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出版者:

作者:李娜

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2010-1

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787508056012

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习与计算机视觉的专业技术书籍的详细简介，完全不涉及您提到的那本图书的内容： --- 《深度神经网络：从基础理论到前沿实践》 书籍导言：重塑智能的基石 在这个数据爆炸的时代，人工智能已不再是科幻的构想，而是驱动社会进步的核心动力。而深度学习（Deep Learning），作为驱动这场变革的引擎，正以前所未有的速度和精度，重新定义机器理解世界的方式。本书《深度神经网络：从基础理论到前沿实践》，旨在为渴望深入理解并掌握现代深度学习技术的工程师、研究人员及高阶学生提供一本全面、严谨且极具实践指导意义的专业参考书。 我们深知，深度学习领域知识更新迅猛，理论与代码的迭代速度惊人。本书的编写目标，是跨越“玩具案例”与“工业级应用”之间的鸿沟，提供一套系统化的知识框架，确保读者不仅能应用现有的模型，更能理解模型背后的数学原理、优化策略以及在复杂场景下的工程化挑战。 核心内容结构概览 本书共分为五大部分，覆盖了深度学习的整个技术栈： 第一部分：基础构建模块与数学基础（The Fundamentals） 本部分是构建扎实理论基础的起点。我们没有停留在对基础概念的简单罗列，而是深入剖析了驱动深度学习的数学核心。 1. 线性代数与概率统计回顾： 重点梳理了张量运算、特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据降维与表示学习中的关键作用。概率论部分则侧重于最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）以及贝叶斯视角下的模型不确定性量化。 2. 神经网络的拓扑结构： 详细阐述了多层感知机（MLP）的结构、激活函数的选择（如ReLU、Leaky ReLU、Swish等）及其在解决梯度消失/爆炸问题中的作用。 3. 优化理论精要： 这是训练稳定性的关键。我们将从随机梯度下降（SGD）出发，系统介绍动量（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，直至目前工业界广泛采用的Adam、AdamW的内在机制及其收敛性分析。本书将用简洁的数学推导，揭示学习率调度策略（如Cosine Annealing）背后的直观物理意义。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的深入解析（The Visual Domain） 计算机视觉是深度学习最早实现商业价值的领域之一。本部分致力于剖析CNN的设计哲学与演进历程。 1. 经典网络架构的剖析： 详细解析AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception模块的模块化设计）、ResNet（残差连接的本质——优化路径的引入）以及DenseNet（特征重用的机制）。我们不仅展示网络结构图，更侧重于分析每一代网络创新点对模型性能的提升机制。 2. 现代视觉任务与技巧： 涵盖目标检测（从R-CNN系列到YOLOv5/v7/v8的演进）、语义分割（FCN、U-Net及其在医学影像中的应用）以及实例分割（Mask R-CNN）。 3. 高效化与部署考量： 讨论轻量化网络设计，如MobileNet（深度可分离卷积的应用）和ShuffleNet，并引入模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，为边缘设备部署提供实用的工程指南。 第三部分：循环网络与序列建模（Sequential Data Mastery） 处理时间序列、自然语言和音频等序列数据是深度学习的另一大支柱。 1. 从RNN到LSTM/GRU： 清晰解释传统RNN的局限性，并深入探讨长短期记忆网络（LSTM）的“门控”机制如何有效控制信息流，解决长期依赖问题。 2. 注意力机制的崛起： 详细介绍Seq2Seq模型中的注意力机制，特别是自注意力（Self-Attention）的概念。 3. Transformer架构的全面解读： 这是现代NLP的基石。本书将花费大量篇幅拆解Transformer的编码器-解码器结构、多头注意力机制、位置编码的必要性及其在序列建模中的通用性。 第四部分：生成模型与无监督学习（Generative Power） 本书探索了机器创造和数据分布学习的前沿课题。 1. 变分自编码器（VAE）： 阐述其基于概率图模型的原理，探讨重参数化技巧（Reparameterization Trick）在实现端到端训练中的关键作用，以及潜在空间（Latent Space）的结构与意义。 2. 生成对抗网络（GANs）的深度剖析： 从纳什均衡的角度理解判别器与生成器的博弈过程。系统介绍DCGAN、WGAN（Wasserstein距离在解决模式崩溃上的优势）、Progressive GAN等关键变体，并探讨其在图像合成、超分辨率等领域的应用。 3. 自监督学习（SSL）： 重点关注对比学习（Contrastive Learning）方法，如SimCLR和MoCo，解释它们如何在没有人工标注的情况下，学习到具有强大迁移能力的鲁棒特征表示。 第五部分：工程实践、调试与前沿展望（Deployment & Frontiers） 理论的价值最终体现在工程的实现上。本部分侧重于“如何将模型投入生产环境”。 1. 模型训练的艺术与科学： 深入探讨超参数搜索的系统方法（如贝叶斯优化），损失函数的定制化设计（如Focal Loss处理类别不平衡），以及模型正则化策略（Dropout、Batch Normalization、Layer Normalization的区别与适用场景）。 2. 可解释性AI（XAI）： 介绍LIME、SHAP等局部解释方法，帮助读者理解“黑箱”决策过程，满足合规性和信任度的要求。 3. 分布式训练与硬件加速： 讨论数据并行与模型并行的策略，以及如何利用PyTorch/TensorFlow的分布式后端（如DDP）进行高效的GPU集群训练。 4. 研究热点前瞻： 简要介绍图神经网络（GNN）在关系数据建模中的潜力，以及大型语言模型（LLM）的涌现能力与未来挑战。 本书特色与目标读者 本书的撰写风格力求严谨而不晦涩，注重从底层原理推导出上层应用。我们配备了大量的伪代码、清晰的数学推导和真实的实验结果对比。 目标读者群： 具备一定编程基础（Python），了解微积分和线性代数的高年级本科生及研究生。 希望从“框架使用者”转变为“模型设计者”的软件工程师和数据科学家。 寻求系统化知识更新，并希望深入理解主流深度学习算法内在逻辑的研究人员。 通过本书，读者将能够独立设计、训练、调优并部署具有行业竞争力的深度学习模型，真正掌握驱动下一代智能系统的核心技术。 ---

