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出版者:Wiley

作者:Samuel A. Litt

出品人:

页数:953

译者:

出版时间:2008-03-10

价格:USD 34.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470041741

丛书系列:

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《驾驭深度学习：从理论基石到前沿实践》 本书导言：智能时代的底层逻辑与未来趋势 在信息爆炸与计算能力飞速增长的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是驱动社会变革的核心动力。深度学习（Deep Learning）作为当前人工智能浪潮中最具颠覆性的技术分支，正以前所未有的速度渗透到科学研究、工业制造、金融分析乃至日常生活的方方面面。然而，这门学科的复杂性也常常让初学者望而却步，其背后的数学原理、复杂的网络结构以及海量的工程实践，构成了一道知识壁垒。 《驾驭深度学习：从理论基石到前沿实践》正是为渴望深入理解并精通这一强大工具的工程师、数据科学家、研究人员和高级技术爱好者量身打造的权威指南。本书摒弃了浮光掠影的表面介绍，致力于提供一套严谨、系统且高度实用的知识体系，帮助读者真正掌握深度学习的核心思想和工程实现能力。 第一部分：理论的磐石——构建坚实的数学与统计学基础 (Chapters 1-4) 深度学习的成功并非偶然，而是建立在坚实的数学和统计学原理之上。本部分旨在夯实读者的理论基础，确保后续对复杂模型的理解是建立在清晰的逻辑之上。 第一章：张量代数与微积分的回顾与深化 (Review and Deepening of Tensor Algebra and Calculus) 本章首先对构建深度学习运算的数学工具进行精炼回顾，重点放在高维数据结构——张量的操作、变换与分解。随后，深入探讨多变量微积分在优化问题中的核心作用，特别是梯度、Hessian 矩阵的意义及其在误差曲面上的导航功能。本章将详细分析激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）的导数特性，并引入自动微分（Automatic Differentiation, AD）的概念，阐释其在现代框架中高效计算梯度的底层机制，为反向传播做好铺垫。 第二章：概率论与信息论的视角 (Probability and Information Theory Perspectives) 深度学习本质上是概率建模。本章从信息论的角度切入，详细解析熵、交叉熵（Cross-Entropy）和 Kullback-Leibler 散度（KL Divergence）在损失函数设计中的地位。我们将探讨最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）的联系与区别，并深入研究贝叶斯推断在正则化和模型不确定性量化中的应用潜力。对高斯过程（Gaussian Processes）的简要介绍，将为读者提供一种不同于神经网络的概率建模视角。 第三章：优化算法的演进 (The Evolution of Optimization Algorithms) 优化器是深度学习模型的“引擎”。本章系统梳理了优化算法的发展脉络。从基础的梯度下降（SGD）开始，详细剖析了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如 AdaGrad、RMSProp）的局限与改进。重点聚焦于 Adam、Nadam 等自适应优化器的内部机制、学习率调度策略（Learning Rate Scheduling），以及如何通过二阶优化方法（如 L-BFGS 的思想）提升收敛速度和精度。同时，讨论如何处理稀疏梯度和大规模分布式优化中的挑战。 第四章：统计学习理论基础 (Foundations of Statistical Learning Theory) 为避免模型过拟合或欠拟合，理解模型的泛化能力至关重要。本章引入统计学习理论的核心概念，如 VC 维度、经验风险最小化（ERM）与结构风险最小化（SRM）。我们将深入探讨正则化技术（L1/L2 正则化、Dropout、批标准化 Batch Normalization）的理论依据，并分析它们如何通过约束模型复杂度来提高泛化性能。 第二部分：核心架构的深度解构 (Chapters 5-8) 掌握了基础工具后，本部分开始解构当下最主流、最强大的深度神经网络架构，探究其设计哲学和内在机制。 第五章：卷积神经网络（CNN）的深度探究 (In-Depth Exploration of Convolutional Neural Networks) 本章从经典的 LeNet/AlexNet 讲起，系统梳理 CNN 的核心组件：卷积层、池化层、激活函数的选择。重点分析现代网络结构（如 VGG、Inception、ResNet）如何通过残差连接、深度可分离卷积等创新解决深层网络的退化问题。