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出版者:新华出版社

作者:帕夫利克

出品人:

页数:274

译者:张军芳

出版时间:2005-1

价格:40.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787501169320

丛书系列:西方新闻传播学经典文库

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好的，这是一部名为《深度学习：原理、算法与应用》的图书简介，旨在深入探讨机器学习领域的前沿技术和实践应用。 --- 《深度学习：原理、算法与应用》图书简介 书名： 深度学习：原理、算法与应用 作者： [此处可替换为作者姓名] 字数： 约 1500 字 --- 概述：驾驭人工智能浪潮的核心引擎 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心资源。而深度学习（Deep Learning），作为机器学习领域中最具颠覆性的分支，正以前所未有的速度和广度重塑着科学研究、产业实践乃至日常生活。从自动驾驶的精确导航到精准的医疗影像诊断，从自然语言理解的流畅对话到金融风险的实时预测，深度学习模型已经渗透到现代科技的方方面面。 《深度学习：原理、算法与应用》并非仅仅是一本介绍性读物，它是一部为有志于在人工智能前沿深耕的工程师、研究人员、高级学生以及技术决策者量身打造的、全面而深刻的实践指南与理论宝库。本书的核心目标是系统地解构深度学习的复杂性，将晦涩的数学概念转化为直观的理解，并将前沿的研究成果转化为可操作的工程实践。 本书的撰写基于对该领域最新进展的持续跟踪，力求在保持理论严谨性的同时，兼顾工程实现的可操作性。我们摒弃了碎片化的知识点堆砌，转而构建一个逻辑清晰、层层递进的知识体系，确保读者能够从底层原理出发，逐步掌握构建、训练、优化和部署高性能深度学习系统的能力。 第一部分：深度学习的基石——数学与基础模型 本部分是构建读者坚实理论基础的起点。我们首先回顾了深度学习所依赖的关键数学工具，包括线性代数在多维数据处理中的作用、微积分在梯度下降优化中的核心地位，以及概率论和信息论在模型评估与不确定性处理中的必要性。这些基础知识并非照本宣科，而是紧密结合深度学习的语境进行讲解。 核心内容包括： 1. 优化理论的深入解析： 详细阐述随机梯度下降（SGD）的局限性，并重点剖析了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、Adam、以及最新的自适应优化器（如AMSGrad）的工作机制、收敛特性和超参数敏感性。我们不仅展示了公式，更着重分析了它们在处理稀疏梯度和高维非凸曲面时的工程差异。 2. 前馈神经网络（FNN）的架构与激活函数： 深入比较了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、PReLU、ELU）在梯度消失/爆炸问题上的表现，并探讨了为什么特定的激活函数在特定层级更具优势。 3. 正则化技术： 除了传统的 L1/L2 正则化，本书详细探讨了 Dropout（及其变体如 DropConnect）、批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）的内在工作原理，它们如何影响模型的泛化能力和训练稳定性，以及在循环网络与序列模型中的适用性差异。 第二部分：核心架构的精雕细琢——从视觉到序列 在打下坚实的基础后，本书进入到对两大支柱性深度学习架构——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）——的深度剖析。 卷积神经网络（CNN）的系统构建： 我们不满足于对经典 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 的简单介绍。本书聚焦于现代 CNN 设计中的核心理念：残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络退化问题；注意力机制（Attention Mechanism）如何被融入卷积层以增强特征提取的聚焦性；以及如何有效设计和应用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）以实现模型的小型化和高效部署。此外，对于目标检测领域，本书将详细分析 R-CNN 系列（Fast/Faster R-CNN）、SSD 和 YOLO 族的演进逻辑、关键的锚点（Anchor）设计，以及多尺度特征融合（Feature Pyramid Networks, FPN）的实现细节。 序列模型的演进与突破： 序列建模是处理文本、语音和时间序列数据的关键。本书系统梳理了从基础 RNN 到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的改进过程，重点阐明了“门控机制”如何有效地解决了长期依赖问题。 随后，本书将视角转向革命性的Transformer 架构。我们将 Transformer 的自注意力（Self-Attention）机制解构为矩阵运算的艺术，详细分析了“多头注意力”的并行优势。书中通过具体的 PyTorch/TensorFlow 代码片段，展示了如何从零开始构建一个完整的 Transformer 编码器/解码器堆栈，并探讨了其在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）任务中的应用范式。 第三部分：前沿技术与工程实践——跨越边界的探索 本部分是本书的精华所在，它面向希望将理论应用于复杂、前沿问题的实践者。 生成模型（Generative Models）的深度探索： 生成模型是当前人工智能领域最活跃的方向之一。本书对变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）进行了深入的对比分析。在 GAN 的章节中，我们详细讲解了 WGAN、DCGAN、CycleGAN 等里程碑式的工作，并重点讨论了模式崩溃（Mode Collapse）的诊断与缓解策略。对于更先进的扩散模型（Diffusion Models），本书提供了其基于随机微分方程（SDE）的数学基础，并展示了如何在图像生成和音频合成任务中实现高保真度的输出。 强化学习的桥接： 为了使读者能处理需要决策和交互的复杂问题，本书在专门的章节中引入了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）。重点覆盖了基于价值的方法（如 DQN 及其改进版 DDQN、Dueling DQN）和基于策略梯度的方法（如 REINFORCE、A2C、PPO）。我们强调了如何将深度学习模型作为值函数或策略函数的近似器，以解决高维状态空间下的控制问题。 模型部署与效率优化： 理论上的成功必须转化为实际的生产力。本书的最后一部分聚焦于深度学习模型的部署挑战。内容涵盖模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。此外，我们还探讨了如何利用 ONNX、TensorRT 等框架进行推理优化，以确保复杂模型能够在边缘设备或资源受限的环境中实现低延迟、高吞吐量的服务。 总结：面向未来的能力构建 《深度学习：原理、算法与应用》不仅是一本知识的汇集，更是一套解决未来挑战的工具箱。它旨在培养读者的批判性思维——不仅知道“如何”构建一个模型，更要深刻理解“为何”选择特定的架构和优化策略。通过结合严谨的理论推导、丰富的算法解析以及大量的实战案例和代码实现指导，本书将赋能每一位读者，使其能够在不断演进的深度学习领域中，真正掌握驾驭复杂智能系统的核心能力。

