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出版者:Broadview Press

作者:Janet Giltrow

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-06-03

价格:CAD 42.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781551117249

丛书系列:

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《深度学习：原理与实践》 本书简介 一、 导论：人工智能浪潮下的核心引擎 欢迎来到《深度学习：原理与实践》的世界。在当前的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是遥远的科幻概念，而是深刻重塑着工业、医疗、金融乃至日常生活的核心驱动力。而深度学习（Deep Learning），作为这场革命的基石，凭借其模仿人脑神经网络结构、自动从海量数据中学习复杂特征的能力，成为了当前最炙手可热的研究领域。 本书旨在为读者构建一个全面、系统且富有实践指导意义的深度学习知识体系。我们深知，要真正掌握这一前沿技术，仅仅停留在概念层面是远远不够的。因此，我们从最基础的数学原理出发，逐步深入到复杂模型的构建与优化，确保读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 二、 理论基石：神经网络的数学与逻辑构建 深度学习的强大源于其严谨的数学基础。本书首先会扎实地铺陈必要的数学工具，包括线性代数、微积分（特别是链式法则在反向传播中的应用）以及概率论与统计学的基础知识。我们不会让这些理论成为晦涩的障碍，而是将其视为理解模型运作机制的“语言”。 核心章节将聚焦于人工神经网络（ANN）的基本单元——神经元（Perceptron）的工作机制，以及多层感知机（MLP）如何通过非线性激活函数实现复杂的映射关系。我们将详细拆解反向传播（Backpropagation）算法，这是训练深层网络的心脏。通过清晰的图示和详尽的步骤推导，读者将清晰地看到误差是如何在网络中高效地回传和分配，从而指导权重的迭代更新。 我们还将探讨经典的优化算法，如梯度下降（Gradient Descent）及其变体：动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及当前应用最广泛的 Adam 优化器。理解这些优化器的细微差别，是解决模型训练不收敛或收敛缓慢的关键。 三、 经典模型架构的深度剖析 深度学习的生命力在于不断涌现出适应特定任务的优秀网络结构。本书将重点剖析两大支柱性架构： 1. 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNN)： 针对图像、视频等网格化数据，CNN 展现了无与伦比的性能。我们将深入研究卷积层（Convolutional Layer）的特征提取机制，理解感受野（Receptive Field）的概念。教程将覆盖池化层（Pooling Layer）的功能、填充（Padding）与步幅（Stride）的设置艺术。随后，我们将系统学习从 LeNet 到 AlexNet、VGG、GoogleNet (Inception) 以及 ResNet（残差网络）的演进历程。特别是对 ResNet 的残差连接的详细解析，它如何解决了深层网络训练中的梯度消失/爆炸问题，是理解现代视觉任务的核心。 2. 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNN) 及其进阶： 对于序列数据，如自然语言、时间序列，RNN 提供了处理序列依赖性的框架。我们将从基础 RNN 出发，解释其时间步展开（Unrolling）的概念。随后，本书的重点将转向解决标准 RNN 的长期依赖问题的长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU)。我们将细致剖析输入门、遗忘门和输出门在 LSTM 中如何协同工作，精确控制信息流的输入、遗忘与输出，从而实现对上下文的有效记忆。 四、 实践操作：框架应用与项目实战 理论的掌握必须通过实践来固化。《深度学习：原理与实践》强调“动手做”。本书将主要基于当前工业界和学术界最流行的深度学习框架 PyTorch（或 TensorFlow 2.x 配合 Eager Execution 模式）进行所有代码示例的演示。 实践模块包括： 环境搭建与数据预处理： 介绍如何高效地设置开发环境，以及处理图像（如数据增强）、文本（如 Tokenization、Embedding）的实用技巧。 图像分类实战： 使用 CIFAR-10 或 ImageNet 子集，从零开始搭建并训练一个 CNN 模型，并应用迁移学习（Transfer Learning）技术，利用预训练模型（如 VGG 或 ResNet）快速解决实际问题。 自然语言处理入门： 实现一个基于 RNN/LSTM 的文本分类器，理解词嵌入（Word Embeddings，如 Word2Vec/GloVe）在提升模型性能中的作用。 五、 进阶主题与模型优化策略 为了使读者具备应对复杂前沿问题的能力，本书最后一部分将深入探讨关键的进阶主题： 正则化技术： 详细阐述 Dropout 的随机失活机制，以及 L1/L2 正则化在控制模型复杂度中的作用，预防过拟合。 批归一化 (Batch Normalization, BN)： 分析 BN 如何稳定训练过程、加速收敛，并成为现代深度网络设计的标配。 生成模型概览： 简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架——生成器与判别器的博弈过程，及其在图像生成领域的初步应用。 模型评估与调优： 不仅仅关注准确率，还将探讨混淆矩阵、精确率、召回率、F1 分数等更全面的评估指标，并提供系统性的超参数搜索策略（如网格搜索、随机搜索）。 总结 《深度学习：原理与实践》不仅仅是一本教科书，更是一份带领读者从零构建深度学习思维导图的路线图。通过严谨的理论推导、清晰的代码实现和丰富的实战案例，我们期望读者能够建立起独立分析问题、设计和优化深度学习模型的坚实能力，为未来在人工智能领域的深入探索做好充分准备。本书的价值在于，它教会的不是简单的“调用API”，而是理解“模型如何思考”。

