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出版者:

作者:Grattan-Guinness, Ivor

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 87.01

装帧:

isbn号码:9780801892479

丛书系列:

图书标签:

教育
学习方法
认知心理学
教学策略
学习路径
自我提升
学术研究
教育心理学
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具体描述

This seminal collection gathers together many general writings of one of the world's leading historians of mathematics. Organized thematically, these essays ponder the intellectual underpinnings of the field, examine the major topics in the history of mathematics, and recount the bizarre history of pseudomath. Ivor Grattan-Guinness explores how people understand mathematics-the routes of learning they take as they make important discoveries and study mathematical concepts and theories. The essays in the first part of the book discuss the history of mathematics as a field and its central philosophical issues. Those in the next part address the history of mathematics education and its importance to current modes of teaching. In the last section Grattan-Guinness investigates various understudied aspects of math, including numerology, Masonic symbols in classical music, and the links between mathematics and Christianity. This collection includes several essays that are difficult to find anywhere else. All historians of mathematics and students of the field will want a copy of this remarkable resource on their bookshelves.

《穿越知识的迷宫：一次关于深度学习的探索》在这本引人入胜的书中，我们将踏上一场深入理解与掌握现代机器学习基石——深度学习的旅程。本书并非枯燥的理论堆砌，而是一次充满启发性的知识探索，旨在为读者揭示深度学习强大的力量以及其背后的精妙原理。我们首先将从深度学习的历史渊源说起，追溯其从早期神经网络的萌芽到如今席卷人工智能领域的辉煌历程。理解其发展脉络，能帮助我们更好地把握其核心思想的演进与突破。随后，本书将系统地介绍深度学习的核心概念，包括但不限于：神经网络的基本结构与工作原理：深入解析神经元、层、激活函数等基本组件，理解信息如何在网络中流动与传递。我们将详细阐述前向传播与反向传播的过程，这是深度学习模型得以学习的关键机制。多种神经网络模型：从经典的感知机、多层感知机，到能够处理序列数据的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），再到在图像识别领域大放异彩的卷积神经网络（CNN）。我们将逐一剖析这些模型的架构、优势以及各自的应用场景，帮助读者构建全面的模型图谱。深度学习的训练过程：详细讲解损失函数、优化器（如梯度下降、Adam）、正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）等核心要素，以及如何通过这些手段有效地训练模型，避免过拟合，提升泛化能力。关键技术与挑战：探讨深度学习在实际应用中面临的各种挑战，例如数据不足、计算资源限制、模型可解释性等，并介绍应对这些挑战的先进技术和研究方向。本书的内容设计以“循序渐进、深入浅出”为原则。对于初学者，我们将从最基本的概念讲起，通过直观的比喻和易于理解的例子，逐步引导读者进入深度学习的世界。对于有一定基础的读者，本书将提供更深入的理论探讨和更前沿的技术介绍，帮助其拓展视野，深化理解。我们尤其注重理论与实践的结合。在讲解核心概念的同时，书中将穿插大量实际案例分析，展示深度学习如何在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域创造价值。我们还将提供指导性的代码示例，帮助读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力。通过这些实践环节，读者将能够亲身体验模型训练、调优的全过程，从而加深对深度学习的理解。此外，本书还将引导读者思考深度学习的未来发展趋势，包括但不限于：注意力机制与Transformer模型：介绍这一革命性的架构如何颠覆序列建模，并催生出强大的预训练语言模型。生成对抗网络（GANs）：探索其在图像生成、数据增强等领域的惊人潜力。自监督学习与无监督学习：展望模型在无需大量标注数据的情况下实现学习的可能性。强化学习的进展：结合深度学习，理解智能体如何在复杂环境中通过试错进行学习。本书的目标是赋能读者，使其不仅能够理解深度学习的“是什么”，更能掌握其“怎么做”，并对其“为什么”有深刻的洞察。无论您是希望进入人工智能领域的学生、研究人员，还是希望利用深度学习解决实际业务问题的开发者、工程师，本书都将是您不可或缺的学习伙伴，带您穿越知识的迷宫，领略深度学习的无限魅力。