我们将详细解析不同尺寸卷积核的感受野、特征图的生成过程，并探讨组卷积（Grouped Convolutions）在移动端部署中的优势。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变体 (Recurrent Neural Networks and Their Variants) 针对序列数据处理的基石——RNN，本章不仅阐述其共享权重的机制，更着重分析标准 RNN 在长序列依赖问题上的梯度消失/爆炸难题。随后，深度剖析 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元）的内部结构、遗忘门、输入门和输出门的工作原理。此外，本章还将介绍双向 RNNs 和深度 RNNs 的设计，并讨论如何通过截断反向传播（Truncated BPTT）处理超长序列。 第七章：注意力机制与序列到序列模型 (Attention Mechanisms and Sequence-to-Sequence Models) 注意力机制是近年来自然语言处理（NLP）领域最重要的突破。本章详细阐述自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，包括 Query、Key、Value 的投影计算。接着，全面介绍 Encoder-Decoder 框架，并分析 Bahdanau 与 Luong 注意力机制如何改进传统 Seq2Seq 模型在长句翻译中的性能瓶颈。 第八章：生成模型：从变分到对抗 (Generative Models: From Variational to Adversarial) 本章探讨如何让网络学会“创造”。详细介绍变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）表示、重参数化技巧以及 ELBO（证据下界）的优化过程。随后，深入解析生成对抗网络（GANs）的博弈论框架，细致区分判别器与生成器的损失函数，并系统比较 DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）及其在模式崩溃问题上的解决方案。 第三部分：前沿架构与工程实践 (Chapters 9-12) 知识只有在实践中才能转化成真正的能力。本部分将焦点投向当前最热门的 Transformer 架构，并延伸至更广阔的工程部署与前沿研究方向。 第九章：Transformer 架构的革命性解析 (Revolutionary Analysis of the Transformer Architecture) 本章将 Transformer 模型视为注意力机制的集大成者。我们将逐层解析 Multi-Head Attention 的并行化优势，Positional Encoding 如何编码序列顺序信息，以及 Encoder 和 Decoder 堆叠结构中的前馈网络作用。本章将详细对比 Transformer 在处理时序数据对比 RNN/CNN 的性能优势，为后续理解 BERT、GPT 等大型语言模型奠定坚实基础。 第十章：迁移学习、预训练与微调策略 (Transfer Learning, Pre-training, and Fine-tuning Strategies) 在数据稀缺的领域，迁移学习是高效解决问题的关键。本章探讨特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）两种范式的区别，重点讲解 BERT、RoBERTa 等预训练模型的 Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 任务的机制。同时，介绍参数高效微调（PEFT）技术，如 LoRA 等，以适应资源受限的环境。 第十一章：模型部署与效率优化 (Model Deployment and Efficiency Optimization) 训练出高性能模型后，如何将其高效投入生产环境是工程上的核心挑战。本章涵盖模型量化（Quantization，如 INT8）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。我们将讨论如何使用 ONNX 等中间表示格式，并简要介绍 TensorRT、OpenVINO 等推理加速框架的基本工作流程。 第十二章：图神经网络与未来展望 (Graph Neural Networks and Future Outlook) 面向非欧几里得结构数据（如图、分子结构、社交网络），本章引入图神经网络（GNN）。我们将解析 GCN（图卷积网络）中的信息聚合与传播机制，探讨 GAT（图注意力网络）如何赋予节点不同的邻居重要性权重。最后，本章对自监督学习（Self-Supervised Learning）的最新进展、因果推断在深度学习中的作用，以及迈向通用人工智能的长期挑战进行展望。 结语：构建知识的反馈回路 本书的每一章都以实践代码示例（使用主流深度学习框架）贯穿理论讲解，帮助读者将抽象概念转化为可执行的代码。我们相信，通过对这些基石、架构和前沿实践的系统性掌握，读者将能够自信地驾驭深度学习技术，解决当前最复杂的计算难题，并站在技术前沿，定义智能的未来。

