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出版者:大连出版社

作者:杨俊峰

出品人:

页数:426

译者:

出版时间:2007-9

价格:20.00元

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isbn号码:9787806845646

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《深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用》 （一本全面、深入、实践导向的深度学习领域权威指南） --- 第一部分：理论基石与数学原理的深度剖析 本书旨在为渴望彻底掌握深度学习核心机制的读者，提供一个坚实而详尽的理论与数学基础。我们摒弃了肤浅的“调参秘籍”，转而深入探讨驱动现代人工智能的底层逻辑。 第一章：线性代数与概率论的复习与重构 本章从深度学习的视角重新审视线性代数。重点讲解矩阵分解（如SVD、PCA）在数据降维和特征提取中的作用。概率论部分则聚焦于信息论基础（熵、交叉熵、KL散度）在损失函数设计中的核心地位，以及贝叶斯推断在模型不确定性量化中的应用。我们将详细阐述张量（Tensor）的数学结构，这是理解多维数据处理的关键。 第二章：传统机器学习范式回顾与过渡 在进入神经网络的复杂结构之前，本章系统回顾了经典的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、决策树和高斯混合模型（GMM）。重点在于理解这些模型在面对高维稀疏数据时的局限性，从而自然引出深度学习对特征工程依赖的解耦优势。我们将深入比较正则化方法（L1, L2）在传统模型与神经网络中的不同含义和效果。 第三章：人工神经网络的结构与激活函数精讲 本章是本书的理论核心之一。我们从最基本的感知机模型出发，逐步构建多层感知机（MLP）。对激活函数的选择进行全面且深入的比较，不仅仅停留在ReLU、Sigmoid、Tanh的表面介绍。我们会详细分析其导数的性质，如梯度消失问题（Vanishing Gradient）的根源，以及Leaky ReLU、ELU、Swish等现代激活函数如何从数学上缓解这一问题。对于Softmax函数，我们将结合最大似然估计（MLE）进行推导，阐明其在多分类问题中的逻辑基础。 第四章：优化算法的迭代演进 优化是训练深度模型的引擎。本章系统梳理了梯度下降法（GD）的局限性，并详细讲解了随机梯度下降（SGD）及其变体的演进路径。重点剖析了动量（Momentum）、自适应学习率方法，包括AdaGrad、RMSProp、以及目前工业界应用最广的Adam及其改进版本（如AdamW）。我们会用数学证明来解释这些优化器如何有效地导航复杂的非凸误差曲面，并探讨学习率调度策略（如余弦退火）的有效性。 --- 第二部分：核心网络架构的深度解析与实现 本部分将详细介绍当前深度学习领域的四大支柱网络架构，并提供从零开始构建的详细步骤和代码实现思路（基于Python与PyTorch框架）。 第五章：卷积神经网络（CNN）的几何不变性 本章专注于理解CNN如何通过局部感受野和权重共享机制，有效地处理图像数据，捕捉空间层次结构。我们将深入解析卷积层的数学运算，池化层的降采样作用，以及批标准化（Batch Normalization, BN）在稳定训练过程中的关键作用。随后，本书将剖析经典架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的稀疏连接思想），并详细拆解残差网络（ResNet）的“跳跃连接”如何从数学上解决了深度网络退化的问题。最后，探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，本章深入讲解RNN的结构，并重点分析标准RNN在处理长距离依赖时的固有缺陷。随后，我们将详细推导长短期记忆网络（LSTM）的门控机制（输入门、遗忘门、输出门），阐明其如何通过细胞状态（Cell State）来选择性地记忆或遗忘信息。