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☆☆☆☆☆

出版者:Free Press

作者:Irving L. Janis

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1979-01-01

价格:USD 19.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780029161906

丛书系列:

图书标签:

• 决策
• 美国
• choice
• 决策制定
• 决策分析
• 管理学
• 商业决策
• 领导力
• 问题解决
• 战略规划
• 心理学
• 行为经济学
• 思维模式

好的，这是一份关于一本名为《深度学习的艺术与实践》的图书简介，其内容不涉及任何关于“决策制定”的书籍信息，旨在提供一份详实、专业且引人入胜的图书概览。 --- 图书简介：《深度学习的艺术与实践：从理论基石到前沿应用》 引言：智能时代的驱动力 在二十一世纪的技术浪潮中，人工智能（AI）无疑是驱动变革的核心力量。而深度学习（Deep Learning），作为驱动这场革命的关键引擎，正以前所未有的速度重塑着从科学研究到商业运作的方方面面。本书《深度学习的艺术与实践》并非仅仅是一本理论教科书，它是一本全面、深入且高度实用的指南，旨在为读者——无论是希望进入该领域的初学者，还是寻求深化知识的资深工程师——提供一条清晰的路径，去掌握深度学习的精髓与前沿应用。 本书的独特之处在于，它巧妙地平衡了严谨的数学理论基础与工程实践中的敏锐洞察力。我们坚信，真正的深度学习专家不仅要理解“为什么”某些模型有效，更要掌握“如何”在其复杂环境中高效地构建、训练和部署这些模型。 第一部分：奠定坚实的理论基石 深度学习的宏伟殿堂建立在坚实的数学与统计学基础之上。本部分将引导读者系统地回顾和深入理解这些不可或缺的基石。 第一章：神经元模型与基础网络结构 本章从最基础的生物学启发——神经元模型开始，详细剖析感知机（Perceptron）的局限性及其如何催生多层感知机（MLP）。我们深入探讨激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择标准及其对梯度流的影响。重点分析了前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，确保读者对网络如何学习有了透彻的理解。同时，本章会介绍正则化技术（如Dropout和L2/L1正则化）的原理，以应对模型过拟合的挑战。 第二章：优化算法的精细调校 模型的训练过程本质上是一个复杂的优化问题。本章聚焦于梯度下降法及其诸多变体。我们不仅阐述了标准梯度下降（SGD）的收敛性问题，更详细分析了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及大名鼎鼎的Adam优化器的内部机制和适用场景。读者将学会如何根据数据集的特性和模型架构来选择和调整学习率调度策略（Learning Rate Scheduling），这是实现高效训练的关键一环。 第三章：深度前馈网络的挑战与应对 随着网络深度的增加，梯度消失和梯度爆炸问题成为不可回避的障碍。本章将深入探讨这些问题的根源，并介绍现代解决方案，例如残差连接（Residual Connections，ResNets的核心）、批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）。我们还探讨了现代初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）如何帮助网络更平稳地启动训练过程。 第二部分：核心架构的深度剖析 深度学习领域的飞速发展，很大程度上归功于几类创新性网络架构的出现。本部分将对这些核心架构进行细致入微的解析。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 卷积神经网络是图像处理领域的绝对主宰。本章从卷积操作的数学本质讲起，详细解释了不同类型的滤波器、池化层的作用以及感受野（Receptive Field）的概念。我们将系统梳理从LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet的演进脉络，分析每一步创新如何解决了前代架构的瓶颈。此外，还会介绍先进的模块设计，如可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率上的优势。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于时间序列数据和自然语言处理（NLP），序列模型至关重要。本章详细介绍了标准的RNN结构，并着重分析了其在处理长距离依赖性时面临的挑战。随后，我们将重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现信息的选择性记忆与遗忘。 第六章：从注意力机制到Transformer的崛起 序列建模在引入“注意力机制”（Attention Mechanism）后迎来了巨大的飞跃。本章首先阐释了注意力机制背后的核心思想——动态加权输入。接着，我们深入解析了Transformer架构，该架构完全摒弃了循环结构，完全依赖于自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。本章将详细拆解Transformer的编码器-解码器结构，为理解BERT、GPT等大型语言模型的底层逻辑打下坚实基础。 第三部分：前沿技术与工程实践 掌握了核心架构后，本书转向了如何将这些理论应用于复杂、真实世界的场景，并探索当前最活跃的研究方向。 第七章：生成模型：创造力的引擎 生成模型是当前AI研究的热点。本章详细介绍了两种主要的生成范式：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们深入探讨了判别器和生成器之间的博弈过程，分析了模式崩溃（Mode Collapse）等常见问题及其解决方案，如WGAN和StyleGAN的最新进展。此外，还会简要介绍基于扩散模型的生成技术（如DDPM）。 第八章：模型部署与效率优化 一个训练有素的模型只有被高效地部署到实际环境中才能发挥价值。本章侧重于工程实践。我们将讨论模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation）、权重剪枝（Pruning）和量化（Quantization）的原理和实施步骤。同时，本章还会介绍如何利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎进行性能加速，以及模型服务的最佳实践。 第九章：迁移学习、微调与领域适应 在数据稀缺或计算资源有限的情况下，迁移学习成为首选策略。本章详细讲解了预训练模型的概念，并指导读者如何高效地进行模型微调（Fine-Tuning），包括选择合适的冻结层和调整学习率。我们还将探讨如何处理源域和目标域之间的数据分布差异（领域适应性）。 结语：面向未来的学习者 《深度学习的艺术与实践》的目标是培养能够独立思考、解决复杂问题的深度学习工程师和研究人员。本书提供的不仅仅是代码片段，更是深入洞察力、批判性思维以及处理实际工程挑战所需的全方位技能。掌握本书内容，即是掌握了通往下一代智能系统构建能力的钥匙。 ---

