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出版者:

作者:潘嘉杰

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2008-6

价格:39.00元

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isbn号码:9787115177421

丛书系列:

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《深度学习前沿技术与应用实践》 本书导读：探索人工智能的无限可能 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们社会、经济和日常生活的核心驱动力。其中，深度学习作为驱动这场技术革命的引擎，正以前所未有的速度拓展着人类对智能的认知和应用边界。 本书《深度学习前沿技术与应用实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识体系，系统介绍当前深度学习领域最核心、最前沿的技术进展，并结合丰富的工业界和学术界实践案例，指导读者如何将理论转化为解决实际问题的强大工具。我们期望读者在阅读完本书后，不仅能掌握深度学习的理论精髓，更能具备独立设计、开发和优化复杂深度学习系统的能力。 第一部分：深度学习基石与理论进阶 本部分将奠定读者坚实的理论基础，并逐步引入当前研究的热点和难点。 第一章：复习与深化：经典神经网络架构 虽然卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）已是基础，但本书将以更现代的视角重新审视它们。我们将深入探讨残差连接（Residual Connections）和批归一化（Batch Normalization）如何解决深层网络训练中的梯度问题。对于RNN，重点将放在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制解析，以及它们在序列建模中的局限性，为后续的Transformer架构做铺垫。此外，还会涉及注意力机制（Attention Mechanism）的早期形式及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的关键作用。 第二章：现代优化算法与泛化能力 训练一个高效的深度学习模型，优化器的选择至关重要。本书将详述动量（Momentum）、自适应学习率方法（如Adagrad, RMSprop, Adam及其变体AdamW）。特别地，我们将深入分析这些优化器在处理大规模、稀疏数据时的性能差异，并探讨二阶优化方法（如K-FAC）在特定场景下的潜力与挑战。此外，我们将详细论述正则化技术，不仅仅是Dropout，还包括数据增强（Data Augmentation）的高级策略（如Mixup, CutMix）和权重衰减（Weight Decay）的正确理解，它们是模型泛化能力的关键。 第三章：生成模型的新范式：从VAE到Diffusion 生成模型是当前AI研究最活跃的领域之一。本章将首先回顾变分自编码器（VAE）的数学基础，重点分析其“模糊性”问题。随后，我们将重点聚焦于扩散模型（Diffusion Models），这是近年来视觉生成领域取得突破性进展的核心技术。我们将详细解读前向加噪过程和逆向去噪过程的数学原理，探讨如何利用U-Net架构高效地学习噪声分布，并对比其在图像生成、视频生成和音频合成方面的优势与劣势。 第二部分：Transformer架构的统治力与扩展 Transformer架构自2017年问世以来，已成为处理序列数据的通用范式，并在自然语言处理（NLP）乃至计算机视觉（CV）中占据主导地位。 第四章：Transformer核心解析与自注意力机制的精妙 本章将剖析Transformer的Encoder-Decoder结构，精确解释多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程，包括Q, K, V矩阵的线性投影、缩放点积的意义。我们将深入讨论位置编码（Positional Encoding）的重要性，并比较绝对位置编码、相对位置编码（如T5中的RPE）和旋转位置嵌入（RoPE）的优劣。 第五章：大型语言模型（LLM）的涌现能力与工程实践 本部分是本书的重点之一。我们将系统介绍LLM的训练范式：从预训练（Pre-training）到指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）。读者将了解到如何构建高效的Tokenization策略，以及如何应对LLM训练中的内存瓶颈和计算复杂度。我们将详细讨论参数高效微调技术（PEFT），例如LoRA (Low-Rank Adaptation)和Prefix Tuning，使中小团队也能有效应用和定制前沿LLM。 第六章：多模态融合与跨界应用 深度学习的发展趋势之一是打破模态壁垒。本章将探讨如何将Transformer架构扩展到处理图像、文本和音频的组合。重点介绍CLIP（对比语言-图像预训练）和ALIGN等模型如何通过对比学习建立跨模态语义空间。此外，还将覆盖视频理解中时空注意力的设计，以及如何利用文本生成图像（如DALL-E系列和Stable Diffusion背后的原理）。 第三部分：前沿应用与系统优化 本部分侧重于将理论知识应用于实际场景，并解决大规模部署中的工程挑战。 第七章：图神经网络（GNN）在复杂系统中的应用 超越传统的网格数据（图像和序列），图结构数据在社交网络、分子结构、知识图谱中无处不在。本章将介绍Graph Convolutional Networks (GCNs)、Graph Attention Networks (GATs) 的工作原理。我们将探讨GNN在节点分类、链接预测和图生成中的具体应用案例，并讨论过平滑问题（Over-smoothing）及其解决方案。 第八章：模型部署、量化与高效推理 训练出高性能模型只是第一步，高效部署是实现价值的关键。本章将全面介绍模型部署流程，包括模型格式转换（如ONNX）。我们将深入探讨模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、剪枝（Pruning）和低比特量化（Quantization），例如从FP32到INT8或更低精度的转换策略及其对模型精度的影响。最后，会介绍利用GPU/TPU硬件特性进行并行化推理的优化技巧。 第九章：可信赖人工智能（Trustworthy AI）的挑战与前瞻 随着AI系统在关键领域的应用，确保其安全、公平和透明变得不可或缺。本章将讨论模型可解释性（XAI）的核心技术，如Grad-CAM和SHAP值，帮助我们理解模型的决策过程。同时，我们还将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理和防御策略，以及如何构建公平性（Fairness）和鲁棒性（Robustness）更高的AI系统，为构建负责任的未来AI奠定基础。 本书特色： 1. 深度与广度并重： 兼顾了深度学习的理论深度，以及当前工业界最热门的技术（如LLM、Diffusion）。 2. 实践驱动： 每章节都辅以清晰的算法伪代码和核心代码片段（使用PyTorch框架），强调如何实现而非仅仅理解。 3. 前瞻性视角： 聚焦于当前研究尚未完全成熟，但极具潜力的领域，如更高效的GNN架构和下一代自注意力机制的优化。 无论您是希望从零开始系统学习深度学习的研究人员，还是寻求将前沿AI技术落地到产品中的工程师，《深度学习前沿技术与应用实践》都将是您不可或缺的专业指南。

