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出版者:中国宇航

作者:邢孝寒

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2012-1

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787515901404

丛书系列:

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深度学习的艺术与科学：构建下一代智能系统 导言：跨越知识边界的探索 本书并非探讨金融市场的波动与策略，亦无涉足高维空间中的抽象几何。相反，《深度学习的艺术与科学：构建下一代智能系统》是一部致力于揭示和解析现代人工智能核心——深度学习——的权威性著作。它以严谨的学术态度和深入浅出的叙述方式，带领读者从基础概念出发，逐步攀登至当前最前沿的研究领域，旨在为工程师、研究人员、数据科学家以及所有对未来科技充满好奇心的人士提供一张详尽的路线图。 第一部分：基石——从神经元到网络的重构 本部分奠定了理解深度学习所需的所有数学和计算基础，确保即便是初次接触该领域的读者也能建立起坚实的认知框架。 第一章：信息处理的生物学启发与计算模型 我们将从神经科学的视角切入，探讨生物神经元如何处理和传递信息，进而引出人工神经元（Perceptrons）的数学模型。着重分析激活函数的选择对网络表达能力的影响，从早期的阶跃函数到现代常用的Sigmoid、ReLU及其变体。随后，深入讨论向量化操作和矩阵运算在高效计算中的关键作用。 第二章：误差、优化与梯度的舞蹈 核心章节之一，详细阐述了机器学习的“学习”过程。我们首先定义损失函数（Loss Functions），解释如何量化模型预测与真实标签之间的差异。随后，重点解析反向传播算法（Backpropagation）。这不仅是一项计算技巧，更是理解复杂网络如何进行梯度求解的基石。我们将用清晰的链式法则推导，展示梯度如何在网络中高效地流动和更新权重。 第三章：优化器的演进与鲁棒性 单纯的梯度下降（Gradient Descent）在实际应用中效率低下且易陷入局部最优。本章系统梳理了经典优化算法的发展脉络：从动量法（Momentum）到自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们将深入比较这些优化器在处理稀疏数据和高维参数空间时的性能差异，并讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）策略，以确保模型收敛的稳定性和速度。 第二部分：模型架构的革新与应用 在掌握了基础构建模块后，本书转向介绍定义了现代AI面貌的几种核心深度学习架构。 第四章：卷积神经网络（CNN）：图像的语言 本章专门剖析卷积神经网络，它是计算机视觉领域无可争议的王者。详细解释卷积层、池化层的工作原理，并阐述如何通过堆叠这些层级来提取图像的层次化特征。重点讲解经典网络架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）及其对梯度消失问题的突破，最后展望了Inception模块和可分离卷积在效率优化上的贡献。 第五章：循环神经网络（RNN）：时间的序列记忆 针对处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的需求，本章聚焦于循环神经网络。我们将从基础RNN的结构入手，解释其时间步（Timesteps）的概念。随后，深入探讨如何解决传统RNN中的长期依赖问题，重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，阐明它们如何实现对信息流的精确控制。 第六章：序列到序列模型与注意力机制 本章将RNN的应用推向新的高度，介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，这是机器翻译、语音识别等任务的标准范式。在此基础上，引入革命性的“注意力机制”（Attention Mechanism）。详细解释注意力权重是如何计算的，以及它如何允许模型在处理长序列时动态聚焦于最相关的部分，极大地提升了模型的性能和可解释性。 第三部分：前沿与挑战——通往通用人工智能的阶梯 本书的最后部分将目光投向当前研究的最热点领域，并探讨深度学习面临的深层挑战。 第七章：生成模型：创造力的计算 生成式AI是当前科技界的热点。本章全面介绍两大主流生成模型：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们将详细拆解判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈过程，探讨训练不稳定的挑战，并介绍WGAN、CycleGAN等改进版本在图像合成、风格迁移等领域的突破。 第八章：自监督与预训练的范式转移 近年来，大规模预训练模型（如BERT、GPT系列）改变了自然语言处理（NLP）的格局。本章阐释了自监督学习（Self-Supervised Learning）的理念，即模型无需人工标签即可从海量数据中学习到有效的特征表示。我们将剖析Transformer架构的自注意力机制，以及这种“预训练-微调”（Pre-train & Fine-tune）范式如何扩展到计算机视觉等其他领域。 第九章：可解释性、鲁棒性与伦理考量 随着深度学习系统被部署到关键决策领域（如医疗诊断、自动驾驶），理解“黑箱”内部的运作变得至关重要。本章探讨了模型可解释性（XAI）技术，如LIME和SHAP值。同时，我们必须正视模型的脆弱性，分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理和防御策略。最后，本书以对数据偏差、公平性、以及负责任AI开发的伦理讨论收尾，呼吁技术人员肩负起构建安全、公平的智能系统的责任。 结语：构建智能的未来蓝图 深度学习不仅仅是一种技术，它更是一套新的科学研究方法论。本书旨在提供一个全面的技术和概念框架，激励读者将这些强大的工具应用于解决现实世界中最具挑战性的问题，推动人工智能的下一个飞跃。

