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出版者:合肥工业大学出版社

作者:龙梅等

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2007-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787810936194

丛书系列:

图书标签:

• 英语口语
• 实用英语
• 日常英语
• 口语练习
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• 英语技能
• 英语基础

《深度学习：理论、算法与应用实践》 图书简介 一、本书概览：跨越理论与实践的桥梁 《深度学习：理论、算法与应用实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。本书并非停留在对现有框架的简单介绍，而是致力于构建一个从基础数学原理到尖端网络架构的完整认知地图。我们深信，要真正掌握深度学习，必须理解其背后的数学逻辑和工程实现细节。因此，本书内容深度兼顾，结构严谨，力求成为读者从入门者迈向独立研究者或高级工程师的必备参考书。 本书将深度学习领域的复杂概念拆解为易于理解的模块，并辅以大量的数学推导和清晰的代码示例（主要基于Python和主流深度学习框架），确保读者不仅“知道如何做”，更能“明白为什么这样做”。 二、核心内容深度剖析 本书内容划分为四个主要部分，层层递进，确保知识体系的连贯性与完整性。 第一部分：深度学习的数学基础与核心概念（The Mathematical Foundations） 本部分是理解深度学习所有高级技巧的基石。我们不会回避繁复的数学细节，而是用直观的方式解释它们在模型训练中的作用。 1. 线性代数与概率论的重温与聚焦： 重点讲解向量空间、矩阵分解（如SVD在降维中的应用）、高斯过程、贝叶斯推断等与神经网络紧密相关的部分。 2. 优化理论精要： 深入剖析梯度下降法的变种，包括SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp和Adam系列优化器。详细阐述收敛性分析、鞍点问题（Saddle Points）的识别与规避策略，以及二阶优化方法的理论背景。 3. 信息论基础： 解释交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）在损失函数设计中的核心地位，以及熵在正则化和模型复杂度控制中的应用。 第二部分：经典神经网络架构的构建与解析（Core Architectures and Mechanics） 本部分详细拆解当前主流的神经网络单元，解析其结构、设计哲学和适用场景。 1. 全连接网络（FNNs）与反向传播机制： 详细追溯反向传播（Backpropagation）的链式法则应用，并对比不同激活函数（ReLU, Leaky ReLU, Swish, GELU）的导数特性及其对梯度流的影响。 2. 卷积神经网络（CNNs）： 超越基础的卷积操作，本书深入探讨了感受野（Receptive Field）的计算、空洞卷积（Dilated Convolution）在扩展视野中的作用、分组卷积（Grouped Convolution）与深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率优化上的贡献。经典网络如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet（残差连接的数学解释）, Inception/GoogLeNet, DenseNet的内部机制将被逐一剖析。 3. 循环神经网络（RNNs）及其变体： 详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，并重点分析了梯度消失/爆炸问题在序列模型中的具体体现，以及如何通过梯度裁剪（Gradient Clipping）来缓解。 第三部分：高级网络设计、正则化与训练技巧（Advanced Techniques and Regularization） 本部分关注如何将基础模块组合成高性能模型，并解决实际训练中遇到的核心难题。 1. 深度学习的“军火库”——高级优化策略： 探讨批归一化（Batch Normalization）的原理、其对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用，以及层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的优势。讨论了归一化层在不同训练阶段的稳定性问题。 2. 正则化技术深度探究： 除了Dropout，本书详细介绍了权重衰减（L1/L2）、早停（Early Stopping）、标签平滑（Label Smoothing）等方法的有效性机制。 3. 注意力机制的革新： 详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的Query-Key-Value计算流程，并过渡到Transformer模型的Encoder-Decoder结构，解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力。 第四部分：前沿应用与工程实践（Cutting-Edge Applications and Engineering） 本部分将理论知识应用于当前最热门的领域，并提供实用的工程化指导。 1. 生成模型深度解析： 深入探讨变分自编码器（VAEs）的重参数化技巧（Reparameterization Trick），以及生成对抗网络（GANs）的Minimax博弈理论、WGAN（Wasserstein GAN）的改进和模式崩溃（Mode Collapse）的解决方案。 2. 深度强化学习入门： 介绍马尔可夫决策过程（MDPs），策略梯度方法（如REINFORCE），以及价值迭代（Value Iteration）和Q-Learning（包括Deep Q-Networks, DQN）的原理。 3. 模型部署与效率优化： 涵盖模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积和推理延迟的策略，以及使用ONNX等中间表示进行跨平台部署的流程。 三、本书的特色与价值 数学严谨性与工程实用性的完美结合： 我们不追求肤浅的“代码复制粘贴”，而是坚持从数学原理出发，解释每一步设计决策背后的逻辑，同时提供可直接复现的工程代码示例。 全面覆盖主流框架： 示例代码清晰地展示了如何使用PyTorch和TensorFlow 2.x（Keras API）实现复杂模型，确保读者能快速上手工业级项目。 面向研究与开发： 本书适合有一定编程基础和微积分知识的读者。无论是希望系统学习深度学习的在校学生、准备进入AI领域的数据科学家，还是希望深入理解现有框架底层机制的资深工程师，都能从本书中获益匪浅。 通过系统学习本书内容，读者将能独立设计、训练和优化具有竞争力的深度学习模型，并对该领域的未来发展方向形成深刻洞察。

