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出版者:上海科学技术出版社

作者:王永辉

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:30.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787532367382

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
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• 易学

《数据之海的航行者：深度学习的理论与实践》 内容简介 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心引擎。本书并非关于图像处理的工具书，而是一本深入探讨深度学习（Deep Learning）这一前沿人工智能技术的理论基础、核心算法、主流模型架构及其在实际应用中面临的挑战与解决方案的专业著作。它旨在为计算机科学、统计学、工程学领域的研究者、工程师以及高阶学习者提供一张详尽的“数据之海”航行地图。 本书内容聚焦于构建智能系统的底层逻辑与数学原理，完全避开了与图形用户界面（GUI）操作、位图处理或数字艺术创作相关的任何技术或概念。 --- 第一部分：深度学习的数学基石与神经元模型 本部分是理解深度学习技术栈的理论起点。我们首先回顾了构建复杂模型所需的数学工具，包括线性代数中的张量运算、概率论中的贝叶斯推断与随机过程，以及多元微积分中的梯度、Hessian矩阵及其在优化问题中的应用。 随后，我们深入剖析了人工神经元模型的数学形式——从早期的感知机（Perceptron）到具有非线性激活函数的现代神经元。重点阐述了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh、Softmax）的选择如何影响网络的表达能力和梯度传播的稳定性。 核心内容详解： 信息论基础： 熵、交叉熵（Cross-Entropy）与KL散度的详细推导，它们作为损失函数在分类问题中的核心地位。 凸优化导论： 介绍梯度下降法（Gradient Descent）的理论背景，包括批量梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其变体（Mini-Batch）。 第二部分：核心训练机制与优化算法 深度学习模型的训练过程是一个复杂的、高维度的优化难题。本部分致力于揭示模型如何从随机初始化状态逐步收敛到最优解的过程，这完全依赖于反向传播算法（Backpropagation）。 我们用清晰的链式法则推导，详细讲解了反向传播如何高效地计算损失函数相对于网络中所有权重的梯度。 优化器的演进： 本书详尽比较了各类现代优化器的性能与适用场景： 1. 动量（Momentum）：如何利用历史梯度信息加速收敛并克服局部最小值。 2. 自适应学习率方法： 对AdaGrad、RMSProp和Adam（Adaptive Moment Estimation）算法的内部机制进行深入分析，探讨它们如何根据参数的历史梯度平方和一阶矩来动态调整学习率，这是现代深度学习训练效率的关键所在。 3. 学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 介绍余弦退火（Cosine Annealing）等策略，用于在训练后期精细调整学习率，以达到更稳定的收敛点。 第三部分：经典与前沿网络架构的解析 本部分是全书的重点，系统地介绍了支撑现代AI系统的各种标准网络结构，从基础的浅层网络扩展到具有数亿参数的巨型模型。 一、前馈网络（FNN）与正则化 深度前馈网络（Deep FNN）： 探讨深度的意义——层级化特征提取。 正则化技术： 详细介绍Dropout（神经元随机失活）的概率模型及其对过拟合的抑制作用。此外，还包括L1/L2权重衰减的数学原理。 二、卷积神经网络（CNN）的深层结构 本节完全聚焦于处理高维网格数据（如时间序列、光谱数据或非图像结构化数据）的卷积操作，而非图像像素。 卷积核的工作原理： 阐述其权值共享机制如何显著降低模型参数量。 池化层（Pooling）： 分析最大池化和平均池化的作用，以及它们在特征下采样中的角色。 经典架构回顾： 简要介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接机制的创新）等经典设计的结构思想，重点在于其层间信息流的设计哲学。 三、循环神经网络（RNN）与序列建模 深度学习在处理序列数据（如自然语言文本、传感器时间序列、金融数据流）时，依赖于循环结构。 标准RNN的局限： 详细分析梯度消失/爆炸问题在序列依赖上的体现。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入剖析它们的内部“门”结构（输入门、遗忘门、输出门），解释它们如何通过内部状态向量来维持长期依赖关系。 双向与堆叠RNN： 如何利用序列的前向和后向信息进行更全面的上下文理解。 第四部分：现代深度学习范式：注意力机制与Transformer 本书认为，当前深度学习领域最重大的突破是注意力机制的引入。 注意力机制（Attention）： 解释注意力机制如何允许模型动态地关注输入序列中最重要的部分，超越了固定窗口的限制。 自注意力（Self-Attention）： 深入解析“查询（Query）、键（Key）、值（Value）”三元组的计算过程，这是理解Transformer的核心。 Transformer架构： 详细阐述Encoder-Decoder结构，多头注意力（Multi-Head Attention）的设计如何增强模型的表征多样性。本书将Transformer视为一种高效的、并行化的序列处理框架，而非仅仅是语言模型的基础。 第五部分：实践中的挑战与模型评估 本部分讨论了在真实世界数据集中训练和部署深度模型时必须面对的工程与科学难题。 过拟合与欠拟合的诊断： 结合学习曲线分析，教授如何科学地判断模型的偏差（Bias）与方差（Variance）。 超参数优化： 不仅限于手动调整，更侧重于网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化等自动化方法。 模型泛化能力的度量： 讨论如何设计鲁棒的验证集和测试集，以及使用K折交叉验证等技术来确保评估的公正性。 迁移学习（Transfer Learning）的原理： 解释预训练模型（Pre-trained Models）的权值如何作为特征提取器的基础，从而在数据稀疏的任务中实现快速、有效的知识迁移。 --- 总结： 《数据之海的航行者》是一部专注于算法原理、数学推导和模型结构设计的深度学习教科书。它要求读者具备扎实的线性代数和微积分基础，致力于揭示复杂模型背后的简洁数学逻辑，是构建下一代智能系统的理论基石。本书的任何章节均不涉及图形编辑、像素操作、色彩空间或任何与视觉艺术软件相关的内容。

