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出版者:清华大学出版社

作者:张思民

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2007-2

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302144113

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 神作
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《深度学习与神经网络：理论、算法与实践》 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代科技进步的核心动力。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从精准医疗诊断到自然语言理解，这一切的背后都离不开一个强有力的技术支撑——深度学习。本书《深度学习与神经网络：理论、算法与实践》旨在为读者构建一座从基础数学原理到前沿模型实现的坚实桥梁，系统、深入地阐述深度学习领域的全景图。 我们深知，深度学习的魅力在于其强大的表征学习能力，而理解其内在机制，必须回归到坚实的数学基础和精巧的算法设计上来。因此，本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性，力求做到深入浅出，使读者在掌握核心概念的同时，能够快速将其应用于实际问题中。 第一部分：基础构建——从神经元到网络结构 本部分聚焦于深度学习的基石。我们将从生物神经元的工作原理出发，逐步抽象和建模为人工神经元（感知机）。随后，我们将详细探讨激活函数——网络的“非线性引擎”，剖析Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（如Leaky ReLU、ELU）的特性、优缺点及其在梯度传播中的作用。 核心内容将围绕多层感知机（MLP）的结构展开。我们将详尽解析前向传播的数学推导过程，并重点讲解反向传播（Backpropagation）算法的精髓。反向传播是深度学习训练的灵魂，我们不会停留在概念层面，而是会使用链式法则，以清晰、分步的方式展示如何高效地计算网络中每一层权重和偏置的梯度，这是理解梯度下降优化的前提。 此外，本部分还将介绍优化器在模型训练中的关键作用。从最基础的随机梯度下降（SGD）开始，过渡到引入动量的SGD with Momentum，再到自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，直至目前工业界广泛使用的Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器。每一种优化器的设计思路、数学公式及其对收敛速度和泛化能力的影响都将进行细致的对比分析。 第二部分：深度网络的特有挑战与正则化技术 随着网络层数的增加，深度模型面临着前所未有的挑战，如梯度消失/爆炸问题。本部分将专门解决这些“深度之痛”。 针对梯度消失/爆炸问题，我们将深入研究权重初始化策略（如Xavier/Glorot初始化、He初始化）的理论依据，解释它们如何确保信息在网络中有效流动。同时，批标准化（Batch Normalization, BN）作为现代网络架构的标配，其工作原理、对训练速度的提升以及对正则化的贡献将被详尽剖析。 模型过拟合是训练中常见的顽疾。本书系统性地介绍了各类正则化技术。除了L1和L2权重衰减，我们还会深入探讨Dropout的概率解释与实现细节，以及更高级的正则化方法，如早停法（Early Stopping）和数据增强（Data Augmentation）在图像、文本数据中的具体应用范例。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的架构与应用 卷积神经网络是计算机视觉领域无可争议的王者。本部分将全面解析CNN的结构组成，从最基本的卷积层（包括填充、步幅的设定）到池化层（最大池化与平均池化）的设计哲学。 我们将追溯经典的网络演进史：从LeNet-5的开创性设计，到AlexNet对深度学习复兴的推动，再到VGG对网络深度和统一性的探索。随后，本书将重点剖析ResNet（残差网络）中“残差块”的巧妙设计，它如何解决了深度网络的退化问题，使得训练数百层成为可能。此外，Inception（GoogLeNet）模块的多尺度特征提取思想以及DenseNet中层间特征的稠密连接机制也将作为高级主题进行讲解。 在应用层面，本书将结合实际案例，展示CNN在图像分类、目标检测（如R-CNN系列的基本概念）和图像分割中的部署流程。 第四部分：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列数据和文本等序列数据，需要依赖具有“记忆”能力的网络——循环神经网络。本部分将详细讲解标准RNN的结构，指出其在处理长距离依赖时的固有缺陷。 解决这一缺陷的关键在于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将逐一拆解LSTM中的输入门、遗忘门和输出门的工作流程，通过精妙的门控机制来控制信息流的保留与遗忘。GRU作为LSTM的简化版本，其结构和优势也将被清晰阐述。 更高阶的序列建模，如使用双向RNN（Bi-RNN）来捕获前向和后向的上下文信息，以及序列到序列（Seq2Seq）模型在机器翻译中的应用框架，都将在本部分得到充分的论述。 第五部分：现代深度学习的演进——Transformer与自注意力机制 近年来，Transformer架构凭借其革命性的自注意力（Self-Attention）机制，已成为自然语言处理（NLP）领域的主导范式，并开始向视觉领域渗透。 本书将花费大量篇幅解析注意力机制的数学细节，特别是缩放点积注意力的计算过程。随后，我们将构建完整的Transformer编码器和解码器结构，阐述多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型对不同表示子空间的关注能力。此外，位置编码（Positional Encoding）在不依赖循环结构的前提下如何注入序列顺序信息，也将是重点探讨的内容。 基于Transformer的预训练模型，如BERT（注重双向编码）和GPT系列（注重自回归生成）的基本思想和应用场景，也将作为对前沿技术的介绍被包含进来。 实践与工具链 理论的构建必须辅以强大的实践工具。本书的每一章节都配备了相应的代码示例，主要使用业界主流的PyTorch框架进行演示。我们将引导读者搭建开发环境，学会使用TensorBoard等工具进行训练过程的可视化，并提供调试和性能优化的实用技巧。 总结 《深度学习与神经网络：理论、算法与实践》并非仅仅是一本算法手册，它更是一本深入洞察现代人工智能核心驱动力的参考书。无论您是计算机科学专业的学生、希望向数据科学领域转型的工程师，还是希望在业务中集成AI技术的决策者，本书都将为您提供一个全面、深入且具有高度可操作性的学习路径，助您驾驭这场由深度学习引领的技术浪潮。

