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出版者:山西教育

作者:刘强

出品人:

页数:322

译者:

出版时间:2010-10

价格:19.80元

装帧:

isbn号码:9787544033343

丛书系列:

图书标签:

• 学习方法
• 高效学习
• 时间管理
• 记忆力
• 阅读技巧
• 应试技巧
• 教材使用
• 学习规划
• 学生
• 教育

《深度学习：构建智能系统的基石》 内容简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，如何从海量数据中提炼出真正有价值的洞察，构建出能够自主学习、自我优化的智能系统，是摆在科技界面前的一项重大挑战。本书《深度学习：构建智能系统的基石》正是一部系统而深入地剖析深度学习理论、技术与实践的权威著作。它不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往人工智能前沿领域的窗口，旨在为读者提供坚实的理论基础、前沿的算法理解以及丰富的工程实践经验。 本书的编写历程凝聚了作者多年在机器学习、神经网络以及大规模计算领域的深厚积累。我们力求以一种严谨而又生动的叙事方式，将深度学习这一复杂的学科体系，解构为读者可以逐步掌握的知识模块。全书内容结构经过精心设计，从基础概念的铺陈，到核心算法的深入剖析，再到前沿应用案例的展示，层层递进，逻辑清晰，确保读者能够实现从“知其然”到“知其所以然”的质的飞跃。 第一部分：基础重塑——神经网络的底层逻辑 深度学习的根基在于人工神经网络。本部分将从最基础的神经元模型、激活函数及其数学特性入手，为后续的复杂网络结构打下坚实的基础。我们不会止步于简单的线性回归和感知机模型，而是着重探讨反向传播算法（Backpropagation）的数学推导和计算效率优化。重点内容包括： 梯度下降的艺术与陷阱： 详细阐述标准梯度下降、随机梯度下降（SGD）、Mini-batch SGD 的收敛特性，并深入分析学习率调度策略（如余弦退火、Warmup 策略）对模型训练稳定性的关键影响。 损失函数的设计哲学： 探讨均方误差、交叉熵、Hinge Loss 等不同损失函数在回归、分类、排序任务中的适用场景及其背后的信息论基础。 正则化与泛化能力： 深入分析 L1/L2 正则化、Dropout 的作用机理，并引入批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）如何解决内部协变量偏移问题，加速模型收敛，同时提升泛化性能。我们还将探讨它们的局限性及其在特定网络架构中的权衡取舍。 第二部分：核心架构——深度模型的演进与突破 深度学习的辉煌成就，离不开一系列革命性的网络架构的诞生。本部分将聚焦于当前主流的几大深度网络范式，剖析它们如何解决特定类型数据的处理难题。 卷积神经网络（CNN）的深化： 不仅涵盖 LeNet、AlexNet、VGG 等经典结构，更侧重于 ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接（Skip Connection）有效解决深度网络中的梯度消失问题。此外，还将详细解析 Inception 模块的设计思想，及其在多尺度特征提取上的优势，并探讨 MobileNet 系列在资源受限设备上的高效实现策略。 循环神经网络（RNN）的局限与超越： 分析标准 RNN 在处理长距离依赖时的信息瓶颈。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，揭示它们如何实现信息的选择性记忆与遗忘。同时，本书也将简要介绍 TCN（时序卷积网络）作为 RNN 替代方案的潜力。 Transformer 架构的革命性影响： 作为当前自然语言处理（NLP）乃至计算机视觉（CV）领域的核心驱动力，Transformer 架构的自注意力机制（Self-Attention）将被详尽解析。我们将从矩阵运算的角度剖析“查询（Query）、键（Key）、值（Value）”的交互过程，并探讨多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何捕获输入序列中不同侧面的信息关联。 第三部分：高级主题与工程实践 本部分将视角从理论模型转向实际应用中的挑战和前沿研究方向，强调工程实现的可行性与优化。 优化器的高级调优： 除了 Adam 及其变体（如 AdamW）的深入探讨外，本书还会介绍 LARS、LAMB 等针对大规模分布式训练的优化器，并提供在不同数据集和模型规模下选择最佳优化器的决策指南。 生成模型的前沿探索： 详细阐述生成对抗网络（GAN）的训练技巧（如 WGAN、CycleGAN）及其在图像合成、数据增强中的应用。同时，也将介绍扩散模型（Diffusion Models）的崛起，剖析其基于噪声预测的生成范式在图像质量和多样性上的优越性。 模型部署与效率： 讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，旨在实现模型在边缘设备或低延迟服务环境中的高效部署。我们将使用实际代码示例展示如何利用 ONNX 或 TensorRT 等工具链进行推理优化。 可解释性与鲁棒性： 随着模型被广泛应用于关键决策领域，理解模型“为何”做出特定决策变得至关重要。本书会介绍 LIME、SHAP 等可解释性方法，并探讨对抗性攻击的原理及其防御策略，以增强系统的可靠性。 目标读者 本书面向具有一定线性代数、概率论和基础编程（Python/PyTorch 或 TensorFlow）基础的读者。无论是希望系统学习深度学习原理的在校研究生、寻求技术栈升级的软件工程师，还是希望将人工智能技术落地应用的行业专业人士，都能从本书中获得深刻的启发和实用的指导。 《深度学习：构建智能系统的基石》不仅教授读者如何“使用”深度学习工具，更引导读者理解其背后的数学原理和设计哲学，从而有能力在面对新的、未知的智能问题时，能够独立设计、构建和优化出高性能的解决方案。本书力求成为读者在迈向通用人工智能征途中的必备参考书。

