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出版者:人民教育出版社

作者:王新超

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2000-12-1

价格:18.90元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787107140631

丛书系列:

图书标签:

• 人事组织心理学
• 人事心理学
• 组织行为学
• 工业心理学
• 心理学
• 管理学
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• 工作动机

《深度学习与神经网络优化：从理论到实践》 作者： [此处留空或填写虚构的作者名，例如：张伟、李明] 出版社： [此处留空或填写虚构的出版社名，例如：前沿科技出版社] ISBN： [此处留空或填写虚构的ISBN] --- 著作简介： 在当今信息爆炸的时代，人工智能（AI）已成为驱动技术革新的核心力量。深度学习，作为现代人工智能最引人注目的分支，正以前所未有的速度渗透到科学研究、工业生产乃至日常生活的方方面面。然而，要真正驾驭深度学习的巨大潜力，理解其背后的数学原理、精妙的算法设计以及复杂的优化策略是至关重要的。 本书《深度学习与神经网络优化：从理论到实践》正是为致力于深入理解和掌握现代深度神经网络构建与优化技术的工程师、研究人员、以及高年级本科生和研究生量身打造的权威指南。它不仅全面覆盖了深度学习的基础理论，更将重点聚焦于那些决定模型性能和训练效率的关键环节——优化算法。 本书的结构设计旨在实现理论的严谨性与实践的可操作性的完美结合。我们摒弃了市场上许多同类书籍中过于侧重应用展示而牺牲理论深度的做法，力求为读者构建一个坚实、无懈可击的理论基础，同时通过大量的实际案例和代码片段，确保读者能够将所学知识高效地应用于解决复杂的现实问题。 第一部分：深度学习的基石——理论重构与网络架构解析 (约400字) 本书的开篇部分将带领读者回顾并深入探讨支撑现代深度学习的数学和统计学原理。我们不会停留在简单的公式罗列，而是着重阐释梯度、张量运算和反向传播机制在多层网络中的动态行为。 核心内容包括： 1. 张量代数与高效计算： 详细讲解张量在内存布局、并行计算（GPU加速）中的重要性，以及如何利用这些特性提升训练速度。 2. 激活函数的高级分析： 不仅介绍ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU），更深入探讨它们在梯度饱和、死亡神经元问题上的影响，以及特定应用场景下的选择依据。 3. 经典与前沿网络结构剖析： 全面解析卷积神经网络（CNN）的核心思想，从LeNet到Transformer的演进路径。重点放在模块化设计，如残差连接（ResNet）、注意力机制（Attention）的数学表达和信息流分析。对于循环神经网络（RNN）及其局限性，本书也进行了深入探讨，并将其自然过渡到更先进的序列模型设计。 第二部分：优化的核心——梯度下降的精妙艺术 (约600字) 优化算法是深度学习训练过程的“心脏”。本书将大部分篇幅投入到对优化策略的细致解构和比较上，旨在帮助读者理解为何某些优化器在特定数据集或模型结构上表现更佳。 优化算法的深度解析： 1. 随机梯度下降（SGD）的细微调整： 探讨动量（Momentum）的引入如何平滑优化路径，以及Nesterov加速梯度（NAG）如何通过“预见未来”的梯度方向，加速收敛。 2. 自适应学习率方法的演进： 详细剖析AdaGrad、RMSProp和Adam（Adaptive Moment Estimation）的工作机制。我们特别关注Adam优化器中对一阶矩（均值）和二阶矩（方差）的估计方式，并提供数学推导，解释其在稀疏梯度问题上的鲁棒性。 3. 超参数调优的科学方法： 区别于经验法则，本书介绍了一种基于贝叶斯优化和进化算法的系统化学习率调度策略。包括余弦退火（Cosine Annealing）和“学习率热身”（Warmup）阶段的理论依据，旨在帮助读者构建更稳定、更快速的模型收敛曲线。 4. 解决病态曲面的策略： 探讨如何通过优化技术应对高维空间中的鞍点（Saddle Points）和局部极小值问题。分析了如羊群效应优化器（Sharpness-Aware Minimization, SAM）等新兴技术，它们如何通过最小化损失函数的平坦度来提高模型的泛化能力。 第三部分：鲁棒性与泛化能力的提升——正则化与模型稳定技术 (约500字) 训练出能够在测试集上表现优异的模型，是深度学习的终极目标。本书的最后一部分聚焦于确保模型泛化能力的关键技术，这往往是区分“会用”与“精通”的分水岭。 关键稳定技术探讨： 1. 正则化的多维度考量： 不仅限于L1/L2权重衰减，我们深入分析了Dropout在训练与推理阶段的行为差异，以及批归一化（Batch Normalization, BN）在不同批次大小下的统计学影响。对于更先进的层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization），本书也提供了它们在循环网络和图像生成模型中的适用性对比。 2. 损失函数的选择与设计： 超越标准的交叉熵损失，本书讨论了焦点损失（Focal Loss）在处理类别不平衡问题时的有效性，以及在生成对抗网络（GAN）中如何构造更稳定的损失函数（如Wasserstein Loss）。 3. 模型集成与知识蒸馏： 探讨如何通过集成多个模型的预测结果来显著提升最终性能。此外，知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种高效的模型压缩和知识迁移技术，其原理和实现流程被详细阐述，为部署轻量级模型提供了理论支撑。 --- 目标读者群体： 本书假定读者具备扎实的线性代数、微积分和概率论基础，并对Python编程有基本掌握。它特别适合致力于开发前沿AI应用、对模型底层机制有强烈探索欲望的科研工作者和资深工程师。本书旨在将读者从“调参工程师”提升为能自主设计和优化复杂神经网络架构的“算法架构师”。通过本书的学习，读者将能够自信地诊断训练过程中的瓶颈，并运用前沿的优化工具，构建出具有卓越性能和稳定性的深度学习系统。