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这本《DECISION MAKING》真的让我眼前一亮！我一直对人类决策背后的心理机制非常感兴趣，尤其是那些看似简单却又极其复杂的选择时刻。这本书并没有直接给我枯燥的理论，而是用一种非常生动的方式，将一个个真实的案例融入其中。比如，它深入剖析了一位经验丰富的飞行员在极端天气下如何凭借直觉和有限信息做出关乎数百条生命安危的决定，那种紧张感隔着文字都能感受到。又比如，书中探讨了创业者在市场空白期如何冒着巨大风险，基于不完整的市场调研和对未来的预判，最终开启一个全新的行业。我特别喜欢书中对“沉没成本谬误”的解析，用了一个我曾经也经历过的场景来比喻，让我一下子就理解了为什么我们有时候会因为已经投入的成本而难以放弃一个错误的选择。作者的语言非常流畅，不像教科书那样生硬，读起来更像是和一位智者在娓娓道来，时而让我深思，时而又会心一笑。它不是那种读完就忘的书，更像是一本能陪伴我，在我面临重要选择时，会时不时翻阅，从中汲取力量和智慧的工具书。我尤其欣赏作者在叙述中，不回避那些决策失误所带来的沉痛后果，这种真实性让整本书更有说服力。

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我一直认为自己是一个理性且逻辑清晰的人，但在实际生活中，也常常会因为一些情绪或者惯性思维而做出一些不那么明智的决定。《DECISION MAKING》这本书，从一个全新的角度，挑战了我对自身理性判断的认知。它深入剖析了人类决策中普遍存在的认知偏差，比如“确认偏差”、“锚定效应”等等，并用非常生动的实验和例子来解释这些现象。我读到了一段关于拍卖会上，人们为何会为一件物品支付远超其价值的价格的分析，让我恍然大悟，原来我们的大脑在特定的情境下，会受到如此多的心理暗示。书中也提供了一些实用的方法，帮助我们识别和克服这些认知偏差，从而做出更客观、更理性的决策。我开始有意识地去反思自己的思考过程，审视那些潜在的偏见，并在做重要决定时，尝试从不同的角度去审视问题。这本书让我对人性有了更深的理解，也让我对自己有了更清醒的认识。

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作为一名正在探索职业发展道路的学生，我常常感到迷茫，不知道该选择哪个方向，也不知道如何为自己的未来做出规划。《DECISION MAKING》这本书，简直就是我的一盏明灯。它并没有直接告诉我“你应该去学什么专业”或者“你应该找什么工作”，而是通过大量的个人成长案例，教会了我如何去“做出选择”本身。我特别喜欢书中关于“生涯路径”的探讨，它不是一条直线，而是充满了无数个岔路口，每一个选择都可能带来意想不到的结果。作者用一个年轻人从迷茫到找到自己热爱的事业的完整过程，展现了如何通过不断试错，从小规模的尝试中学习，并最终找到适合自己的定位。我从中学到了如何进行自我认知，了解自己的兴趣、优势和价值观，并将其与外部的机会相结合。这本书也让我明白，所谓的“完美决策”并不存在，重要的是做出当下最适合自己的决定，并为之努力，然后在过程中不断调整和学习。它让我不再害怕犯错，反而觉得每一次尝试都是一次宝贵的学习机会。

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最近我一直沉迷于各种商业策略和管理学的书籍，希望从中找到企业成功的秘诀。《DECISION MAKING》这本书，虽然书名看起来非常普适，但它在企业决策领域的应用，让我耳目一新。它没有停留于纸上谈兵的理论，而是通过剖析一系列成功的企业案例，展示了领导者如何在激烈的市场竞争中，如何制定大胆而又审慎的战略。我非常欣赏书中关于“风险管理”的章节，它不是简单地告诉你规避风险，而是教你如何识别、评估并管理风险，以及如何在风险中寻找机遇。书中也探讨了创新决策的本质，以及为何有些企业能够持续创新，而有些则停滞不前。我从中学到了如何平衡短期利益和长期发展，如何在不确定性中做出前瞻性的判断。这本书让我意识到，伟大的决策不仅仅是关于“做什么”，更是关于“如何思考”和“如何执行”。它为我提供了一个思考企业战略的新框架。

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我最近在寻找一本能帮助我提升个人效率和优化工作流程的书，恰好听朋友推荐了《DECISION MAKING》。老实说，一开始我以为它会是一本关于时间管理或者任务优先级排序的工具书，但读下去才发现，它远远超出了我的预期。这本书更像是开启了我思维的一个新维度，让我重新审视了我过往的工作习惯和决策方式。它没有直接告诉我“应该怎么做”，而是通过一系列引人入胜的案例，揭示了不同决策模型在实际应用中的优劣。我印象最深刻的是其中关于“群决策”的章节，它分析了团队协作中信息不对称、群体思维以及领导者如何引导讨论，最终达成共识的过程，这对于我目前参与的一个跨部门项目非常有启发。书中还探讨了如何应对信息过载，如何有效地过滤噪音，以及如何识别那些真正关键的信号。我发现自己以前在做决策时，常常会被一些无关紧要的细节所干扰，这本书帮助我学会了“抓大放小”，将精力集中在最核心的问题上。它也让我意识到，很多时候，我们之所以觉得难以做出决定，并非是因为信息不足，而是因为我们对不同选择的潜在风险和收益评估得不够清晰。

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interested about the freedom of choice 主要是从决策方面谈选择，谈心理、神经机制比较少。 书比较早了。

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