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出版者:同济大学出版社

作者:同济大学数学系《线性代数》编写组

出品人:

页数:275

译者:

出版时间:2010-8

价格:18.80元

装帧:平装

isbn号码:9787560843971

丛书系列:

图书标签:

• 数学
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好的，这是一份关于一本名为《深度学习导论：从原理到实践》的图书简介，该书内容与《线性代数》无关： --- 《深度学习导论：从原理到实践》 图书简介 引言：驾驭智能时代的基石 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响我们生活、工业乃至社会结构的强大驱动力。而支撑这场革命的核心技术，正是深度学习。它以前所未有的精度和效率，解决了图像识别、自然语言处理、复杂决策制定等传统计算方法难以攻克的难题。 《深度学习导论：从原理到实践》旨在为渴望深入理解并掌握这一前沿领域的读者，提供一条清晰、系统且兼顾理论深度与工程实践的学习路径。本书并非对特定数学分支的深入探讨，而是聚焦于如何利用多层非线性变换——即神经网络——来模拟和扩展人类的学习能力。我们致力于揭示深度学习背后的核心思想、关键算法及其在真实世界中的应用，确保读者在理论构建和代码实现之间建立起坚实的桥梁。 第一部分：理论基石与基础架构 (The Theoretical Bedrock) 本部分专注于构建读者理解复杂模型所需的基础知识框架，完全聚焦于神经网络的构建、训练与优化机制，而非线性代数中的向量空间、矩阵分解等纯粹的数学结构。 第一章：机器学习范式回顾与深度学习的兴起 本章首先回顾了传统机器学习的经典范式，如监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念。随后，我们深入探讨了促使深度学习超越浅层模型的关键因素：大规模数据集的可用性、计算能力的飞跃（特别是GPU的引入），以及激活函数和正则化技术的创新。重点阐述了“深度”的意义——通过堆叠更多的抽象层，网络如何自动地从原始数据中提取出越来越高层次、越来越具判别力的特征表示。 第二章：神经网络的核心组件：神经元、激活函数与前向传播 我们将从最基本的计算单元——人工神经元开始，详述其输入、权重、偏置和激活函数的组合过程。本章将重点分析Sigmoid、Tanh以及现代网络中占主导地位的ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU）的特性，讨论它们对梯度流的影响。随后，详细描述前向传播（Forward Propagation）的数学流程，如何将输入数据一步步转化为最终的预测输出，建立起计算图的概念模型。 第三章：学习的艺术：损失函数与反向传播算法 理解如何衡量预测的“错误”是训练模型的关键。本章系统地介绍了回归问题中的均方误差（MSE）和分类问题中的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）的数学推导及其直观含义。核心内容是反向传播（Backpropagation）算法的详细剖析。我们将用清晰的逻辑链条，解释如何利用链式法则高效地计算损失函数相对于网络中所有权重的梯度。本节旨在让读者透彻理解梯度是如何在网络中自后向前流动的，从而实现参数的有效更新，而不依赖于对高维矩阵微分的刻板记忆。 第四章：优化策略：梯度下降的演进 仅仅知道梯度是不够的，如何有效地利用梯度决定了训练的速度和最终的性能。本章全面介绍了优化器的发展历程。从基础的随机梯度下降（SGD），到引入动量的Momentum算法，再到自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。我们将比较这些方法在处理稀疏数据、收敛速度和鲁棒性方面的优异特性与潜在陷阱，指导读者根据不同任务选择最佳优化器。 第二部分：核心网络架构与应用拓展 (Architectures and Applications) 在掌握了基础训练机制后，本部分将重点介绍当前主流的深度学习模型架构及其解决的具体问题。 