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出版者:北京交通大学出版社

作者:周恩荣

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-1

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811230918

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 应用统计
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 回归分析
• 实验设计
• 抽样调查
• 数理统计
• 统计建模

深度学习在图像识别中的应用：从理论基石到前沿实践 本书简介 本册图书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨深度学习技术如何在图像识别领域发挥核心作用。内容覆盖了从基础理论的构建到尖端模型的实际应用，力求使读者不仅理解“如何做”，更能洞察“为何如此”。 第一部分：理论基石与基础架构 本书的开篇将系统地梳理深度学习的数学和计算基础，这是理解复杂网络结构的前提。 第一章：神经网络的数学原理重述 本章将不再重复基础的线性代数和微积分概念，而是直接聚焦于它们在神经网络中的应用。重点解析反向传播算法（Backpropagation）的精确推导，强调链式法则在多层网络中误差流动的关键性。同时，深入讨论损失函数（Loss Functions）的选择，如交叉熵（Cross-Entropy）、均方误差（MSE）在不同分类和回归任务中的适用性，并对优化器（Optimizers）的演进进行详细剖析，从随机梯度下降（SGD）到动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前业界广泛使用的 Adam 及其变体，分析其收敛速度和泛化能力的差异。 第二章：卷积神经网络（CNN）的精髓 本章是图像识别部分的核心。我们将超越对卷积层、池化层基本操作的简单描述，转而深入研究这些操作背后的信息压缩与特征提取机制。重点剖析感受野（Receptive Field）的构建过程，以及不同填充（Padding）和步幅（Stride）策略对特征图尺寸和信息保留的影响。对于更深层次的理解，本章将详细讲解非线性激活函数（如 ReLU、Leaky ReLU、Swish）的引入目的，它们如何解决梯度饱和问题，并探讨批标准化（Batch Normalization）在稳定训练过程、加速收敛中的关键作用，以及其在不同训练阶段（训练与推理）的行为差异。 第三章：经典网络结构的演进与洞察 本部分将不只是罗列 AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）等经典架构，而是着重分析它们在解决特定瓶颈问题上所做的创新。例如，分析 VGG 如何通过堆叠小尺寸卷积核（3x3）来有效增加网络深度并保持参数效率；深入探讨 GoogLeNet 中“Inception 模块”的并行结构设计思想，及其如何平衡计算复杂度和特征提取的多尺度需求。最后，本章将对残差连接（Residual Connections，ResNet）的提出动机进行深入剖析，阐明“恒等映射”如何解决了深度网络中的梯度退化问题，这是深度学习发展史上的一个里程碑。 第二部分：前沿架构与高级技术 在掌握了基础 CNN 结构后，本部分将引导读者进入当前最先进且复杂的模型设计范畴。 第四章：深度与效率的平衡：轻量化网络设计 针对移动端和嵌入式设备对计算资源日益严格的要求，本章聚焦于如何设计高效且性能卓越的网络。我们将详细解析深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的原理，并结合 MobileNet 系列架构（v1, v2, v3），阐明如何通过分解标准卷积操作来大幅减少参数量和计算复杂度，同时探讨线性瓶颈结构（Linear Bottleneck）在保持信息表达能力上的关键作用。