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出版者:清华大学出版社

作者:马力

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2002-7-1

价格:45.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900643148

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• 绘图
• 设计
• 制图
• 机械
• 建筑
• 工程
• 软件
• 教程
• CAD

图书名称：深度学习与神经网络：从理论到实践 图书简介 第一部分：深度学习的基石——数学与概率 本书首先为读者奠定坚实的理论基础，深入剖析支撑深度学习算法的数学原理。我们将从线性代数开始，重点讲解向量空间、矩阵分解（如SVD和PCA）在数据降维和特征提取中的应用。随后，我们将详细阐述多元微积分，特别是梯度、雅可比矩阵和Hessian矩阵的计算，这些是理解反向传播算法和优化过程的核心。概率论与数理统计部分将涵盖概率分布（如高斯分布、伯努利分布）、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），为理解正则化和贝叶斯深度学习打下基础。我们还将引入信息论的基本概念，如熵、交叉熵和KL散度，解释它们在衡量模型性能和指导训练过程中的关键作用。理论部分强调直观理解与严谨推导并重，确保读者不仅知其然，更知其所以然。 第二部分：神经网络基础架构与前馈网络 本章着重介绍神经网络的基本构建块。我们将从最简单的感知机模型讲起，逐步过渡到多层感知机（MLP）。核心内容包括神经元的激活函数选择（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体），损失函数的构造与选择（如均方误差、交叉熵），以及至关重要的前向传播过程。重点在于详细解析反向传播算法（Backpropagation），用链式法则清晰地展示如何高效地计算网络中每一层参数的梯度。我们将通过具体的数学推导和伪代码示例，帮助读者透彻理解梯度是如何从输出层反向传播至输入层，并用于更新权重和偏置。此外，我们还将讨论欠拟合与过拟合问题，并引入早停法和L1/L2正则化作为初步的解决方案。 第三部分：优化算法与高效训练策略 训练一个大型深度神经网络往往是一个复杂的优化问题。本部分将全面覆盖现代优化算法。首先回顾随机梯度下降（SGD）的基本原理，然后深入探讨优化器的演进，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp以及目前工业界广泛使用的Adam和Nadam。每种优化器都将从其数学公式出发，分析其优势、局限性以及在不同数据集上的适用场景。此外，我们将探讨学习率调度策略（如余弦退火、步进衰减），这对于精细调优模型性能至关重要。本章还将涉及批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）的原理与实现，解释它们如何稳定训练过程、加速收敛并允许使用更高的学习率。 第四部分：卷积神经网络（CNN）的深度探索 卷积神经网络是处理图像、视频和序列数据的主流模型。本章将系统介绍CNN的结构。首先，深入讲解卷积操作的数学原理，包括填充（Padding）、步幅（Stride）以及不同类型的卷积核（如1x1卷积、空洞卷积）。随后，详细介绍池化层（Pooling）的作用与不同实现方式。我们将剖析经典CNN架构的演变历程，从LeNet、AlexNet到VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接）。特别地，我们将重点分析残差块的设计思想，解释它如何解决了深度网络中的梯度消失问题，并允许网络达到数百层。最后，我们将讨论目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的简化原理）和语义分割中的CNN应用。 第五部分：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、文本等序列数据需要专门的模型——循环神经网络。本章将从基础RNN的结构开始，阐述其如何通过隐藏状态（Hidden State）捕捉序列中的历史信息。随后，我们将直面标准RNN在长序列中面临的梯度消失/爆炸问题，并以此为驱动，深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。我们将细致拆解LSTM中的输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，实现对信息流的精确控制。此外，本章还将介绍双向RNN（Bi-RNN）的概念，并简要涉及Attention机制在提升序列模型性能方面的初步作用。 第六部分：无监督学习与表示学习 在缺乏大量标注数据的情况下，无监督学习变得尤为重要。本部分聚焦于如何让模型从数据本身学习到有用的特征表示。我们将详细介绍自编码器（Autoencoder）的结构，包括标准自编码器、去噪自编码器（Denoising AE）和变分自编码器（VAE）。VAE部分将侧重于理解其概率模型基础，包括重参数化技巧和KL散度项的引入。此外，我们还将探讨深度信念网络（DBN）的基本概念，以及在表示学习中如何利用对比学习（Contrastive Learning）的思想，例如SimCLR等近期方法的原理概述，以期构建更具鲁棒性和泛化能力的特征空间。 第七部分：生成模型与Transformer架构 生成模型是深度学习领域的前沿方向。本章将深入探讨生成对抗网络（GANs）。我们将详细解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“博弈”过程，并讨论常见的训练难题，如模式崩溃（Mode Collapse）。为了稳定训练，我们将介绍WGAN（Wasserstein GAN）和条件GAN（CGAN）的改进策略。最后，本书将以当前自然语言处理领域的革命性架构——Transformer为结语。我们将彻底解析其核心创新：多头自注意力机制（Multi-Head Attention），解释自注意力如何替代传统的RNN结构，实现高效的并行化处理，并简要概述BERT和GPT系列模型是如何基于此架构构建的。 第八部分：实践、部署与伦理考量 理论学习必须与实践相结合。本章将指导读者如何将所学知识应用于实际项目。内容涵盖使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）搭建模型的完整流程，包括数据预处理、模型定义、训练循环的实现。我们将讨论模型性能的评估指标（不仅限于准确率，还包括F1、ROC曲线等），以及如何进行超参数调优。在部署方面，我们会简要介绍模型量化和剪枝的基本概念，以实现更高效的推理。最后，本书将以负责任的AI为收尾，讨论深度学习模型中的偏差（Bias）问题、公平性（Fairness）的衡量，以及模型可解释性（Explainability）的重要性，引导读者成为具备社会责任感的开发者。

