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出版者:电子工业出版社

作者:潘新民

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2006-8

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121026430

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 通信原理
• 数据通信
• 网络协议
• 通信技术
• 网络安全
• 信息技术
• 计算机科学
• 数字通信
• 网络工程

《云端漫步：数据世界的神经网络与深度学习解析》 在一个信息爆炸、数据洪流滚滚向前的时代，我们正以前所未有的速度迈入一个由智能驱动的新纪元。在这个纪元的核心，跳动着一颗精密而充满活力的心脏——神经网络，以及它孕育出的强大分支——深度学习。它们不仅仅是计算机科学领域的研究热点，更是驱动人工智能飞速发展的关键引擎，深刻地改变着我们理解世界、与世界互动的方式。 本书《云端漫步：数据世界的神经网络与深度学习解析》旨在为您铺就一条探索这条迷人之路的清晰路径。我们将从最基础的概念出发，如同探险家踏足未知大陆，逐一揭开神经网络的神秘面纱。您将了解到，所谓神经网络，并非生物学意义上的大脑，而是对生物神经元网络结构和信息处理机制的一种高度抽象和数学化的模拟。它由大量的“神经元”节点组成，这些节点按照特定的层次结构相互连接，并通过“权重”和“偏置”的参数来调节信息传递的强度。这些简单的组成单元，通过大规模的并行计算和学习，能够涌现出惊人的模式识别和决策能力。 我们将从最经典的感知机（Perceptron）模型开始，理解单个神经元如何通过学习来对数据进行二分类。这就像学习识别手中的物体是苹果还是香蕉，通过观察颜色、形状等特征，并不断调整内部的判断标准，直到能够准确区分。随后，我们将逐步引入多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），揭示它如何通过叠加更多的神经元层，来处理更复杂、非线性的问题。这就像从只能区分苹果和香蕉，升级到能够分辨出不同品种的苹果，例如富士、嘎啦、红星，甚至还能区分出不同成熟度的苹果。 理解了神经网络的基本结构，我们便会深入其学习的精髓——反向传播算法（Backpropagation）。这将是本书的重头戏之一，我们将用详尽的图解和数学推导，剖析反向传播如何在每次数据训练后，逐层调整网络内部的权重和偏置，以最小化预测误差，驱动网络不断逼近最优解。这个过程，如同一个新手厨师，在反复尝试制作一道菜肴时，根据食客的反馈不断调整火候、调料的用量，最终做出令人赞不绝口的美味。 随着对基础概念的深入理解，我们将进入深度学习的广阔天地。深度学习，顾名思义，是指构建拥有极深层神经网络的模型。这些深层结构赋予了模型强大的特征提取能力，使得它们能够从原始数据中自动学习到层次化的、抽象的特征表示。例如，在图像识别领域，浅层网络可能学习到边缘、角落等低级特征，而深层网络则能在此基础上组合出更高级的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴，最终识别出整个人脸。 本书将重点介绍几种在深度学习领域占据核心地位的神经网络架构。首先是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），它们在图像处理领域取得了革命性的成功。我们将详细解析卷积层、池化层、全连接层等关键组件，理解卷积操作如何通过滤波器提取局部特征，池化操作如何进行降维和鲁棒性增强。这就像我们用放大镜在图片上扫描，发现局部有趣的图案，然后将这些图案缩小并整理，最终形成对整张图片的认知。 接着，我们将探讨循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及其变种，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）。RNNs特别擅长处理序列数据，例如文本、语音和时间序列。它们的“记忆”机制允许信息在时间步之间传递，从而捕捉序列中的依赖关系。我们将深入理解RNNs的循环连接如何实现“记忆”，以及LSTM和GRU如何通过精巧的门控机制，解决传统RNNs的梯度消失/爆炸问题，从而能够学习到更长距离的依赖。想象一下，你在阅读一篇长篇文章，你需要记住前面的情节，才能理解后面的内容，RNNs就像拥有了这种阅读能力。 此外，本书还将触及生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs的创新之处在于其“对抗”的学习模式，由一个生成器和一个判别器组成，它们相互博弈，共同进步。生成器试图创造逼真的数据，而判别器则负责分辨真实数据和生成数据。这种机制使得GANs在生成逼真图像、文本甚至音乐方面展现出惊人的潜力。这就像一个画家不断模仿大师的作品，而另一个鉴赏家则不断指出瑕疵，最终画家能够创作出以假乱真的艺术品。 在介绍这些核心模型的同时，我们还将详细探讨深度学习模型在实际应用中的关键技术和挑战。这包括： 数据预处理与增强： 如何对原始数据进行清洗、标准化、归一化，以及通过数据增强技术（如旋转、翻转、裁剪等）扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。 优化器与正则化： 介绍各种先进的优化算法（如Adam、RMSprop）如何加速模型的收敛，以及正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）如何防止模型过拟合。 损失函数的设计： 探讨不同任务（分类、回归、生成）所对应的损失函数，以及如何选择和设计合适的损失函数来指导模型的学习。 模型评估与调优： 如何使用准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标来评估模型的性能，以及通过交叉验证、超参数搜索等方法来优化模型。 框架与工具： 介绍目前主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch，以及相关的开发工具和生态系统，帮助读者将理论知识转化为实践。 《云端漫步：数据世界的神经网络与深度学习解析》不仅仅是一本理论书籍，更是一次引导您进入智能时代核心的实践之旅。我们将通过清晰的逻辑、丰富的案例和易于理解的语言，帮助您建立起对神经网络和深度学习的深刻认识。无论您是希望理解当下最前沿的人工智能技术，还是有志于投身于AI研发领域，本书都将为您提供坚实的基础和前进的动力。 在这个由数据构建的云端世界里，神经网络和深度学习正以前所未有的力量重塑着我们的生活。让我们一起踏上这段精彩的“云端漫步”，探索数据世界的奥秘，拥抱智能的未来。

