CNKI数字图书馆个人检索阅读卡50元

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出版者:CNKI
作者:CNKI
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出版时间:1900-01-01
价格:3000.0
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具体描述

《深度学习:模型、算法与应用》 本书是一部系统性、前瞻性地介绍深度学习理论与实践的著作,旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架,助力其在人工智能领域取得突破。 核心内容概览: 本书共分为七个主要部分,层层递进,内容详实,力求让读者从入门到精通,掌握深度学习的核心精髓。 第一部分:深度学习基础 本部分将带领读者走进深度学习的世界,从最基础的概念入手,建立坚实的理论根基。我们将深入探讨: 神经网络的基石: 从感知机到多层感知机,清晰阐述神经网络的基本结构、神经元模型、激活函数及其作用。我们将详细解析前馈神经网络(FNN)的原理,理解其信号传递和计算过程。 学习的艺术: 详尽介绍监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习范式,并重点阐述深度学习在这些范式中的应用。我们将深入理解损失函数(Loss Function)的设计原则与计算方法,以及优化算法(Optimizer)如何指导模型参数的更新,例如梯度下降(Gradient Descent)及其各种变种(如SGD, Adam, RMSprop)。 数据与表示: 强调数据预处理、特征工程(虽然深度学习强调自动特征提取,但理解传统特征工程有助于对比)的重要性,以及如何将原始数据转化为适合神经网络处理的向量表示。 第二部分:经典神经网络模型 本部分将聚焦于深度学习领域中具有里程碑意义的经典网络模型,深入剖析其结构、工作原理及适用场景。 卷积神经网络(CNN): 详细讲解卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer)的构成及其功能。我们将分析CNN在图像识别、目标检测等领域的卓越表现,并深入理解感受野(Receptive Field)、权值共享(Weight Sharing)等核心概念。 循环神经网络(RNN): 介绍RNN如何处理序列数据,重点阐述其循环结构和记忆机制。我们将深入探讨长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构与优化,理解它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题,并在自然语言处理(NLP)、语音识别等领域展现强大能力。 第三部分:现代深度学习模型与技术 在掌握了经典模型的基础上,本部分将进一步探索近年来涌现出的前沿深度学习模型和关键技术,拓宽读者的视野。 Transformer模型: 详细解读Transformer的自注意力机制(Self-Attention Mechanism)及其在NLP领域的革命性影响。我们将深入理解多头注意力(Multi-Head Attention)、位置编码(Positional Encoding)等关键组件,并介绍其在机器翻译、文本生成等任务上的强大表现。 生成对抗网络(GANs): 剖析GANs的生成器(Generator)和判别器(Discriminator)之间的对抗训练过程,理解其如何生成逼真的图像、文本等数据。我们将探讨各种GANs的变种及其应用,如StyleGAN, CycleGAN等。 深度强化学习: 结合深度学习的强大表示能力,介绍深度Q网络(DQN)、策略梯度(Policy Gradient)等深度强化学习算法,并探讨其在游戏、机器人控制等领域的应用。 第四部分:模型训练与优化 本部分将聚焦于深度学习模型的训练过程,提供一系列实用技术和策略,帮助读者高效地训练出高性能的模型。 正则化技术: 详细介绍L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等常用的正则化方法,理解它们如何防止过拟合(Overfitting),提高模型的泛化能力。 超参数调优: 探讨学习率调度(Learning Rate Scheduling)、批量大小(Batch Size)选择、早停法(Early Stopping)等关键超参数的设置与调整技巧,以及网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)等调参策略。 模型评估与诊断: 介绍各种模型评估指标(如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等),并教授读者如何通过可视化手段(如混淆矩阵、ROC曲线)来诊断模型问题。 第五部分:深度学习在实际应用中的挑战与解决方案 本部分将从实践层面出发,探讨深度学习在实际应用中可能遇到的挑战,并提供行之有效的解决方案。 数据稀疏性与迁移学习: 讨论在数据量不足时如何利用迁移学习(Transfer Learning)和预训练模型(Pre-trained Models)来缓解数据稀疏问题,快速构建高性能模型。 模型部署与优化: 介绍模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)等模型压缩技术,以及如何在边缘设备和服务器上高效地部署深度学习模型。 可解释性与鲁棒性: 探讨深度学习模型的“黑箱”问题,介绍LIME、SHAP等模型解释技术,以及如何提高模型的鲁棒性以应对对抗性攻击。 第六部分:深度学习框架与工具 本部分将介绍当前主流的深度学习框架和相关工具,为读者提供实践操作的指引。 TensorFlow与PyTorch: 详细介绍TensorFlow和PyTorch的安装、基本用法、张量操作、自动求导机制以及模型构建。我们将通过实际案例,展示如何使用这些框架来快速实现各种深度学习模型。 数据科学生态系统: 简要介绍NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn等与深度学习开发紧密相关的数据科学库,帮助读者构建完整的开发流程。 第七部分:前沿领域与未来展望 本部分将带领读者展望深度学习的未来发展趋势,激发对新领域探索的兴趣。 图神经网络(GNNs): 介绍GNNs在处理图结构数据方面的优势,如社交网络分析、分子结构预测等。 联邦学习(Federated Learning): 探讨如何在保护用户隐私的前提下,进行分布式模型训练。 元学习(Meta-Learning)与自监督学习(Self-Supervised Learning): 介绍如何让模型“学会学习”,以及如何在无标注数据上进行有效的学习。 深度学习的伦理与社会影响: 探讨深度学习发展带来的伦理挑战,如偏见、公平性、透明度等问题,并引发读者对技术向善的思考。 本书的特点: 系统性强: 从基础概念到前沿技术,覆盖深度学习的各个方面,形成完整的知识体系。 理论与实践结合: 既有深入的理论剖析,也辅以大量的案例分析和代码示例(虽然这里没有代码,但理论描述会足够详细)。 语言精炼: 使用清晰、准确的语言,避免冗余,使复杂的概念易于理解。 前瞻性: 关注最新的研究进展和行业动态,引领读者把握技术脉搏。 适用读者: 对人工智能和机器学习感兴趣的学生、研究人员和工程师。 希望深入了解深度学习原理并将其应用于实际项目中的开发者。 渴望在学术或职业生涯中推动人工智能技术进步的专业人士。 通过本书的学习,您将能够: 理解深度学习的核心概念和数学原理。 掌握构建、训练和优化各种深度学习模型的能力。 能够将深度学习技术应用于解决复杂的现实问题。 对深度学习的未来发展趋势有清晰的认识。 本书是您探索人工智能世界的宝贵向导,助您在这个快速发展的领域中乘风破浪。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这次机缘巧合,入手了这张50元的CNKI数字图书馆个人检索阅读卡,简直是我的学术“神器”。作为一个长期与文献打交道的研究生,我深知信息检索的效率直接决定了研究的进度和深度。过去,我常常为搜集一手资料而奔波于各个数据库之间,关键词的组合、检索策略的调整,都需要耗费大量的时间和精力。更别提那些需要付费才能下载的论文,每一次的下载都像是在“割肉”。这张卡片,就像是给我打开了一个全新的世界。它提供了CNKI数字图书馆的访问权限,这意味着我可以海量地接触到中国的学术期刊、学位论文、会议论文、报纸等各种类型的学术资源。而且,它的个人检索功能非常强大,可以根据我设定的各种条件进行精确筛选,无论是按作者、期刊、学科、时间,还是按关键词的组合,都能做到游刃有余。我常常在夜晚,泡一杯热茶,坐在电脑前,沉浸在知识的海洋里。以前觉得研究很枯燥,但自从有了这张卡,我发现了信息检索本身也变成了一种乐趣。我可以轻松地找到最新研究动态,了解某个领域的“前沿”在哪里,为我的论文选题提供灵感,为我的论证寻找坚实的依据。这张卡片,不仅是一次消费,更是一次对知识获取方式的革新,它让我的学术之路更加顺畅,也更加充满探索的乐趣。我对它的感谢,溢于言表。

