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出版者:

作者:北京师范大学出版社组 编

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2009-5

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787303102679

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深度学习与神经网络构建实践指南 面向工程师、数据科学家及高级计算机专业学生的深度解析与实战手册 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的深度学习知识体系与工程实践指南。我们避开了对基础数学概念的冗长铺陈，而是将重点聚焦于现代神经网络模型的核心架构、前沿优化算法的内在逻辑，以及如何将这些理论高效地转化为可部署的工业级应用。全书结构紧凑，内容前沿，力求让读者在掌握理论的同时，迅速提升解决复杂问题的工程能力。 第一部分：现代深度学习基石与高性能计算 本部分将迅速建立读者对现代深度学习框架的认知基础，并深入探讨驱动模型训练的底层机制。 第一章：深度学习生态系统与高效能计算环境 本章首先界定了深度学习与其他机器学习范式的本质区别，随后立即转向实践层面。我们将详细剖析当前主流深度学习框架（如TensorFlow 2.x/Keras、PyTorch）在设计哲学上的异同，特别是关于动态图与静态图在调试复杂模型时的优劣权衡。重点讲解了GPU加速的原理，包括CUDA/cuDNN库的配置、内存管理策略（如内存复用、零拷贝技术）以及如何通过数据并行与模型并行实现超大规模模型的有效训练。我们还将介绍诸如Mixed Precision Training（混合精度训练）如何显著提升训练速度和降低显存占用，并提供实战代码示例，演示如何利用现代硬件特性优化数据加载流水线（Data Pipelining）。 第二章：优化算法的深入剖析与鲁棒性增强 优化器是模型训练的“心脏”。本章不再停留在SGD、Momentum的表面介绍，而是深入探讨自适应学习率算法的迭代演进。我们将详细解析Adam、Adagrad、RMSprop以及最新的AdamW（解耦权重衰减）的数学推导，并着重分析它们在处理稀疏梯度和大规模模型时的收敛特性差异。更重要的是，本章将引入次梯度优化、二阶近似方法（如K-FAC的工程化实现难点）以及如何构建适应不同层级和任务的定制化学习率调度器（Learning Rate Schedulers），例如Cosine Annealing with Restarts，以及如何通过LARS/LAMB等算法来稳定超大批次训练。 第二部分：前沿网络架构与特定领域模型 本部分是全书的核心，专注于解析当前主导计算机视觉、自然语言处理及序列建模领域的核心网络结构。 第三章：超越CNN：现代视觉骨干网络精讲 我们从经典的ResNet、DenseNet开始，引导读者理解残差连接和特征重用机制的深层意义。随后，本章重点转向更复杂的架构。我们将详尽解析EfficientNet系列如何通过复合缩放（Compound Scaling）实现模型尺寸、精度与计算效率的最佳平衡。此外，我们将深入探讨Vision Transformers (ViT) 及其变体（如Swin Transformer）的内部工作机制，阐释如何将自注意力机制引入图像处理领域，以及其与传统卷积操作在特征提取上的根本区别和工程实现细节。章节末尾将包含实例教程，指导读者如何从头开始搭建一个基于Transformer的图像分类器，并对比其与CNN的性能表现。 第四章：自然语言处理的范式革命：Transformer的深度解码 本章将Transformer模型置于中心，对其核心组件——多头自注意力（Multi-Head Attention）——进行微积分层面的拆解，理解其如何捕获长距离依赖关系。