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出版者:电子工业出版社

作者:董霖

出品人:

页数:665

译者:

出版时间:2009-1

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121073977

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习模型构建与优化：从理论到实践》 本书是一部关于深度学习模型构建与优化的全面指南，旨在为读者提供深入的理论知识和实用的操作技能。本书不同于市面上其他同类书籍，它并非聚焦于特定软件工具的细节讲解，而是致力于阐述深度学习模型背后的核心原理、数学基础以及不同模型架构的内在逻辑。 核心内容概述： 本书将从深度学习的基石——神经网络的构成入手，详细解析激活函数、损失函数、优化器等关键组件的作用和选择依据。读者将深入理解前向传播与反向传播算法的数学推导，掌握梯度下降及其变种（如SGD, Adam, RMSprop）的工作原理，并学会如何针对不同的问题选择最合适的优化策略。 在模型架构方面，本书将系统地介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）、以及Transformer等主流模型。对于每种模型，我们将不仅展示其在图像识别、自然语言处理等领域的经典应用，更会深入剖析其设计的巧妙之处，例如CNN中的卷积核、池化操作如何提取特征，RNN如何处理序列数据，以及Transformer中的自注意力机制如何打破序列长度的限制。本书将重点强调模型的可解释性，引导读者理解模型做出预测的决策过程，而非仅仅将其视为一个“黑箱”。 除了模型构建，本书还将花费大量篇幅探讨模型的优化与调优。我们将详细讲解正则化技术（如L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization）如何防止过拟合，以及数据增强、迁移学习等策略如何提升模型的泛化能力。此外，本书还将探讨超参数调优的艺术，介绍网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化方法，帮助读者系统性地寻找最优模型配置。 本书的独特价值： 1. 理论深度与工程实践并重： 本书既提供了严谨的数学推导和理论阐释，又结合了大量的概念性示例和工程上的考量，帮助读者构建起坚实的理论基础，并能将所学知识应用于实际问题。 2. 模型理解而非工具依赖： 本书不局限于任何特定编程语言或框架的语法细节，而是聚焦于深度学习模型的核心思想和通用原理。这意味着本书的学习内容具有高度的迁移性，读者可以轻松地将所学应用于各种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch等）。 3. 强调问题解决导向： 本书以实际应用场景为出发点，引导读者如何根据具体问题选择合适的模型架构、设计有效的训练策略，并最终解决现实世界中的挑战。 4. 关注前沿动态： 除了经典模型，本书还将适时介绍一些近期深度学习领域的最新进展和趋势，如生成对抗网络（GAN）的基本原理，以及多模态学习的初步概念，为读者指明未来的学习方向。 适合读者： 对深度学习有浓厚兴趣，希望系统学习其核心理论和模型构建方法的学生及研究人员。 希望深入理解深度学习模型工作原理，从而能更有效地应用和调优模型的工程师。 从事人工智能相关领域，需要提升深度学习专业知识和实践技能的从业者。 任何想要从根本上掌握深度学习技术，而不仅仅是学习某个工具使用的读者。 通过阅读本书，读者将能够建立起对深度学习模型从概念到实现的全面认知，并掌握独立分析、设计、构建和优化深度学习模型的能力，为在人工智能领域深耕打下坚实的基础。

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这本书最让我感到惊喜的是它对于MATLAB生态系统周边工具的整合介绍，这一点常常被其他同类书籍所忽略。它详尽地介绍了如何利用MATLAB Compiler将M文件打包成独立运行的应用程序，这对于需要将成果交付给非MATLAB用户的项目来说，简直是雪中送炭。更进一步地，书中还涉及了如何通过MEX接口调用C/C++库函数，以及与Python数据科学环境（如NumPy/SciPy）进行互操作的最新方法。这种将MATLAB视为一个“中心枢纽”，连接外部高性能计算资源的视角，极大地拓宽了它的应用边界。我过去认为MATLAB在性能瓶颈时必须被弃用，但通过学习书中的集成策略，我找到了一个更灵活、更高效的混合编程路径。这本书的视野非常开阔，展现了MATLAB在现代工程计算领域中的综合实力。