此外，ShuffleNet 和 GhostNet 等新型高效结构的设计哲学也将被详细介绍。 第五章：Transformer 架构在视觉领域的突破 本书的这一章节将全面介绍 Transformer 模型如何从自然语言处理（NLP）领域成功迁移至图像识别。重点解析 Vision Transformer (ViT) 的核心设计：图像分块（Patch Embedding）、位置编码（Positional Encoding）的引入，以及多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）如何使模型具备全局上下文捕获的能力。深入对比 CNN 的局部归纳偏置与 Transformer 的全局建模能力之间的优劣，并探讨 Swin Transformer 等层级化 Transformer 结构如何有效地平衡全局信息获取与计算效率。 第六章：不确定性量化与可解释性 现代深度学习模型需要具备可靠性和可信度。本章将深入探讨模型的不确定性。我们不仅会介绍贝叶斯深度学习的基础思想，更侧重于实际可操作的方法，例如蒙特卡洛 Dropout（MC Dropout）在推理阶段的应用，用于估计模型对预测结果的置信度。在可解释性（XAI）方面，我们将详细分析梯度可视化技术，如 Grad-CAM、Score-CAM 等，并讨论它们如何揭示网络在做出决策时“关注”图像的哪些区域，为模型调试和领域专家验证提供工具。 第三部分：应用场景与系统集成 本部分将理论与实践相结合，展示深度学习在主流图像识别任务中的具体实施细节。 第七章：目标检测的范式转换 本章系统梳理目标检测算法的发展脉络。首先，深入分析基于区域提议（Two-Stage）的方法如 Faster R-CNN 的内部机制，特别是区域提议网络（RPN）的运作。随后，重点剖析单阶段（One-Stage）检测器如 YOLO 系列（v4, v5, v7 及后续版本）的设计哲学，探讨它们如何在保证高召回率的同时，极大提升推理速度。针对密集小目标检测的挑战，本章还将介绍特征金字塔网络（FPN）及其改进版本，以及 Anchor-free 方法（如 FCOS）如何简化检测流程。 第八章：语义分割与实例分割的深度解析 图像分割任务对像素级精度的要求极高。本章将细致讲解语义分割（Semantic Segmentation）中全卷积网络（FCN）的设计思路，以及 U-Net 结构中“跳跃连接”（Skip Connections）如何融合深层语义信息与浅层空间细节。在实例分割方面，将重点剖析 Mask R-CNN 的核心——如何通过并行分支同时预测边界框、类别和高质量的像素级掩码，并讨论 Panoptic Segmentation 这一更复杂任务的最新进展。 第九章：大规模数据集的构建、管理与联邦学习 高质量的数据是深度学习成功的关键。本章将探讨如何构建和管理具有挑战性的大规模标注数据集，包括数据增强（Data Augmentation）的先进技术，如 Mixup、CutMix 等混合样本策略的有效性。更重要的是，鉴于数据隐私和分布式计算的需求，本章将详细介绍联邦学习（Federated Learning）在图像识别任务中的应用框架，分析其在保证数据本地化前提下的模型聚合策略和通信效率优化。 结语：未来趋势与研究方向 本书最后将对图像识别领域的未来进行展望，讨论自监督学习（Self-Supervised Learning）作为解决标注瓶颈的潜力，以及神经形态计算（Neuromorphic Computing）对未来视觉系统硬件架构可能带来的革命性影响。 本书特色： 理论深度优先： 避免流于表面的概念介绍，所有关键算法均提供严谨的数学推导和机制剖析。 实践导向明确： 每个章节的理论讨论都紧密结合主流框架（如 PyTorch/TensorFlow）中的实现细节。 前沿覆盖全面： 确保了对 Transformer 结构、轻量化网络以及可解释性技术的充分覆盖，紧跟学界和工业界的最新研究热点。 结构逻辑清晰： 从基础理论、核心架构、高级技巧到具体应用，层层递进，适合有一定编程和数学基础的工程研究人员、高年级本科生及研究生深入学习。