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拿到这本书的时候，我正沉浸在对未来网络架构的无限遐想中，期待能找到一本既有扎实理论基础，又能紧跟前沿技术动态的“圣经”。然而，这本书给我的感觉，更像是一部详尽的、关于特定历史时期通信设备操作手册的汇编。它详尽地描述了早期交换机的工作原理，对信号的调制解调过程也做了详尽的图解，对于那些专注于理解传统有线通信基石的工程师来说，或许是宝典。但是，对于我这个主要关注软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的实践者而言，书中的大量篇幅都聚焦在那些我日常工作中几乎不再直接接触的硬件细节上。例如，关于T1/E1线路的复用技术，书里花了整整三章去剖析其帧结构和同步机制，这些内容无疑是通信史上的重要里程碑，但它们在现代数据中心或5G核心网的部署中，其直接应用价值就显得相对有限了。我希望能看到更多关于网络切片、容器化网络和基于云原生架构的通信服务部署的探讨，而这本书显然更偏爱那种机械的、物理层面的精确描绘，缺少了对当前主流互联网协议栈上层抽象和灵活性的深入挖掘。读完一部分后，我不得不承认，它在特定领域是深入的，但对于现代“计算机通信”这个广义概念的描绘，它的视角显得有些受限于过去。

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我一直认为一本优秀的通信技术书籍应该具备前瞻性和实战性，能将理论与工业界的最新实践紧密结合起来。阅读这本书的过程中，我发现作者对早期的网络拓扑结构，比如环形网、总线网的优缺点进行了细致的对比分析，这对于理解网络演进的历史脉络确实有帮助。然而，当我对更高层次的“计算机通信”——即如何利用软件和算法来重塑网络——产生兴趣时，这本书的内容突然变得稀薄起来。例如，在探讨如何实现网络流量的自动化管理和安全隔离时，我期待看到关于网络函数虚拟化（NFV）中VNF（虚拟网络功能）的生命周期管理，或者是在Service Mesh架构下服务间通信的加密和可观测性工具链的介绍。这本书却在很大程度上停留在对传统路由器和交换机硬件配置的描述上，对于虚拟化层面的抽象和控制逻辑，几乎没有提及。这让我感觉，它更像是一本关于“硬件如何工作”的深度指南，而非一本关于“软件如何定义网络未来”的综合性著作，对于想要掌握现代云原生网络运维技能的人来说，其帮助性是有限的。

