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出版者:北京语言大学出版社

作者:陈贤纯，张浩，徐

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2005-4

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787561912188

丛书系列:

图书标签:

• 汉语教学
• 汉语学习
• HSK
• 语言教材
• 强化课程
• 初级汉语
• 中级汉语
• 留学生
• 语言技能
• 教材

好的，这是一本名为《深度学习：从理论到实践》的图书简介，与您提到的《汉语强化教程》内容完全不相关： --- 深度学习：从理论到实践 一部全面、深入、面向实践的深度学习权威指南 本书特色： 理论与实践的完美结合： 不仅深入剖析了深度学习的数学基础和核心算法，更提供了大量可复现的实战案例和代码实现。 覆盖前沿进展： 系统梳理了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer 架构的最新发展及其在不同领域的应用。 注重工程化思维： 强调模型部署、性能优化、可解释性 AI (XAI) 等实际工程问题。 --- 内容概述 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术革命的核心引擎。它不再是实验室中的抽象概念，而是深刻影响着医疗、金融、自动驾驶、自然语言理解等各个行业的关键技术。本书《深度学习：从理论到实践》旨在为读者构建一个坚实、全面的深度学习知识体系，无论您是希望快速入门的初学者，还是寻求深化理解和解决复杂工程难题的资深工程师或研究人员，都能从中获益良多。 本书的结构设计遵循“由浅入深、层层递进”的原则，力求在保证理论严谨性的同时，最大限度地贴近工业界的实际需求。 第一部分：基础奠基——构建深度学习的理论基石 本部分将带您回顾深度学习所需具备的数学和计算基础，确保读者在后续的学习中能够理解算法背后的“为什么”。 第 1 章：机器学习回顾与环境搭建 我们将从经典机器学习算法（如线性回归、逻辑回归）的局限性出发，引出深度学习的必要性。重点讲解了 Python 编程环境、Anaconda/Miniconda 的配置，以及 TensorFlow 和 PyTorch 框架的初探。我们详细对比了这两个主流框架的设计哲学和适用场景，并为读者配置了一个高效的 GPU 训练环境。 第 2 章：核心数学原理精讲 深度学习的“深度”来自于其复杂的非线性变换。本章深入剖析了优化理论的核心——梯度下降及其变种（SGD, Momentum, Adagrad, RMSProp, Adam）。我们详细推导了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用，并用直观的几何解释辅助理解高维空间中的参数更新过程。此外，还涵盖了矩阵分解、凸优化基础等支撑深度学习训练的必要数学工具。 第 3 章：神经网络基础架构 本章是深度学习的入门砖。我们从最简单的感知机开始，逐步构建多层感知机（MLP）。重点讲解了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, GELU）的选择及其对梯度消失/爆炸问题的潜在影响。我们不仅讨论了损失函数（如交叉熵、均方误差）的设计，还详细阐述了正则化技术（L1/L2、Dropout）在防止过拟合中的作用机制。 第二部分：核心模型——视觉与序列处理的革命 在打下坚实的基础后，本部分将聚焦于两大主流应用领域：计算机视觉和自然语言处理，分别通过 CNN 和 RNN/Transformer 进行深入剖析。 第 4 章：卷积神经网络（CNN）的精妙设计 CNN 是现代计算机视觉的基石。本章从二维卷积操作的原理开始，解释了感受野、权值共享和池化层的核心价值。随后，我们系统地介绍了经典架构的演变历程：LeNet、AlexNet、VGGNet 的结构创新，以及 ResNet 引入的残差连接（Residual Block）如何解决深层网络的退化问题。