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出版者:电子工业

作者:[美]StephenBulle

出品人:

页数:703

译者:

出版时间:2007-4

价格:88.00元

装帧:

isbn号码:9787121038174

丛书系列:

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深度学习的理论与实践：从基础概念到前沿应用 书籍信息： 书名： 深度学习的理论与实践：从基础概念到前沿应用 作者： [此处可填充虚构作者名，例如：李明，王芳] 出版社： [此处可填充虚构出版社名，例如：硅谷科技出版社] 页数： 约 850 页 目标读者： 计算机科学、人工智能、数据科学等领域的研究人员、工程师、学生，以及希望深入理解现代机器学习核心技术的专业人士。 --- 内容梗概：构建坚实的理论基石与掌握前沿的工程技能 本书旨在提供一个全面、深入且实践驱动的学习路径，覆盖深度学习（Deep Learning）领域的全部核心知识体系，从最基础的数学原理到最新的研究热点和工业级应用部署。我们相信，要真正驾驭深度学习的强大能力，必须同时掌握其背后的数学直觉和高效的工程实现方法。 本书结构分为五大部分，共计二十章，力求逻辑清晰，层层递进。 第一部分：机器学习与深度学习的基础回顾（第 1 章 – 第 4 章） 本部分为读者打下坚实的理论基础，快速回顾并巩固必要的预备知识，确保读者能无缝衔接到后续的复杂主题。 第 1 章：机器学习核心概念重温 本章概述了监督学习、无监督学习和强化学习的基本范式。重点阐述了偏差-方差权衡、正则化（L1/L2）、损失函数的设计原则以及模型评估指标的选取标准。详细分析了梯度下降（SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam）的收敛特性和实际应用中的注意事项。 第 2 章：深入理解矩阵运算与微积分基础 深度学习的本质是高维空间的优化问题。本章聚焦于理解反向传播（Backpropagation）所需的链式法则在张量（Tensor）运算中的应用。详细介绍了雅可比矩阵（Jacobian Matrix）和黑塞矩阵（Hessian Matrix）在理解模型曲率和二阶优化中的作用，而非仅仅停留在公式推导层面，更强调其对算法稳定性的影响。 第 3 章：感知器与浅层神经网络的局限性 从最简单的神经元模型讲起，剖析了早期的单层感知器为何无法解决非线性可分问题。随后引入激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体），并深入探讨了梯度消失与梯度爆炸问题的根源分析，为引入更深层次的网络结构做铺垫。 第 4 章：数据准备与特征工程的艺术 虽然深度学习强调端到端的学习，但数据的质量和预处理仍然至关重要。本章详细讲解了数据清洗、缺失值插补、数据归一化与标准化在不同网络结构下的适用性。此外，还探讨了如何使用自动化工具进行特征选择和降维技术（如 PCA, t-SNE）辅助模型理解。 第二部分：核心网络架构与优化策略（第 5 章 – 第 10 章） 本部分是全书的核心，详细解析了构建现代深度学习模型的关键组件和优化技巧。 第 5 章：多层感知机（MLP）的深度扩展 超越基础的浅层网络，本章专注于构建具有数十甚至数百层的深度 MLP。探讨了如何通过残差连接（Residual Connections）和批归一化（Batch Normalization, BN）来稳定深层网络的训练过程，并对比了 BN, Layer Normalization (LN) 和 Instance Normalization (IN) 在不同应用场景下的优劣。 第 6 章：卷积神经网络（CNN）的原理与变体 本章系统讲解了卷积操作的数学原理、感受野的计算，以及池化层的设计。重点分析了经典网络如 LeNet, AlexNet, VGG, GoogleNet (Inception) 和 ResNet 的结构创新点。此外，还深入讨论了空洞卷积（Dilated Convolution）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在提升效率和参数效率方面的贡献。 第 7 章：循环神经网络（RNN）的演进与挑战 针对序列数据，本章首先梳理了标准 RNN 的结构，并详细分析了其在处理长距离依赖问题上的固有缺陷。随后，集中篇幅介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，特别是“门”（Gates）如何精确控制信息流。 第 8 章：现代序列模型：注意力机制与 Transformer 架构 本章引领读者进入当前自然语言处理（NLP）领域的主流技术。从基本的注意力机制（Additive vs. Multiplicative Attention）开始，详细拆解了 Transformer 模型的 Encoder-Decoder 结构，重点剖析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行计算优势以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第 9 章：优化算法的精细调优 本章超越了基础的 Adam 优化器，探讨了更高级的优化技术。内容包括：学习率调度策略（Cosine Annealing, Cyclic Learning Rates）、二阶优化方法的近似应用（如 L-BFGS 在有限数据集上的适用性）、梯度裁剪（Gradient Clipping）在 RNN 训练中的重要性，以及超参数搜索的系统化方法（如贝叶斯优化）。 第 10 章：正则化与泛化能力的提升 除了 L1/L2，本章详细介绍了更先进的正则化手段，如 Dropout 的随机性分析、DropConnect、数据增强（Data Augmentation）的几何变换与语义增强、标签平滑（Label Smoothing）对模型过度自信的抑制作用，以及模型集成（Ensembling）的实用技巧。 