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页数:334

译者:

出版时间:2009-5

价格:34.00元

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isbn号码:9787111267300

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 计算机科学
• 软件开发
• 入门
• 教材
• 基础
• 算法
• 面向对象
• 数据结构

《深度学习：原理与实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习。它不仅仅是一本介绍性读物，更是一部兼具理论深度与工程实践指导价值的工具书，面向希望在机器学习、数据科学或相关技术领域建立坚实基础的研究人员、工程师和高级学生。 第一部分：基础奠基——从经典到前沿 本书开篇聚焦于构建深度学习的数学与计算基石。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与信息论知识，确保读者具备理解复杂算法所需的数学直觉和工具。 1. 机器学习的范式转换： 深入剖析了传统机器学习模型（如支持向量机、决策树）的局限性，引出深度学习在处理高维、非结构化数据（图像、文本、语音）上的核心优势。我们详细阐述了“特征工程”的自动化过程，这是深度学习相较于传统方法的关键飞跃。 2. 人工神经网络的复兴： 全景式地展示了神经网络的演化历史，从早期的感知机模型，到多层感知机（MLP）的结构与激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的选择对训练稳定性的影响。我们细致地讲解了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，揭示了梯度计算的底层机制，这是理解所有深度网络训练过程的钥匙。 3. 优化器的精妙设计： 训练深度网络的核心在于高效的优化。本书系统比较了各种梯度下降策略，从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，并最终重点探讨了目前工业界广泛采用的 Adam 及其变体的算法细节、收敛特性和超参数敏感性分析。我们探讨了学习率调度策略（如余弦退火、分段衰减）对模型泛化能力的决定性作用。 第二部分：核心网络架构的精雕细琢 本部分是本书的重点，详细拆解了驱动当前人工智能革命的几种关键网络架构。 4. 卷积神经网络（CNN）的革命： 针对图像处理任务，我们深入解析了卷积层的核心操作、权值共享的效率优势，以及池化层（Pooling）在捕获尺度不变性上的作用。随后，本书详细剖析了经典和现代的CNN结构： LeNet-5 与 AlexNet： 奠定现代CNN的基石。 VGG网络： 展示了堆叠小尺寸卷积核的威力。 GoogLeNet/Inception系列： 探讨了多尺度特征融合与网络“宽度”的优化思路。 ResNet（残差网络）： 详尽解释了残差连接（Residual Block）如何解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题，是理解超深模型训练的关键。 DenseNet 与 稠密连接： 探讨了特征重用机制。 空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 5. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对时间序列、自然语言处理等任务，本书系统介绍了RNN的基础结构，并着重分析了标准RNN在处理长距离依赖时的内在缺陷。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细阐述了其输入门、遗忘门和输出门的工作原理，以及如何通过“细胞状态”维持长期记忆。 门控循环单元（GRU）： 对比了GRU的简化结构及其在资源受限环境下的性能表现。 双向RNN（Bi-RNN）： 解释了如何利用上下文信息来增强序列表示。 6. 注意力机制与Transformer架构的崛起： 本书用专门章节来介绍“注意力（Attention）”机制，这是当代NLP和许多视觉任务的核心突破。我们详细阐述了自注意力（Self-Attention）的计算流程，特别是缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。随后，我们将这些概念融合成 Transformer 架构，深入分析了其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第三部分：实践中的挑战与高级主题 理论的学习必须结合工程实践中的难点，本书的后半部分集中于解决实际部署中的关键问题。 7. 正则化与泛化能力的平衡： 详细讨论了过拟合的成因，并系统介绍了应对策略： 权重衰减（L2/L1）与贝叶斯方法的联系。 Dropout： 随机失活机制的理论依据及其在不同层级（全连接层 vs 卷积层）的应用差异。 批标准化（Batch Normalization, BN）： 深入分析了BN如何稳定训练过程、加速收敛，并探讨了其在训练集与测试集上的部署差异，以及Layer Normalization等替代方案的适用场景。 8. 迁移学习与预训练模型生态： 在数据稀缺的背景下，迁移学习至关重要。我们探讨了如何有效地进行模型微调（Fine-tuning），包括冻结层级、选择性地更新参数。并对当前主流的预训练模型家族（如BERT、GPT系列的基础思想）进行了概念性介绍，强调理解这些模型的“能力边界”。 9. 模型可解释性（XAI）导论： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得迫切。本书简要介绍了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，帮助读者洞察“黑箱”内部的运行逻辑。 10. 部署与效率考量： 覆盖了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，用于优化大型模型在边缘设备或低延迟服务中的性能，确保所学知识能够转化为实际的生产力。 本书的每一个章节都配有清晰的伪代码和关键公式推导，并通过图示来辅助读者理解复杂的网络拓扑结构和数据流向。它力求在理论的严谨性与工程实践的可操作性之间找到完美的平衡点。

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我一直觉得，学习编程最重要的一点就是“实践出真知”，而这本书恰恰做到了这一点。它不仅仅是一本理论书，更像是一个“手把手的编程教练”。我之所以这样说，是因为书中提供了海量的、贴合实际的练习题，而且这些题目不是那种简单的填空题，而是需要你独立思考、设计和编写代码的。我特别喜欢书后附带的那些综合性的小项目，比如一个简单的学生管理系统，或者一个计算器程序。完成这些项目，真的能让我把之前学到的知识融会贯通，并且在实践中发现自己的不足。更重要的是，书中有详细的解题思路和答案解析，这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，简直是福音。当我卡住的时候，能够看到作者的思路，能够理解为什么这么写，而不是简单地照搬代码，这让我学得更深刻。还有，书中穿插的一些“技巧分享”和“常见错误分析”，也让我受益匪浅。它们能帮助我提前规避一些新手容易犯的错误，节省了不少调试的时间。现在，我感觉自己不仅仅是“看过”Java，而是真正“会用”Java了，能够独立解决一些实际的编程问题，这种成就感是无与伦比的。