我们将详细讲解BERT、GPT系列模型的预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）和微调策略。重点内容包括：如何有效地处理长序列的内存限制（如FlashAttention的优化思路），如何利用PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）技术，如LoRA和Prefix Tuning，在有限资源下高效适配预训练大模型。此外，我们还将讨论序列到序列模型的最新进展，例如T5和InstructGPT背后的对齐机制。 第五章：生成模型与扩散过程的数学直觉 本书将生成模型的焦点从早期的GANs转向当前的主流——扩散模型（Diffusion Models）。我们将清晰阐述前向加噪过程（Forward Diffusion）的随机微分方程基础，并详细解释去噪自编码器（Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM）中U-Net结构的选择与作用。本章不仅关注图像生成，还将探讨如何将扩散模型的思想应用于音频合成和时间序列预测。读者将学习如何调整采样策略（如DDIM）以实现更快的推理速度，以及如何集成分类器指导（Classifier Guidance）来提高生成结果的特定属性一致性。 第三部分：模型部署、可解释性与前沿工程实践 模型训练完成只是第一步，本部分关注如何将研究成果转化为可靠的生产力工具。 第六章：模型压缩、量化与推理加速 模型部署面临的主要挑战是延迟和资源占用。本章系统性地介绍了模型瘦身的三大技术流派：剪枝（Pruning，包括结构化与非结构化剪枝的权衡）、知识蒸馏（Knowledge Distillation，探讨教师模型的选择与软标签的构建）以及权重共享。尤其深入探讨了模型量化的完整流程，从训练后量化（Post-Training Quantization）到量化感知训练（Quantization-Aware Training），涵盖INT8、INT4等低精度格式对模型精度的影响和硬件加速器的兼容性。最后，我们将介绍TensorRT、OpenVINO等推理引擎的工作原理及其对计算图的优化技术。 第七章：深度学习的可解释性（XAI）与可信赖AI 在一个日益依赖AI决策的时代，理解模型“为什么”做出决策至关重要。本章侧重于局部解释方法，详细分析了Grad-CAM、SHAP（特别是TreeSHAP与DeepSHAP的适用场景）的计算机制和局限性。我们还将讨论因果推断在神经网络中的应用，以及如何通过对抗性训练（Adversarial Training）来量化和提升模型的鲁棒性。本章旨在提供一套实用的工具箱，帮助工程师诊断模型在特定数据子集上的失败模式，而非仅仅停留在概念层面。 第八章：联邦学习与隐私保护下的模型协同 本章探讨在数据不出域的前提下进行模型训练的最新范式——联邦学习（Federated Learning）。我们将深入分析FedAvg算法的收敛挑战，特别是异构数据（Non-IID Data）对全局模型性能的影响。此外，本章会介绍结合差分隐私（Differential Privacy, DP）机制的联邦学习框架，讨论如何在保证数据隐私的前提下，通过添加噪声来控制隐私泄露预算。这部分内容是面向需要处理敏感数据集（如医疗、金融）的实践者。 附录：高级调试与性能监控技巧 附录部分提供了一系列解决复杂训练问题的实战技巧，包括：如何使用TensorBoard/Weights & Biases进行高效的实验追踪；如何利用梯度流分析工具识别梯度爆炸或消失的精确层级；以及针对分布式训练中常见的通信瓶颈（如NCCL同步问题）的排查手册。 --- 本书的特点在于其深度、广度和对工程实现的强调。它假设读者已经具备扎实的Python编程基础和基本的线性代数概念，并期望读者能够通过书中的详尽代码示例和算法解析，迅速从理论学习者转型为能够驾驭前沿AI模型的实践工程师。本书不提供填鸭式的基础概念复习，而是聚焦于“如何让模型在真实世界中更高效、更可靠地工作”这一核心目标。

