具体描述
For undergraduate and graduate Investments courses. The Psychology of Investing is the first text of its kind to delve into the fascinating subject of how psychology affects investing. Its unique coverage describes how investors actually behave, the reasons and causes of that behavior, why the behavior hurts their wealth, and what they can do about it.
好的，以下是一本名为《深度学习的艺术与实践》（The Art and Practice of Deep Learning）的图书的详细简介，完全不涉及您的《Psychology of Investing》一书内容。 --- 深度学习的艺术与实践 (The Art and Practice of Deep Learning) 图书简介 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动创新的核心动力。而深度学习，作为人工智能领域中最具革命性的分支，正以前所未有的速度和精度，重塑着我们理解世界、解决复杂问题的能力。《深度学习的艺术与实践》 并非仅仅是另一本数学公式的堆砌，它是一本深刻洞察理论前沿、同时注重实战部署的权威指南，旨在将读者从深度学习的初学者，快速、扎实地培养成能够独立设计、训练并优化复杂神经网络的工程师与研究人员。 本书的结构设计，旨在平衡严谨的理论推导与动手实践的紧迫性。我们坚信，理解“为什么”与掌握“如何做”同样重要。全书共分为五大部分，层层递进，确保读者构建起一个全面且坚固的知识框架。 第一部分：基石与范式（Foundations and Paradigms） 本部分致力于为读者打下坚实的数学和计算基础。我们将首先回顾现代机器学习的核心概念，包括概率论、线性代数在向量空间中的应用，以及梯度下降法在优化问题中的核心地位。 随后，我们将深入探讨神经网络的基本构建模块：感知器、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的选择及其对梯度传播的影响。重点分析了前向传播和反向传播算法（Backpropagation）的完整数学推导，揭示了误差是如何有效地在网络中流动并指导权重更新的。我们不仅会解释这些概念，还会通过大量的代码示例（使用 Python 和主流深度学习框架）展示如何从零开始实现一个简单的全连接网络，从而建立对“学习”过程的直观理解。 第二部分：经典架构的精妙设计（Mastering Classic Architectures） 随着基础的夯实，本部分将带领读者进入深度学习最成功的两个领域：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心架构。 计算机视觉的演进： 我们详尽地剖析了卷积神经网络（CNN）的核心原理，包括卷积层、池化层和感受野的机制。从早期的 LeNet 到突破性的 AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）的结构设计哲学，再到 Inception 模块如何实现高效的特征提取，本书细致地解释了这些里程碑式模型背后的设计权衡（如深度与宽度、计算成本与精度）。特别地，我们探讨了现代目标检测模型如 YOLO (You Only Look Once) 系列和 Mask R-CNN 的最新进展，强调了它们在实时应用中的架构优化。 序列建模与语言的理解： 对于序列数据，循环神经网络（RNN）是最初的答案。本书对 RNN 的基本结构、梯度消失/爆炸问题进行了深入分析，并详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精心设计的“门”机制，有效地捕获长期依赖关系。我们还会讲解如何利用这些结构进行时间序列预测、语音识别的基础建模，并引入了注意力机制（Attention Mechanism）的早期形式，为下一部分的 Transformer 做铺垫。 第三部分：范式革命——注意力与自注意力（The Attention Revolution） Transformer 架构的出现是深度学习领域的一个分水岭。本部分将完全聚焦于这一革命性的模型，它彻底改变了序列处理的范式。 我们不仅会阐述自注意力（Self-Attention）机制如何允许模型同时处理序列中的所有元素，从而实现高度并行化，还会详细解析 Transformer 编码器-解码器堆栈的每一个组成部分。重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式，以及位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下如何引入序列顺序信息。 随后，本书深入探讨了基于 Transformer 的预训练模型，如 BERT（双向编码器表示）和 GPT（生成式预训练模型）的训练策略（如掩码语言模型和下一句预测）。我们不仅展示如何使用这些强大的模型，更会指导读者理解它们内部的表示空间和局限性。 第四部分：优化、正则化与训练策略（Optimization, Regularization, and Training Regimes） 一个优秀的架构只有通过精妙的训练策略才能发挥潜力。本部分关注深度学习实践中的“艺术”层面——即如何高效、稳定地训练模型。 我们将超越标准的随机梯度下降（SGD），详细比较 Adam、RMSprop 和 Adagrad 等高级优化器的工作原理、收敛速度和内存消耗。关于正则化，本书详述了 L1/L2 正则化、Dropout（及其在不同层中的应用效果）、数据增强策略，以及批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。 此外，本章还包含对抗过拟合的实战技巧，如学习率调度（Learning Rate Scheduling）、早停法（Early Stopping）的实施，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）快速启动新的项目。 第五部分：部署、可解释性与前沿探索（Deployment, Interpretability, and Frontiers） 理论和训练的最终目标是应用。本部分关注模型生命周期的最后阶段，以及深度学习的未来方向。 在部署方面，我们讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些是实现边缘设备或低延迟服务部署的关键。我们指导读者如何优化模型的推理速度，同时将精度损失降至最低。 对于模型的可解释性（XAI），本部分探讨了 LIME 和 SHAP 等方法，帮助用户理解“黑箱”决策背后的驱动因素，这在金融、医疗等高风险领域至关重要。 最后，本书将目光投向生成模型的前沿，如变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GANs）的最新进展，以及扩散模型（Diffusion Models）在图像和音频合成中的崛起。我们将讨论这些模型的稳定性、模式崩溃问题及其在艺术创作、数据增强中的潜力。 读者对象 本书面向拥有扎实编程基础（推荐 Python）、熟悉基础高等数学和统计学概念的工程师、数据科学家、计算机科学专业学生以及希望深入理解人工智能核心驱动力的技术人员。通过本书的学习，读者不仅能熟练运用现有的深度学习工具包，更能掌握设计和创新下一代模型的思维框架。掌握《深度学习的艺术与实践》，即是掌握了驾驭未来数据世界的钥匙。
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