具体描述
本书在编写过程中，着力体现思想性与科学性结合、历史性和先进性结合、理论和实践结合、内容选择刚柔结合的原则；充分考虑高职高专财经类专业学生的特点，并以此确定教材的深度、广度和难度，妆兼顾其他教育背景的学生；在内容编排上把握高职高专教育的特点，在科学性的前提下，突出应用性、实践性。此外在具体编写中，力求体现以下特点；
1 基础性；从基本概念、基础知识出发，评价国际贸易的基本理论，并能马克思主义的观点进行阐述；介绍国际贸易政策的主要措施和手段，从最主要的方面去把握当代国际贸易的基本特征。
2 系统性；国际贸易理论与国际贸易政策之间的前后呼应，并将国际贸易实务有机结合起来。
3 新颖性；尽可能反映国际贸易的最新发展，吸收和反映本学科新的研究成果。
4 适用性；在理论评价中难度适当；在政策介绍中简洁明了；在实务叙述中操作性强。
好的，这是一份针对一本名为《国际贸易教程》的图书，但内容完全不涉及国际贸易的、详尽的图书简介。 --- 《深度学习的艺术与实践：从理论基石到前沿应用》 图书简介 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动社会进步的核心燃料。然而，如何有效地从海量、复杂的非结构化数据中提取深刻洞察并构建出能够适应未来挑战的智能系统，是摆在所有研究者和工程师面前的重大课题。本书《深度学习的艺术与实践》正是应运而生，它并非一本关于贸易规则或经济理论的教科书，而是致力于为读者构建一座坚实的桥梁，连接从基础数学原理到最尖端神经网络架构的广阔领域。 本书的核心目标是，通过严谨的数学推导和富有洞察力的工程实践案例，揭示现代人工智能技术——特别是深度学习——的内在运作机制、设计哲学以及部署策略。我们摒弃了浮于表面的概念介绍，转而深入挖掘驱动这些模型高效运行的底层算法和优化技术。 第一部分：理论基石与数学回归 本卷内容从构建深度学习模型的“骨架”——线性代数、概率论与优化理论——开始。我们不只是简单回顾这些数学工具，而是聚焦于它们在神经网络语境下的特定应用。 首先，我们将深入探讨矩阵运算在数据表示中的角色，特别是张量分解技术在降维和特征提取上的效率优势。接着，我们详尽阐述概率模型与统计推断，如何指导模型进行不确定性量化。重点放在最大似然估计（MLE）和贝叶斯框架在构建损失函数时的逻辑基础。 随后，我们将用近乎百科全书式的详尽程度，剖析优化理论。这部分内容是本书的精髓之一，它不再满足于介绍随机梯度下降（SGD），而是系统性地梳理了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam系列）的收敛性证明和实际性能差异。我们不仅解释“如何”调整学习率，更深入探讨“为什么”特定的优化器在特定的损失曲面形态下表现出卓越的性能，以及如何识别和避免鞍点（Saddle Points）和局部极小值陷阱。 第二部分：核心架构的解构与重构 在数学基础夯实之后，本书将带领读者进入深度学习模型设计的核心领域。我们力求做到，读者在读完本部分后，能够独立设计和修改主流神经网络的结构。 卷积神经网络（CNNs）的部分，我们不仅涵盖了经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等里程碑式架构，更关注于现代设计中的关键创新，如空洞卷积（Dilated Convolutions）在捕获多尺度信息方面的优势，分组卷积（Grouped Convolutions）在效率优化上的贡献，以及注意力机制（Attention Mechanism）如何被融入空间特征提取流程。我们详细分析了残差连接的数学动机——如何通过解决梯度消失问题来训练极深的网络。 循环神经网络（RNNs）的章节，则聚焦于序列数据处理的挑战。标准RNN的局限性被清晰地展示后，本书详述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的遗忘门、输入门、输出门和细胞状态的精妙交互。更进一步，我们探讨了在处理超长序列时，如何利用线性化RNN或状态空间模型（SSM）来替代传统的门控机制，以实现并行化训练并提高推理速度。 第三部分：注意力机制的统治与Transformer的崛起 本书的第三部分将主题聚焦于自注意力（Self-Attention）机制，这是当前几乎所有前沿模型的基石。我们详细拆解了Transformer架构中的核心组件：多头注意力（Multi-Head Attention）是如何通过不同的“视角”来捕获信息关联性的。 在语言模型方面，我们不仅限于回顾BERT和GPT系列。我们深入分析了掩码策略（Masking Strategies）对双向或单向训练的影响，探讨了位置编码（Positional Encodings）的替代方案（如旋转位置嵌入RoPE），以及如何通过混合专家模型（MoE）架构来扩展模型的参数量，同时保持训练和推理的成本在可控范围内。本书会提供清晰的伪代码，展示如何实现一个高效的、支持大规模稀疏激活的MoE层。 第四部分：实践、部署与前沿探索 理论的价值最终体现在应用中。本部分侧重于将模型转化为可靠的生产系统所需的工程技巧和应对复杂挑战的策略。 我们讨论了模型压缩技术的必要性，包括权重量化（Quantization，从INT8到更低精度）、模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何将大型教师模型的性能转移给小型学生模型。 此外，我们专门开辟章节探讨生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）的最新进展。对于扩散模型，我们将详细解析前向过程（Forward Process）的马尔可夫链设计，以及逆向去噪过程（Reverse Denoising）中UNet架构的关键作用，并展示如何利用条件信息来控制生成结果的精确性。 本书的最终目标是培养具备深厚理论功底和灵活工程实践能力的AI研究人员和工程师。阅读完毕后，读者将能不仅理解当前流行的深度学习模型如何工作，更能批判性地评估新技术，并自主创新地解决下一代复杂的智能计算问题。它是一本面向未来，强调“硬核”理解的深度学习工具书。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有