第五章：卷积神经网络（CNN）：洞察视觉世界 卷积神经网络是计算机视觉领域的绝对主力。本章详细讲解了卷积层的核心操作：卷积核（滤波器）、步幅（Stride）和填充（Padding）的概念，并阐述了它们如何实现参数共享和稀疏连接，从而极大地减少了模型的复杂度。接着，我们将分析池化层（Pooling）的作用，以及经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接如何解决深层网络退化问题）和Inception模块的设计哲学。 第六章：循环神经网络（RNN）：处理序列数据 序列数据（如文本、时间序列）的特点是数据点之间存在时间依赖性。本章专注于循环神经网络。我们将从基础RNN开始，揭示其在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。随后的重点将放在解决方案上：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构。我们将详细拆解输入门、遗忘门和输出门的工作机制，解释它们如何精确控制信息流，从而有效地捕获长期依赖关系。 第七章：注意力机制与Transformer模型 随着序列模型复杂度的提升，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生，极大地提高了模型对输入序列中关键部分的聚焦能力。本章将深入解析自注意力（Self-Attention）的概念，并过渡到彻底摒弃循环结构、完全依赖于注意力机制的Transformer架构。我们将详细分析其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码的重要性，为读者理解当前所有大型语言模型（LLMs）的底层逻辑打下坚实基础。 第八章：无监督学习与生成模型 深度学习的应用并不仅限于预测。本部分探讨了如何让模型自己学习数据的内在结构或生成新颖的数据。我们将介绍自编码器（Autoencoders）及其变体（如去噪自编码器、变分自编码器VAE），用于数据降维和特征学习。随后，重点讲解生成对抗网络（GANs）的“零和博弈”框架，分析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的相互制衡过程，以及如何利用它们生成高度逼真的图像和数据样本。 第三部分：实践、部署与前沿考量 (Practice, Deployment, and Future Directions) 本部分将视角从纯理论转向实际工程挑战和模型训练的精细调优。 第九章：模型训练的精细化管理 成功的深度学习项目依赖于细致的工程实践。本章讨论了关键的正则化技术，如Dropout和批归一化（Batch Normalization）如何稳定训练并防止过拟合。我们还将探讨学习率调度策略（如余弦退火）、早停法（Early Stopping）以及超参数优化（如网格搜索与贝叶斯优化）的实用技巧。 第十章：模型部署与硬件加速 训练好的模型必须能够投入生产环境。本章涵盖了模型优化和部署流程，包括模型量化（Quantization）以减小模型尺寸和加速推理，以及模型裁剪（Pruning）以去除冗余连接。讨论了在不同硬件平台（如CPU、GPU、边缘设备）上进行高效部署的考虑因素和常用框架（如TensorRT, ONNX）。 结语：迈向通用人工智能的展望 本书的最后将对深度学习领域的未来方向进行展望，包括强化学习与深度学习的结合（Deep Reinforcement Learning）、可解释性AI（XAI）的必要性，以及当前研究热点，激励读者将所学知识应用于解决更宏大、更具挑战性的现实问题。 --- 本书特点： 注重直觉与推导的平衡： 每一核心算法（如反向传播、LSTM门控）都配有清晰的流程图和数学原理的推导，确保读者不仅“知道怎么做”，更“理解为什么”。 框架无关的通用性： 虽然本书包含大量实践指导，但理论讲解力求独立于特定的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），使读者掌握的是底层原理，便于迁移技能。 工程导向的深度： 涵盖了从模型设计到优化、再到部署的全生命周期考量，强调高效、稳定的工程实践方法。