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我是一名热爱文学创作的爱好者,尤其钟情于分析不同时代、不同流派的文学作品,并从中汲取灵感。以往,当我想要深入研究某位作家的创作风格,或是某个文学思潮的演变时,往往只能依赖于学校图书馆有限的藏书,或者购买昂贵的文学评论集。这张50元的CNKI数字图书馆个人检索阅读卡,就像是为我打开了通往文学世界宝库的大门。我可以轻松地检索到海量的文学研究期刊、文学评论文章、以及相关作家的创作论述。我最近在构思一部具有时代背景的小说,需要了解特定时期中国文坛的整体氛围,以及当时主要的文学流派和代表作家。通过CNKI,我不仅能找到关于这些流派的详细介绍和理论分析,还能下载到许多分析这些作家作品的深度评论,甚至是一些相关的访谈和传记资料。这种丰富的资料,为我的创作提供了源源不断的养分。我可以对比不同评论家对同一部作品的解读,理解文学批评的发展脉络,这对我提升自己的文学鉴赏能力和创作水平有着巨大的帮助。更关键的是,50元的投入,让我能够以如此低的成本,获得如此高质量的文学研究资源,这对于我这样非专业出身的文学爱好者来说,简直是福音。这张卡片,让我的文学梦想有了更坚实的支撑,让我的创作之路不再孤单。

