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出版者:Longman

作者:Peter Watcyn-Jones

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06-13

价格:USD 9.49

装帧:Paperback

isbn号码:9780582468924

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探索数字时代的深度学习与应用：超越基础框架的实践指南 《深度学习前沿技术与工程实践》 图书简介 在信息技术飞速迭代的今天，深度学习已不再是实验室中的理论模型，而是驱动人工智能革命的核心引擎。从自动驾驶的精确决策到金融风控的智能预测，再到生物医学影像的精准分析，深度学习的应用场景正以前所未有的速度扩展。然而，将前沿的理论知识转化为稳定、高效、可部署的工程系统，往往是实践者面临的最大挑战。 本书《深度学习前沿技术与工程实践》正是为应对这一挑战而精心打造的深度实践指南。它并非一本简单的框架使用手册，而是聚焦于深度学习模型生命周期管理（MLOps）、复杂网络结构的优化、大规模数据处理，以及面向特定行业应用的定制化解决方案。我们旨在为那些已经掌握了TensorFlow或PyTorch基础操作，渴望迈入工业级应用和尖端研究领域的工程师、研究人员和高级学生提供一条清晰的进阶路径。 第一部分：深度模型架构的精深剖析与优化 本书的开篇将深入探讨当前主流及新兴的深度学习模型架构，重点突破基础教程中一笔带过的部分，直击模型设计的核心痛点和优化技巧。 1. 卷积神经网络（CNN）的再进化： 我们将超越经典的ResNet和VGG结构，详细解析Vision Transformer (ViT) 及其后续的混合架构（如ConvNeXt）。重点内容包括：自注意力机制在视觉任务中的有效嵌入策略、多尺度特征融合的机制设计，以及如何针对资源受限设备（如边缘计算平台）设计轻量化、高效率的卷积骨干网络（如EfficientNet的高效设计原则和NAS搜索策略的深入理解）。我们将探讨如何通过结构重参数化（Reparameterization）技术，实现训练阶段的复杂性与推理阶段的高速部署的完美平衡。 2. 循环与序列模型的高级应用： 虽然Transformer模型在许多领域占据主导地位，但对于处理长序列依赖、需要低延迟流式处理的场景，改进后的RNN（如LSTM、GRU）和特定优化的Transformer仍是关键。本章将重点介绍状态空间模型（SSM），特别是Mamba架构的设计哲学，分析其如何结合RNN的线性复杂度和Transformer的全局建模能力。同时，我们将提供针对自然语言生成（NLG）任务中长程依赖问题的高级解码策略，如束搜索的动态剪枝与多样性增强方法。 3. 生成模型与对抗性网络（GAN/Diffusion）： 学习如何构建和稳定训练高保真度的生成模型是当前研究热点。本书将细致拆解扩散模型（Diffusion Models） 的数学基础，包括DDPM、LDM（潜在扩散模型）的采样过程优化。针对GANs，我们将探讨WGAN-GP、StyleGAN系列中的非平凡技术，如谱归一化、多样性损失函数的设计，以及如何通过条件信息（如ControlNet）实现对生成内容的精确控制。重点讨论如何评估生成样本的质量（FID, IS的局限性及更鲁棒的指标）。 第二部分：工程实践与大规模系统构建（MLOps深度实践） 深度学习项目的成功往往取决于其工程化能力。