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出版者:外语教学与研究

作者:刘世娟

出品人:

页数:126

译者:

出版时间:2007-8

价格:12.90元

装帧:平装

isbn号码:9787560066745

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习：构建未来人工智能》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，探索构建和理解下一代人工智能系统的核心理论、关键算法与前沿实践。我们不再仅仅停留在基础的机器学习范畴，而是将焦点锁定在“深度学习”这一驱动当前技术革命浪潮的核心引擎上。全书结构严谨，内容涵盖从基础的神经元模型到最复杂的Transformer架构，力求让不同背景的读者都能系统地掌握深度学习的精髓。 第一部分：理论基石与数学直觉 本部分是构建深度学习知识体系的坚实地基。我们将从信息论、概率论和微积分在机器学习中的应用切入，而非直接跳入复杂的网络结构。 第一章：从感知机到非线性 我们将详细回顾人工神经网络的历史脉络，从早期的感知机模型，讨论其局限性——即无法处理线性不可分问题。随后，深入探讨激活函数在引入非线性特性中的关键作用。重点解析Sigmoid、Tanh的梯度消失问题，并详细阐述ReLU及其变体的优势，包括Leaky ReLU、PReLU和ELU，分析它们如何影响网络的收敛速度和泛化能力。 第二章：优化算法的演进 高效的优化算法是训练深层网络的命脉。本章首先回顾经典的梯度下降法（SGD）及其局限性。随后，我们将详细剖析动量（Momentum）和自适应学习率方法，包括Adagrad、RMSprop和Adam（Adaptive Moment Estimation）。我们将用严谨的数学推导来解释Adam算法中一阶矩和二阶矩估计的物理意义及其在解决稀疏梯度问题上的优越性。此外，还会探讨学习率调度策略，如余弦退火（Cosine Annealing）等，以确保模型在训练后期仍能精细地搜索最优解空间。 第三部分：核心网络架构精讲 本部分是本书的骨干，全面覆盖当前主流的深度学习网络模型及其在不同领域的成功应用。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深度解构 CNN是计算机视觉领域的绝对核心。本章将超越基本的卷积层和池化层概念，深入探讨感受野的构建、空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率下的信息捕获能力，以及分组卷积（Grouped Convolution）在减少计算负担中的作用。我们将详细分析经典架构的演进，从LeNet、AlexNet到VGG的深度堆叠思想，再到GoogLeNet/Inception模块中“多尺度信息融合”的精妙设计，以及ResNet中残差连接如何有效解决了深度网络的退化问题。最后，我们将探讨现代目标检测框架如Faster R-CNN和YOLO系列背后的特征提取逻辑。 第四章：循环神经网络（RNN）的时序建模 针对序列数据，RNN是基础框架。我们不仅会介绍标准RNN的结构，更会重点分析其在处理长距离依赖时的致命弱点——梯度消失与爆炸。本章的核心内容是对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的精细化解析，阐释输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对记忆状态的精确控制。此外，还会讨论双向RNN（Bi-RNN）和深度堆叠RNN在增强时序信息捕获能力上的实践。 第五章：自注意力机制与Transformer的革命 Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和许多其他领域的主流范式。本章将从“注意力”（Attention）的概念入手，解释它如何超越RNN的顺序依赖性，实现对输入序列的全局依赖建模。我们将详细剖析Multi-Head Attention机制，解析“Query”、“Key”和“Value”向量的线性变换过程。随后，我们将完整拆解Transformer的编码器-解码器结构，讨论Layer Normalization、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及残差连接和前馈网络的具体作用。 第三部分：模型训练与工程实践 理论必须落地，本部分关注如何高效、稳定地训练大型模型，并处理实际数据中的复杂性。 第六章：正则化与泛化能力的提升 过拟合是深度学习模型的常见陷阱。本章系统介绍各种正则化技术：L1/L2权重衰减、Dropout（及其在不同层上的应用差异）、数据增强（Data Augmentation）在图像和文本领域的具体实现，以及批归一化（Batch Normalization）对加速训练和稳定深层网络的重要性。我们将探讨为什么BN能够起到正则化作用，并对比其与Layer Normalization的适用场景。 第七章：迁移学习与预训练范式 在数据稀缺的领域，迁移学习至关重要。本章深入探讨预训练模型的优势，重点分析如何利用大规模数据集预先学习特征表示。我们将详细介绍Fine-tuning（微调）的策略，包括冻结底层权重、分层学习率设置等。在NLP领域，我们将分析BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等自监督任务，构建强大的上下文理解能力。 第四部分：前沿探索与未来展望 本部分将触及当前研究热点，展望深度学习的未来方向。 第八章：生成模型的前沿对话 生成模型是AI能力的直观体现。本章将聚焦于两类最成功的生成模型：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。我们将详细推导VAE的重参数化技巧和ELBO（证据下界）。对于GAN，我们将分析其判别器与生成器之间的博弈论基础，并讨论WGAN（Wasserstein GAN）为解决模式崩溃问题所做的关键改进。最后，会简要介绍扩散模型（Diffusion Models）的基本思想，作为下一代生成模型的潜力股。 第九章：可解释性、鲁棒性与伦理考量 随着模型能力的增强，理解“黑箱”的内部运作机制变得空前重要。本章将介绍LIME、SHAP等局部可解释性方法，以及梯度可视化技术。同时，我们将探讨模型鲁棒性面临的挑战，如对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理与防御机制。最后，本书将以负责任的AI为主题，讨论数据偏差、公平性指标以及在实际部署中需要遵循的伦理准则，确保技术发展与社会价值相协调。 本书结构紧凑，案例丰富，理论推导详实，旨在为致力于深入研究和应用深度学习的工程师、研究人员及高年级学生提供一份不可或缺的案头参考。