第三部分：生成模型与对抗性学习（第 11 章 – 第 14 章） 本部分聚焦于深度学习在数据生成和复杂建模方面的突破性进展。 第 11 章：变分自编码器（VAE）的概率视角 本章从信息论和概率分布的角度，深入解释了 VAE 的核心思想：如何通过编码器学习到一个可表征数据的潜在空间（Latent Space），并使用 KL 散度进行正则化。详细阐述了重参数化技巧（Reparameterization Trick）在实现梯度回传中的关键作用。 第 12 章：生成对抗网络（GAN）的机制与挑战 GAN 是深度学习中最具创造性的部分之一。本章详细解析了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，并深入探讨了模式崩溃（Mode Collapse）、训练不稳定等核心问题。 第 13 章：高级 GAN 架构与稳定训练 针对 GAN 的训练难题，本章介绍了关键的改进，包括 Wasserstein GAN (WGAN) 及其改进版 (WGAN-GP)，它们使用 Earth Mover's Distance 替代 KL 散度来提供更稳定的梯度信号。此外，还涵盖了条件 GAN (cGAN) 和 CycleGAN 在图像到图像转换中的应用。 第 14 章：扩散模型（Diffusion Models）的兴起 作为当前生成领域的前沿，本章详细介绍了扩散模型的基础框架：前向的加噪过程（Forward Diffusion Process）和学习去噪的逆向过程（Reverse Diffusion Process）。分析了其在图像、音频生成中表现优于传统 GAN 的原因，并探讨了 DDPM 和改进采样策略。 第四部分：特定领域的深度学习应用（第 15 章 – 第 18 章） 本部分将理论知识应用于主流的三个应用领域：计算机视觉、自然语言处理和强化学习。 第 15 章：计算机视觉：目标检测与分割 本章重点讲解了检测框架的演变，从两阶段（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）到一阶段（YOLO, SSD）检测器的设计哲学差异。在语义分割方面，详细分析了 FCN、U-Net 和 Mask R-CNN 的结构。 第 16 章：自然语言处理：预训练语言模型 深入探讨了从 Word2Vec/GloVe 到 BERT、GPT 系列模型的飞跃。重点剖析了 BERT 的双向编码器结构和掩码语言模型（MLM）的训练目标。讨论了迁移学习在 NLP 任务中的高效应用，包括微调（Fine-tuning）的最佳实践。 第 17 章：深度强化学习（DRL）基础 本章介绍了 RL 的马尔可夫决策过程（MDP）框架。核心内容包括基于价值的方法（Q-Learning, DQN 及其改进，如 Double DQN, Dueling DQN）和基于策略的方法（Policy Gradients, REINFORCE）。 第 18 章：高级强化学习算法 讲解了当前最先进的 DRL 算法，包括 Actor-Critic 架构（A2C, A3C）、信任区域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO），并对比了它们在连续控制任务中的性能差异和收敛稳定性。 第五部分：工程实践、部署与未来展望（第 19 章 – 第 20 章） 本部分关注如何将实验室的模型转化为可靠、高效的生产系统。 第 19 章：模型部署与性能优化 本章讨论了模型轻量化技术，包括模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如 Post-Training Quantization 和 Quantization-Aware Training）。讲解了如何使用 ONNX、TensorRT 等推理引擎优化模型在 CPU/GPU/边缘设备上的运行速度和内存占用。 第 20 章：可解释性、鲁棒性与前沿趋势 本章探讨了深度学习模型面临的伦理与技术挑战。详细介绍了可解释性方法（如 LIME, SHAP, Grad-CAM）的工作原理。同时，深入分析了对抗性攻击的原理，并介绍了防御性训练和模型鲁棒性评估的方法。最后，展望了神经架构搜索（NAS）、因果推断在深度学习中的整合等未来研究方向。 --- 本书特色 1. 数学与工程的完美融合： 每一项核心技术（如注意力、梯度下降、VAE）都配有严格的数学推导，同时提供高效的 PyTorch/TensorFlow 实现示例，确保读者既知“为什么”也懂“怎么做”。 2. 注重前沿与稳定性的平衡： 全面覆盖了 Transformer、Diffusion Models 等最新热点，同时对经典且在工业界仍广泛使用的技术（如 ResNet, LSTM）进行了深入剖析，确保知识体系的实用性。 3. 实践驱动的案例研究： 书中穿插了大量经过验证的代码片段和完整的实验流程，覆盖图像分类、文本生成、推荐系统等多个真实世界场景，便于读者对照学习和复现结果。 4. 系统化的调试与诊断指南： 提供了专门的章节用于解决模型训练中遇到的常见“疑难杂症”，如不收敛、过拟合严重、梯度爆炸等，将实践经验转化为可操作的诊断流程。 通过阅读本书，读者将不仅掌握构建尖端 AI 系统的能力，更能理解驱动这些系统运行的深层原理，从而在不断变化的 AI 领域保持领先地位。

评分☆☆☆☆☆

首先这是一本不适合于初级者的书，如果你刚开始学VBA那么应该选择EXCEL 2002 VBA PROGRAMMER‘S REFERENCE或Power programming with VBA.如果你有一定的VBA基础，而且想在VBA方面有所发展，这本书则是你的不二选择。它并没有花很多的篇幅用于解释代码上，更多地是阐述VBA编写的...