本部分将聚焦于如何将模型从Jupyter Notebook迁移到可信赖、可扩展的生产环境中。 1. 极致的模型性能调优与部署： 本章深入探讨模型量化（Quantization）的各个层面：从训练后量化（PTQ）到量化感知训练（QAT）。我们将对比INT8、FP16、甚至更低精度格式对特定硬件（如NVIDIA Tensor Cores, 边缘AI芯片）的影响，并提供实战案例演示如何使用ONNX Runtime、TensorRT或OpenVINO进行模型图优化和推理加速。涉及图融合、内核优化以及内存布局调整的底层知识。 2. 可靠的特征工程与数据管道： 生产级模型的性能瓶颈常常在于数据处理。我们将介绍特征存储（Feature Stores） 的架构设计，讨论在线（Online）和离线（Offline）特征同步的最佳实践，以消除训练-服务偏差（Training-Serving Skew）。内容涵盖大规模数据流处理技术（如使用Apache Flink或Spark Streaming）来实时计算复杂特征，并确保特征的一致性和版本控制。 3. 自动化与模型生命周期管理： 深入讲解MLOps 的核心组件：实验跟踪（使用MLflow或Weights & Biases进行超参数和指标管理）、数据版本控制（DVC）以及CI/CD流水线在机器学习项目中的落地。重点在于如何设计自动化的模型再训练触发机制（基于数据漂移或性能下降），以及灰度发布（Canary Deployment）策略，确保新模型部署的平稳过渡。 第三部分：前沿领域与专业化挑战 本书的最后部分将带领读者探索深度学习在特定高价值领域的深度应用和解决非标准问题的能力。 1. 可解释性与公平性（XAI & Fairness）： 随着模型被用于关键决策（如医疗诊断、信贷审批），理解“为什么”变得至关重要。我们将超越LIME和SHAP的表面应用，探讨更先进的归因方法，如Integrated Gradients，以及模型不确定性量化（Uncertainty Quantification）。同时，我们将分析常见的偏见来源（数据偏见、算法偏见），并介绍公平性指标（如Equal Opportunity Difference）的计算与缓解技术。 2. 图神经网络（GNN）的深度应用： 针对具有复杂关系结构的数据（如社交网络、分子结构），我们将详细解析GCN、GAT的局限性，并深入介绍异构图处理和大规模图学习的挑战。讨论如何有效地在超大规模图上进行邻居采样（如GraphSAGE的改进版本），以及GNN在推荐系统和药物发现中的前沿应用实例。 3. 自监督学习（SSL）在无标签数据中的潜力： 在数据标注成本高昂的今天，自监督学习是突破瓶颈的关键。我们将系统梳理对比学习（SimCLR, MoCo）和掩码学习（MAE, BEiT）的最新进展，重点解析它们如何构建有效的“代理任务”来学习高质量的通用表示，以及如何将这些预训练权重迁移到下游的特定任务中，实现高效的迁移学习。 --- 目标读者： 具备Python编程基础，熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）基本操作的工程师、数据科学家，以及希望从理论转向工业级应用和前沿研究的研究生。 本书承诺： 本书不提供入门级的“Hello World”示例，所有代码和案例均围绕生产环境中的复杂问题展开，旨在培养读者解决实际工程难题的系统化思维和深度技术能力。通过本书的学习，读者将能够独立设计、优化并部署下一代高性能、高可靠性的深度学习系统。