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这本书的结构设计非常巧妙，它更像是一组环环相扣的哲学短篇小说集，而非一部传统意义上的长篇小说。每一个章节都可以被视为一个独立的思想实验，但它们又共同指向一个核心的命题。我最欣赏它的一点是，它成功地将严肃的思辨性与极富画面感的场景描写真实地结合在一起。你既能在字里行间感受到深刻的哲学思辨，又不会觉得阅读过程枯燥乏味，因为作者总能在关键时刻抛出一个极具冲击力的画面或一段对话来稳住读者的注意力。我发现自己不自觉地开始用一种更加审慎的态度去对待生活中的小摩擦，不再急于评判，而是试着去理解“为什么会这样”。这本书的价值不在于它能让你“感觉”好起来，而在于它能让你“看清”事物的本质，这才是真正的力量所在。它不是那种读完后就束之高阁的书，我预感我会在未来的很多时刻，重新拾起它来，从中汲取新的理解。

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这本书的语言风格简直像一位技艺精湛的雕刻家在打磨一块璞玉，每一个词语的选择都经过了深思熟虑，掷地有声，绝无赘余。我常常会停下来，仅仅为了回味某个句子，它可能只有短短的几个字，但其蕴含的哲理和意境却能在我脑海中回响很久。从文学性上讲，它达到了一个很高的水准，充满了隐喻和象征，使得阅读过程充满了探索的乐趣。我习惯在阅读时做笔记，这本书的空白页很快就被我密密麻麻的思考和疑问填满了，这对我来说是一个非常好的信号，说明这本书真正地“进入”了我的内心世界。它让我重新审视了我过往的一些人际关系和困境，那些曾经被我视为纯粹的痛苦和挫折，在作者的引导下，似乎有了一种新的解释框架。我尤其喜欢其中关于时间流逝和记忆构建的部分，那种对存在本质的探讨，既宏大又微观，非常引人入胜。

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这本书的装帧设计真的很吸引人，初次拿到手时，那种厚重感和纸张的质感就让人觉得这不是一本轻易翻完的书。封面设计简洁有力，带着一种沉静的力量感，让人忍不住想去探究它究竟能带给自己什么样的深度思考。我是在一个朋友的强烈推荐下购买的，她当时只说“读完你会重新认识一些事”，这话让我充满了期待。我一开始对书名有些疑惑，但翻开扉页后，那种细腻的文字铺陈开来，很快就将我带入了一个全新的叙事空间。作者的笔触非常老练，对人物心理的刻画入木三分，仿佛能透过文字看到那些挣扎、犹豫和最终的释怀。整本书的节奏把握得极好，有缓慢沉思的段落，也有节奏陡然加快、直击人心的瞬间。特别是对环境氛围的渲染，简直是大师级的，无论是描写阴郁的雨夜，还是阳光明媚的清晨，都让人身临其境，仿佛能闻到空气中的气味，感受到温度的变化。这本书无疑是那种需要静下心来，一字一句细品的佳作，它不提供简单的答案，而是引导你去思考问题本身，这种阅读体验是极其珍贵的。

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老实说，我很少读这类主题相对沉重的书籍，通常我更偏爱一些轻松愉快的小说，但这次的尝试彻底颠覆了我的看法。这本书的叙事视角非常独特，它不是采用传统的第一人称自述，而是巧妙地在多个角色的视角之间切换，使得整个故事的层次感异常丰富。每一次视角的转换，都像是在迷雾中打开了一扇新的窗户，让你对之前发生的事件有了完全不同的理解。我特别欣赏作者在处理复杂人性时的那种克制与精准，没有过度的煽情，也没有绝对的黑白分明，一切都处理得如同水墨画般，留白之处恰到好处，引人深思。我花了将近一个月的时间才读完，不是因为它篇幅太长，而是我需要时间消化那些抛出的观点和情感冲击。读完最后一个章节时，我合上书本，愣了好一会儿，感觉内心被某种看不见的力量重塑了一遍。它没有给我即时的快乐，但它给了我一种更持久、更深刻的平静，那种源于理解和接纳的平静。

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我是在一个连续加班后的周末，抱着“随便翻翻”的心态开始阅读的，结果一发不可收拾，几乎是一口气读到了凌晨。这本书的叙事驱动力实在是太强了，它像一条看不见的线牵引着你向前奔跑，你甚至来不及停下来思考，就被卷入了故事的洪流之中。不同于一些慢热的书籍，这本书从开篇就迅速建立了一种紧张感和悬念，让你迫切地想知道接下来会发生什么，人物的命运将走向何方。虽然主题是关于“磨砺”，但它处理得非常巧妙，避免了教条式的说教，而是通过展现真实、复杂的人生片段来自然而然地传达信息。我很少会被一本书的情绪完全主导，但这本书做到了，我好几次因为某个角色的选择而感到心痛或豁然开朗。它就像一面镜子，照出了我们每个人在面对逆境时最真实、最脆弱的一面，看完之后，感觉整个人都被“净化”了一次，非常酣畅淋漓的阅读体验。

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