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出版者:麥格羅希爾

作者:蓋瑞．哈肯

出品人:

页数:0

译者:丁惠民

出版时间:2002年12月13日

价格:NT$ 280

装帧:

isbn号码:9789574936830

丛书系列:

图书标签:

• 企业管理
• 项目管理
• 项目规划
• 项目执行
• 项目控制
• 项目收尾
• 敏捷项目管理
• 甘特图
• WBS
• 风险管理
• 沟通管理

图书简介：《深度学习的基石：从数学原理到前沿实践》 一本为渴望深刻理解和实际应用深度学习的工程师、研究人员和高级学习者量身打造的权威指南。 在这个信息爆炸的时代，人工智能以前所未有的速度重塑着各行各业。而深度学习，作为驱动这场变革的核心引擎，其重要性不言而喻。然而，许多市面上的深度学习书籍往往在概念的讲解上流于表面，或是在数学推导上过于简化，使得读者在面对复杂的模型结构或遇到实际工程难题时感到力不从心。 《深度学习的基石：从数学原理到前沿实践》正是在这样的背景下应运而生。本书并非一本入门级的“速成手册”，而是一部旨在深挖技术本质、构建稳固理论框架、并无缝衔接尖端工程实践的深度学习圣经。 本书的创作团队由多位在顶尖学府和工业界一线深耕多年的资深专家组成，他们深知理论深度与工程实现之间的桥梁构建至关重要。我们摒弃了繁琐的无关历史回顾，将全部篇幅聚焦于构建高效、可解释、可扩展的深度学习系统所需的核心知识体系。 --- 第一部分：数学基础的重塑与深化 (The Mathematical Foundation Reimagined) 深度学习的每一个优化步骤、每一个激活函数的选择背后，都蕴含着坚实的数学原理。本部分将彻底夯实读者在概率论、线性代数和微积分方面的基础，并专门针对深度学习的特定需求进行深化。 1. 概率论与信息论的现代视角： 我们不仅复习了贝叶斯定理和最大似然估计（MLE），更深入探讨了变分推断（Variational Inference, VI）在处理复杂后验分布时的应用。信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory）将被详细阐述，帮助读者理解模型学习过程中信息压缩的本质，而非仅仅停留在交叉熵损失函数的表面。 2. 线性代数：从矩阵运算到张量分解： 超越基础的向量和矩阵乘法，本书重点剖析了奇异值分解 (SVD) 在降维、特征提取中的作用，以及张量代数在处理多维数据（如视频、高维嵌入）时的优势。我们将详细讲解爱根分解（Eigen-decomposition）在分析神经网络权重矩阵结构上的启示。 3. 微积分与优化理论的实战化： 梯度下降法（GD）是深度学习的灵魂，但其变体纷繁复杂。本章将系统梳理随机梯度下降（SGD）的收敛性分析，并着重介绍自适应学习率方法（如Adam, RMSProp）背后的数学推导，以及它们在非凸优化地形中的表现差异。此外，拉格朗日乘子法在正则化项设计中的应用将被清晰解析。 --- 第二部分：核心网络架构的解构与重构 (Deconstruction and Reconstruction of Core Architectures) 本部分旨在教会读者“如何构建”一个网络，而不是简单地“如何使用”一个预训练模型。我们将从最基础的感知机开始，逐步构建出当前最尖端的网络范式。 1. 经典网络范式的深入剖析 (CNN & RNN 深度解析)： 卷积神经网络 (CNN)： 深入探究感受野的计算、空洞卷积（Dilated Convolution）如何扩展视野而不损失分辨率，以及分组卷积（Grouped Convolution）在模型轻量化中的效率优势。本书会用详细的拓扑图解析ResNet的残差连接如何解决梯度消失问题，并从谱图理论的角度审视卷积操作的数学本质。 循环神经网络 (RNN) 与序列建模： 不仅限于GRU和LSTM的结构介绍，更侧重于梯度流动问题在时间维度上的展开，以及Truncated BPTT的权衡分析。