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出版者:外语教学与研究出版社

作者:倪军

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:2008-6

价格:128.00元

装帧:

isbn号码:9787560075334

丛书系列:同一个世界外语多媒体系列教材

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好的，请看以下一本关于深度学习理论与实践的图书简介： --- 书名：深度学习：理论、算法与前沿应用 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。从基础概念的建立到复杂模型的构建与优化，再到前沿研究领域的探索，本书力求覆盖深度学习领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的落地应用。 第一部分：深度学习的基石 本书首先系统地梳理了深度学习赖以建立的数学和统计学基础。 线性代数与概率论回顾： 深入解析了张量（Tensor）运算的本质，梯度下降法背后的微积分原理，以及概率分布、贝叶斯方法在模型不确定性估计中的作用。特别强调了矩阵分解、奇异值分解（SVD）在线性层中的重要性。 人工神经网络基础： 详细介绍了感知机（Perceptron）的局限性，激活函数的演变历程（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体），以及多层前馈网络（MLP）的结构与训练机制。讨论了前向传播与反向传播算法的数学推导，确保读者对误差如何逐层回溯有清晰的理解。 优化算法的进阶： 超越基础的随机梯度下降（SGD），本书详尽阐述了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如 AdaGrad, RMSProp, Adam）的内在机制和适用场景。重点分析了学习率衰减策略（如余弦退火）如何影响模型的收敛速度和最终性能。同时，探讨了梯度爆炸与消失问题的成因及具体的正则化（如 Batch Normalization, Layer Normalization）解决策略。 第二部分：核心网络架构的精讲 本部分聚焦于当前工业界和学术界最主流的几大网络架构，并对其设计思想和实现细节进行了深入剖析。 卷积神经网络（CNNs）： 从图像处理的特性出发，解释了卷积核、池化层的作用，以及参数共享的效率优势。本书详细对比了经典网络如 LeNet, AlexNet, VGG, GoogleNet（Inception 模块的精妙设计），并重点分析了残差网络（ResNet）中残差块（Residual Block）如何解决了深度网络训练中的退化问题。此外，还涵盖了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 针对处理时间序列和自然语言数据的需求，深入讲解了 RNN 的结构缺陷。核心章节集中于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门等）及其如何有效控制信息流。针对长序列依赖问题，探讨了注意力机制（Attention Mechanism）在 RNN 框架下的初步应用。 Transformer 架构的革命： 作为当前序列处理的基石，本书花费大量篇幅解析了 Transformer 的核心创新——自注意力机制（Self-Attention）。详细讲解了 Q（Query）、K（Key）、V（Value）的计算过程，多头注意力（Multi-Head Attention）的并行优势，以及位置编码（Positional Encoding）在无序输入中的信息注入。 第三部分：深度学习的实践与工程化 本部分将理论与实践紧密结合，指导读者如何构建健壮且高效的深度学习系统。 正则化与泛化能力： 除了 L1/L2 正则化，本书深入探讨了 Dropout 的随机失活原理，早停法（Early Stopping），以及数据增强（Data Augmentation）在扩大有效训练集方面的策略。重点讨论了模型欠拟合与过拟合的判断标准及应对方法。 模型训练的效率优化： 涵盖了混合精度训练（Mixed Precision Training）的原理，如何利用 Tensor Cores 提升 GPU 计算效率。讨论了分布式训练策略，如数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的实现框架（如 PyTorch DDP）。 可解释性（XAI）： 在模型日益复杂的背景下，解释性成为关键。本书介绍了 LIME 和 SHAP 等局部解释方法，以及 Grad-CAM 等基于梯度的可视化技术，帮助读者理解模型决策背后的驱动因素。 第四部分：前沿研究与交叉领域 本书的最后部分将视野扩展到深度学习的尖端研究方向。 生成模型（Generative Models）： 详细介绍了变分自编码器（VAE）的概率图模型基础及其重参数化技巧。随后，深入剖析了生成对抗网络（GANs）的博弈论框架，包括 WGAN、CycleGAN 等变体的改进，及其在图像合成、风格迁移中的突破性进展。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 探讨了在缺乏大量标注数据的情况下，如何利用数据本身的内在结构进行预训练。重点分析了对比学习（Contrastive Learning，如 SimCLR, MoCo）的“正样本/负样本对”设计哲学，及其对下游任务的赋能作用。 图神经网络（GNNs）： 针对非欧几里得结构数据（如图、分子结构），本书介绍了图卷积网络（GCN）的基本操作，信息是如何在图的邻接结构上传播聚合的，以及 GAT（图注意力网络）如何引入权重差异。 目标读者 本书适合具备一定微积分和线性代数基础的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师，以及希望系统性掌握深度学习理论并将其应用于解决复杂工程问题的专业人士。通过本书的学习，读者将不仅掌握“如何使用”深度学习框架，更能深刻理解“为何如此工作”。 ---

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这本书的整体装帧和内容排布给我的感觉是，它不像是一本教材，更像是一位经验丰富、亦师亦友的德语导师为你量身定制的私人辅导手册。它的语言风格非常鼓励犯错，这一点对我这个害怕开口说错话的人来说，是极大的心理建设。书中多次强调，语言的本质是沟通，小错误是学习过程的必然产物，这极大地缓解了我的焦虑感。它的词汇表也不是那种从A到Z的简单罗列，而是按照主题场景进行分类，比如“处理税务问题”、“与房东交涉”、“在医生那里描述症状”等，每个主题下的词汇都是高度集中的，便于快速应用于特定场合。我特别欣赏它在文化语境上的细致讲解，它会告诉你，德语中某些看似中性的词汇，在不同的语境下可能带有强烈的褒义或贬义色彩。这让我意识到，学习德语不仅仅是掌握词汇和语法，更重要的是理解背后的思维方式。总而言之，这本书的结构完整，内容深度足够，并且在细节处理上充满了对学习者的关怀，让人有强烈的意愿去深入挖掘和实践。