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这本书的排版真是让人眼前一亮！装帧设计上，作者显然花了不少心思，那种沉稳又不失活泼的配色，拿在手里就觉得很有质感。内页的纸张选择也很讲究，印刷的墨迹清晰锐利，即便是长时间对着那些复杂的图层面板和工具栏截图看，眼睛也不会感到很疲劳。我尤其欣赏它在图文排布上的用心，很多关键步骤的配图几乎是**完美复刻**了软件界面的实际操作视角，而不是那种模糊不清、让人抓耳挠腮的示意图。每次需要查找某个特定功能的步骤时，我都能迅速定位到对应的插图，这极大地减少了学习过程中的挫败感。而且，不同于市面上很多厚重的技术手册，这本书的章节划分逻辑非常清晰，即便是初学者也能轻松跟上节奏，从基础选区到后期的调色曲线，每一步都像是被一位经验丰富的朋友手把手带着操作，阅读体验流畅得像是看一部制作精良的纪录片，而非枯燥的说明书。这本书在视觉层面的友好度，绝对是行业内的一股清流，让我对学习这门技术这件事本身都充满了期待和愉悦。

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这本书在内容深度和广度上做到了一个非常精妙的平衡，这点尤其难得。很多入门书籍要么内容过于肤浅，只停留在“点开菜单A，点击按钮B”的层面，一旦遇到需要创造性解决问题的场景就束手无策；要么就是过于偏激地追求高端特效，把大量篇幅放在了只有少数专业人士才用得到的冷门插件上。而我手上的这本，它既确保了你对基础工具的掌握是**牢固且扎实**的，比如对蒙版、路径工具的细致拆解，足以让你应对日常工作中80%的需求。更令人惊喜的是，它没有止步于此，而是逐步引导读者进入“流程优化”的思考环节。它会探讨如何构建一套属于自己的工作流，如何高效地管理素材，甚至还涉及到了版权和输出标准的初步常识。这种从点到面、再到体系建构的编排，让读者在学完后，不仅仅是会“做图”，而是懂得“如何更专业、更高效地做图”，这种思维上的提升，价值远超书本本身的价格。

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从实用性的角度来看，这本书的**“未来适用性”**做得相当出色。在这样一个软件更新迭代速度极快的领域，一本技术书籍的生命周期往往很短。但我注意到，作者在撰写时，非常注重描述工具**背后的逻辑和原理**，而非仅仅依赖于某个特定版本下的界面布局。例如，讲解液化工具时，它更多地强调了如何利用形变原理去实现视觉上的动态感，而不是仅仅说“拖动A滑块到右边”。因此，即使未来软件的界面发生了巨大的变化，例如工具栏的位置移动了，或者某个按钮的图标更换了，读者依然能够凭借对核心概念的理解，迅速在新环境中找到对应功能。这种“授人以渔”的教学理念，让这本书的价值具有了更长的保质期，它教会我的，是处理和理解图像信息的方法论，而这，才是真正的硬通货。

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我必须得说，作者的叙事风格简直是教科书级别的“去技术化”表达。很多关于图像处理的书籍，一开始就抛出大量的专业术语，比如“CMYK色彩空间”、“高斯模糊的数学原理”之类的，读起来晦涩难懂，让人望而却步。但这本书完全避开了这种陷阱，它用极其生活化、贴近日常经验的语言来解释那些听起来高深莫测的概念。比如，讲解图层混合模式时，它没有直接堆砌“正片叠底”、“滤色”的定义，而是巧妙地比喻成“颜料在纸上叠加的效果”或者“阳光穿过玻璃的景象”。这种类比的力量是惊人的，它瞬间拉近了读者与软件功能之间的距离，让原本抽象的数字操作变得立体而具象。我感觉我不是在学习一个软件，而是在学习一种新的观察和表达世界的方式。这种由内而外的理解渗透，比死记硬背操作命令有效得多，真正做到了让技术为创意服务，而不是让创意受制于技术。

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关于实操练习的设置，我得给予高度评价。光看不练假把式，这一点所有学技术的人都深有体会。这本书的每一章末尾，几乎都附带着一个设计精良的“挑战任务”或者“案例复现”。这些案例的选择非常贴合当下的设计潮流，不是那种过时的老旧设计模板，而是紧跟社交媒体和数字媒体的需求。更妙的是，它给出的练习素材往往是**开放式的**，它会提供基础的图片文件，但会鼓励读者根据自己的理解去调整色彩基调、构图比例，甚至是添加属于自己的创意元素。这培养的不是机械的模仿能力，而是主动的创新精神。我发现，当我在尝试完成这些挑战时，我不再是严格按照书上的步骤操作，而是会主动去尝试书里提到但没有在主流程中详细展开的那些“小技巧”，这使得学习过程充满了探索的乐趣，也让知识点得到了更深层次的内化。

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