同时，也将对比GRU（Gated Recurrent Unit）的简化结构及其性能权衡。我们还将简要介绍BPTT（Backpropagation Through Time）算法及其在序列模型训练中的细节。 第七章：注意力机制与Transformer架构的革命 注意力机制被视为深度学习领域最重大的突破之一。本章将从“查询-键-值”（Query-Key-Value, QKV）的角度，系统地解释自注意力（Self-Attention）的计算过程，以及它如何允许模型在处理序列时动态分配权重。接着，本书将完整拆解Transformer模型，分析其编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及层间的前馈网络（FFN）。本章将强调Transformer为何能彻底取代RNN成为序列建模的主流。 第八章：生成模型：从对抗到扩散 本部分聚焦于数据的生成与表示学习。我们将详细介绍变分自编码器（VAE）的概率图模型基础、重参数化技巧（Reparameterization Trick），以及如何利用重构损失和KL散度进行训练。随后，本书将深入讲解生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，包括判别器与生成器之间的纳什均衡点。我们将剖析WGAN（Wasserstein GAN）如何使用Earth Mover's Distance解决模式崩溃问题。最后，本书将引入最新的扩散模型（Diffusion Models）的数学框架，解释其前向加噪过程与反向去噪过程的原理。 --- 第三部分：前沿应用、工程实践与模型部署 本部分将视角从纯理论和核心架构转向实际问题的解决和工程化落地。 第九章：迁移学习、微调与高效训练策略 本章探讨如何在有限的数据集上利用预训练模型解决特定任务。详细讲解模型微调（Fine-tuning）的策略，包括冻结部分层、分层学习率设置。同时，介绍参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prefix-Tuning，如何在不显著增加计算开销的情况下适配大型模型。我们还将讨论模型压缩技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）和权重剪枝（Pruning），以实现模型在边缘设备上的部署。 第十章：模型可解释性（XAI）与鲁棒性探究 随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”内部运作变得至关重要。本章介绍多种可解释性技术，如梯度类方法（Grad-CAM, Integrated Gradients），它们如何可视化模型关注的输入区域。此外，本书还将深入探讨深度学习模型的鲁棒性问题，分析对抗样本（Adversarial Examples）的生成原理，并介绍防御性训练（Adversarial Training）和输入预处理技术，以增强模型在真实世界中的可靠性。 第十一章：跨领域的前沿案例研究 本章通过实际案例展示深度学习的巨大潜力： 计算机视觉： 实例分割（Mask R-CNN）与3D点云处理（PointNet）。 自然语言理解： BERT/RoBERTa等预训练模型的掩码语言建模任务，以及神经机器翻译的端到端实现。 强化学习基础： 简要介绍Policy Gradient与Actor-Critic方法在线路控制和决策制定中的应用框架。 附录：深度学习的数学工具箱 提供关于数值稳定性、浮点数精度对训练的影响，以及高效矩阵运算库（如BLAS/cuBLAS）在深度学习框架中的集成原理。 --- 目标读者： 本书面向具有一定微积分、线性代数和编程基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望从根本上理解并应用最先进深度学习技术的研发人员。它不仅仅是一本“如何使用”的指南，更是一本“为何如此工作”的深度探究之作。

