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出版者:江苏教育出版社

作者:温世仁

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:25.0

装帧:精装（带盘）

isbn号码:9787534343582

丛书系列:

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探索未知：深度学习的前沿与应用 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视当前人工智能领域中最具活力的分支——深度学习（Deep Learning）的理论基石、核心算法及其在现实世界中的广泛应用。我们跳脱出对基础概念的简单罗列，而是聚焦于驱动这场技术革命的关键突破点和未来发展趋势，为渴望掌握这一前沿技术的工程师、研究人员以及决策者提供一份坚实的知识地图。 第一部分：理论基石的深度重构 本部分将系统性地剖析支撑现代深度学习模型的数学和计算基础，力求在严谨性与可理解性之间找到最佳平衡。 第一章：超越线性模型的藩篱——神经网络的数学本质重温 本章首先对传统的人工神经网络结构进行回顾，但重点立即转向非线性激活函数的深层作用机制，如 ReLU 及其变体的梯度消失/爆炸问题的缓解策略。我们将深入探讨反向传播算法的数学推导，并引入更先进的优化技术，如自适应学习率方法（Adam, Adagrad, RMSprop）的内在原理。特别地，我们会剖析损失函数的选择对模型收敛速度和最终性能的影响，例如，交叉熵损失在分类问题中的理论优势，以及均方误差（MSE）在回归任务中的局限性。此外，还会涉及拉普拉斯原理在理解贝叶斯深度学习中的应用初探。 第二章：深度网络的几何与拓扑 深度学习的成功在很大程度上依赖于其将高维数据映射到低维流形的能力。本章将从几何学的角度审视神经网络的特征提取过程。我们将探讨李雅普诺夫指数在衡量特征空间复杂性中的潜在作用，以及如何利用拓扑数据分析（TDA）中的持久同调（Persistent Homology）来理解深层特征空间的结构，从而量化模型的“理解深度”。此外，本章还会详细讨论批标准化（Batch Normalization）等技术如何通过稳定内部协变量转移，实际影响了优化景观的几何形态。 第二部分：核心架构的精微解构 本部分专注于解析当前主流深度学习架构的关键创新点和设计哲学，并探讨它们各自适用的问题领域。 第三章：卷积神经网络（CNNs）的演化与空间不变性 本章将不仅仅停留在 LeNet 和 AlexNet 的层面，而是深入研究现代 CNN 架构（如 ResNet、Inception/GoogLeNet、DenseNet）背后的设计哲学。我们会详细分析残差连接（Residual Connections）如何构建“快捷通道”以有效训练极深网络，以及如何通过多尺度特征融合（如 Inception 模块）来提高模型对不同尺寸物体的敏感度。此外，本章将关注可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动端和资源受限环境下的高效性，并探讨神经形态计算（Neuromorphic Computing）对未来 CNN 硬件优化的启示。 第四章：循环网络的记忆机制与注意力革命 对于序列数据处理，循环神经网络（RNNs）的局限性是众所周知的。本章将对比 LSTM 和 GRU 单元的门控机制，重点分析其在捕捉长距离依赖性方面的理论上限。随后，我们将引入“注意力机制”（Attention Mechanism）的革命性影响。不仅仅是 Transformer 架构中的自注意力（Self-Attention），我们还将探讨交叉注意力（Cross-Attention）在序列到序列任务中的应用，以及如何通过稀疏注意力（Sparse Attention）来应对序列长度的二次方复杂度瓶颈。 第五章：生成模型的深层洞察：GANs 与 VAEs 的博弈 本部分聚焦于如何让网络“创造”数据。我们将细致分解生成对抗网络（GANs）中的纳什均衡寻找挑战，深入探讨 WGAN（Wasserstein GAN）通过最优传输理论如何稳定训练过程，以及 CycleGAN 等在无监督图像转换中的巧妙设计。对于变分自编码器（VAEs），我们关注其潜在空间的连续性和可解释性，并探讨如何结合流模型（Normalizing Flows）来提高其密度估计的准确性。本章还会涉及扩散模型（Diffusion Models）的兴起，分析其基于随机微分方程的生成范式，及其在图像质量和多样性上的突破。 第三部分：前沿应用与跨学科融合 本部分将展示深度学习如何在具体行业中解决复杂问题，并探讨未来研究的方向。 第六章：知识与推理的融合——图神经网络（GNNs） 在处理关系型数据时，传统网络面临挑战。本章将全面介绍图神经网络（GNNs）如何通过消息传递机制聚合邻居信息。我们将区分图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）和知识图谱嵌入方法，并重点探讨 GNN 在推荐系统、药物发现（分子结构建模）和复杂网络科学中的实际部署案例。 第七章：可解释性、鲁棒性与伦理边界 随着深度学习模型被部署到关键决策领域，模型的“黑箱”特性成为主要障碍。本章将探讨 LIME、SHAP 等事后解释方法的工作原理，以及如何通过构建因果推断模型来增强模型的可解释性。此外，我们将严格审视对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并讨论对抗性训练（Adversarial Training）和模型认证技术在提高系统鲁棒性方面的最新进展。最后，本章将引导读者思考数据偏差、公平性（Fairness）和模型偏见所带来的深层社会伦理问题。 第八章：迈向通用智能的探索 本章展望未来。我们将讨论具身智能（Embodied AI）中深度学习与强化学习的结合，探讨多模态学习（Multi-modal Learning）如何实现跨感官信息的有效整合。同时，本书将对稀疏模型、自监督学习（Self-Supervised Learning）在减少对大规模标注数据的依赖性方面的潜力进行深入分析，为读者勾勒出通往更通用、更高效人工智能系统的技术路径。 本书力求在保持技术深度的同时，引导读者构建一个连贯、系统的深度学习知识框架，而非孤立地学习各种技术工具。内容聚焦于“为什么有效”和“如何超越现有局限”，是每一位希望在深度学习领域深耕的实践者和研究者的必备参考。