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我是在一个非常忙碌的季度里开始阅读这本书的，当时我需要同时应对几个高压力的跨部门合作任务，时间被切割得支离破碎。我原本担心自己无法系统地投入时间去消化如此厚重的著作，但这本书的章节划分非常“友好”。它的结构允许我进行“碎片化学习”。比如，某天晚上只有半小时的空闲，我就可以专注于阅读一个独立的“微模块”，比如“非语言沟通在绩效评估中的作用”，这个模块的内容独立成篇，逻辑自洽，即使中断也不会影响对整体脉络的理解。这种模块化的设计，简直是为现代职场人士量身定制的。而且，书中的案例往往聚焦于中小型企业的快速成长和转型期的管理困境，这比那些动辄涉及跨国巨头的案例更贴近我当前的工作环境，更容易产生强烈的共鸣感和代入感。我发现，很多原本让我感到困惑的人际互动，在这本书的框架下，都找到了清晰的解释。

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拿到这本书后的第一个晚上，我就迫不及待地通读了前言和导论部分。老实说，我原本以为这会是一本枯燥乏味的理论汇编，充满着晦涩难懂的术语和陈旧的案例，但作者的叙事方式彻底颠覆了我的认知。他似乎有一种魔力，能把那些看似与日常生活相距甚远的宏大概念，用一种近乎讲故事的口吻娓娓道来。特别是他开篇对“组织文化重塑的非线性动力学”这一论断的阐述，简直是掷地有声，让人拍案叫绝。我甚至能想象出作者在课堂上面对学生时，是如何用他那富有感染力的语调，将复杂的心理学原理描绘得生动有趣。书中引用了大量近期（我猜是近五年内）的跨国企业实践数据，这极大地增强了理论的可信度和时效性。他并没有满足于停留在“是什么”的层面，而是深入探讨了“为什么会这样”以及“我们该如何应对”，这种探究底层逻辑的深度，是很多同类书籍所欠缺的。读完第一部分，我已经觉得我的职场思维框架被重新校准了一遍，迫不及待地想将这些新认知应用到我目前正在处理的复杂项目之中去验证一番。

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这本书的后续资源支持，也远远超出了我的预期。在书的最后一页，作者提供了一个加密的在线学习平台入口，里面似乎包含了一些额外的访谈视频和动态数据集的演示。我尝试着访问了一下，发现那里的内容更新速度很快，似乎与作者近期的研究成果同步。这表明，这本书并非一个终结，而是一个持续进化的学习社区的开端。此外，该书在参考文献的标注上做得极其严谨和现代化，每一个关键论点都能追溯到最新的学术期刊，这对于需要进行学术引用或深入研究的读者来说，是无价的宝藏。它不是那种写完就束之高阁的旧作，而是一个活的知识载体，不断在与最新的管理实践和心理学前沿进行对话。整体而言，这本书给我带来的价值，远超其标价，它更像是一份长期的职业发展投资，其回报率是惊人的。

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这本书的体量相当可观，但阅读进度却出奇地快，这归功于其结构安排的精妙。我注意到，每一个核心章节的末尾，都附带了一个“反思与应用”的小测验，设计得极其巧妙，它不是那种简单的选择题，而是开放式的场景模拟。例如，在探讨“团队冲突管理模型”的那一章，它给我提供了一个极其真实的公司并购后权力斗争的场景，要求我从三个不同的心理学流派角度去分析并提出干预方案。这种“做中学”的教学法，极大地提升了知识的内化效率。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些已经被证伪或者正在被挑战的经典理论，作者并没有回避这些争议，反而把它们当作绝佳的讨论切入点，引导读者去批判性地思考知识的演进过程。这在我看来，是衡量一本优秀学术著作的重要标准——它教会你如何思考，而非仅仅是告诉你该相信什么。它鼓励的是一种动态的、不断自我修正的认知过程，而不是教条式的灌输。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳又不失活力的配色，配上精炼的标题字体，一下子就抓住了我的眼球。我是在一家小众独立书店里偶然发现它的，当时只是被它散发出的那种学术气息所吸引。翻开扉页，那种油墨的香气混合着纸张的质感，让人忍不住想立刻沉浸其中。整本书的装帧非常考究，字体排版疏密得当，阅读起来毫不费力，即便是面对那些复杂的理论模型，清晰的图表和注释也能让人迅速理清思路。我特别欣赏作者在处理章节过渡时的细腻手法，每当感觉思维有点疲惫时，总能恰到好处地插入一些启发性的引言或者相关的案例小插曲，让你在放松的同时，又被无形中引导向下一个知识点。我猜想，这本书的编辑团队一定在排版和设计上投入了巨大的心血，因为它给我的感觉不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的艺术品。这种对细节的极致追求，让我对书中内容的质量也充满了信心，毕竟，一个愿意在“皮囊”上下如此功夫的作者和出版社，其内涵想必也不会差到哪里去。

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