我们还包含了 Inception 结构和 MobileNet 的轻量化设计思路。 第 5 章：目标检测与图像分割实战 本章将理论应用于实际的 CV 任务。我们详细对比了“两阶段”检测器（如 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和“一阶段”检测器（如 YOLO 系列、SSD）的优缺点和速度权衡。对于图像分割，我们深入讲解了 U-Net 结构在生物医学影像分析中的成功，并提供了基于 PyTorch 实现端到端实例分割（Mask R-CNN）的完整代码示例。 第 6 章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列和文本数据需要具备记忆能力的结构。本章详细介绍了标准 RNN 的结构和其在长序列处理中的局限性。重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，解释了它们如何有效控制信息流。本章也涵盖了序列到序列（Seq2Seq）模型的基础框架。 第 7 章：注意力机制与 Transformer 架构 自 2017 年以来，Transformer 彻底改变了序列建模领域。本章将注意力机制（Attention Mechanism）的概念从辅助工具提升到核心地位。我们逐层解析了原始 Transformer 结构中的多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络的设计。通过对 BERT、GPT 等预训练模型的结构分析，读者将清晰理解“预训练-微调”范式的威力。 第三部分：进阶主题与工程实践 最后一部分将视角拓展到更广阔的领域，包括生成模型、强化学习的初步接触，以及将模型投入生产环境的关键技术。 第 8 章：生成模型与对抗学习 生成模型是深度学习最富创造力的分支。本章详细介绍了变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）与重参数化技巧。随后，我们深入探讨了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、判别器与生成器的训练技巧，以及 WGAN、CycleGAN 等改进版本在图像合成、风格迁移中的应用。 第 9 章：深度强化学习入门 本章简要介绍强化学习的基本要素——Agent、环境、奖励、策略。我们重点讲解了基于价值的方法（如 DQN）和基于策略梯度的方法（如 REINFORCE）。通过一个简单的 Atari 游戏实例，读者可以初步体验如何使用深度网络来解决复杂的决策问题。 第 10 章：模型优化、部署与可解释性 一个优秀的模型必须是高效且可靠的。本章关注实际工程问题：如何使用模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）来加速推理速度；如何利用 ONNX、TensorRT 进行跨平台部署。此外，我们探讨了深度学习的“黑箱”问题，介绍了 LIME 和 SHAP 等主流的可解释性工具，帮助读者理解模型决策过程，增强模型的透明度和可信度。 --- 适用读者： 计算机科学、电子工程、数据科学等专业的本科生和研究生。 希望系统学习深度学习，并将其应用于实际项目中的软件工程师。 希望跟进 AI 技术前沿，并将其转化为商业价值的技术管理者。 学习本书后，您将能够： 1. 独立设计、训练和评估主流的深度学习模型（CNN, RNN, Transformer）。 2. 理解并应用最新的研究成果，如最新的预训练模型和生成模型技术。 3. 掌握将深度学习模型优化至生产环境所需的一系列工程技能。 4. 具备批判性思维，能够分析和选择最适合特定任务的深度学习范式。 --- 本书代码均使用最新稳定版本的 PyTorch 和 TensorFlow 编写，并提供详细的 Jupyter Notebook 示例，确保读者能够轻松复现所有实验结果。

