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出版者:电子工业出版社

作者:尼尔・怀特

出品人:

页数:328

译者:孙艳春等

出版时间:2002-4-1

价格:39.00

装帧:平装

isbn号码:9787505375062

丛书系列:

图书标签:

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• 软件工程
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好的，这是一份关于一本假设名为《深度学习的数学基础与实践》的图书简介，内容将尽可能详细，并且完全不涉及您的原书名或任何管理软件开发项目的内容。 --- 图书简介：深度学习的数学基础与实践 ISBN 978-1-234567-89-0 领略人工智能核心驱动力 在数据爆炸与计算能力飞速提升的时代，深度学习已不再是晦涩的研究课题，而是驱动现代科技变革的核心引擎。从自动驾驶的精确感知，到自然语言理解的流畅对话，再到生物医学图像分析的突破性进展，其背后都深深根植于一套严谨而优雅的数学框架之中。然而，许多实践者在面对复杂的模型结构、梯度消失/爆炸、优化器选择等问题时，往往感到力不从心，因为他们缺乏对底层数学原理的透彻理解。 《深度学习的数学基础与实践》正是为了弥合这一鸿沟而精心编著。本书不满足于停留在高层API的调用层面，而是深入挖掘支撑现代神经网络的微积分、线性代数、概率论与信息论的精髓，并将其与实际的深度学习算法紧密结合。我们相信，只有真正理解了“为什么”和“如何推导”，才能在面对新模型、新数据集时，做到心中有数，手中有方。 内容结构与核心特色 本书历时三年打磨，内容组织逻辑清晰，兼顾理论的严谨性与实践的可操作性。全书分为六大部分，共计十八章，确保读者能够循序渐进地构建起坚实的知识体系。 第一部分：基石——重塑线性代数视野（第1-3章） 本部分聚焦于深度学习中至关重要的线性代数。我们不仅复习了向量、矩阵、张量这些基础概念，更着重于从计算效率和几何变换的角度来重新审视它们。 张量运算的深入剖析： 详细讲解了张量积（Tensor Product）、外积（Outer Product）与爱因斯坦求和约定（Einstein Summation Convention），这是理解卷积神经网络（CNNs）和图神经网络（GNNs）中复杂连接的关键。 矩阵分解的实用价值： 不仅涵盖了特征值分解（Eigendecomposition）和奇异值分解（SVD），更讨论了其在数据降维（如PCA）和矩阵近似中的实际应用，以及在处理高维稀疏数据时的计算优势。 雅可比矩阵与Hessian矩阵： 引入高阶线性代数概念，为后续的优化算法（如牛顿法和拟牛顿法）打下坚实的基础。 第二部分：动态——微积分与反向传播的艺术（第4-6章） 梯度是深度学习训练的驱动力。本部分将链式法则的应用提升到新的高度，使其成为理解模型学习过程的核心工具。 多元微积分的梯度几何： 以直观的几何解释来阐述偏导数、梯度向量和方向导数，帮助读者理解损失函数的“坡度”。 反向传播（Backpropagation）的精确推导： 详细拆解了反向传播算法的每一步计算，展示了它如何高效地利用了计算机的动态规划思想。我们通过一个简单但完整的神经网络实例，逐层计算了误差梯度，揭示了为什么它比手动计算导数更可靠、更快速。 自动微分（Autograd）的底层机制： 探讨了前向模式与反向模式自动微分的区别，并简要介绍了现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）是如何实现自动微分的，从而加深读者对框架底层逻辑的理解。 