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我一直对宇宙充满了好奇，对那些遥不可及的星辰大海充满了向往，但很多关于天文学的书籍都过于专业，难以理解。《Penguin Quick Guides》系列，为我打开了通往星空的窗口。我最近读的是关于“黑洞”的那一本，这本书就像是把我带到了宇宙深处，让我亲身感受到了黑洞的神秘与震撼。作者并没有一开始就抛出一堆天体物理学的公式，而是从我们日常生活中的“引力”现象入手，然后逐渐引入黑洞的概念，比如它的形成、它的特性，以及它对周围时空的影响。我印象最深刻的是关于“事件视界”的讲解，作者用一个非常形象的比喻，将其描述成一个“单向膜”，一旦越过这个界限，任何物质，甚至是光，都无法逃脱。这个比喻让我瞬间就理解了这个概念的核心。书中还探讨了黑洞的各种理论，比如霍金辐射，以及它在宇宙演化中的作用。这种将复杂的科学理论用通俗易懂的方式呈现出来，并且还能引发读者对宇宙更深层次的思考，是我认为一本优秀科普读物所应具备的品质。读完这本书，我对黑洞不再是模糊的恐惧，而是一种深深的敬畏和好奇，它让我更加渴望去了解宇宙的奥秘。

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在我看来，理解一个事物，不仅要知其然，更要知其所以然。《Penguin Quick Guides》系列，恰恰满足了我这种深度探究的需求。我最近读的是关于“经济学原理”的那一本，这本书没有像很多教材那样，一开始就充斥着复杂的数学模型和晦涩的术语，而是从人们日常生活中最熟悉的“选择”问题入手，非常巧妙地引导我理解经济学中最核心的“稀缺性”和“机会成本”等概念。作者用生动的例子，比如选择购买一部新手机还是攒钱旅行，来解释这些看似抽象的经济学原理是如何与我们的生活息息相关的。我印象最深刻的是关于“供求关系”的讲解，作者用一个非常直观的图示，清晰地展示了价格是如何在供求双方的博弈中形成的，并且还探讨了价格管制、税收等政策对供求关系的影响。这种将抽象的经济学理论与现实生活紧密结合的方式，让我对经济学有了一种全新的认识。这本书最大的优点在于，它不仅教授了经济学的基本原理，更重要的是，它培养了我用经济学的思维去分析和解决问题的能力。读完这本书，我感觉自己不再是那个被动接受经济信息的人，而是能够主动地去分析和理解经济现象，并对未来的经济走势做出更理性的判断。

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作为一名对烹饪充满热情，但常常因为缺乏系统性的指导而感到瓶颈的爱好者，我一直在寻找一本能够帮助我提升厨艺的书籍。《Penguin Quick Guides》系列，给了我意想不到的收获。我最近读的是关于“意大利面制作”的那一本，这本书不仅仅是提供了各种意面食谱，更重要的是，它详细讲解了意面制作的每一个环节，从面粉的选择，到揉面、醒面，再到煮面的技巧，每一个细节都让我受益匪浅。作者用非常生动形象的语言，描述了揉面时面团的触感，以及醒面时面团的变化，让我感觉自己仿佛置身于意大利某个小镇的厨房，亲手制作着最地道的意面。我印象最深刻的是关于“筋度”的讲解，作者解释了面粉中蛋白质含量对意面口感的重要性，以及如何通过不同的揉面和醒面方式来调整面团的筋度，从而制作出不同种类的意面。这本书最大的价值在于，它不仅仅是食谱的堆砌，更是烹饪技艺的传授，它让我明白了，制作美味的意面，需要的不仅仅是食材，更是一种对细节的追求和对火候的把握。读完这本书，我自信地尝试了书中的几种意面做法，结果都非常成功，家人和朋友都赞不绝口，这让我对烹饪的热情更加高涨。

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最近我真的是对知识的渴求到了一个无可救药的地步，总是想方设法地寻找能够快速、高效地填补我知识空白的书籍。而《Penguin Quick Guides》系列，就像是为我量身定做的一样，完美契合了我这种“什么都想了解一点，又没太多时间深入研究”的需求。我最近刚好读完了其中关于“量子纠缠”的那一本，虽然名字听起来就够烧脑的，但这本书的处理方式真的让我惊艳。作者并没有一开始就抛出一堆复杂的公式和理论，而是从一个非常生活化的比喻开始，就像是两个心灵感应的小孩，无论相隔多远，一个开心了，另一个也会瞬间感受到。然后，逐渐引入一些基本概念，比如“叠加态”和“测量”，用非常生动形象的语言解释了粒子在被观察之前可以同时处于多种状态，而一旦被观察，它就“塌缩”到了其中一种确定的状态。我尤其喜欢作者在解释“纠缠”时所用的类比，那简直就像是在描述一对孪生子，他们之间有着一种神秘的联系，即使一个在地球，一个在火星，当你得知其中一个的状态时，立刻就能推断出另一个的状态，而且这种推断是瞬息万变的，不受光速限制。这本书最大的优点在于，它真的把一个极其晦涩的科学概念，用一种几乎是故事化的方式呈现出来，让我这个科学小白也能津津有味地读下去，并且在读完后，脑海中对量子纠缠有了一个初步但清晰的认知。我不再觉得它只是一个遥不可及的物理学名词，而是能体会到其中蕴含的奇妙和可能性，甚至引发了我对宇宙本质更深层次的思考。对于我来说，一本好的科普读物，就应该如此，它不仅要传授知识，更要点燃好奇心，引导读者去探索更广阔的世界。