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这本书在提供实用操作技巧方面同样表现出色。虽然我之前对Mac OS X Leopard已经有一些基础的了解，但这本书还是为我揭示了许多我之前从未接触过的“隐藏功能”和高效工作流。例如，它对于 Spotlight 搜索的深度挖掘，以及如何利用其高级搜索语法来快速定位我需要的文件，就极大地提升了我的工作效率。我曾经花费大量时间手动查找文件，而现在，只需几秒钟就能搞定。还有它关于系统偏好设置的详细讲解，让我重新审视了那些看似微小的设置，并且发掘了它们背后强大的功能。我学会了如何更精细地调整用户界面，如何优化系统性能，甚至是如何进行一些基础的系统维护。这本书就像一个随身的Mac OS X Leopard“专家”，无论我遇到什么操作上的疑问，都能在这里找到满意的答案。而且，它并非那种只停留在表面功夫的书籍，它会深入到每一个设置的细节，解释其原理和影响，这让我能够根据自己的实际需求，做出最明智的选择。

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这本书在阐述macOS X Leopard的网络功能方面，可以说是非常全面和深入。我一直对互联网连接、共享文件以及远程访问等概念感到有些模糊，但通过这本书的详细讲解，我终于能够理清这些概念之间的联系。它不仅仅是教我如何进行基本的网络设置，更是深入探讨了Wi-Fi连接的优化技巧、蓝牙设备配对的疑难解答，甚至是如何利用Bonjour协议来发现和连接局域网内的其他设备。我最喜欢的部分是它关于防火墙和网络安全设置的章节，作者用非常清晰的语言解释了各种安全选项的作用，并且提供了实用的建议来保护我的Mac免受网络威胁。这让我感觉自己不再是网络世界里的“小白”，而是能够更自信地进行各种网络操作，并且能够保护自己的数据安全。

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这本书的结构设计也非常合理，循序渐进，让我这种初学者也能轻松上手。从最基础的桌面操作、文件管理，到更高级的系统配置、网络连接，每一个部分都衔接得非常自然，不会让人感到突兀或不知所措。作者在内容安排上，似乎充分考虑到了读者的学习曲线，先易后难，逐步深入。我尤其欣赏它在介绍一些需要谨慎操作的功能时，都附带了详细的警告和注意事项，这大大降低了我在学习过程中的风险，让我能够更大胆地去尝试和探索。这本书就像一个非常耐心的导师，它会一步一步地引领你，并且在关键的地方给你提示和指导。我曾经尝试过其他一些技术书籍，但往往因为内容过于跳跃或者缺乏系统性而感到沮丧，而这本书的结构化学习体验，让我能够建立起扎实的知识体系，并且对整个操作系统有一个全面的认识。

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这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象，厚实而有分量的纸张，以及封面那标志性的“Leopard”主题，都散发出一种专业且值得信赖的气息。拿到手中，就能感受到它并非一本市面上常见的薄薄的技术手册，而是蕴含着大量信息和深度的读物。我特别欣赏它在排版上的考究，字体大小适中，段落清晰，并且在关键概念和步骤旁都配有精美的插图，这对于我这样既希望深入了解操作系统内在逻辑，又不太习惯枯燥文字描述的读者来说，简直是福音。翻阅的每一页，都能看到精心设计的章节过渡和逻辑递进，仿佛作者在引导我一步步地探索macOS X Leopard的奥秘，而不是简单地罗列知识点。我之前尝试过一些其他操作系统的书籍，但往往因为过于晦涩难懂或者缺乏直观的引导而半途而废，但这本书给我带来了完全不同的体验，它让我觉得学习新知识也可以是一种享受，一种智力上的探险。我甚至觉得，仅仅是翻阅它的目录，就能对Leopard的整体架构有一个初步的了解，这种“预览”功能对于我这种需要提前规划学习路径的人来说，真的非常重要。而且，我注意到它在细节处理上也非常到位，例如，每章节的开头都有一段引人入胜的简介，这让我能够快速判断这一章节是否与我当前的需求相关，从而更有效地利用我的学习时间。

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这本书在多媒体和影音方面的讲解，也让我大开眼界。我之前只知道QuickTime Player可以播放视频，但这本书却向我展示了如何利用iLife套件中的iPhoto、iMovie、GarageBand等应用程序来管理我的照片、编辑我的视频，甚至创作我的音乐。它不仅仅是教我如何使用这些软件的基本功能，更是提供了很多创意性的想法和实用的技巧，让我的数字生活变得更加丰富多彩。我学会了如何导入和整理我的照片库，如何剪辑和添加特效我的视频，甚至是如何录制和编辑我的音乐。这本书让我意识到，Mac OS X Leopard不仅仅是一个工作平台，更是一个能够激发我创造力的娱乐中心。