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这本书的封面设计确实很吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，一看就是那种沉稳、专业的学术著作的风格。我把它放在书架上，每次看到它，都会有一种“知识就在那里等你挖掘”的感觉。不过，老实说，我更关注的是它内在的实际应用价值。我手里有不少关于数据分析的教材，但很多都过于侧重理论推导，读起来像是高深的数学论文，真正到需要解决实际问题时，那种“学非所用”的挫败感就来了。我希望这本《应用统计学》能真正把那些复杂的公式和模型“翻译”成我们日常工作和研究中能用得上的工具箱。比如，如果它能提供更多关于A/B测试的深入案例解析，或者在市场调研数据处理上的具体步骤指导，那对我来说价值就非凡了。我特别期待看到一些关于非参数检验在小样本数据处理中的灵活运用，毕竟现实世界里，完美正态分布的数据简直是凤毛麟角。如果这本书能在保证理论严谨性的同时，多一些贴近现实的“野路子”和“实用技巧”，那它就不仅仅是一本教科书，更像是一个资深的统计顾问了。

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这本书的装帧和纸张质感非常棒，拿到手里沉甸甸的，很有分量感，这通常预示着内容的扎实。但是，我最在意的还是它在章节安排上的逻辑性。我习惯于先建立宏观框架，再深入细节，所以翻阅时发现它对基础概念的引入是否流畅至关重要。如果开篇就直接抛出复杂的回归模型，而没有用生动的例子铺垫，那对初学者来说无疑是劝退的。我希望能看到它如何巧妙地串联起描述性统计和推断性统计之间的桥梁。尤其是在处理时间序列数据那部分，我希望它不仅仅停留在ARIMA模型的介绍上，而是能深入探讨在金融市场波动性建模中，如何选择合适的波动率模型，比如GARCH族模型，以及如何进行残差的诊断检验，确保模型的有效性和稳定性。一个好的统计学应用书籍，应该能让读者在读完某个章节后，立即有一种“我明白了，我可以动手试一试”的冲动，而不是只停留在“我好像听懂了”的模糊状态。

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我是一个偏向于使用R语言进行数据分析的实践者，所以任何关于统计学的书籍，如果能明确指出在介绍特定方法时，应该使用哪种编程语言或软件来实现，那简直是加分项。我更倾向于那种“理论+代码示例”结合的模式。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，如果能清晰地给出使用`aov()`函数或`lm()`函数进行拟合，并展示如何使用`TukeyHSD()`进行事后多重比较的代码片段，那学习效率会大大提高。仅仅停留在公式层面，对于我们这些需要快速产出报告的人来说，效率太低了。我希望这本书能覆盖到现代统计学中一些比较前沿的计算统计方法，比如蒙特卡洛模拟在复杂积分求解中的应用，或者贝叶斯方法的入门介绍，哪怕只是概述性的，也能显示出其与时俱进的视野。

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这本书的排版给我留下了深刻的印象，字体的选择非常清晰易读，行距也把握得恰到好处，这对于需要长时间阅读和查找公式的读者来说至关重要。但是，从内容上看，我关注的重点在于它对“因果推断”的覆盖程度。在社会科学和商业决策领域，我们常常被问“A导致了B吗？”而不是“A和B是否相关？”。如果这本书能对潜在的混淆变量、工具变量、倾向得分匹配（PSM）等因果推断的基础工具进行详尽的阐述，并结合实际的政策评估或项目效果评估案例来演示这些方法的适用场景和局限性，那它将成为我案头必备的工具书。我不太希望看到的是那种把因果推断当作是普通回归分析的附庸来介绍，而是希望看到它作为一门独立的、强调识别策略重要性的学科被对待。

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我最近在整理一些关于机器学习模型的性能评估指标，比如AUC、精确率、召回率等，但这些指标的统计学基础往往在很多机器学习书籍中被一带而过，我希望能在这本应用统计学的书中找到更深入、更扎实的理论支撑。例如，如何从统计学的角度理解ROC曲线的意义，以及如何用统计检验来比较两个模型的AUC值是否存在显著差异。此外，对于模型假设检验的部分，我非常看重它的深度和广度。很多应用统计学书籍会强调正态性和方差齐性，但对于处理高维数据时，这些传统假设的有效性和替代方案，如稳健统计方法，是否有所提及？这本书如果能在经典统计和现代数据科学的交叉点上多下功夫，为我们构建一个既有理论深度又有实战指导的知识体系，那它就超越了一般的入门教材的范畴，真正成为一本值得反复研读的经典。

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