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我一直对量化交易和算法交易很感兴趣，但苦于没有系统的学习途径。《四维操盘》的出现，似乎填补了这一空白。从它的名字和一些零散的信息来看，这本书很可能提供了一种将宏观理论与微观执行相结合的交易方法。我期待着作者能够揭示在复杂的市场波动中，如何通过精密的算法和数据分析来识别潜在的交易机会。我曾尝试过一些简单的量化模型，但往往效果不佳，原因可能是模型过于简单，或者对市场变化的适应性不足。我希望《四维操盘》能够提供一种更先进、更具前瞻性的量化思路，能够帮助我构建更 robust 的交易系统，并且在不断变化的市场环境中保持竞争力。我特别好奇作者是如何将“四维”的概念应用到量化交易中的，这是否意味着一种全新的维度的数据分析方法？这种方法是否能够揭示隐藏在传统技术指标背后的更深层次的市场规律？我迫不及待地想一探究竟。

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我一直对“顺势而为”的交易理念深信不疑，但如何准确地识别“势”，并顺应它，却是我一直在探索的难题。《四维操盘》的出现，似乎提供了一种全新的思路。它可能不仅仅是关于识别趋势，更是关于理解趋势形成的原因和内在逻辑。我期待着作者能够分享如何从多维度去解读市场趋势，例如宏观经济数据、政策导向、市场情绪以及资金流向等等。我曾尝试过将这些因素整合起来分析，但往往难以形成一个有力的判断。《四维操盘》的“四维”概念，是否意味着一种能够将这些看似独立但又相互关联的因素整合在一起的分析框架？我希望能从中学习到一种更全面、更深入的趋势识别方法，从而更好地把握市场的脉搏，做出更明智的交易决策。这对我来说，将是一次巨大的进步。

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这本书的语言风格非常独特，既有学术研究的严谨性，又不失大众读者的可读性。作者在阐述复杂的交易理论时，总是能够找到恰当的词语和句式，让那些原本可能枯燥的概念变得生动有趣。我尤其喜欢作者在描述“信息流”和“情绪波动”对市场影响的部分，他并没有简单地将这些因素视为干扰项，而是将其视为市场“内在”的一部分，并且提出了如何去识别和利用这些因素的思路。这对我来说是一个全新的视角。我一直觉得，市场不仅仅是数据和图表的集合，它更是无数参与者情绪和认知的体现。然而，如何将这种“看不见”的因素转化为可操作的交易信号，一直是困扰我的难题。从这本书的介绍来看，作者似乎在这方面有所突破。我期待着能够从书中学习到如何更准确地捕捉市场情绪的拐点，以及如何理解信息在市场中的传递和发酵过程。这不仅仅是为了提高交易的胜率，更是为了培养一种更全面的市场洞察力。

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这本书让我感受到一种“与时俱进”的交易思想。在信息爆炸的时代，市场变化的速度越来越快，传统的交易方法可能已经难以适应。《四维操盘》似乎提出了一种能够应对这种快速变化的市场的新型交易框架。我期待着作者能够分享如何在新技术、新信息不断涌现的环境下，依然保持清晰的头脑，识别真正有价值的交易信号。我曾尝试过学习一些新兴的交易技术，但总感觉它们缺乏一个整合的系统，容易陷入碎片化的学习。我希望《四维操盘》能够提供一个“操作系统”，让我能够有效地整合和应用各种新知识、新工具，从而在不断变化的市场中立于不败之地。这本书不仅仅是关于交易，更是一种对未来交易趋势的探索，这让我充满了期待。

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这本书的作者似乎是一位对市场有着深刻理解的资深交易者。从字里行间透露出的信息来看，他并非只是一个理论家，更是一位在实战中摸爬滚打，总结出独特交易心得的行家。我特别欣赏作者在“交易周期”方面的见解，这似乎是一种能够贯穿市场的通用性规律。我曾试图寻找能够预测市场趋势的“圣杯”，但往往发现很多方法在不同的市场环境下表现不一。《四维操盘》提出的“四维”概念，很可能就是一种能够穿越不同市场周期的分析工具。我期待着能够从书中学习到如何识别和把握不同市场周期中的交易机会，并且在熊市中找到生存之道，在牛市中抓住机遇。这种对市场“生命周期”的理解，对于提升交易的长期稳定性和盈利能力至关重要。我希望能在这本书中找到属于自己的“交易罗盘”。