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这本书的封面设计非常朴实，没有那些花里胡哨的图案，一看就知道是专注于内容的工具书。拿到手沉甸甸的，感觉很有分量，翻开目录，里面的章节划分得非常清晰，从最基础的变量、数据类型讲起，一步步深入到面向对象、多线程这些核心概念。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的类比和图示，很多我之前在别处看了很久都迷迷糊糊的地方，在这本书里一下子就清晰起来了。比如，当讲到封装和继承时，作者用了一个非常生动的例子，把它们比作盖房子和装修的不同层次，一下子就抓住了精髓。而且，书中的代码示例都非常贴合实际应用场景，不仅仅是教科书式的“Hello World”，更多的是展示了如何在实际项目中运用这些知识点。随书附带的光盘资源也很丰富，包含了很多实战项目源码，这对于我们这些需要快速上手实践的人来说，简直是雪中送炭。总体来说，这是一本理论与实践结合得非常好的教材，值得反复研读。

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这本书的排版和装帧质量简直是业界良心，这对于长时间阅读技术书籍的读者来说太重要了。纸张选用的厚度适中，墨水油墨的印刷质量也很高，即便是长时间在台灯下阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。更值得称赞的是它的结构布局。每一章的开始都有一个明确的知识点导览，帮助读者建立整体框架，避免在细节中迷失方向。关键代码块和重要的概念被用不同的字体样式或背景色突出显示，使得重点一目了然，查找回顾起来极其高效。我经常需要快速定位到某个函数定义或者特定的设计模式讲解，这本书的目录和索引设计做得非常出色，几乎每一次都能在几秒钟内找到我想要的内容。这种对阅读体验的极致关注，体现了出版方对读者的尊重，让学习过程本身变成了一种享受，而不是一种负担。

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说实话，我买技术书通常都会非常谨慎，因为市面上充斥着大量过时或者翻译质量低劣的译著。这本专著的翻译质量让我感到非常惊喜。语言流畅自然，术语的对应也非常精准，完全没有那种生硬的“机器翻译腔”。更难能可贵的是，作者在引用一些国外先进的编程思想和设计哲学时，都很好地融入了本土化的解读，让这些理念更容易被我们理解和接受。此外，书中对新版本的特性更新也保持了相当的敏感度，这一点在快速迭代的技术领域至关重要。我翻阅了一些对比性的章节，发现它对较新版本特性介绍的及时性远远超过了我之前购买的一些热门参考书。这表明编撰团队在维护和更新内容方面投入了巨大的心血，确保了这本书能够持续作为我们职业生涯中的可靠参考。

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初次接触编程语言时，我总是被那些满屏的英文术语和晦涩难懂的理论搞得晕头转向，很多书读起来就像是在啃一本天书。然而，这本关于编程的书籍给我的感觉完全不同，它更像是一位经验丰富的导师在身边耐心指导。作者的叙述风格极其平易近人，没有刻意使用那些故作高深的专业术语，即便需要用到，也会马上用最通俗的语言进行解释。我特别喜欢它对异常处理那一章的处理方式，作者详细分析了不同类型的错误可能引发的后果，并提供了大量“如何优雅地”捕获和处理错误的技巧，这些都是教科书上往往一带而过却在实际工作中至关重要的内容。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在和作者进行一场深入的对话。每读完一个小节，都会有一种豁然开朗的感觉，极大地增强了我学习编程的信心和兴趣。它成功地降低了编程学习的门槛，让新手也能感受到探索代码世界的乐趣。

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我是一个追求深度和广度兼备的学习者，很多初级读物虽然入门友好，但很快就会遇到瓶颈，无法满足我对底层机制的探究欲。这本书则很好地平衡了这一点。它在讲解完基础语法和面向对象范式之后，并没有止步于此，而是深入探讨了内存管理、垃圾回收机制的工作原理，以及一些高级的并发编程模型。这些内容往往是区分普通使用者和高级开发者的关键。作者并没有将这些复杂的内容堆砌在一起，而是采用了一种螺旋上升的讲解方式，先给出高层次的概述，再通过图示和伪代码层层剥茧，展示背后的运行细节。对于我这种喜欢“刨根问底”的读者来说，这本书提供了足够的养料，让我能够从“会用”迈向“精通”，理解代码“为什么”会那样运行，而不是仅仅停留在“如何”实现功能。

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豆瓣上居然有这本书......能不能一颗星都不给?

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