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评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感实在有些欠缺，读起来缺乏一种层层递进的逻辑张力。有些章节的知识点堆砌感很强，仿佛是把各种零散的技巧直接拼凑在一起，缺乏一个清晰的主线来串联。比如，在讲解了某个高级函数后，紧接着就跳到了界面美化的技巧，两者之间的过渡显得生硬且不连贯。我更希望看到的是，所有的技巧都是围绕着一个核心目标——即如何通过更智能的方式处理数据流——来展开的。这种跳跃式的讲解，使得初学者可能会因为缺乏上下文的支撑而感到无所适从，而有经验的读者则会因为内容深度不足而感到不耐烦。它更像是一本按字母顺序排列的词典，而不是一本精心编排的课程大纲。想要真正领悟“开发”的精髓，需要的不仅仅是知道“做什么”，更重要的是理解“为什么这么做”，而这本书在“为什么”的解释上显得相当薄弱。

评分☆☆☆☆☆

坦白地说，我对于书中一些老旧的截图和界面风格感到有些不适。这本书所呈现的很多操作界面和功能模块，似乎停留在数个版本以前的软件状态。在如今这个追求实时协作和云端集成的时代，缺乏对Power Query和Power Pivot等现代数据处理工具的重点介绍，无疑是一个巨大的遗憾。这些工具才是当前Excel数据处理流程自动化的核心驱动力。书中花费了大量的篇幅去讲解那些传统上通过复杂公式才能实现的功能，却对新兴的、更高效的图形化解决方案轻描淡写。这让整本书的“专业性”大打折扣，读起来总有一种被时代抛在身后的感觉。对于期望掌握最前沿工具的读者来说，这本书提供的知识更新速度明显滞后于行业的发展步伐，更像是对过去经验的总结，而非对未来趋势的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实引人注目，那抹深邃的蓝色调，配上简洁的字体排版，立刻给人一种专业、严谨的感觉。我本来对这种技术类的书籍抱有很高的期望，希望它能提供一些前沿的、突破性的知识。然而，当我翻开前几页时，发现它似乎更侧重于基础概念的梳理和操作步骤的罗列。这对于那些已经对基础功能了如指掌的读者来说，可能会显得有些冗余和拖沓。我原以为会看到一些关于复杂算法优化、或者利用现代编程思想来解决实际业务问题的深入探讨，但内容似乎停留在经典的函数应用和基础的数据透视表构建上。这种“面面俱到”的写法，虽然保证了覆盖范围，但却牺牲了深度，让人在寻找真正能够解决棘手问题的“金钥匙”时，感到有些迷茫。整体阅读下来，感觉更像是一本详尽的工具手册，而非一本启发思维的开发指南。那种渴望深入挖掘数据魔力、实现自动化流程的激情，似乎在这平铺直叙的文字中被稀释了不少。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的感受，颇有一种“只缘身在此山中，不见庐山真面目”的困惑感。我尝试着去寻找那些描述中提到的“专业开发”的精髓，期待能找到一些关于如何构建健壮、可维护的大型数据模型的系统性方法论。但书中的案例，大多聚焦于单个工作表的优化，或者对已有数据进行简单的报表生成。对于企业级应用中常见的多表联动、跨部门数据整合、以及安全性、权限控制等方面的挑战，几乎没有提及。这让我不禁怀疑，作者所定义的“专业开发”的标准，是否与当前行业内对高效、可扩展性的要求存在一定的代沟。特别是关于VBA部分，虽然提供了不少代码片段，但缺乏对面向对象编程思想在Excel环境下的有效实践指导，导致代码的可读性和扩展性提升有限。希望未来的版本能加入更多关于设计模式和模块化开发的讨论，让读者真正理解如何从“使用者”跃升为“架构师”的角色。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量上来看，这本书的制作是合格的，纸张的质感也比较好，便于长时间阅读。然而，真正影响阅读体验的是其配图的质量。许多图例的清晰度不高，分辨率偏低，尤其是在展示复杂公式结构或细微的界面操作时，经常需要凑近才能看清其中的关键细节。这对于依赖视觉辅助来学习技术操作的读者来说，是件非常令人沮丧的事情。更重要的是，许多关键概念的图示，往往只是对软件界面的简单截图，而没有做任何标注或突出显示，使得读者需要花费额外的精力去对照文本，自行辨认屏幕上的元素。一个真正优秀的开发类书籍，应该力求让每一个视觉元素都成为学习的助推器，而不是需要读者去费力解码的谜题。这种在细节处理上的粗糙，最终削弱了本应有的专业感和易用性。

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为了vba的代码组织。。。没办法啊

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