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天哪，我简直不敢相信我竟然花了这么多时间和精力在这本号称“直通车”的读物上。打开书的那一刻，我还满怀期待，想着终于能找到一把开启英语大门的万能钥匙了。结果呢？翻开前几页，我就感觉像是掉进了一个由陈旧语法规则和过时例句构成的迷宫。作者似乎沉浸在上个世纪的教学理念里，那些关于动词时态的讲解，啰嗦得让人昏昏欲睡，每一个小小的例外都要掰开了揉碎了讲上三四页，恨不得把你的脑子填满冗余的信息。更别提那些被反复提及的、脱离实际生活场景的对话练习了。比如，两个人煞有介事地讨论如何向一个虚构的“约翰先生”汇报一份关于“蒸汽机效率优化”的季度报告——这种情景，别说在日常交流中，就是在最专业的商务会议上也很少用到吧？我更希望看到的是如何自然地在咖啡馆点单、如何应对突发的邮件询问，或者如何流畅地与新朋友展开一次轻松的闲聊。这本书给我的感觉，就像是给了你一个精美的工具箱，里面塞满了生锈的、结构复杂的工具，却忘了告诉你如何正确地使用它们去修理一个现代化的家电。它强调的是“记住”和“重复”，而不是“理解”和“运用”。读完好几章，我发现自己记住了一些晦涩的语法术语，但真正张口说话时，脑子依然一片空白，因为那些僵硬的知识点根本无法在需要时自动调取并灵活组合。这本书更像是一本供人“查阅”的工具书，而不是一本能“教会”你交流的实用指南。我真心希望那些还在犹豫购买的人，能够三思而后行，市场上还有太多更贴近现代学习需求和更注重实际应用能力的教材可以选择。

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我必须指出，这本书在测试和评估方面做得极其不到位，这使得它作为一本教学材料的价值大打折扣。整本书提供的练习环节，几乎都是清一色的“填空”和“选择匹配”，而且这些练习的难度曲线极其不合理。前面部分似乎是为小学低年级设计的，简单到侮辱智商；但突然之间，中间章节会冒出一个需要复杂逻辑推理才能解答的复杂从句结构分析题，中间几乎没有过渡。这种陡峭的难度提升，很容易让处于中间阶段的学习者感到无所适从，感觉自己被这本书“抛弃”了。更要命的是，书的配套答案和解析部分简直是谜一样的存在。很多时候，当你对某个题目感到困惑时，翻到底部的答案区，只会得到一个孤零零的字母或单词，没有任何解释，更别提为什么其他选项是错误的了。这让我不得不花费更多的时间去查阅其他资料来验证或理解书中的某些设定，这完全违背了使用一本教材自学时的便利性原则。如果一本教材不能提供清晰、详尽的反馈机制，那么它充当的就不是学习的“向导”，而更像是一个设置了无数障碍的“迷宫”。我需要的是那种能告诉我“你为什么错了，以及正确的思维路径是什么”的指导，而不是冷冰冰的、不提供上下文的结论。