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这部作品给我的感觉就像是走进了一座知识的迷宫，每一页都充满了令人着迷的结构和逻辑。作者的笔触细腻而精准，仿佛在引导读者一步步揭开隐藏在数字背后的深层奥秘。尤其是那些关于向量空间和线性变换的论述，简直是教科书级别的清晰，让我这个初学者也能感受到数学之美的震撼。我特别喜欢它在讲解抽象概念时，总能巧妙地穿插一些实际应用的例子，比如在图像处理或者数据分析中的体现，这极大地激发了我深入学习的兴趣。读完之后，我感觉自己看待世界的方式都发生了一些微妙的变化，不再仅仅停留在表面的现象，而是开始用更结构化、更本质的眼光去审视事物之间的联系。整本书的阅读体验非常流畅，编排布局也极其考究，让人忍不住一页接着一页地读下去，生怕错过任何一个精妙的推导过程。

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坦白讲，这本书的价值主要体现在它对“为什么”的深入挖掘上，而不是简单地罗列“是什么”。作者在开篇就花了大量的篇幅来探讨数学建模的必要性，以及线性结构在描述自然界和社会现象中的核心地位。我发现，每当引入一个新的概念，比如秩或零空间，作者都会用历史发展的脉络或者某个重要的科学问题作为背景，这让整个学习过程充满了目的性和历史厚重感。这种叙事策略的好处是，你不会觉得你在学一堆孤立的知识点，而是感觉自己在参与一场构建现代数学大厦的宏伟工程。唯一的遗憾是，有些涉及到更高阶应用的部分，比如更复杂的应用优化问题，书中只是点到为止，留下了太多的想象空间，让我意犹未尽，迫不及待想知道如何将这些理论工具应用到更尖端的领域中去。

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这本书给我的整体感受是沉稳、扎实，如同建筑的基石一般不可动摇。它的语言风格非常古典和精确，几乎没有多余的修饰词，直指核心的数学真理。阅读过程中，我能够清晰地感受到作者对每一个定义和定理的敬畏之心，力求在逻辑链条上做到天衣无缝。特别是关于线性方程组解的讨论部分，作者通过对增广矩阵行阶梯形形式的深入剖析，将所有情况——唯一解、无穷多解、无解——的判别标准阐述得滴水不漏。这本书不是那种追求时髦或快速出成果的读物，它更像是邀请你进行一次严肃的、长期的智力对话。如果你追求的是那种能让你在未来的任何数学分支中都感到自信和坚固的理论基础，那么这本书绝对是值得你投入时间精力的。它的深度和广度，保证了它在书架上拥有长久的参考价值。

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这本书的阅读体验简直是一场智力上的马拉松，酣畅淋漓，却又时不时需要停下来仔细咀嚼那些需要反复琢磨的定理和证明。作者在处理那些复杂的矩阵分解和特征值问题时，展现出一种近乎于艺术家的严谨和创造力。我尤其欣赏它在理论深度上的毫不妥协，毫不回避那些硬核的数学推导，但这绝不意味着它枯燥乏味。相反，每当攻克一个难点，那种豁然开朗的成就感是其他书籍难以比拟的。不过，说实话，对于那些对数学基础不太牢固的读者来说，前期的铺垫可能略显仓促，我好几次需要翻阅之前的章节来重新巩固概念，才能跟上后面的节奏。总体而言，这更像是一本为有志于深入研究的读者量身打造的“武功秘籍”，而非泛泛而谈的入门读物。它的价值在于它提供的思维框架，远超于那些简单的计算技巧。

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当我拿起这本书时，我原本以为会面对一堆冷冰冰的数字和公式，但出乎意料的是，作者用一种非常温暖和富有启发性的方式，将原本枯燥的代数概念立体化了。书中的插图和图示简直是神来之笔，它们有效地将抽象的几何直觉与严谨的代数表达联系起来。我印象最深的是关于最小二乘法那几章，作者通过对实际测量误差的讨论，生动地阐释了为什么我们需要这种方法，以及它背后的几何意义是什么。这种“先讲故事，再给公式”的叙事手法，极大地降低了学习的心理门槛。虽然有些地方的数学符号密度依然很高，但得益于前面建立的直观理解，我感觉自己不再是被公式推着走，而是主动地在探索这些数学工具的适用边界。这本书真正做到了让读者“理解”而不是仅仅“记住”公式的含义。

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这本书籍是最垃圾的书籍，而且还是抄复旦大学的一个1960年的版本的写成的书籍，真是无耻啊！！！！！

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拿来复习的，好多概念计算都忘了，结果这本书概念也乱着来，前面用着后面的定义，乱。。感觉还没有我本科的教材好，可惜图书馆没有，一会再去看一下交大编的。

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也算吧，你说呢

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同济的数学书最垃圾 所有的

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