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这本书的排版和视觉设计也值得称赞，它在保持学术严谨性的同时，成功避免了那种枯燥的教科书风格。大量的图表和信息可视化设计，极大地辅助了复杂概念的理解。特别是书中穿插的一些“心智模型”的图解，色彩运用得非常巧妙，能瞬间抓住读者的注意力，帮助将抽象的概念具象化。例如，在解释“遗忘曲线”和“间隔重复”的协同作用时，作者设计的那个动态平衡图，我只看了一遍就完全明白了其中原理，相比于纯文字的描述，效率高太多了。此外，书中还设计了一些互动式的练习小测验，让你即时检验自己对前面知识点的掌握程度，这种即时的反馈机制非常有效，也让阅读过程充满了乐趣，而不是一种负担。总的来说，从内容深度到阅读体验，这本书都达到了一个非常高的水准，可以说是近期阅读体验最好的学习类书籍之一。

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我是一个对“工具流”特别有研究的人，总想找到最顺手的“武器”来武装自己。坦白说，市面上关于学习工具的书籍太多了，大多流于表面，无非是推荐几款App或者软件。但这本书的独特之处在于，它并不死推销任何具体的工具，而是着重教你如何根据自己的学习内容和认知习惯，去“设计”属于你自己的学习系统。比如，它详细分析了不同笔记软件（从纯文本编辑器到图形化数据库）的底层逻辑差异，并指导读者如何根据这些差异来选择最适合自己大脑处理信息的方式。书中对“数字化学习环境的构建”有独到的见解，强调的不是工具的多少，而是工具之间的联动性和信息流的顺畅度。我按照书中的建议，重新梳理了我云端的文件结构和知识库的索引方式，结果发现查找和回顾资料的速度快了不止一倍。这种“授人以渔”的深度，是我在这本书中感受到的最宝贵的价值。

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这本书的封面设计着实引人注目，那种深邃的蓝色调配上烫金的标题，立刻就给人一种“有料”的感觉。我拿到手的时候，首先翻阅的是目录，发现它的章节划分非常细致，从最基础的认知心理学原理，一直讲到具体的时间管理和笔记技巧，几乎涵盖了一个学生从入门到精通的方方面面。特别是其中关于“高效阅读”的那一章，作者没有停留在老生常谈的“精读、略读”上，而是引入了一些前沿的认知科学研究成果，比如如何通过激活背景知识来提升信息吸收率，这一点让我耳目一新。书中还穿插了不少案例分析，都是现实生活中学生们常遇到的困境，比如“学了就忘”、“拖延症晚期”，作者的解决方案不是空泛的说教，而是给出了可以立刻上手的操作步骤，这一点对于我这种实践派读者来说，简直是福音。我试着按照书里提到的“番茄工作法进阶版”进行了一周的学习，感觉专注力确实有了显著的提升，连带的学习效率也上去了不少。整体来说，这本书的内容结构非常严谨，逻辑链条清晰，让人读起来毫不费力，同时又能在轻松的阅读体验中获得扎实的知识和实用的技能。

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说句实在话，我刚开始对这本书的期望值并不算太高，毕竟“学习法”的书籍太多了，总感觉会是老调重弹。然而，这本书在“批判性思维与信息筛选”这一块给我的冲击是最大的。在海量信息充斥的今天，如何不被无效信息淹没，如何分辨哪些知识真正值得投入时间去学习，这本书给出了非常结构化的判断框架。作者引入了几个经典的逻辑谬误分析模型，并结合当前的热点话题进行实例解析，让你在不知不觉中提升了对信息质量的鉴别能力。这不仅仅是关于如何学习的技巧，更是一种思维层面的升级。读完这部分，我发现自己看新闻、看学术论文时的挑剔程度都提高了，不再轻易被那些花哨的标题或断章取义的论述所蒙蔽。这种从“术”到“道”的跨越，让这本书的价值远远超越了一本单纯的应试指南。

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这本书的语言风格简直像极了一位经验丰富的老教授在跟你促膝长谈，没有丝毫架子，却字字珠玑。我最欣赏的是作者那种深入浅出的叙述能力，很多复杂的学习理论，比如费曼学习法背后的神经科学基础，他都能用极其日常化的比喻来解释清楚，完全不会让人感到晦涩难懂。举个例子，讲到“刻意练习”时，他没有单纯地强调重复，而是详细剖析了如何设定“可达成的微小目标”以及“即时反馈的重要性”，这比我以前读过的任何学习方法书籍都要具体和深入。而且，书中对于“情绪管理在学习中的作用”这部分着墨颇多，这一点我感觉非常贴合当代大学生的实际情况。我们不光要跟知识较量，更要跟自己的焦虑、挫败感搏斗。作者提供了一套完整的“压力释放与心流构建”流程，我觉得这简直是为我们这些“内卷时代”下的学习者量身定做的指南。读完这一部分，我感觉自己对待学习的态度都变得更积极、更宽容了。

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