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我对这本书的语言风格感到非常惊喜，它完全没有学术著作那种高高在上、拒人于千里之外的冰冷感。相反，作者的文字充满了亲切感和一种温和的幽默感，仿佛是一位经验丰富的老师，正坐在你的身边，用最清晰、最易懂的方式为你讲解那些晦涩难懂的原理。我记得有一段描述时间复杂度的内容，我以往总是感到头疼，但在这里，作者用了一个非常生动的比喻，瞬间就将抽象的概念具象化了。这种行文方式，极大地缓解了阅读过程中的枯燥感，让那些原本可能让人望而生畏的专业术语，也变得平易近人起来。它不像某些教材那样，为了追求“精准”而牺牲了“流畅”，而是巧妙地在专业性和可读性之间找到了一个完美的平衡点。读起来一点也不费力，但同时又保证了知识的准确无误，这绝对是作者深厚功底的体现，让人忍不住想一口气读完，去发现下一段又会有什么惊喜的表达方式。

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这本书的装帧设计真是没得说，封面那种略带磨砂质感的纸张摸起来就很舒服，那种沉稳的深蓝色调，搭配上烫金的字体，透露出一种专业和严谨的气质。我特别喜欢它内页的排版，不是那种密密麻麻塞满文字的传统教科书风格，而是留出了大量的空白区域，让人在阅读和做笔记的时候感觉很舒展，不会有视觉疲劳。字体选择上也很有心思，宋体和黑体交错使用，在区分重点和普通阐述时做得非常自然，这一点对于长时间学习来说，简直是救星。更别提那些插图和图表，色彩搭配得非常和谐，既能清晰地展示复杂的概念，又不会喧宾夺主，让人感觉这本‘工具书’简直就像一本精心设计的艺术品。光是捧在手里翻阅，那种对知识的敬畏感和学习的欲望就被勾起来了，看得出出版方在细节上是下了真功夫的。我一直认为，好的书籍不仅要有内涵，外在的呈现也同样重要，这本绝对做到了内外兼修，拿在手上就觉得物超所值，让人更愿意去亲近它，去钻研里面的内容。

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这本书的逻辑结构简直是教科书级别的范本，它不是简单地把知识点罗列堆砌起来，而是建立了一个非常清晰、层层递进的知识体系框架。作者在介绍每一个核心概念时，都会先从一个宏观的背景或者一个生活中的实例入手，这种“由表及里”的引导方式，极大地降低了初学者的入门门槛。我尤其欣赏它对知识点之间内在联系的梳理，很多我以前总觉得孤立的定理或公式，在这本书里被巧妙地串联起来，形成了一个完整的知识网络。当你读到某一章时，会发现它其实是在呼应或深化前面章节的内容，这种浑然天成的衔接感，让人对整个学科的理解变得立体和深刻。读完一个单元，作者总会设置一个‘知识回顾与升华’的小节，它不是简单的总结，而是提供了深入思考的切入点，引导读者去思考‘为什么’和‘如何应用’，而不是停留在死记硬背的层面。这种设计，让学习过程不再是被动接受，而更像是一场主动探索和建构的过程，非常高明。

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这本书在案例分析和应用层面的深度，超出了我最初的预期，我原本以为它会是偏向理论基础的阐述，但事实证明，我对它低估了。它的每一个理论章节后面，都紧跟着精心挑选的、具有代表性的实际应用案例。这些案例的选取非常巧妙，它们不仅覆盖了理论知识的各个应用场景，而且很多都结合了当前行业内的最新动态和技术发展趋势，使得所学知识立刻具有了鲜活的生命力。更重要的是，对案例的剖析不是简单地给出结果，而是详细地拆解了从问题提出、模型建立、数据处理到最终解决方案形成的完整思考链条，这对于培养读者的实际问题解决能力至关重要。我感觉自己不是在看书，而是在跟随一位资深专家进行项目复盘，这种沉浸式的学习体验，让我对于如何将书本知识转化为实际生产力有了非常直观的认识，极大地增强了我的实操信心。

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这本书的注释和参考资料部分做得极其专业和细致，这无疑是为那些有志于深入研究的读者准备的‘宝藏’。通常很多书籍只是简单列出几个参考文献，但这本却为每一个重要理论的提出者或关键术语的定义，都提供了详尽的脚注或尾注。我特别留意了书末的“拓展阅读”清单，那简直是一份精心策划的学术地图，它根据不同的知识模块，推荐了不同深浅程度的后续读物，从经典论文到前沿综述都有涉及，并且对每本推荐书籍的特点做了简短的评价。这说明作者团队不仅是知识的传授者，更是学习路径的规划者。对于我这种需要不断跟踪最新学术进展的人来说，这种高度负责的态度和提供的详尽资源索引，极大地节省了我在浩瀚文献中摸索的时间，让我的学习和研究工作能够更加有的放矢，体现了对读者负责到底的精神。

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