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**评价二：** 这本书的目录结构简直是学术工具书中的典范，逻辑层层递进，脉络清晰到令人赞叹。它并非简单地罗列知识点，而是构建了一个完整的认知框架，从宏观的写作理念，到微观的标点符号运用，每一步都规划得井井有条。我以前在处理复杂的研究报告时，常常感到无从下手，总是在各个章节之间迷失方向，但这本书就像一位耐心的向导，指引我每一步都走得稳健而精准。特别是它对不同学科写作风格差异的对比分析部分，简直是神来之笔，让我深刻理解到“因地制宜”在学术表达中的重要性。翻阅起来，你会发现作者似乎早已预料到读者在学习过程中可能遇到的所有困惑，并提前准备好了详尽的解决方案。这种对读者学习路径的深刻洞察力，让整个阅读过程充满了“被理解”的舒适感，而不是被动地接受灌输，读完后，感觉整个写作思维都被重新梳理和优化了一遍。

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**评价一：** 这本书的装帧设计实在称得上是一流的艺术品，拿到手的时候，那种厚重而又不失精致的质感，瞬间就提升了阅读的愉悦度。内页的纸张选择非常考究，光洁度适中，墨迹清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。封面那简洁却富有深意的排版，仿佛在无声地诉说着内容的严谨与专业，让人在翻开之前就已经对即将进入的知识殿堂充满了敬意。装订工艺也极其牢固，无论是频繁翻阅还是作为案头参考，都显得游刃有余，一点也不担心书脊会因为使用而松散。我特别喜欢它那种略带复古的色调，放在书架上，立刻就提升了整个书房的格调。它不仅仅是一本书，更像是一件可以被珍藏的工艺品，体现了出版商对品质的极致追求。这种对手感和视觉体验的重视，在如今这个数字阅读盛行的时代，显得尤为珍贵和难得。即便是作为礼物馈赠，也绝对是体面又高雅的选择，足以彰显送礼者的品味。

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**评价三：** 这本书的排版和字体选择，透露出一种对阅读舒适度的极度关注。它采用了一种非常适合长时间阅读的衬线字体，字号大小拿捏得恰到好处，行距和段落间距也经过了精心的调整，使得大段的文字阅读起来毫不费力，眼睛可以轻松地在文字间流畅地游走。页边距的留白设计也相当人性化，为读者在书页空白处做笔记或标注提供了充足的空间，这对于一本参考性质的工具书来说至关重要。我注意到，即便是复杂的图表和示例，也被巧妙地嵌入到文本流中，既不显得突兀，又保证了信息的完整性和直观性。这种对细节的吹毛求疵，让阅读体验达到了教科书级别的精致感。它成功地平衡了信息密度与视觉呼吸感，避免了许多专业书籍常见的“信息过载”导致的阅读疲劳，使得每一次拿起它都成为一种享受而非负担。

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**评价五：** 这本书的语言风格是其最令人耳目一新的特点之一，它成功地避免了传统学术导读类书籍那种晦涩难懂、拒人于千里之外的腔调。作者运用了一种既专业严谨又不失亲和力的叙述方式，仿佛是行业内一位经验丰富的前辈，耐心地、用你能理解的方式，拆解那些原本看似高不可攀的学术要求。这种娓娓道来的讲述，极大地降低了初学者进入高阶学术写作的心理门槛。它没有用太多故作高深的术语来炫耀学识，而是专注于如何将复杂的理念转化为可操作的步骤和可量化的标准，使得即便是背景知识相对薄弱的读者，也能迅速建立起信心。这种以学习者为中心的沟通方式，让整本书的阅读体验充满了启发性和赋能感，让人感觉学习写作不再是一件令人畏惧的任务，而是一场可以逐步掌握的技艺精进之旅。

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**评价四：** 我尤其欣赏这本书在引用和参考文献处理部分所展现出的严谨态度和前沿视野。它不仅仅停留在介绍基础的引用格式，而是深入探讨了在数字时代和跨学科研究背景下，如何有效地管理和整合复杂的文献资源。书中对不同引用规范（如APA, MLA, Chicago等）在应用场景中的细微差别进行了极其深入的剖析，并且配有大量最新的实例进行演示，这对于需要频繁投稿或进行国际合作的研究者来说，简直是无价之宝。作者似乎对学术规范的演变有着敏锐的嗅觉，书中介绍的很多技巧和资源链接都是业界最新的，这极大地提高了这本书的实用价值和时效性，让读者感觉自己掌握的知识始终走在学术前沿，而不是拿着一本过时的指南。

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