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这本书的特点是其极强的互动性和自我检测机制。我最喜欢的是每单元末尾设置的“挑战任务”，它们往往要求你综合运用所学的所有知识点去解决一个实际问题，比如写一封简单的邮件或者进行一段情景模拟。这种设计迫使我必须主动去思考如何组织语言，而不是被动地接受信息。而且，这本书的练习册部分设计得也十分巧妙，它不只是简单的填空和选择，更多的是开放性的写作和翻译练习，极大地锻炼了我的逻辑组织能力。我发现，使用这本书后，我的“中式英语”表达正在逐渐减少，取而代之的是更地道、更自然的表达方式。这完全归功于教材中那些看似不经意却处处体现匠心的小细节——比如对介词使用习惯的细致区分，或是对常用习语的生动解释。它教会我的不仅仅是英语本身，更是一种高效学习和自我提升的方法论，读完之后，我感觉自己的学习方法都得到了优化。

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这本书真是让我大开眼界，完全颠覆了我对学习英语的传统认知。它没有那种枯燥乏味的语法讲解，而是巧妙地将语言融入到生动有趣的情境中。我尤其喜欢它那种循序渐进的编排方式，每一个单元都像是在构建一个更宏大的知识体系，让你在不知不觉中吸收了大量的词汇和句型。书中的插图设计得非常用心，色彩明快，人物形象栩栩如生，简直就像在看一本精美的绘本，完全不会让人感到学习的压力。而且，它非常注重实际应用，很多对话都是贴近日常生活的场景，比如点餐、问路、自我介绍等等，学完后立刻就能用得上，这种即时反馈的感觉太棒了。说实话，我以前对英语学习总是提不起兴趣，总觉得那些规则太死板，但这本书却成功地激发了我的学习热情，让我看到了掌握一门新语言的无限可能。它不仅仅是一本教材，更像是一位耐心又充满智慧的良师益友，引领我踏上这段激动人心的语言探索之旅。这本书的价值远超乎其定价，绝对是英语学习者案头必备的宝典。

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拿到这本教材，我首先被它那极具设计感的排版所吸引。它不像市面上那些厚重、密密麻麻的教科书，而是留白恰到好处，阅读起来非常舒适，眼睛不容易疲劳。内容组织上，它采取了一种非常“去中心化”的教学思路，不执着于某一个特定的语法点，而是通过大量的语境渗透来培养语感。这种方式对于我这种“死记硬背型”选手来说，简直是福音，我发现自己不再是机械地背诵单词表，而是真正理解了词汇在不同语境下的细微差别。特别是它对文化背景的融入，让人在学语言的同时，也能对使用这种语言的群体有一个更深入的了解，这无疑提升了学习的深度和趣味性。我特别欣赏作者在选材上的独到眼光，无论是选取的短文还是对话，都充满了现代感和生活气息，让人感觉自己学到的知识是“鲜活的”，而不是被锁在象牙塔里的陈旧理论。这本书真正做到了“授人以渔”，教会我们如何去思考和运用语言，而不是仅仅记住规则。

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从一个纯粹的体验角度来评价，这本书带给我的“心流”体验是其他教材无法比拟的。它的内容编排逻辑性极强，但又充满惊喜。你永远不知道下一个单元会带给你什么样的场景或知识点，这种持续的好奇心是我坚持下来的最大动力。与其他教材动辄上百个语法规则的堆砌不同，这本书似乎更注重“场景化记忆”，将语言点嵌入到具有情感色彩的故事或对话中，这使得记忆过程变得轻松愉快，记得也更牢固。我特别欣赏它对复杂句式的拆解，作者总能用最简单直白的方式，把那些看似令人望而生畏的长难句还原成一个个清晰的逻辑单元，让人豁然开朗。这本书的整体感觉非常“人性化”，它仿佛真正理解学习者在不同阶段会遇到的困惑和瓶颈，并提前为你准备好了解决方案。它不是高高在上的学术著作，而是一本真正贴近学习者、愿意陪伴学习者成长的实用工具书，我向所有初学英语的朋友们强烈推荐！

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坦白讲，市面上的英语教材太多了，很多都大同小异，但这一本《基础英语教程》在我看来，简直是一股清流。它的核心优势在于对“发音”和“连贯性”的极致追求。书中的音频材料制作得极其精良，发音标准、语速适中，非常适合初学者模仿跟读。更妙的是，它没有孤立地讲解音标，而是把发音融入到实际的单词和句子中，让你在记忆词汇的同时，自然而然地纠正了自己的发音习惯。我用了大约一个月的时间，明显感觉到自己开口说话时更加自信了，那种“卡壳”的次数大大减少。此外，它的难度递进设计得非常平滑，每一个新知识点的引入都建立在前面扎实的基础上，让人感觉学习的每一步都走得踏实而有力。很少有教材能做到在基础阶段就如此注重听说能力的同步训练，这本书绝对是为那些真正想“用”英语的人量身定做的，它的实用价值无可替代。

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