第三部分：概率与不确定性（第7-9章） 深度学习本质上是一种概率建模。本部分系统梳理了概率论在正则化、模型评估和生成模型中的作用。 随机变量与联合分布： 重点讲解了条件概率、贝叶斯定理及其在概率图模型中的应用。 信息论的度量： 深入探讨了熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）。我们详细分析了为什么交叉熵是分类任务中最常用的损失函数，并阐述了它与最大似然估计之间的内在联系。 高斯过程与贝叶斯深度学习简介： 引入了处理模型不确定性的现代方法，为读者进入更高级的研究领域提供方向。 第四部分：优化核心——求解最速下降之路（第10-13章） 训练过程就是优化过程。本部分详尽对比了经典的优化策略，并重点讲解了现代高效优化器的设计哲学。 梯度下降的变种： 详尽分析了随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp，直到Adam（自适应矩估计）的推导过程和收敛性分析。 二阶优化方法： 详细介绍了牛顿法和拟牛顿法（如BFGS），并解释了它们在面对高维、稀疏问题时，计算成本与收敛速度之间的权衡。 学习率调度与自适应性： 讨论了如何根据训练阶段动态调整学习率，以及如何避免早停（Early Stopping）和鞍点（Saddle Points）问题。 第五部分：模型与激活函数的数学本质（第14-16章） 深度学习模型的性能往往取决于所选的非线性激活函数和正则化策略，这些都依赖于特定的数学函数形态。 激活函数的性质分析： 对Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的导数特性、饱和区与梯度流动进行了严谨的数学比较，解释了为什么ReLU族能解决梯度消失问题。 正则化与约束： 深入解析了L1和L2正则化的损失函数形式，并从贝叶斯角度解释了它们等同于对权重的先验分布假设。重点讲解了Dropout的随机性对模型泛化能力的提升机制。 批标准化（Batch Normalization）的代数表述： 不仅展示了其计算公式，更从协变量偏移（Covariate Shift）的统计学角度论证了其有效性。 第六部分：实践与诊断工具箱（第17-18章） 本部分将理论与高级实践工具相结合，帮助读者进行高效的问题诊断。 数值稳定性： 讨论了浮点数精度（FP32 vs FP16）对梯度计算的影响，以及如何使用梯度裁剪（Gradient Clipping）来保证训练的数值稳定性。 诊断与可视化： 提供了基于数学工具诊断模型过拟合/欠拟合的方法，包括残差分析、梯度范数可视化，以及如何利用Hessian矩阵的特征值来评估损失地形的曲率。 本书适合谁？ 本书的目标读者是那些希望从“调用者”转变为“设计者”的工程师、研究人员和高级学生。如果您已经熟悉Python和基本的机器学习概念，并渴望深入理解以下问题的答案： 1. 为什么优化器需要动量？其背后的微分方程是什么？ 2. 如何准确地将矩阵乘法映射到GPU并行计算上？ 3. 如何从统计学上证明某种正则化技术是有效的？ 4. 如何推导一个全新自定义层（Custom Layer）的反向传播公式？ 那么，《深度学习的数学基础与实践》将是您工具箱中最不可或缺的参考手册。它不仅是理论的百科全书，更是解决前沿技术难题的实战指南。通过本书的学习，您将建立起一个牢不可破的知识堡垒，能够自信地探索深度学习的无限可能。 --- (全书共约1200页，包含超过300个推导示例和配套的Python/NumPy代码实现，旨在提供最彻底的数学视角下的深度学习学习体验。)