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我对这本书的评价是，它在特定高级应用领域的覆盖深度，远超我的预期。通常这类“详解”书籍，在涉及到 Simulink 或 Stateflow 的部分往往草草收场，但《MATLAB使用详解》却提供了一套非常系统且连贯的建模与仿真流程指导。书中关于“自动代码生成”与“硬件在环测试”的章节，简直是为嵌入式系统工程师量身定做的。我之前在尝试将MATLAB/Simulink模型部署到FPGA上时，遇到的各种工具链配置难题，在这本书中找到了明确的解决方案和最佳实践建议。特别是针对实时操作系统（RTOS）接口的编程规范，作者提供的代码模板和调试技巧，极大地缩短了我的开发周期。它没有停留于理论讲解，而是大量嵌入了作者自身在工业界积累的、经过实战检验的配置清单和排错日志分析方法，这使得本书的实用价值和时效性都得到了极大的提升，是工具书中的一股清流。

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这本《MATLAB使用详解》着实让人眼前一亮，它在基础概念的阐述上做到了既深入浅出又面面俱到。我尤其欣赏作者对于矩阵运算底层逻辑的细致剖析，这不仅仅停留在公式的罗列，而是真正去解释了MATLAB是如何在内存中组织和处理这些数据的。比如，书中对稀疏矩阵存储机制的讲解，用生动的比喻将原本抽象的算法过程描绘得清晰可见，使得即便是初学者也能快速建立起正确的图像。更难得的是，它并未固步自封于基础语法，而是花了相当篇幅去探讨如何优化代码性能，书中列举了大量“陷阱”案例，展示了低效循环与向量化操作之间的巨大差异，这对于我这种需要处理大规模工程数据的用户来说，简直是宝贵的实战经验。书中对函数句柄和匿名函数的使用场景区分得非常到位，让我在编写复杂的GUI回调函数时，少走了不少弯路。可以说，它为我构建起了一个坚实的MATLAB编程思维框架，让我明白“为什么”要这样写，而非仅仅是“怎么”写。

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坦白说，这本书的难度曲线对于非工科背景的用户来说，可能需要一些适应期。它对概率论和线性代数的预设知识要求是相当高的，但这恰恰是其价值所在——它拒绝将复杂的数学模型“降维”处理。书中对于傅里叶变换、小波分析以及高阶统计模型（如MCMC方法）的实现部分，所采用的都是非常纯粹且严谨的数学定义到代码的映射。我特别欣赏它对偏微分方程（PDE）求解器内部机制的探讨，没有回避数值方法中的收敛性分析和边界条件处理的复杂性。对于那些希望深入理解算法内核，而不是仅仅停留在调用函数API层面的读者，这本书提供了难得的深度和严谨性。它迫使你必须思考，当你输入一组数据时，MATLAB内部究竟是如何通过这些数学框架进行迭代求解的，这极大地提升了解决非标准问题的能力。

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这本书的排版和逻辑结构设计得非常考究，读起来有一种行云流水的顺畅感，完全没有传统技术手册那种枯燥和割裂感。它巧妙地将理论知识、示例代码和现实世界的应用案例穿插融合，使得知识点的学习曲线非常平滑。例如，在讲解数据可视化部分时，作者没有简单地罗列 `plot` 函数的参数，而是构建了一个完整的“信息传达”流程：从确定目标用户、选择合适的图表类型（如3D曲面图与热力图的适用场景对比），到利用 `subplot` 和 `annotation` 进行精细的版面布局，最后还涉及到了如何导出符合期刊发表标准的矢量图文件。这种由浅入深的层层递进，让我对MATLAB绘图能力的理解从“画图工具”上升到了“信息可视化策略”的高度。对我而言，这不仅仅是一本工具书，更像是一本关于如何用图形语言清晰表达复杂思想的教材。

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书很有条理，作者很用心，看起来不费劲

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书很有条理，作者很用心，看起来不费劲

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书很有条理，作者很用心，看起来不费劲

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赶脚不适合入门

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书很有条理，作者很用心，看起来不费劲