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这本书简直是一场对时间的无情收割，每一次翻页都伴随着内心深处传来的叹息。我原本以为“直通车”这个名字意味着高效和快捷，能帮我迅速建立起扎实的口语基础，谁知道它给我的是一趟漫长、颠簸且风景单调的慢车之旅。它的内容组织结构极其跳跃和混乱，缺乏一条清晰的、循序渐进的学习主线。前一章还在煞有介事地讲解如何区分两个极其相似的介词用法，后面紧接着就跳到了一个关于“莎士比亚戏剧中象征主义的探讨”——尽管这可能算作“文化拓展”，但对于一个初学者或者急需提高日常沟通能力的人来说，这种内容上的剧烈跨度只会让人感到不知所措和挫败。更让我抓狂的是，书中的“听力材料”部分，简直是灾难性的复古。那些音频听起来像是录制于二十年前的广播剧，音质粗糙，语速忽快忽慢，更别提那一口浓重的、完全不具备国际通用性的口音了。我尝试跟着模仿了几次，结果发现自己说出来的话带着一种奇怪的腔调，完全不像是一个现代英语学习者该有的样子。这本书似乎更专注于构建一个“学院派”的完美英语模型，却完全忽略了现实世界中交流的灵活性、非正式性和语境依赖性。它像一个固执的老教授，坚持认为学习语言的唯一途径就是通过枯燥的、脱离生活的情景重现，完全没有利用到现代技术带来的便利，比如互动练习、真实语料库的引用等等。读完它，我感觉我掌握的知识点像是一堆散乱的珍珠，而缺乏一条坚韧的线将它们串联起来，形成一个实用的知识项链。

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说实话，这本书的排版设计简直是对眼睛的一种折磨，完全没有任何现代书籍应有的阅读友好度。厚重、略带泛黄的纸张，配上密密麻麻、几乎没有留白的小字体，让人一看就提不起精神。每一页都被塞满了密密麻麻的单词解释、冗长的语法脚注和那些仿佛从上个世纪印刷厂直接搬过来的插图——那些插图画得极其生硬，人物表情夸张到滑稽，完全起不到辅助理解的作用，反而分散了我的注意力。我需要不断地在正文、侧栏和页脚之间来回跳转，才能勉强弄清楚一个句子的结构，这种阅读体验消耗的精力远远超过了学习新知识本身带来的乐趣。而且，这本书的例句选择简直是毫无想象力的典范。几乎所有的例句都围绕着“玛丽买了三磅苹果，她把它们放进了篮子里”或者“汤姆正在阅读报纸，报纸的日期是星期二”这类简单到令人发指的陈述句。学习者的大脑需要的是富有变化和色彩的输入，才能激发记忆和联想，但这本“直通车”提供的输入却像是一张黑白默片，平淡到让人怀疑自己是否真的在进行一场“直通”的快速学习。它最大的问题在于，它似乎没有意识到学习者在精神层面上的需求——学习一门语言，除了规则，更需要的是文化共鸣和情感连接。这本书在这些方面是彻底的失语者，它只是机械地堆砌了知识点，却没能点燃任何学习的火花。

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从实用性的角度来看，这本《英语直通车》更像是一本精心装帧的历史文物，而不是一个现代学习的工具。我花了大量时间去钻研那些在当今英语世界中已经很少被使用的表达方式和句式结构。例如，书中花了好大篇幅去教授如何使用一些极其正式、甚至有些古板的问候语，比如“Pray tell me…”（请告知我…）或者对一个普通请求使用过分复杂的虚拟语气。然而，在现实世界的跨国交流中，人们更倾向于使用简洁、直接且礼貌的表达，比如“Could you please tell me?”。这本书似乎固执地认为，学习英语的终极目标是模仿一份百年前的官方文件，而不是有效地进行信息交流。此外，书中对俚语、习语和当代网络用语的收录几乎为零，这使得我即使读完了这本书，在面对任何现代英美剧、播客或真实的非正式交流时，依然像一个局外人，对大部分对话内容感到困惑。一本好的“直通车”应该能带你快速抵达目的地——现代的、可交流的英语环境。但这本所谓的“直通车”，却像是一辆老式有轨电车，在早已被时代淘汰的轨道上缓慢爬行，浪费了宝贵的学习时间，最终到达的站点，似乎依然停留在过去。

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