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这本书给我最直观的感受是，它不仅仅是一本教授交易技巧的书，更是一本引导交易者自我提升的书。作者在书中似乎强调了一种“人”的因素在交易中的重要性，例如情绪管理、风险控制以及持续学习的重要性。我曾一度认为，只要掌握了足够的技术指标，就可以成为一名成功的交易者，但事实证明，情绪的失控往往是导致亏损的罪魁祸首。我希望《四维操盘》能够提供一些实用的方法，帮助我更好地认识和管理自己的情绪，在交易中保持冷静和理性。我特别期待作者在书中能够分享一些关于心理学在交易中的应用，以及如何建立一种健康的心态来面对市场的波动。这对我来说是一个巨大的挑战，但也是我一直以来想要突破的方向。如果这本书能够在这方面给我带来启示，那么它的价值将远远超出我最初的预期。

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从这本书的章节标题就可以感受到一种与众不同的思维方式。它似乎并没有落入俗套地讲解K线、MACD这些我们耳熟能详的指标，而是更侧重于一种“底层逻辑”的构建。我特别欣赏作者在开篇部分对市场“本质”的探讨，他并没有直接给出一个“秘籍”，而是引导读者去思考市场是如何运作的，是什么在驱动价格的变动，以及我们作为交易者应该如何与这个复杂的系统互动。这种哲学层面的思考，让我觉得作者不是在传授一套死板的交易规则，而是在培养一种交易的“思维模式”。我曾尝试过很多种交易系统，但最终都因为无法理解其背后的逻辑而放弃。这次，我希望《四维操盘》能够提供一个更具启发性的框架，让我能够理解为什么某些交易策略会有效，而另一些则会失效。书中的一些比喻和类比也十分精彩，能够将抽象的概念变得通俗易懂，这对于我这样没有深厚金融背景的散户来说尤为重要。我希望能通过这本书，将自己的交易从“模仿”升级到“创造”，能够根据市场的变化灵活调整策略，而不是被固定的模式所束缚。

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这本书的封面设计就足够吸引人了，一种深邃而又带着一丝神秘的蓝色调，配合着金色的抽象线条，仿佛在预示着某种高维度的交易智慧。我拿到手的时候，就被它沉甸甸的质感和精美的印刷所吸引，书页的触感也非常好，翻阅起来有一种愉悦感。我是一名在股市中摸爬滚打了多年的散户，经历过牛市的狂喜，也承受过熊市的煎熬，一直在寻找能够真正提升自己交易能力的工具和方法。市面上充斥着各种技术分析的书籍，但很多都过于理论化，或者过于陈旧，难以适应当前快速变化的金融市场。当我翻开《四维操盘》时，我并没有立刻看到复杂的图表和冗长的公式，而是被一种全新的视角所吸引。作者似乎在尝试一种更宏观、更深层次的交易框架，试图将市场行为置于一个更广阔的背景下去理解。这种“四维”的概念，让我充满了好奇，究竟是什么样的维度能够为交易带来新的启示？这不仅仅是一本书，更像是一次通往未知交易领域的邀请函，让人忍不住想要深入探索。我期待着在这本书中找到能够突破我瓶颈的钥匙，看到交易的本质，而不是仅仅停留在表面化的技巧。

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读完这本书的介绍，我最大的感受是它提供了一种“结构化”的交易思维。很多交易者在面对复杂的市场时，容易感到迷茫，不知道从何下手，或者陷入“头痛医头，脚痛医脚”的困境。《四维操盘》似乎试图构建一个完整的交易框架，将市场的各个要素——从宏观经济到微观交易行为——有机地联系起来。我期待着这本书能够帮助我建立一个清晰的交易思路，让我知道在不同的市场环境下，应该关注哪些关键信息，采取什么样的分析方法，以及如何制定有效的交易计划。我曾经尝试过学习各种交易理论，但总感觉它们之间缺乏连贯性，无法形成一个完整的体系。我希望《四维操盘》能够提供一个“骨架”，让我能够将零散的交易知识和经验“填充”进去，形成一个真正有效的交易系统。这种系统性的方法，对于我这样的长期投资者来说尤为重要。

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这本书的排版和设计也给我留下了深刻的印象。不是那种密密麻麻的文字堆砌，而是留有足够的空白，让读者在阅读过程中能够有喘息的空间，也能够更好地消化吸收书中的内容。我喜欢作者在某些关键概念的阐述时，会使用一些图示或者表格来辅助说明，这让整个阅读过程更加流畅，也更容易抓住重点。我曾读过一些所谓的“交易圣经”，但往往因为排版过于拥挤，或者缺乏有效的视觉引导，导致阅读体验不佳，最终半途而废。而《四维操盘》在这方面做得非常出色，它就像是一位耐心的老师，一步步引导你进入交易的深层世界。我期待着在这本书中找到那些能够帮助我“顿悟”的瞬间，不仅仅是知识的获取，更是一种思维方式的转变。这本书让我相信，好的交易不仅仅是技术，更是方法和心法的结合，而这本书似乎正是在探索这条路径。

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贴合国情，适合入门

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入门读物，简单实用

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入门读物，简单实用

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还可以吧，实用性技术。