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这本书的结构编排上，看得出作者下了很大功夫，它采用了层层递进的逻辑，从宏观的历史回顾切入，逐步聚焦到微观的实践困境，最后落脚于对未来形态的设想。我尤其赞赏其在论证过程中所展现出的严谨性和跨学科视野。它不仅仅局限于传播学范畴，还巧妙地融入了社会心理学、信息科学甚至一点点后现代哲学思辨的影子，使得分析维度非常开阔。例如，当探讨“即时新闻”对人类认知负荷的影响时，作者引用了认知心理学的研究成果，这种跨界融合让他的论点更具说服力。对于那些希望全面理解当前媒介环境复杂性的读者来说，这本书提供了一个非常扎实且富有洞察力的路线图，它不提供简单的答案，而是教会你如何提出更深刻的问题，引导你构建属于自己的、能抵御信息洪流冲击的思考体系。

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说实话，这本书的文字风格非常具有个人色彩，读起来与其说是阅读一篇报告，不如说是在与一位知识渊博的前辈进行一场深入的对谈。他那种略带戏谑却又充满关怀的笔调，极大地拉近了与读者的距离。尤其是在讨论新闻专业主义在数字时代的坚守与妥协时，那种近乎“痛心疾首”的情感流露，非常能打动人。我特别喜欢作者在书中穿插的那些对早期新闻从业者的致敬段落，那些朴素的、关于职业道德的坚守，在今天看来，更像是一种近乎浪漫主义的理想。这种情感上的共鸣，使得这本书在传达严肃议题时，避免了陷入纯粹的学术干巴巴的说教，而是充满了人情味和对行业未来的深切期盼，让人读完后，不仅是知识的增长，更是一种精神上的鼓舞。

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这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上银色的字体，散发出一种冷静而又充满力量的质感。我一拿到手，就被那种厚重感所吸引，感觉它不像是一本普通的理论书籍，更像是一份沉甸甸的时代记录。刚翻开第一页，作者的引言就给我留下了深刻的印象，他没有用那些晦涩难懂的学术术语来故作高深，而是用一种近乎口述的、平易近人的方式，娓娓道来了他对这个行业现状的观察与思考。尤其是在谈到信息爆炸时代下，人们获取信息的方式正在经历一场前所未有的结构性转变时，我深有体会地感到了一种强烈的共鸣。那种从传统报纸的油墨香到指尖滑动屏幕的即时反馈之间的巨大鸿沟，被作者描绘得淋漓尽致。我原以为这本书会是一本枯燥的教科书，但事实证明，它更像是一位资深观察者写下的深度手记，字里行间充满了对“真实”与“速度”之间博弈的深刻反思，让人读后久久不能平静，开始重新审视自己日常接收信息的每一个环节。

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这本书的价值，我认为在于它构建了一个非常立体的分析框架。它并非仅仅关注那些表层的技术迭代——比如短视频的兴起或者播客的复兴，而是深入挖掘了这些表象背后，驱动媒介生态系统发生根本性变革的深层动力。作者对“注意力经济”的剖析尤为精彩，他将人类有限的注意力视为一种稀缺资源，并详细阐述了各个新旧媒介平台是如何围绕这种资源进行残酷竞争的。这种经济学视角的引入，让原本偏向社会学的探讨，多了一层坚实的现实基础。阅读过程中，我时常需要放慢速度，反复咀嚼那些关于“互动性”和“参与感”的定义。作者对这种“参与感”的辩证处理——既肯定了它对民主传播的积极意义，又警惕了它可能带来的情绪化和碎片化倾向，展现了一种成熟而审慎的学者态度。

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这本书的行文节奏把握得相当精准，读起来有一种酣畅淋漓的快感，完全没有那种拖泥带水的感觉。作者在处理那些宏大叙事时，总能巧妙地插入一些具体的、鲜活的案例来支撑他的论点，这使得原本抽象的理论变得触手可及。我特别欣赏他对于“算法偏见”那一章节的论述，他没有停留在批判层面，而是深入挖掘了背后驱动这些机制的商业逻辑和技术伦理困境。他用一系列对比鲜明的国内外案例，清晰地展示了当技术逻辑与新闻价值发生冲突时，会如何潜移默化地重塑我们的世界观。读到那里，我甚至停下来，回想起自己最近浏览的几个热点事件，顿时感觉自己似乎被困在一个精心编织的信息茧房里，而这本书则像一把锐利的钥匙，试图为我打开一扇窗。那种被唤醒的批判性思维，是阅读过程中最宝贵的收获之一。

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谈得太泛了吧也。留下印象的就是沉浸式报道

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有点过时的书，有大量篇幅推崇全景摄影，可惜6年过去了，还是没有广泛应用，当时应该是没有看到其发展的关键问题

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搞学术

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十年前写的东西，可以当史料来读，其中不乏远见和洞察。以当前反观开端，也很有意思。

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搞学术