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这本书简直是我的救星！之前对Java一窍不通，感觉它像是一门晦涩难懂的神秘语言，连最基本的“Hello, World!”都让我抓耳挠腮。我尝试过网上的各种免费教程，但要么太零散，要么就直接跳到我完全搞不懂的概念，让我屡屡受挫，差点就要放弃了。直到我遇到了这本书，一切都改变了。作者用一种非常接地气的方式，从最最最基础的语法开始讲解，就像是在手把手教一个什么都不会的初学者。让我印象深刻的是，书中解释变量、数据类型这些概念时，用了好多生活中的例子，比如把变量想象成一个箱子，可以装不同的东西，这样一下子就形象多了。还有关于流程控制的部分，if-else、for循环，以前觉得这些像绕口令一样，现在看书里的图解和清晰的逻辑，竟然感觉茅塞顿开。最重要的是，它并没有把知识点一股脑地塞给你，而是循序渐进，每一章都建立在前一章的基础上，让你感觉每一步都在进步，而不是被淹没。我每天都会按照书里的进度学习，然后跟着做练习题，虽然有时候也会遇到困难，但书里提供的详细解答让我能够理解错在哪里，下次该如何避免。现在，我已经能写一些简单的程序了，这在以前是我想都不敢想的。

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这本书给我带来的改变，绝对是颠覆性的。我曾经认为编程是一件非常高冷、只属于少数天才的事情，而我，一个普通人，注定是无法踏足这个领域的。参加工作后，我发现很多项目都需要用到Java，而我却因为技能不足而感到力不从心，甚至有些自卑。同事们在讨论代码，我却只能在一旁默默地听着，什么也插不上话，那种感觉真的很糟糕。为了改变现状，我下定决心要好好学习Java。我翻遍了市面上能找到的相关书籍，但很多都过于理论化，或者技术更新太快，内容已经陈旧。这本书的出现，就像是一股清流。它没有华丽的辞藻，没有深奥的理论，而是专注于如何让读者真正理解并运用Java。作者的写作风格非常务实，每一段讲解都紧密结合实际的编程场景。我尤其喜欢书中关于面向对象编程的章节，作者通过一个又一个生动的比喻，将抽象的概念变得具象化，比如将类比作“蓝图”，对象比作“根据蓝图造出来的具体事物”，让我茅塞顿开，彻底理解了面向对象编程的核心思想。书中的代码示例也都非常精炼，可以直接运行，并且作者还贴心地提供了运行结果和代码分析，这对于我这种需要大量实践来巩固知识的人来说，简直太友好了。现在，我已经能够独立完成一些小型的Java项目，并且在工作中也得到了同事的认可，这让我感到非常自信和满足。

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我得说，这本书的编排设计简直太赞了！我是一个特别注重学习效率的人，如果一本书内容杂乱、逻辑不清，我很难坚持下去。而这本书，简直是为我量身定做的。它不是那种堆砌大量知识点的“百科全书”式教材，而是非常有条理地将Java知识体系化。从最基础的环境搭建，到各种关键字的用法，再到数据结构和算法的应用，每一部分都过渡得非常自然，让人感觉学习过程非常顺畅。我最欣赏的是书中对每一个概念的讲解方式，不会上来就抛出晦涩的术语，而是先给出清晰的定义，然后通过图示或者流程图来辅助理解，再辅以简单的代码示例，让你一步一步地掌握。特别是关于异常处理和多线程的部分，这两个是我之前一直觉得很难理解的知识点，但在这本书里，作者用了很多巧妙的比喻和深入浅出的讲解，让我能够清晰地理解它们的工作原理和应用场景。而且，这本书的排版也很大气，代码块的格式清晰，注释也写得非常到位，阅读起来一点也不费劲。我习惯于边看书边敲代码，这本书的代码示例不仅贴合讲解内容，而且都经过了实际的测试，让我可以放心大胆地去尝试。现在，我对Java的掌握程度有了质的飞跃，写起代码来也更加得心应手了。

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说实话，我本来对编程的兴趣不大，感觉那是件很枯燥的事情，充斥着各种符号和奇怪的逻辑。但我对IT行业充满好奇，想了解这个神奇的世界到底是如何运转的。在朋友的推荐下，我拿起了这本书，想尝试着了解一下Java。令我意外的是，这本书的叙述方式非常有趣，一点也不枯燥。作者像是一个经验丰富的向导，带着我在Java的世界里进行一场精彩的探险。他不会一上来就讲那些难懂的专业术语，而是用非常形象的比喻来解释每一个概念，比如将“对象”比作现实生活中的“事物”，将“方法”比作“事物能做的事情”，这种方式让我觉得编程不再是冰冷的机器语言，而是有血有肉的。而且，书中的案例非常贴近我们的生活，让我觉得学到的知识是可以应用的，而不是纸上谈兵。我记得有一个关于“文件操作”的章节，作者用一个“文件柜”的比喻，让我瞬间就理解了文件是如何被创建、读取和写入的。这本书让我对编程产生了浓厚的兴趣，我甚至开始期待每天的学习时间，想看看接下来又会学到什么有趣的知识。它让我明白，编程并不一定就是枯燥的，也可以充满乐趣和创意。

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