评分☆☆☆☆☆

尽管这本书代码不是十分优雅，内容稍显单薄，行里叙述有些意识流，但是无可否认的是这本书很适合大学里的C++初学者入门学习。它基本上把初学C++时可能遇到的问题都解释到了，而且非常贴切“国情”，值得称赞！  

评分☆☆☆☆☆

大学专业是文科，只学过C，还只听过几堂课！刚招手学习C++，很多人推荐C++ Primer（第三版），我看了看这本厚厚的教材，顿时对C++产生了畏惧感。并且感觉这本书不适合自己。找了数周以后，无意中发现了这本《易学C++》，主要是由于作者是个80后，而且我看得版本是电子版，作者...  

评分☆☆☆☆☆

尽管这本书代码不是十分优雅，内容稍显单薄，行里叙述有些意识流，但是无可否认的是这本书很适合大学里的C++初学者入门学习。它基本上把初学C++时可能遇到的问题都解释到了，而且非常贴切“国情”，值得称赞！  

评分☆☆☆☆☆

此书非常适合初学者:P 我高一就是读这本书入门C++, 此前没有接触过任何编程语言. 读的过程中就做了一些小东西, 比如自动关机, 视频管理. 读完后就可以做一个文字RPG了. here: https://github.com/YongHaoWu/RPG_game C++ Primer其实并不适合入门, LinuxC一站式学习也不适合, ...

评分☆☆☆☆☆

大学专业是文科，只学过C，还只听过几堂课！刚招手学习C++，很多人推荐C++ Primer（第三版），我看了看这本厚厚的教材，顿时对C++产生了畏惧感。并且感觉这本书不适合自己。找了数周以后，无意中发现了这本《易学C++》，主要是由于作者是个80后，而且我看得版本是电子版，作者...  

评分☆☆☆☆☆

我是一个典型的“文科生背景”转行程序员，面对那些充斥着数学公式和晦涩术语的计算机书籍，我常常感到望而却步。这本书的语言风格简直就是为我们这类人量身定制的。它读起来更像是一位经验丰富的同事在旁边耐心指导你，而不是冰冷的教科书。作者在解释面向对象编程（OOP）的四大特性时，大量使用了日常生活中大家都能理解的场景，比如“汽车”和“工厂”的模型，将“封装”、“继承”和“多态”这些抽象概念具象化了。特别是多态那一章节，我以前在其他地方看了好几遍都没明白，但在这本书里，作者通过一个“动物叫声”的例子，清晰地展示了不同子类对象如何响应同一个指令，那种豁然开朗的感觉，真的太棒了。此外，排版也做得非常人性化，关键的代码块总是用醒目的颜色区分，关键术语的解释也放在了页边空白处，阅读体验流畅自然，完全没有那种压迫感。这本书的价值不在于它记录了多少C++的特性，而在于它如何有效地“翻译”了这些特性。