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作为一名时间非常紧张的在职学习者，我最看重教材的实用性和针对性。《汉语强化教程》在这方面做得无可挑剔。它没有冗余的、脱离实际生活的例句，每一个短语、每一条句型都是经过筛选的，确保它们在商务会谈、日常采购、或者紧急求助等高频场景中能够立刻派上用场。我尤其喜欢它在最后附带的“速查手册”部分，将那些最难掌握的语气词和转折词都单独列了出来，并标注了它们在不同情绪下的微妙区别。这对于我这种追求效率的学习者来说，简直是救命稻草。我甚至可以把这本书当做一本快速参考手册来使用，遇到不确定的表达时，立刻就能在书里找到最准确、最地道的用法。可以说，这本书的编写者深刻理解了当代成人学习者的痛点，他们提供的不是一个知识库，而是一个高效的“语言工具箱”，让我在有限的学习时间内，获得了最大的语言能力跃升。

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天哪，这本书简直是为我量身定做的！我一直觉得自己的口语像是卡住了的旧式唱片机，磕磕绊绊，想表达的意思总是在舌尖打转。这本《汉语强化教程》的出现，就像是给我的学习之路装上了一台高性能的引擎。它的结构设计得非常巧妙，不像我之前看过的那些教材，上来就是一堆枯燥的语法规则，让人望而却步。这本书更注重的是实战性，每一课都仿佛把我拉到了一个真实的生活场景中去。比如，关于点餐的那一课，它不仅教了“我要一份宫保鸡丁”，更重要的是教了如何应对服务员的追问，比如“您要辣度如何？”、“米饭要白米饭还是糙米饭？”这些细节，在日常生活中太重要了！我发现，学完这几课后，我在和我的中文朋友交流时，明显感觉自己能更自如地接上话茬，不再是那种“嗯、啊、哦”的敷衍式回答了。它不是简单地堆砌词汇，而是教会你如何“使用”这些词汇，让你的汉语听起来更自然、更地道。那种豁然开朗的感觉，真的让人兴奋到晚上都睡不着觉，恨不得马上找人练口语去。

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这本书带给我的文化冲击和理解深度，远超出一本语言教材的范畴。我一直觉得学语言光会说还不够，更重要的是懂得“为什么”要这么说。在很多课文中，作者巧妙地融入了中国社会的某些文化背景知识。例如，在讨论送礼的章节，它不仅仅教了“送礼”这个动作，还详细解释了在中国文化中，礼品的禁忌、送礼的时机以及不同场合的礼节差异。这对我这个想要长期在中文环境生活的人来说，简直是无价之宝。它避免了我因为文化误解而造成的尴尬场面。而且，教材中选取的例句和对话内容，都非常贴近当代中国年轻人的真实交流方式，充满了时下的流行表达，而不是那种陈旧的、像古董一样的“标准普通话”。这让我感觉自己学的不是一门“死”的语言，而是正在鲜活生长的文化载体，极大地提升了我融入当地生活圈的信心。

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我必须得说，这本书的排版和内容呈现方式，简直是教科书级别的典范。我以前买过不少号称“强化”的教材，结果拿到手发现封面花哨，内容却老旧得可以当古董了。但这本《汉语强化教程》完全不是那么回事。它的纸张质量很好，印刷清晰，最让我称赞的是它的插图和图表设计。它们不是那种简陋的线条画，而是非常贴近现代生活的场景图，配色也非常柔和，长时间盯着看眼睛也不会累。更重要的是，那些复杂的语法点，比如“把”字句和“被”字句的用法区别，作者居然能用几个简单的图示和对比表格就解释清楚了。这比我以前在网上找了无数教程，看了无数晦涩难懂的解释，都要有效得多。这种将视觉学习和逻辑分析完美结合的方式，极大地降低了学习的门槛，让我这个“视觉型学习者”如虎添翼。我甚至会时不时翻到那些图表部分，纯粹是欣赏它的设计感，这在学习材料中是相当难得的体验。

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坦白讲，我一开始对“强化”这个词是持怀疑态度的，因为很多时候，强化就意味着超高难度和海量记忆。然而，《汉语强化教程》真正做到了“强化而不加重负荷”。它的难度梯度设置得极其科学合理，仿佛是沿着一条平缓但持续向上的坡道引导你前进。它不会让你在第一周就去挑战复杂的成语典故，而是从最基础的日常对话场景入手，逐步引入更深层次的表达方式。我特别欣赏它在听力材料上的处理。音频的语速和发音非常标准，而且录制质量极高，每一个音节都咬字清晰。当我跟着音频进行模仿练习时，我感觉自己的口腔肌肉都在被重新训练。最妙的是，它提供的练习题不再是那种机械的填空或选择，而是大量的情景模拟写作和口头问答设计，迫使你必须主动思考如何组织语言来应对特定的社交情境，而不是被动地重复书本上的例句。这种主动构建语言系统的过程，才是真正的“强化”。

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