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这本书的作者的教学理念似乎存在一些根本性的偏差。通篇读下来，我强烈感觉到作者更侧重于“告诉”你该说什么，而不是“教导”你如何自己构建语言。很多地方都是直接给出标准答案，缺乏开放性的练习和引导学生主动思考的环节。例如，在讨论如何进行自我介绍时，它只提供了一种“完美”的版本，却没有鼓励读者根据自己的职业、兴趣等信息，去灵活地调整和创造属于自己的表达方式。语言学习的精髓在于个性化和创造力，而这本书却像一个严格的模具，试图将所有学习者都塑造成同一种声音。我期望看到的是激发我去探索、去犯错、然后从中学习的过程，而不是一味地被动接受既定范例。这种“填鸭式”的教学方法，对于需要建立自信、勇于开口的口语学习者来说，效果是适得其反的。它扼杀了学习的乐趣，让整个过程变得机械而枯燥。

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这本书的排版简直是灾难，拿到手我就有点失望了。首先，字体选择上就显得非常随意，大小不一，有些地方甚至模糊不清，阅读起来非常吃力，眼睛才看了没几页就开始干涩发酸。内页的纸张质量也相当一般，摸起来有点粗糙，而且有点反光，这对于一本需要经常翻阅学习的书来说，是个硬伤。更要命的是，章节之间的逻辑衔接非常混乱，感觉像是把不同时期的笔记随便拼凑在一起，缺乏一个清晰的学习路径。比如，刚讲完一个非常基础的问候语，下一页可能就跳到了一些晦涩难懂的习语解释，让人完全跟不上作者的思路。而且，很多重要的语法点讲解得过于简略，甚至有些地方的例句都显得生硬不自然，完全不像日常生活中会用到的表达。我本来是想找一本能系统提升口语的实用工具书，结果拿到的更像是一本未经校对的草稿。如果作者能在排版和结构上多花点心思，这本书的价值至少能提升一个档次。光是看着这些错位的段落和参差不齐的字体，学习的积极性就被消磨了大半。

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我必须得吐槽一下这本书的音频资源——如果能称之为资源的话。随书附带的光盘（是的，居然是光盘！）我费了九牛二虎之力才找到一台能读取的设备，结果发现录音质量差到令人发指。人声含糊不清，背景噪音非常大，有时候甚至听不清到底说了哪个单词。更糟糕的是，有些录音的语速快得像机关枪扫射，对于我这种需要逐字逐句模仿和跟读的学习者来说，简直是折磨。我试着跟着模仿了几句，感觉自己像在参加一场听力障碍挑战赛。而且，音频内容与书上的文本内容也存在明显的脱节现象，经常是书上写着A，听到的却是B，这种不一致性让人无所适从，极大地干扰了学习的连贯性。一本主打口语的书，如果音频是这个质量，那它的核心价值就丧失了一半。我最终放弃了使用附带的音频，转而上网寻找其他免费资源，这让我感觉这本书的整体成本和价值严重不符。这种粗制滥造的做法，是对学习者时间的一种不尊重。

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从内容深度来看，这本书似乎停留在了一个非常初级的介绍阶段，完全没有能支撑起“深入学习”的潜力。它只是简单地罗列了一些短语和句子，缺乏必要的、深入的文化背景解释。例如，提到一些习语时，它只是给出了一个直译，但对于这个习语背后的文化典故、适用的场合限制，以及不同国家英语使用者对它的理解差异，这本书完全是避而不谈。口语的提升绝不仅仅是单词和句子的堆砌，更重要的是语境的把握和文化敏感度。这本书在这方面做得极其薄弱，读完之后，我感觉自己只是背诵了一堆孤立的“知识点”，但真要用到实际对话中，我还是会犹豫不决，担心用错地方。它更像是一本给旅游者应急用的“短语手册”，而不是一本致力于帮助学习者“掌握”口语技能的教材。它没有提供任何关于如何提升流利度、如何练习发音技巧的深入指导，让渴望突破瓶颈的学习者感到非常失望。

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这本书的“实用性”简直是个天大的笑话。我翻开目录，期待能看到诸如“在咖啡馆点餐”、“问路指引”、“紧急情况求助”这类立竿见影的内容，结果里面塞满了大量我在任何一本基础教材里都能找到的、过时又死板的对话。比如，有一整章专门讲“如何给远方的亲戚写一封正式的信件”，拜托，现在都什么年代了，我需要的是能快速应对突发状况的对话，而不是练习文笔。更让人抓狂的是，书里提供的那些“地道表达”，听起来就像是上世纪八十年代的翻译腔，别说外国人听不懂，我用中文翻译过来都觉得别扭。我尝试在日常练习中套用其中一两个句子，结果收效甚微，反而显得非常突兀。这本书似乎完全脱离了当代英语口语的实际使用场景，它没有抓住当代学习者最迫切的需求——即时、有效、自然的交流。与其花时间研究这些“老古董”，我不如去看看几部原版电影学得更快。这简直是一本活生生的“如何避免和外国人有效交流”的指南，完全不符合书名宣传的“实用日常”。

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