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出版者:东华大学出版社

作者:<高考英语>编写组

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2007-7

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787811110456

丛书系列:

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《深度学习：构建智能系统的基石》 简介 本书旨在为读者系统地介绍深度学习的核心概念、理论基础、主流模型及其在实际问题中的应用。我们避开对基础线性代数和微积分的冗长回顾，直接切入深度学习的精髓，力求为希望快速掌握并应用深度学习技术的工程师、研究人员和高级学生提供一本兼具理论深度与实践指导的权威参考。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了从基础的神经网络结构到前沿的Transformer架构，强调模型背后的数学原理与工程实现细节的统一。 第一部分：基础架构与核心机制 本书的第一部分奠定了深度学习的数学与计算基础，但侧重点在于如何将这些基础知识转化为高效的学习算法。 第一章：神经网络的复兴与基础单元 本章首先回顾了感知机到多层感知机（MLP）的演进，重点分析了非线性激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对梯度流动和模型表达能力的影响。我们将深入探讨万能近似定理的现代解读，并详细解析反向传播算法（Backpropagation）的链式法则推导，特别关注其在现代计算框架（如自动微分）下的实现效率。 第二章：优化器的演进与挑战 优化算法是训练深度模型的关键。本章不只是简单罗列SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp等方法，而是着重分析了它们各自在处理稀疏梯度、震荡问题和鞍点时的优劣。我们将重点阐述Adam及其变体（如AdamW）在自适应学习率方面的优势，并讨论学习率调度策略（如Cosine Annealing, One-Cycle Policy）如何影响模型收敛速度和泛化能力。此外，我们将探讨如何设置批次大小（Batch Size）对优化景观的影响。 第三章：正则化与泛化能力的平衡 模型过拟合是深度学习面临的永恒挑战。本章系统梳理了各种正则化技术。除了标准的L1/L2权重衰减，我们将详细介绍Dropout的随机性如何模拟集成学习的效果，以及批标准化（Batch Normalization, BN）、层标准化（Layer Normalization, LN）、实例标准化（Instance Normalization, IN）等不同类型标准化的适用场景和对训练动态的影响。我们还将探讨早停法（Early Stopping）在实际工程中的精细化应用。 第二部分：核心模型范式 本部分聚焦于两大驱动现代人工智能发展的核心模型结构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的现代替代方案。 第四章：卷积神经网络的深度演化 本章从基础的二维卷积操作出发，深入解析了感受野的概念。我们将追踪CNN结构的发展脉络：从LeNet到AlexNet的突破，到VGG的深度哲学，再到GoogLeNet（Inception）中的Inception模块对计算效率的极致追求。随后，本书将重点剖析残差连接（Residual Connections）的引入如何解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题，并详细分析ResNet架构的变体（如ResNeXt, DenseNet的连接思想）。 第五章：超越序列：注意力机制的崛起 本章是本书的转折点，标志着从空间/局部特征提取转向全局依赖建模。我们将详细解释注意力机制（Attention Mechanism）的基本原理，特别是Scaled Dot-Product Attention的数学形式。我们深入探讨自注意力（Self-Attention）如何允许模型在一次计算中捕获序列内任意两个元素之间的关系，以及它如何彻底颠覆了传统RNN在长距离依赖处理上的缺陷。 第六章：Transformer架构的精妙设计 本章将Transformer架构视为现代深度学习的集大成者。我们将逐层解构其Encoder-Decoder结构，重点分析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。此外，我们还会探讨位置编码（Positional Encoding）的设计哲学——如何在无序的自注意力机制中重新引入序列的顺序信息，以及层归一化（LayerNorm）在Transformer中的关键作用。 第三部分：前沿应用与高级主题 最后一部分将理论模型应用于具体任务，并探讨当前研究的热点和挑战。 第七章：生成模型：从GAN到扩散模型 本章聚焦于如何让模型学会“创造”。我们首先回顾生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，分析WGAN等变体如何缓解模式崩溃问题。随后，我们将重点转向当前的主流：扩散模型（Diffusion Models）。我们将详细解析前向加噪过程与反向去噪过程的数学原理，以及如何通过U-Net结构高效地预测噪声，从而实现高质量的图像生成。 第八章：表示学习与预训练范式 本章探讨了如何训练出具有强大泛化能力的通用表示（Representations）。我们将深入分析掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练目标，并阐述BERT如何通过双向上下文理解技术奠定了NLP预训练的基石。对于视觉领域，我们将介绍自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL），特别是对比学习（Contrastive Learning）方法（如SimCLR, MoCo）如何仅依赖数据本身构建强大的视觉特征。 第九章：高效训练与模型部署 现代深度学习模型日益庞大，本章关注如何使模型更易于部署和运行。我们将讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，从浮点数到INT8/INT4）的技术细节及其对模型精度的影响。此外，我们还会介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation），即如何用一个大型“教师”模型来指导一个小型“学生”模型进行高效训练，从而实现在边缘设备上的高性能推理。 结语 本书不仅是理论的阐述，更是对“如何思考深度学习问题”的指导。通过对每一种核心机制背后的数学驱动力和工程实践的深入剖析，读者将能够超越简单的API调用，真正理解并创新性地应用深度学习技术来解决复杂、前沿的智能系统构建挑战。