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在我看来，一本优秀的指南，不仅仅是信息的载体，更是能够点燃读者求知欲，并引导其进行深入探索的火种。《Penguin Quick Guides》系列，就恰恰具备了这种魔力。我最近非常着迷于“人工智能”这个话题，但市面上相关的书籍要么过于专业，要么过于浅显，很难找到一个恰到好处的切入点。而这本《Penguin Quick Guides》关于“人工智能”的解读，可以说是恰如其分。它没有回避AI的核心概念，比如机器学习、神经网络、深度学习，但又能够用非常易懂的比喻来解释它们。我尤其喜欢作者将神经网络比作人脑的神经元连接，一层一层地传递信息，最终做出判断，这个类比让我瞬间就对这个复杂的模型有了直观的认识。书中还探讨了人工智能在各个领域的应用，从自动驾驶到医疗诊断，再到内容创作，让我看到了AI的无限潜力。更重要的是，这本书不仅仅是介绍AI是什么，它还引导我去思考AI带来的伦理和社会问题，比如就业市场的变化、数据隐私的保护等等。这种前瞻性的思考，让我意识到AI的发展不仅仅是技术层面的进步，更是对人类社会结构和价值观的深刻影响。读完这本书，我对人工智能不再是模糊的敬畏，而是一种清晰的理解和理性的审视，它让我对这个正在改变世界的科技有了更深入的洞察。

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我是一个对语言充满热爱，但又常常因为词汇量不足和语法结构不清晰而感到苦恼的读者。《Penguin Quick Guides》系列，为我打开了一扇新的学习之门。我最近读的是关于“古希腊神话”的那一本，这本书不仅教会了我许多关于奥林匹斯山上的神祇和英雄的故事，更重要的是，它帮助我理解了这些故事如何影响了西方文学和语言的发展。作者并没有简单地将神话故事按时间顺序排列，而是巧妙地将神话与神话中的人物、事件与它们在文学中的体现联系起来。我印象最深刻的是关于“阿波罗”的章节，书中不仅讲述了他作为光明、音乐和预言之神的传说，还详细解释了“阿波罗”这个词在现代英语中是如何衍生出“apotheosis”（神化）等词汇的。这种语言学上的关联，让我仿佛看到语言如同活着的生物，在历史的长河中不断演变和发展。这本书的文字风格也非常优雅，它既有学术的严谨，又不失文学的韵味，读起来就像是在品味一首悠扬的诗篇。读完这本书，我对古希腊神话的理解更加深刻，同时，我也对英语词汇的来源和演变有了更清晰的认识，这种跨学科的学习体验，让我受益匪浅。

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作为一名对历史抱有极大兴趣，但又常常被浩瀚的书海和繁杂的考据所困扰的读者，我一直在寻找一种能够帮助我快速掌握某个历史时期或某个重大事件精髓的书籍。而《Penguin Quick Guides》系列，无疑给了我一个惊喜。我最近阅读的是关于“文艺复兴”的那一本，这本书就像是把我带回了那个风起云涌的时代，让我从一个全新的角度去审视那个伟大的变革时期。作者并没有简单地罗列历史事件和人物，而是深入挖掘了文艺复兴的核心精神——人文主义。通过对当时艺术、哲学、文学作品的细致解读，我得以窥见那些伟大思想家是如何挑战中世纪的宗教权威，将目光重新投向人类自身的力量和价值的。书中对达芬奇、米开朗琪罗等艺术巨匠的介绍，不仅仅是展示了他们的杰作，更重要的是揭示了他们创作背后的思想渊源和时代背景。我尤其欣赏作者在分析达芬奇的《蒙娜丽莎》时，是如何将画作中微妙的笑容与当时人们对情感表达的理解联系起来，这种深度和广度的结合，让我对这幅画有了更深刻的理解。这本书的叙述方式也非常吸引人，它不是枯燥的史实堆砌，而是充满了故事性和画面感，仿佛我身临其境地走在佛罗伦萨的街头，感受着那个时代艺术与思想碰撞的火花。读完这本书，我对文艺复兴的理解不再是碎片化的知识点，而是一个完整、生动、富有生命力的历史画卷。