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最近刚拿到手这本号称能让人“开口说德语”的书，说实话，一开始我还有点将信将疑。毕竟市面上德语学习材料多如牛毛，真正能让人迅速上手、还能保持学习热情的，真的凤毛麟角。我是一名典型的应试教育出身，语法结构倒是记得七七八八，可真要拉到日常交流的场景，那简直就是“哑巴德语”。书的封面设计得挺简洁，配色也比较沉稳，不像有些教材一上来就花里胡哨的，给人一种“扎实”的感觉。我翻开目录，发现它似乎更侧重于情景对话和实际应用，而不是堆砌枯燥的语法规则。比如，第一章就直接切入了“在机场如何应对各种突发状况”，这种实战性立刻抓住了我的注意力。我尝试着朗读了几段例句，发现它的发音标注做得非常细致，连连音和重音的提示都非常到位，这对于像我这种初期发音容易走调的人来说，简直是救命稻草。这本书的排版也很舒服，不像有些教材密密麻麻的小字，让人望而生畏，它留白适度，重点突出，读起来一点也不费劲。我尤其欣赏它在词汇选择上非常贴近德国人日常生活的真实用语，而不是那些教科书里常出现的、在现实中几乎没人用的“高大上”词汇。这让我感觉，我学到的东西，真的能用得上。

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作为一个资深“拖延症患者”，我对学习工具的要求是：要么极简，要么极富启发性。这本书恰好占据了后者。我发现它在处理德语中那些令人头疼的介词搭配时，有一套独家的“记忆宫殿”法。比如，对于“in”、“an”、“auf”这些表示位置的介词，它没有简单地罗列例句，而是将它们与具体的空间关系和时间概念进行了视觉化的关联。我试着按照书中的建议，在脑海中构建了一个虚拟的“德语空间”，每当遇到介词时，就迅速在大脑中定位那个“位置”，效果出奇地好。另外，这本书的编者似乎非常了解学习者的“痛点”。在涉及到动词变位这种机械记忆的环节，它引入了大量的助记口诀和韵律感强的短句，而不是冷冰冰的表格。这让原本枯燥的背诵过程，变成了一种类似玩绕口令的乐趣。我敢说，我过去一年里对德语动词的记忆效果，还没有这几周翻阅这本书来得扎实。它真正做到了“寓教于乐”，让学习过程本身成为了值得期待的体验，而不是一个必须完成的任务。

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说实话，我对语言学习的热情总是三分钟热度，很多教材买了之后，用到第三章就再也翻不下去，总觉得进度太慢，或者内容太重复。但这次接触这本教材，体验感截然不同。它最吸引我的地方在于其模块化的设计。每一课都像是一个微型的生存挑战，从介绍、对话、词汇、语法点归纳，到最后的“文化角”小贴士，结构非常清晰，学习路径一目了然。我特别喜欢那个“文化角”，它不是那种走马观花的介绍，而是深入到德国人社交礼仪、职场潜规则的方方面面。比如，它会告诉你，在德国和人约会迟到五分钟和迟到十五分钟，在对方心目中的分量是天差地别的，这种实用信息比单纯学会“Ich bin spät”（我迟到了）要重要得多。而且，这本书的练习设计也相当有创意。它不是简单的填空或选择，而是要求你针对一个情景，用德语写一封邮件或一段语音回复。这种“输出导向”的练习，极大地激发了我主动组织语言的欲望。我甚至会故意给自己设置障碍，比如，尝试用最少的词汇表达最复杂的意思，这让我对德语的精炼特点有了更深层次的理解。

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拿到这本新书后，我迫不及待地找了个安静的咖啡馆坐下来，决定给它一个“深度体验”。我这个人学习比较讲究节奏和方法，如果一本书不能在最初的十分钟内勾起我的兴趣，那它大概率就要被我束之高阁了。这本书的开篇处理得非常巧妙，它没有直接抛出“德语基础词汇表”这种令人昏昏欲睡的内容，而是通过一系列生动的短篇故事，将复杂的时态和格位变化“润物细无声”地融入进去。比如，它讲了一个留学生初到柏林，因为搞不清名词的阴阳中性而引发的一连串啼笑皆非的误会。这个故事性极强，让我一边笑一边自然而然地记住了好几个核心的名词及其冠词。更让我惊喜的是，它在讲解语法点时，所使用的类比和图示非常直观。我以前学虚拟语气（Konjunktiv II）的时候总是脑子一团浆糊，但这本书里用了一个非常形象的“平行宇宙”理论来解释，瞬间打通了我的任督二脉。而且，书中附带的音频资源质量非常高，不是那种机械的合成音，而是地道的慕尼黑腔调，语速适中，可以清晰地捕捉到每个词的发音细节。我甚至发现，它对德语中那些微妙的语气词和感叹词的用法也有独到的分析，这部分内容在很多教材中都是被忽略的“鸡肋”，但恰恰是它们决定了交流的流畅度和地道性。

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