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作为一个对心理健康和个人成长领域有着浓厚兴趣的普通人,我发现这张50元的CNKI数字图书馆个人检索阅读卡,为我提供了一个极佳的学习和自我提升的平台。在生活中,我们常常会遇到各种心理困扰,或者希望更好地理解自己和他人。CNKI数字图书馆,汇集了大量的心理学、教育学、社会学等领域的学术研究。我可以检索到关于情绪管理、人际关系、压力应对、学习障碍、儿童发展等方面的专业论文。例如,我最近在学习如何更好地进行自我激励,便通过CNKI,找到了许多关于动机理论、目标设定、以及心理韧性培养的研究。这些论文不仅提供了科学的理论依据,还包含了很多实用的方法和案例。这种能够接触到经过科学研究验证的知识,让我觉得非常有价值。我不再只是凭感觉或道听途说来认识这些问题,而是能够基于更严谨的研究来指导我的行为。50元的投入,让我能够自由地探索我所关心的领域,不断学习和成长。这张卡片,不仅是对我个人知识的拓展,更是对我心理素质和生活态度的积极引导。它让我能够更清晰地认识自己,更有效地应对生活中的挑战,最终实现更健康、更充实的人生。

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说实话,最初购买这张CNKI数字图书馆个人检索阅读卡(50元),带着一丝试试看的心态。我是一名对历史文献情有独钟的业余爱好者,平日里喜欢钻研一些鲜为人知的史料,或是某个历史事件的细节。但众所周知,很多珍贵的史料往往只存在于学术期刊或者专业书籍中,获取途径非常有限,而且往往需要高昂的订阅费用。这张卡片,彻底改变了我的“寻史”之旅。我可以访问CNKI庞大的数据库,里面的内容涵盖了各个朝代的历史研究、考古发现、文献考证等等。我最近正在研究明朝晚期的政治变革,需要大量的原始奏折、邸报以及当时士大夫的文集。通过CNKI,我不仅能够找到大量的学术论文,分析这些事件的背景和影响,更能直接下载到一些珍贵的古籍数字化版本,或是相关历史学家的研究成果。这种触手可及的便利性,让我感觉自己就像一个置身于历史宝库中的寻宝者,每一次的检索都可能发现新的惊喜。更重要的是,50元的投入,换来了如此丰富的学术资源,性价比简直高到离谱。我不再需要为了几篇论文而支付高额的年费,也不再为找不到某个具体的史料而苦恼。它让我能够更深入、更系统地探索我所热爱的历史领域,也让我对历史的理解更加立体和深刻。这张卡片,不仅仅是一张阅读卡,更是我连接历史,理解过往的一扇重要窗口。

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我是一名对经济发展和社会问题有着敏锐洞察力的学生,这张50元的CNKI数字图书馆个人检索阅读卡,为我提供了极其宝贵的学术资源。在撰写研究论文或者参与学术讨论时,我常常需要查找大量的经济数据、政策分析、以及宏观经济理论的最新进展。CNKI数字图书馆,汇集了经济学、管理学、金融学等多个学科的期刊、学位论文和研究报告。我可以搜索到关于产业结构升级、区域经济协调发展、对外开放政策、以及金融风险防范等方面的深度研究。例如,我最近在研究中国服务贸易的发展问题,便通过CNCNKI,找到了许多关于服务贸易的自由化、壁垒、以及对经济增长影响的实证研究。这些论文不仅提供了翔实的数据和严谨的分析方法,还对相关政策提出了建设性的意见。这种能够直接接触到学术前沿的研究成果,让我能够更好地理解复杂的经济现象,形成自己独立的学术观点。50元的投入,让我能够以极低的成本,获得如此高质量的学术信息,这对于我这样一个学生来说,无疑是如虎添翼。这张卡片,为我的学术研究提供了坚实的支撑,也让我对中国的经济发展有了更深刻的认识。

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