评分☆☆☆☆☆

我对比了手头几本市面上流行的C++入门教材，这本书的实战性和工具链的整合介绍是其他书所欠缺的。它没有孤立地讲解语言本身，而是将C++编程置于一个完整的开发环境中来介绍。书中专门有一章详细介绍了如何使用CMake来管理项目依赖和构建过程，这是很多纯语言书籍会忽略但实际开发中必不可少的部分。此外，作者还展示了如何利用GCC/Clang的调试器（GDB）来设置断点、单步执行和查看变量状态，这极大地加速了我的Bug排查速度。过去我调试一个复杂问题可能需要花费数小时，但通过书中介绍的调试技巧，我能快速定位到问题发生的准确位置。这本书的真正价值在于，它不仅教会了我C++的语法，更教会了我如何像一个现代软件工程师那样去组织、构建和调试我的C++代码。它提供的不仅仅是知识，更是一套完整的开发方法论。

评分☆☆☆☆☆

说实话，现在市面上的C++书籍太多了，很多都是老掉牙的C++98标准或者过度堆砌高级特性，让人无所适从。这本书最让我欣赏的一点是，它紧跟现代C++（特别是C++11/14/17）的步伐。它不仅介绍了如何使用`auto`关键字简化类型声明，还花了不少篇幅讲解了智能指针`std::unique_ptr`和`std::shared_ptr`的正确用法，强调了现代C++中RAII（资源获取即初始化）的重要性，这对于避免内存泄漏至关重要。很多老派教材还在教读者手动调用`new`和`delete`，但这本书从一开始就引导我们使用更安全、更健壮的现代工具。对于模板编程的部分，它也处理得非常得当，没有一上来就讲复杂的SFINAE，而是先通过函数模板和类模板的简单定义，展示其通用性，这种循序渐进的难度爬升曲线，让我的学习曲线保持在一个舒适的斜率上，避免了早期挫败感。

评分☆☆☆☆☆

我最近在找一本能够弥补我“知道怎么写，但不知道为什么这么写”的编程书籍。这本书在这方面表现出色。它不仅仅停留在“代码如何工作”的层面，更深入挖掘了“C++编译器是如何实现这些机制的”。例如，在讲解`const`的正确使用时，作者不仅展示了`const`变量的声明，还详细解释了它在函数参数、成员函数以及指针声明中的不同语义和底层影响。对于初学者来说，这可能是稍微有点难度的内容，但作者的处理方式非常巧妙——他把这些“幕后知识”放在了被明确标记的“深入探索”或“进阶思考”小节里，允许初学者先跳过，保证主线流畅，但又为那些求知欲强的读者提供了深度。这种设计体现了作者对不同学习阶段读者的尊重。我特别喜欢它对异常处理（Exception Handling）的讲解，它不仅教了`try-catch`的语法，还结合了操作系统和库调用的实际案例，让我理解了为什么一个设计良好的C++程序必须具备优雅的错误恢复能力。

评分☆☆☆☆☆

这本编程入门书真是让人耳目一新！它没有陷入那种枯燥的理论说教中，而是采取了一种非常实用的“项目驱动”学习法。比如，书中的第一部分就开始带你搭建一个小型命令行工具，通过动手实践来理解变量、循环这些基础概念。这种方式的好处是，你能立刻看到代码运行的结果，获得即时的成就感，这对于初学者来说至关重要。我记得在讲解指针的时候，作者没有直接抛出复杂的内存地址概念，而是用“房间钥匙”和“房间号”的比喻来解释，生动形象，让我一下子就明白了指针的真正作用，而不是死记硬背定义。而且，书中的代码示例都非常精炼，没有冗余的注释，逼迫读者去思考每一行代码背后的逻辑，这极大地锻炼了我的独立分析能力。如果说有什么不足，可能就是对于某些高级主题的讲解深度上稍微浅了一些，但考虑到它定位是“入门”，这种取舍是可以理解的，它成功地铺设了一条坚实的学习路径，让我对后续深入学习其他经典教材充满了信心。这本书真正做到了“授人以渔”，而不仅仅是“授人以鱼”。

评分☆☆☆☆☆

给学生入门的第一本书

评分☆☆☆☆☆

随手看看了 确实解释上很通俗易懂 但是对于一些面向对象的概念的比喻有点牵强 感觉像是为了比喻而比喻

评分☆☆☆☆☆

深度不够，但适合初学者。。

评分☆☆☆☆☆

入门，接受过大学教育的没必要细读了

评分☆☆☆☆☆

适合初学者:P 我高一就是读这本书入门C++, 此前没有接触过任何编程语言. 读的过程中就做了一些小东西, 比如自动关机, 视频管理. 读完后就可以做一个文字RPG了. here: https://github.com/YongHaoWu/RPG_game