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这本书，说实话，拿到手的时候我就有点摸不着头脑。封面设计得倒是挺朴实，但内页的排版和字体选择，怎么说呢，感觉像是十年前的技术文档汇编。我原本期待能看到一些关于敏捷转型、DevOps 实践在不同规模团队中的落地细节，或者至少是针对当前主流云原生架构下的项目治理新思路。然而，翻阅目录后发现，大部分篇幅似乎集中在非常基础的项目生命周期管理，像是瀑布模型下的阶段划分、需求变更控制的传统流程，甚至连一些基础的风险识别矩阵都在用老一套的描述。对于一个在业内摸爬滚打多年的项目经理来说，这些内容几乎是“嚼之无味，弃之可惜”的鸡肋。它更像是一本面向大学低年级学生的入门教材，而不是一本能帮助有经验的专业人士解决实际、复杂问题的工具书。我尝试去寻找一些关于技术债务管理、跨职能团队协作效率提升的章节，但最终只找到了几页略显空泛的理论陈述，缺乏可操作性的步骤和案例支撑。这本书似乎错过了当前软件开发领域最前沿的讨论，停留在对“如何按部就班地完成任务”的重复强调上，而没有触及“如何在这种快速变化的环境中保持创新和弹性”。

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我注意到这本书在讨论“团队协作”和“沟通策略”时，所采用的视角非常单一，几乎完全是从领导者或项目经理的单向控制角度出发。例如，它详尽地阐述了如何撰写一份详尽的状态报告，以确保信息自上而下准确传达，但对于如何有效赋能一线开发人员、如何构建一个能够促进建设性冲突和自由反馈的文化，却轻描淡写。在当今强调扁平化管理和自组织团队的趋势下，这本书的观点显得滞后且有些僵硬。它似乎默认了项目经理拥有绝对的权威和信息过滤权，完全忽视了现代软件开发对跨职能透明度和团队主人翁精神的迫切需求。如果你想学习如何成为一个指挥官，或许可以一读；但如果你想学习如何成为一个教练、一个促进者，帮助一个高绩效的工程团队发挥其最大潜能，这本书提供的工具箱里几乎没有你需要的东西。它更像是一份遗留系统的管理手册，而非面向未来的领导力指南。

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这本书的案例部分是最大的败笔，简直可以说是“为赋新词强说愁”。每一章后面附带的“成功案例分析”，都显得过于光鲜亮丽、一帆风顺。它们仿佛是精心编写的公关文稿，所有问题都被预先解决，所有的风险都被完美规避。这与我日常工作中面对的真实场景——充斥着沟通壁垒、技术实现瓶颈、资源紧张和客户期望值管理失败——完全背离。一个真正有价值的项目管理书籍，应该敢于剖析那些失败的、挣扎的项目，深入探讨“哪里出了错”以及“如何从中学到教训”。这本书似乎对展现任何负面或挑战性的内容避之唯恐不及。阅读这些案例，非但没有增加我对项目复杂性的理解，反而让我觉得作者对软件项目管理的实际操作层面缺乏足够的敬畏和认知深度。这种过度美化的叙事，对于提升读者解决实际问题的能力，几乎是零帮助。

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从排版和装帧来看，这本书也透露出一种不注重用户体验的保守倾向。纸张的质感偏硬，油墨味较重，长时间阅读容易产生视觉疲劳。更别提全书没有提供任何数字或在线资源的链接，比如可以下载的模板、可参考的在线社区讨论，或者任何能将书本知识延伸到数字工作流中的桥梁。在这样一个信息高度互联的时代，一本技术或管理类的书籍如果不能提供一个向外的、可扩展的学习路径，其时效性和实用性都会大打折扣。它像是一个封闭的孤岛，将项目管理的知识锁在了纸张之中，不与现代工具链发生任何联系。对于习惯了使用云端协作平台、即时反馈工具的专业人士而言，这种“老派”的处理方式不仅不方便，更直接削弱了它作为一本现代参考资料的吸引力。它缺乏一种与时俱进的“活”的感觉，更像是一个静止的、需要被偶尔翻阅的工具集。

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我花了周末的时间，试图从这本书中挖掘出一些能立即应用到我当前正在处理的、涉及多方利益相关者、技术栈复杂的系统升级项目中去。结果令人失望。这本书的叙事风格非常学术化，充满了大量的术语定义和流程图，但这些图表和定义往往是脱离实际场景的理想化模型。比如，它详细描述了如何构建一个完美的WBS（工作分解结构），却几乎没有提及在真实世界中，当需求频繁变动、技术选型尚存争议时，如何动态调整和维护这个WBS的实用技巧。更别提在涉及到AI或机器学习组件的复杂项目中，如何量化和管理模型漂移这类新兴风险了。我需要的是那种“当你遇到X问题时，可以尝试Y方法，这是我们团队过去实践中发现Z点需要注意”的经验分享，而不是教科书上那种“理论上应该这样做”的完美剧本。坦率地说，如果我需要一本项目管理的基础知识参考，市面上有很多更精炼、更贴近现代软件工程实践的选择，这本书显然没有提供任何差异化的价值点来吸引我深入阅读下去。

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