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这本《AutoCAD权威技术支持》的阅读体验简直是一场视觉与知识的盛宴，特别是对于那些渴望从基础巩固到高级应用全方位提升的工程师和设计师来说，简直是“宝藏”。我记得我刚开始接触复杂的三维建模时，常常被那些晦涩难懂的参数和操作流程搞得焦头烂额，市面上很多教材要么过于理论化，要么就是简单罗列命令。但这本书的厉害之处在于，它仿佛一位经验老到的导师，手把手地带着你，用大量极其贴合实际工程案例的例子来讲解每一个功能模块。比如在讲解参数化设计时，作者并非简单介绍“约束”的定义，而是直接模拟了一个机械零件的迭代修改过程，清晰地展示了如何利用智能尺寸和几何约束，使得模型在尺寸调整后能够自动、精确地重生成，这比单纯的理论学习效率高出百倍。而且，书中对AutoCAD最新版本中一些效率工具的挖掘也非常深入，比如自定义工作空间、批量处理脚本的编写，这些内容往往是其他书籍一带而过或者干脆缺失的“干货”，极大地提升了我的日常工作效率，让我深刻体会到软件的强大潜力远超我的想象。

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这本书的价值，绝不仅仅体现在“如何操作”上，更在于它对“为什么这样操作”的深入剖析，这才是真正区分普通教程和“权威”之作的关键所在。我尤其欣赏作者在探讨图形对象内核特性时所展现的洞察力。很多用户使用多段线（Polyline）和三维实体（Solid）时，都是凭感觉或经验在操作，但书中却用简洁明了的语言阐述了它们在内存中的存储方式和计算逻辑，这对于排查图形文件膨胀、模型显示卡顿等疑难杂症时，提供了底层原理支持。例如，关于对象追踪（O-Track）和极轴追踪（Polar Tracking）的配合使用，书中不仅展示了如何激活它们，更解释了它们在不同坐标系下如何精确锁定参考点，这种对软件“灵魂”的挖掘，让我从一个单纯的“工具使用者”升华为一个更具批判性思维的“效率优化者”。这种深度理解带来的信心，是任何速成班都无法给予的。

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说实话，我拿到这本书时，原本是抱着试试看的心态，毕竟“权威技术支持”听起来就有些高高在上，担心内容会过于专业化，不适合我这种在设计行业摸爬滚打几年但仍有瓶颈期的从业者。然而，这本书的编排逻辑和叙事风格却出乎我的意料。它的结构设计非常精妙，从基础界面的定制与个性化设置入手，循序渐进地过渡到复杂的工程图纸规范管理。特别是关于图层管理和图块库构建那一章，简直是为我们设计院量身定做的“救星”。我们团队过去在图纸协同过程中，经常因为图层命名混乱和图块版本不一致而产生返工，这本书提供了一套完整的、可立即实施的标准化流程，从图块属性的定义到图纸集（Sheet Set Manager）的高效运用，每一个步骤都有详尽的截图和操作要点，真正体现了“技术支持”的含义——提供解决方案而非仅仅是知识点罗列。读完后，我立刻组织了一次内部培训，按照书中的方法论重新梳理了我们的标准文件，效果立竿见影，整个部门的制图规范性得到了质的飞跃。

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我是一个追求极致效率的BIM转化工程师，对软件的批处理能力有着近乎苛刻的要求。市面上很多CAD书籍在提到自动化时，往往止步于简单的VBA宏录制，实用性大打折扣。然而，这本书在“自定义与自动化”章节中，花费了大量的篇幅来介绍如何利用AutoLISP的初级语法进行定制化命令的开发，甚至涉及到了如何与外部数据源（如Excel表格）进行有限的交互。虽然AutoLISP本身有一定的学习曲线，但作者通过选取几个最常见的批量修改图纸标题栏、自动生成材料清单等场景作为范例，极大地降低了入门的门槛。通过书中提供的代码片段和详尽的注释，我成功地将一个原本需要半天时间的人工核对工作，缩短到了十几分钟的脚本运行时间。这种从“手动操作”到“流程编程”的跨越，是这本书带给我最直接的职业回报，其性价比远远超出了书本本身的定价。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习软件，不如说是在重塑我对二维/三维制图流程的认知框架。它的叙述风格非常注重“情境化教学”，很少出现那种脱离实际的纯理论堆砌。比如，在讲解渲染和视觉效果时，它不是简单地罗列材质库，而是结合建筑可视化和产品展示的不同需求，指导读者如何根据最终输出的目的（是用于施工图会审，还是用于市场宣传册）来选择合适的渲染引擎设置和灯光方案。特别是关于光线追踪和环境光遮蔽（AO）在草图与线框显示模式下的性能平衡策略，这一点显示出了作者极高的实战经验。这种细致入微的权衡艺术，让我意识到，做一名优秀的CAD专家，需要的不仅仅是点按命令的能力，更是一种对“最终交付物质量”的预判和控制力。这本书确实像一位高屋建瓴的顾问，指引着我全面提升自己的专业深度和广度。

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