同时，我们将引入状态空间模型 (SSM) 作为RNN的有力替代，分析其在并行计算和长依赖捕获上的革新。 2. 注意力机制与Transformer的全面掌握： Transformer架构已成为现代AI的通用语言。本书将其视为一种基于自注意力（Self-Attention）的动态权重生成网络。我们将详细推导缩放点积注意力的计算复杂度，并对比多头注意力（Multi-Head Attention）在捕捉不同子空间特征上的贡献。对于位置编码（Positional Encoding），我们将探讨绝对位置编码、相对位置编码以及旋转位置嵌入 (RoPE) 的优劣与适用场景。 3. 生成模型的高级主题 (GANs & VAEs)： 对于生成模型，我们聚焦于收敛性与模式崩溃的工程挑战。详细分析了Wasserstein GAN (WGAN) 相较于原始GAN在损失函数上的优势，以及梯度惩罚（Gradient Penalty）的具体实现细节。对于变分自编码器 (VAE)，重点在于重参数化技巧 (Reparameterization Trick) 如何使得反向传播得以在随机采样节点上进行，以及如何通过调节KL散度项来平衡重建精度与潜在空间的结构化程度。 --- 第三部分：工程实践与前沿优化策略 (Engineering Realities and State-of-the-Art Optimization) 理论的价值最终体现在解决实际问题的能力上。本部分是本书的工程精髓所在，面向需要部署和调试复杂模型的专业人士。 1. 正则化与泛化能力的提升： 超越基础的L1/L2范数，本书详细探讨了批标准化 (Batch Normalization) 的内部机制，包括其对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用，以及在小批量训练中可能带来的偏差问题。我们将介绍层标准化（Layer Normalization）和实例标准化（Instance Normalization）在特定任务（如RNN和GAN）中的应用对比。Dropout的随机性在不同优化器下的表现将被量化分析。 2. 模型诊断与可解释性 (XAI)： 一个“黑箱”模型是不可靠的。本书提供了诊断工具箱，用于识别欠拟合、过拟合、数据漂移等问题。在可解释性方面，我们深入讲解了梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 的工作原理，并提供了如何利用集成梯度 (Integrated Gradients) 来量化输入特征对模型决策的具体贡献的实战代码范例。 3. 分布式训练与高效推理： 在大规模模型（如万亿参数级别）的背景下，如何有效利用多GPU和多节点资源至关重要。本书详细介绍了数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的适用场景。对于模型并行，我们将解析流水线并行（Pipeline Parallelism）与张量切片并行（Tensor Slicing Parallelism）的实现逻辑，以及如何在推理阶段使用模型量化 (Quantization) 和模型剪枝 (Pruning) 技术，将模型体积和延迟降低数倍，同时将精度损失控制在可接受范围内。 --- 结语：面向未来的学习者 《深度学习的基石：从数学原理到前沿实践》承诺提供的不只是“如何做”，更是“为什么如此做”。它要求读者具备一定的微积分和代数基础，但其目标是：将读者从一个熟练的框架使用者，提升为能够理解、修改、并创造下一代深度学习架构的驱动者。 读完本书，您将不仅能应对当前的挑战，更能为迎接五年后出现的新模型范式做好坚实的思维准备。 本书适合： 寻求建立坚实理论基础的研究生及博士生。 希望从“调参工程师”晋升为“算法架构师”的资深软件工程师。 需要深入理解和定制主流AI框架底层逻辑的数据科学家。 本书不包含： 快速入门的玩具项目、对特定软件库的肤浅介绍、以及任何与项目管理或商业策略相关的内容。本书专注于纯粹的、前沿的、经得起时间考验的深度学习核心技术。