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我原本希望这本书能涵盖一些当前互联网领域的热点话题，比如去中心化的通信架构，或是边缘计算环境下的低延迟数据传输优化。翻阅目录后发现，书的侧重点显然是建立一个传统、稳定的通信基础模型。它用大量的篇幅讲解了网络互联中的路由选择算法，详细对比了距离矢量和链路状态路由协议的收敛速度与资源消耗。这些基础知识固然重要，但对于构建一个能够应对PB级数据流和毫秒级延迟要求的现代应用来说，这些描述显得有些“慢热”。例如，在处理大规模物联网设备接入时，我们需要的不仅仅是传统的BGP/OSPF的稳定性和互操作性，更需要关注诸如DDS（Data Distribution Service）这类面向实时数据通信的中间件技术，或是针对海量终端的身份认证与安全策略推送机制。这本书在这些面向未来和大规模分布式系统的具体技术选型和设计考量上，提供的参考和案例少得可怜，使得它在“计算机通信技术”这个宏大命题下，更像是一部关于“骨干网络历史与基础”的专著，而非一本面向未来挑战的综合性工具书。

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这本书的排版和插图质量相当不错，拿到手时感觉是本用心制作的教材。我特别欣赏其中对经典通信协议栈的层级划分和概念解释，作者试图用最直观的图示来阐明 OSI 七层模型中每一层的功能边界。然而，在深入到具体的技术实现层面时，那种“教科书式”的严谨反而成了阻碍。比如，在讲解TCP拥塞控制算法时，书中详细罗列了Tahoe、Reno、CUBIC等算法的数学模型和状态转移图，这些内容对于准备学术考试的学生来说是极好的参考资料。但对我来说，更迫切需要了解的是，在如今普遍采用的BBR（Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time）等基于更现代反馈机制的算法如何在实际的超大规模云环境中进行调优和部署，以及它们与各种新型拥塞避免策略的兼容性问题。这本书在描述这些“经典”算法时虽然面面俱到，但对于“现代”网络环境下的性能瓶颈分析和优化实践，却着墨甚少，仿佛我们依然停留在网络带宽稀缺的时代。这种信息的时间差，使得阅读体验上产生了一种强烈的错位感，像是在翻阅一本关于蒸汽机车原理的详尽指南，尽管其原理无比正确，却无法直接指导我设计一列高速磁悬浮列车。

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这本书的语言风格极其学术化，充满了精确定义的术语和复杂的公式推导，这在严谨的学术领域是值得称赞的。例如，它对信道容量的香农定理的推导过程，展示了作者深厚的数理功底。但是，这种对数学严谨性的极致追求，使得书中的概念往往需要大量的预备知识才能真正理解，阅读门槛设置得相当高。对于希望快速掌握一项新技术并将其应用于实际项目中的工程师而言，这种“从零开始”的证明和推导过程无疑是耗费精力的。我更倾向于一种“先知其然，再探其所以然”的渐进式学习路径，即先了解某个新技术（比如QUIC协议）如何在实践中解决了什么问题，它在应用层和传输层之间扮演了什么角色，然后再去深究其背后的复杂机制。这本书恰恰相反，它要求读者必须先完全掌握所有的理论基石，才能开始触及任何应用场景的讨论。这种叙事顺序，虽然保证了知识体系的完整性，但无疑牺牲了对现代快速迭代的通信技术领域所必需的即时应用价值。

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