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从实用性的角度来看，这本书的辅助资源配置堪称豪华。我指的是它配套的音频材料。这些朗读材料不仅发音标准、语速适中，更重要的是，它们完全模拟了高考听力材料的真实场景和语速。我利用通勤时间反复听那些对话和独白，不仅仅是为了练习听力理解，更是为了让自己的“语感”浸润在最地道、最规范的英语环境中。作者在前言中提到，这些音频是特意邀请了资深的听力测试专家录制的，这一点从听感上就能完全体会出来——那种沉稳而不失节奏感的播音腔调，让人在高效学习的同时，也得到了一种听觉上的享受。很多教材的配套音频听起来干巴巴的，但这本书的听力材料简直是‘活的’英语，极大地增强了学习的沉浸感和真实感。

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这本练习册的装帧设计很吸引人，封面色彩搭配得体，纸张手感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容一定非常扎实。我翻阅了一下目录，结构划分得非常清晰，从基础词汇到复杂句式的训练都有细致的安排。尤其是看到它对近年来高考真题的归纳分析部分，感觉作者确实是下了大功夫的，不仅整理了题目，还对错误选项的设置意图进行了深入剖析，这一点对于我这种死抠每一个知识点的考生来说，简直是福音。而且，它的排版非常人性化，留白适中，做题时不会觉得拥挤，视觉疲劳感减轻了不少。比起市面上很多那种把所有东西都塞在一起、让人望而生畏的教辅书，这本书读起来感觉更像是一位经验丰富的老师在身边循循善诱。光是看着这些精心设计的版面和清晰的脉络，我就对接下来的学习充满信心了。它给我的第一印象是：这是一本注重“内涵”和“体验感”的优质学习资料，绝对不是那种粗制滥造的应试工具书。

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我特别欣赏这本书在讲解思路上的独到之处。很多同类书籍往往只是给出标准答案和简单的语法点解释，但这本书的解析部分简直是一场小型的“思维漫游”。比如，在处理一篇长篇阅读理解中涉及的代词指代问题时，作者没有直接告诉我们‘it’指代什么，而是引导我们回顾前文的逻辑链条，层层剥笋，最终水到渠成地得出结论。这种培养逻辑思维能力的方法，远比死记硬背要有效得多。我尝试着跟着书中的步骤走了一遍，发现自己对于语篇结构的把握能力有了显著提升，不再是零散地看句子，而是开始构建一个完整的语篇地图。而且，即便是那些看似简单的词汇辨析题，作者也给出了非常细致的语境分析，解释了为什么这个词在这个特定的语境下最优，而另一个相似的词却不合适。这种深层次的剖析，极大地满足了我对“知其然更知其所以然”的求知欲。

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我发现这本书在处理文化背景知识融入英语学习方面做得非常巧妙。在一些篇幅较长的阅读选材中，作者常常会穿插一些关于英美文化、社会习俗甚至是历史典故的背景介绍。这些内容通常被整合在解析或者“知识拓展”的小栏目里，既不会打断主要的解题思路，又能在潜移默化中拓宽读者的视野。例如，某篇文章讨论到感恩节的由来时，书后的注释详细解释了其历史渊源和现代意义。这对我来说至关重要，因为很多时候，理解一篇深度文章的难点并不在于英语本身，而在于对背后文化逻辑的把握。拥有了这些“文化钥匙”，再去看待那些涉及社会现象的英语文章时，理解的深度和准确性都会提升一个档次。这本教辅真正做到了超越单纯的应试技巧训练，而是在培养一个全面发展的、具有国际视野的学习者。

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这本书的难度设置很有层次感，真正做到了循序渐进，而不是一开始就用超纲的难度吓退学习者。初期的题目更多地侧重于对基础语法的巩固和高频词汇的辨识，做起来比较顺手，能有效建立起积极的学习反馈机制。随着章节的深入，题目的难度系数明显增加，开始引入一些长难句的拆解和复杂语境下的语义推断，这对我这种中等偏上水平的学习者来说，是非常及时的挑战。我尤其喜欢它在每组练习后设置的“易错点回顾”环节，那部分内容总结得非常精辟，往往一句话就能点中我平时做题时容易忽略的思维陷阱。读完这些总结，我有一种豁然开朗的感觉，仿佛教练点拨了一下我的技术动作。这种针对性强、反馈及时的设计，使得每一次练习都不是盲目的重复劳动，而是有明确的改进方向。

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