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作为一名对社会现象充满好奇，并且热衷于理解人类行为的读者，我一直在寻找能够帮助我理解社会学核心概念的书籍。《Penguin Quick Guides》系列，无疑给了我一个非常好的切入点。我最近读的是关于“群体行为”的那一本，这本书就像是把我带入了一个社会实验的现场，让我亲身感受到了群体力量的奇妙与复杂。作者没有直接给出关于群体行为的定义，而是通过一些经典的社会学实验，比如斯坦福监狱实验和米尔格拉姆服从实验，来揭示个体在群体中的行为模式以及社会环境对个体行为的影响。我印象最深刻的是关于“群体思维”的讲解，作者解释了在群体决策过程中，为了追求一致性而压抑不同意见，最终导致做出非理性决策的可能性。这种对群体行为的深刻剖析，让我对很多社会事件有了更清晰的理解，也对自己在群体中的行为有了更深刻的反思。这本书最大的价值在于，它不仅传授了社会学的理论知识，更重要的是，它培养了我用社会学的视角去观察和分析社会现象的能力。读完这本书，我感觉自己对人类社会有了更深的理解，也对自己在社会中的定位有了更清晰的认识，它让我更加关注社会公正和个体价值的重要性。

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在快节奏的现代生活中，保持身心健康变得尤为重要，而如何有效地管理压力，提升幸福感，是我一直以来都在探索的课题。《Penguin Quick Guides》系列，为我提供了一套切实可行的解决方案。我最近读的是关于“正念冥想”的那一本，这本书就像是一位循循善诱的导师，一步步引导我走入冥想的世界。作者没有一开始就要求我进行复杂的冥想练习，而是从“活在当下”这个最核心的概念入手，用非常生动的例子解释了我们的大脑是如何常常游离于过去或未来，而忽略了眼前的真实体验。我尤其欣赏书中关于“身体扫描”练习的指导，作者详细描述了如何将注意力逐一集中到身体的各个部位，感受其中的细微感受，从而达到一种放松和觉察的状态。这种练习方式，让我感觉自己不再是那个被思绪所奴役的个体，而是能够主动地去关注和管理自己的身心状态。这本书最大的价值在于，它不仅提供了理论知识，更重要的是教授了实用的技巧，并且鼓励读者将这些技巧融入日常生活。我尝试了书中的一些简单的冥想练习，发现它们真的能够帮助我缓解焦虑，提升专注力。对于那些渴望找到一种简单有效的方式来应对生活压力，提升生活质量的朋友们，这本书绝对值得一读。

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我是一个对生活充满好奇，并且热衷于学习新技能的人，但现实生活中，时间往往是我们最大的敌人。《Penguin Quick Guides》系列，就像是我生活中的“知识快餐”，总能在短时间内满足我的求知欲，并且让我学有所获。我最近读的是关于“基础摄影技巧”的那一本，这本书简直是我摄影之路上的启蒙导师。作者用非常简洁明了的语言，拆解了摄影的各个核心要素，比如光圈、快门速度、ISO感光度之间的关系，并且非常耐心地解释了它们是如何影响照片的最终效果。我之前一直对这些参数感到非常困惑，感觉它们就像是神秘的咒语，但在这本书的引导下，我终于明白了它们的原理和应用。书中还提供了大量的实例照片，并详细分析了每一张照片是如何通过调整这些参数来达到最佳效果的。我印象最深刻的是关于“景深”的讲解，作者通过不同景别和不同光圈的对比，让我直观地理解了如何通过虚化背景来突出主体，拍出更有艺术感的照片。这本书最大的价值在于，它不仅教授了理论知识，更提供了大量的实践指导，我读完后立刻就迫不及待地拿起相机，尝试书中的技巧，果然效果斐然。那些曾经让我头疼的曝光不足或过曝的问题，现在都能迎刃而解。对于任何想要提升摄影技巧，但又不想花费大量时间钻研复杂理论的朋友来说，这本书绝对是必备之选。

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