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我一直以为项目管理就是把任务列个清单，排个时间表，直到我接触了这本书，才发现自己过去的理解简直是天真得可笑。这本书的深度远远超出了我对一本“上手”类书籍的预期，它竟然深入探讨了敏捷（Agile）和瀑布（Waterfall）两种截然不同的方法论的哲学基础和适用场景。特别是在讲解Scrum框架时，作者没有简单地堆砌“冲刺”、“每日站会”这些名词，而是深入剖析了“迭代增量交付”背后的客户价值最大化原理。书中有一个章节专门讨论了项目中的“软技能”——冲突管理和干系人期望值校准，这一点非常关键，因为实际工作中，技术问题往往不如人际关系问题棘手。我用了书中教的方法，成功地化解了一次团队内部关于技术选型产生的激烈争执，那简直是立竿见影的效果。这本书的排版也很用心，关键定义都用粗体突出显示，阅读体验极佳，让人忍不住一口气读完，并且恨不得马上拿个自己的小项目试用一下书中的工具和流程。

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说实话，市面上关于项目管理的书籍汗牛充栋，很多都是将PMBOK（项目管理知识体系指南）的枯燥定义搬运过来，让人读完昏昏欲睡，感觉像是被强行塞满了知识点，却不知道该怎么运用。但《專案管理立即上手》的视角非常独特，它似乎是以一个“救火队长”的口吻来写的，充满了实战的烟火气。它没有把时间浪费在宏大的理论叙事上，而是直击痛点，比如如何撰写一份能被高层快速批准的商业论证（Business Case），以及如何在高压之下进行有效的进度落后补救。我个人对书中关于“挣值管理”（EVM）的讲解印象深刻，它用一个虚拟的建筑项目，把复杂的计算公式转化成了直观的现金流和进度对比图，这比我之前看的所有教材都要清晰易懂。这本书的价值在于，它不仅教你如何“计划”，更教你如何在计划赶不上变化时，依然保持对项目的控制权，对于身处快速变化行业的人来说，简直是救命稻草。

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从我这个有着多年经验的项目经理的角度来看，这本书最宝贵的地方在于它对“项目文化”和“领导力”的探讨。它明白一个高效的项目不仅仅是流程的堆砌，更是团队协作的结果。书中关于如何构建信任、如何赋能团队成员的章节，远比那些关于时间管理矩阵的讨论来得更有分量。它巧妙地将项目成功的要素融入到对“团队动力学”的分析中，比如如何通过早期的小胜利来建立团队士气，如何识别并培养团队中的非正式意见领袖。我曾经遇到过一个团队，技术能力都很强，但就是无法形成合力，阅读这本书后，我明白了问题出在权力分配和角色定义的模糊上。这本书不只是教你管理任务，更教你如何“领导”人，这种洞察力是很多同类书籍所缺乏的，它真正做到了将管理工具与人文关怀相结合，是一本值得反复阅读和参考的案头书。

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我之前尝试过几本号称是“实操指南”的书籍，但读完后感觉要么过于学术化，要么就是过于简化到失去了指导意义。这本书的平衡把握得相当到位，它既有扎实的理论根基，又充满了来自一线实战的智慧结晶。尤其让我眼前一亮的是关于项目收尾和经验教训（Lessons Learned）总结的那部分内容。很多管理者往往草草收尾，导致同样的错误在下一个项目中重演，而这本书强调了收尾阶段的正式性和文档归档的重要性，并提供了一套结构化的回顾模板。我试着按照模板梳理了我上一个失败的项目，竟然清晰地揪出了三个本以为是“意外”的系统性缺陷。这本书的语言风格非常接地气，没有过多的行话和晦涩的表达，即便是非专业背景的同事阅读起来也毫无障碍，这在跨部门协作中简直是太重要了，大家终于有了一个共同的“项目语言”。

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这本《專案管理立即上手》简直是为我这种刚踏入管理领域的新手量身定做的指南，让我深刻体会到项目管理不再是遥不可及的理论，而是触手可及的实践。书中的案例分析非常贴合现实，比如关于需求变更处理的那一章，作者没有泛泛而谈，而是通过一个生动的软件开发失败案例，层层剖析了在项目初期沟通不畅导致的灾难性后果，随后提出了切实可行的风险预警机制和沟通模板。我特别欣赏它在工具介绍上的平衡感，它没有陷入对某个特定软件的过度推崇，而是重点讲解了甘特图、WBS（工作分解结构）这些核心概念的构建逻辑，确保读者理解的是“为什么这么做”，而不是仅仅学会了“怎么点鼠标”。读完后，我最大的收获是对“范围蔓延”有了全新的认识，以前总觉得多做一点没关系，现在明白了每一个不经意的增加都会对时间线和预算产生连锁反应。这本书的文字流畅，逻辑清晰，即便是第一次接触项目管理术语的我，也能迅速抓住重点，真正实现了“立即上手”，而不是“看了等于没看”。它像一位耐心十足的导师，一步步引导我建立起科学的项目思维框架。

评分☆☆☆☆☆

太细致了，不够有趣

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