题。此外，还会探讨 Inception 模块（GoogleNet）的多尺度特征融合策略，以及 DenseNet 如何实现特征重用。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对文本、语音等序列数据，本书全面介绍 RNN 的基本结构和其在处理时间依赖性上的局限性。继而，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是它们的输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流，从而有效缓解梯度消失问题。 Transformer 架构的革命： 作为当前自然语言处理（NLP）领域的统治性架构，本书将用大量篇幅解析 Transformer。核心内容包括自注意力机制（Self-Attention）的精细化数学描述，多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序的序列数据引入顺序信息。 生成模型概览： 介绍如何利用深度学习进行数据生成，包括变分自编码器（VAE）的潜在空间表示和重参数化技巧，以及生成对抗网络（GANs）中生成器与判别器之间的博弈理论及其训练稳定性挑战。 第三部分：实践中的挑战与工程化 理论的构建必须服务于实践。本部分将关注深度学习项目落地过程中必须面对的工程化问题。 正则化与过拟合控制： 系统探讨 L1/L2 正则化、Dropout（不同类型的实现与适用场景）、早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation）等技术，帮助读者在模型复杂度和泛化能力之间找到最佳平衡点。 高效训练策略： 讨论批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）的作用机制及其在不同模型（CNN vs RNN）中的适用性。解析学习率调度策略，如余弦退火（Cosine Annealing）和学习率热身（Warm-up）。 模型部署与性能优化： 介绍模型压缩技术，如权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization，从 32 位浮点到 8 位整数的转换），以及知识蒸馏（Knowledge Distillation），确保训练好的大型模型能够在资源受限的设备上高效运行。 迁移学习与微调： 阐述预训练模型（如 BERT, GPT 系列或 ImageNet 上的视觉模型）的价值，并详细指导读者如何通过特征提取或微调策略，将成熟的知识迁移到新的、数据稀疏的任务中，从而极大缩短开发周期。 本书特点： 本书严格遵循从“点”到“面”的逻辑展开，每章末尾均附有“关键概念回顾”和“深入思考题”，旨在激发读者的批判性思维。我们精选了大量具有代表性的图表和数学推导，确保概念的清晰无误。本书的读者对象包括计算机科学专业学生、希望从传统机器学习转向深度学习的工程师，以及致力于前沿 AI 研究的研究人员。掌握本书内容，读者将不仅能“使用”现有的深度学习库，更能“理解”并“设计”下一代智能系统。

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作为一个资深的技术爱好者，我最挑剔的一点往往是作者对前沿动态的把握深度和广度。很多书籍内容更新缓慢，很快就会过时，成了“时间胶囊”。但这本书的编撰显然是紧跟时代脉搏的。我注意到书中对近两年兴起的一些新兴概念和技术范式的讨论，并非是那种浅尝辄止的蹭热度，而是进行了深入的剖析和批判性思考。作者似乎拥有极强的洞察力，能够穿透表象，直达技术的底层驱动力和未来的发展趋势。更难得的是，它在介绍这些新潮技术时，并没有盲目推崇，而是保持了一种审慎的、技术性的评估，这在很多过度乐观的技术布道中是极其罕见的。这种成熟、理性的态度，让这本书的参考价值大大超越了普通的教程，更像是一份高质量的行业深度分析报告。读完后，我对行业未来的发展方向有了更清晰的预判，这对于制定个人学习或研发策略至关重要。

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这本书的排版和装帧设计简直是一场视觉盛宴！从拿到手的那一刻起，我就被它那种沉稳中又不失现代感的封面设计所吸引。内页的用纸质感非常棒，阅读起来触感舒适，即便是长时间翻阅也不会觉得疲惫。更让我惊喜的是，书中大量的插图和图表，色彩的运用大胆而精准，无论是复杂的系统架构图还是细微的技术细节展示，都处理得极其精美、清晰易懂。很多技术书籍为了追求内容密度而牺牲了视觉体验，但这本却做到了完美的平衡。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件值得收藏的艺术品。特别是对于初学者来说，那些视觉化的解释，比干巴巴的文字描述有效太多了，让人在学习的过程中充满了愉悦感，而不是枯燥的煎熬。这种对细节的极致追求，足以体现出版方和作者对读者的尊重，让人在翻阅时能感受到一股扑面而来的专业与用心。这绝对是市面上少有的在设计美学上能达到如此高度的技术书籍。

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我过去阅读了不少关于某一特定领域的技术手册，它们往往过于专注于某个细分的角落，导致知识体系显得零散且缺乏宏观的视角。然而，这本著作给我的感觉是，它像一位技艺精湛的建筑师，为我构建了一个清晰、坚固且逻辑严密的知识框架。作者的叙事逻辑极其流畅，从基础概念的铺陈到高级应用的深入探讨，每一步的过渡都自然得像是水流淌过河床，毫无阻滞感。我特别欣赏它在处理复杂技术路径时的那种“化繁为简”的能力，它不是简单地省略细节，而是通过精妙的组织结构，让原本令人望而生畏的理论变得触手可及。读完它，我感觉自己像是站到了一个高台上，俯瞰全局，而不是被困在某个窄小的胡同里钻牛角尖。这种系统性的、全局性的知识建构，对于希望建立扎实基础的从业者来说，其价值是无可估量的。它真正做到了“授人以渔”，教会的不仅是“是什么”，更是“为什么是这样”。

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阅读体验的舒适度，往往取决于作者的“同理心”。很多作者在撰写技术文档时，习惯于站在自己已经掌握了所有知识的高度去阐述，导致初学者或跨领域学习者在阅读时，总感觉有一层看不见的“知识壁垒”。但在这本书中，我感受到了作者极大的耐心和清晰的引导。他似乎总能预料到读者在哪个知识点可能会产生困惑，并在关键时刻插入“思考题”、“常见误区提示”或者“历史背景解释”。这些小小的“脚注”或“旁白”，像是一位经验丰富的前辈在你身旁低语指点，既解决了疑惑，又提升了对知识深层次的理解。我尤其喜欢那些基于实际工程案例的讨论，它们将抽象的理论与真实的“战场”环境连接起来，让知识立刻活了起来，变得有血有肉、可以落地应用。这种亦师亦友的写作风格，让学习过程不再是单向的知识灌输，而是一种富有启发性的对话。

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坦白讲，我一开始对阅读又厚又全的技术书籍心存疑虑，总担心内容会陷入冗长和重复的泥潭。但这本书的编辑功力实在令人佩服。它的“模块化”设计做得非常出色，每一个章节、甚至每一个小节，都像是一颗被精心打磨过的宝石，独立存在时价值斐然，组合起来又浑然一体。我发现自己可以根据手头的任务或当前的学习兴趣，灵活地跳跃到任何一个感兴趣的部分进行精读，而不会因为缺乏前置知识而感到困惑。这种高度的“可拆解性”和“目标导向性”极大地提高了我的阅读效率。我甚至可以只截取其中关于某一特定工具集成的章节进行复习，而无需从头翻阅。这对于忙碌的专业人士来说，简直是莫大的福音——它承认了读者的已有知识储备，并提供了高效的知识检索和补充路径。这种对读者时间尊重的编排思路，值得所有技术作者学习。

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