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这本书给我最大的惊喜在于它对Mac OS X Leopard核心概念的阐述方式。作者并非简单地堆砌术语，而是以一种非常人性化的视角，将那些原本可能令人望而生畏的系统底层原理，转化为可以理解和掌握的知识。我尤其喜欢它在解释文件系统、进程管理以及网络协议时所使用的比喻和类比。这些比喻非常贴切，能够帮助我快速建立起对这些复杂概念的直观认识。例如，当它解释Unix哲学和它如何体现在Leopard的系统设计中时，我感觉就像是打开了一扇新世界的大门，我开始理解为什么Mac OS X会如此高效、稳定，并且用户体验如此出色。它不仅仅是在教我“怎么做”，更是在教我“为什么这样做”。这种深度的理解，让我在实际操作中能够举一反一，当我遇到新的问题时，不再是盲目地寻找解决方案，而是能够根据对系统原理的理解，自己找到最佳的路径。我发现，通过这本书，我不再只是一个被动的用户，而成为了一个能够理解和驾驭这个强大操作系统的“半个专家”。它让我对Mac OS X Leopard的敬畏感减少了，取而代之的是一种强烈的学习动力和探索欲望。

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总而言之，这本书是一本内容详实、结构清晰、语言生动、排版精美的Mac OS X Leopard指南。它不仅能够帮助我深入理解操作系统的原理，更能够提升我的实际操作技能，让我的Mac OS X Leopard使用体验达到一个新的高度。我强烈推荐这本书给所有想要深入了解Mac OS X Leopard的用户，无论你是初学者还是有一定基础的用户，都能从中获益匪浅。这本书是我学习Mac OS X Leopard过程中最得力的助手，它让我对这个强大的操作系统有了前所未有的认识，并且激发了我更深入地探索它的无限可能。

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这本书在应用程序的介绍和使用上，也给我带来了很多新的启发。它不仅仅是对macOS X Leopard自带的应用程序的介绍，更是对一些常用第三方应用程序的推荐和使用技巧的分享。我学会了如何更好地利用Mail、Safari、Address Book等应用程序来管理我的邮件、浏览网页和存储联系人信息。而且，它还提供了一些关于如何安装、卸载和管理第三方应用程序的详细指南，这让我在使用Mac OS X Leopard时能够更加得心应手，并且能够充分利用各种应用程序来满足我的各种需求。

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这本书在系统性能优化和故障排除方面的指导，对我来说是无价之宝。我曾经遇到过一些系统运行缓慢或者出现异常的情况，但都不知道如何下手去解决。这本书提供了一系列非常实用的诊断工具和排除故障的步骤，让我能够快速定位问题的原因，并且找到有效的解决方案。我学会了如何利用Activity Monitor来监控系统资源的使用情况，如何清理不必要的系统缓存，甚至是如何进行一些基础的磁盘维护。这些技巧的掌握，让我的Mac OS X Leopard运行得更加流畅和稳定，也让我对这个操作系统有了更深的信任感。它让我觉得，即使遇到问题，我也能够依靠这本书的力量来解决，而不是束手无策。

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这本书在图形用户界面（GUI）的讲解上，让我看到了Mac OS X Leopard的“美”与“力量”的结合。它不仅仅是对Finder、Dock、Menu Bar等界面的介绍，更是深入到窗口管理、 Exposé、Spaces等功能背后的设计理念和操作逻辑。我学会了如何更高效地利用这些视觉元素来提升我的工作效率，例如，通过Exposé来快速切换和整理打开的窗口，或者通过Spaces来创建独立的虚拟桌面，将不同任务分隔开来。这些看似微小的功能，在实际使用中却能带来巨大的改变，让我的桌面更加整洁，工作流程更加顺畅。这本书让我意识到，Mac OS X Leopard的强大之处，不仅仅在于其底层技术，更在于其对用户体验的极致追求，而这本书恰恰是将这些“用户体验的奥秘”一一呈现在我的面前。

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