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我个人在做听力时，最大的痛点在于“笔记策略”的混乱。有时候想记太多，结果写得一团糟，等回过头来看笔记，发现根本没用；有时候又懒得记，结果一堆关键信息溜走。这本《最新大学英语四级考试听力实战训练》在这方面提供了非常清晰的指导方针。它没有提倡“万能笔记法”，而是针对不同题型，推荐了不同的记录符号和框架。比如，在听长对话时，建议使用“树状结构”来记录人物关系和事件因果；而在处理讲座时，则强调记录“时间轴”和“对比论证”。最让我受益的是它提供了一套“快速复盘系统”。做完一套题后，它引导你反思：我漏听的原因是生词、是语速，还是逻辑中断？然后根据不同的原因，让你回到相应的训练模块进行针对性巩固。这形成了一个完美的“诊断—治疗—巩固”的学习闭环。这种高度系统化的学习路径，极大地优化了我的备考时间分配。我不再是盲目地重复做题，而是带着明确的目标去攻克每一个薄弱环节。感觉这本书不仅仅是一本练习册，更像是一个为你量身定制的学习规划师，时时刻刻在引导你进行高效的自我修正。

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说实话，我之前用的那些四级听力材料，要么就是题型太老旧，要么就是对话内容过于生活化，跟不上现在考试的趋势。这本《最新大学英语四级考试听力实战训练》的选材明显是紧跟了近几年的真题脉络。尤其让我眼前一亮的是它对“短篇新闻报道”和“访谈类听力”的处理。现在的四级听力越来越注重考查信息筛选和快速反应能力，很多对话场景设置得非常生活化，但信息点却非常分散且具有迷惑性。这本书的妙处在于，它不仅仅提供了题目，更重要的是对每一个选项的错误设置逻辑进行了深入剖析。比如，一个对话中出现了两个相似的时间点，A选项选了第一个时间点发生的事，而正确答案选了第二个时间点，书里就明确指出了，这是在考查考生对“时间状语从句的精确把握”。这种“反向工程”式的解析，比单纯做对题要宝贵得多，因为它揭示了出题人的“思维套路”。我发现自己不再满足于模棱两可地猜答案，而是能清晰地判断出哪个信息点是“干扰项”的来源。而且，它附带的词汇表不是简单地罗列生词，而是把听力材料中高频出现的、与考点紧密相关的核心词汇做了归类，这让我复习效率提高了一大截。感觉这本书像一个经验丰富的老教师，不仅教你知识，更教你如何去“应对考试系统”。

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对于我这种基础还算扎实，但总是卡在“临门一脚”的考生来说，最怕的就是那些华而不实的资料。《最新大学英语四级考试听力实战训练》在“实战”二字上确实下足了功夫。它的练习册部分设计得非常科学，不是简单地堆砌题量，而是注重“精炼”和“突破瓶颈”。我特别喜欢它设置的“听力反应速度特训模块”。这个模块要求你必须在非常短的时间内完成听写或选择，这对提高我们大脑处理英语信息的速度至关重要。坦白讲，很多时候不是听不懂，而是大脑处理速度跟不上，导致信息流失。通过这部分的反复训练，我明显感觉到自己在听对话时，注意力不再像以前那样容易被无关信息分散。此外，它对“发音现象”的讲解也十分到位，例如连读、弱读、吞音在实际听力中造成的理解障碍。很多时候，我们记住了单词的标准发音，但在实际听力中却因为这些“语音现象”而识别不出来。书里用图示和音标对比的方式，把这些“听力陷阱”清晰地展示出来，让我茅塞顿开。这种针对性极强的“听力障碍排除”练习，是其他泛泛而谈的资料所不具备的。

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拿到这本《最新大学英语四级考试听力实战训练》的时候，我其实挺期待的，毕竟四级听力一直是我这块“硬骨头”。翻开目录，首先映入眼帘的是那种非常务实的模块划分，感觉编者很清楚我们这些考生最头疼的是哪一块。比如，它把讲座听力单独拎出来做了深度解析，这一点我特别赞赏。因为传统的教材很多时候只是把讲座当作一个长篇听力来处理，但实际上，讲座的逻辑线索和术语密集程度完全是另一个层级。这本书里对于如何捕捉论点、如何识别例子支撑、以及如何快速定位那些关键的转折词和指示语，有非常细致的步骤拆解。我记得有一章专门讲“学术场景中的时间标记词”，像“initially”、“subsequently”、“in the final analysis”这些词的出现频率和它们后面跟的核心信息，简直就像是给我发了一份“考点秘籍”。更棒的是，配套的音频语速和口音都非常地道、自然，不是那种机器人式的朗读，听起来更像是真实课堂的氛围。我尝试做了几套模拟题，发现以前听讲座时那种“听完就忘”的情况大大改善了，因为书里教的方法让我学会了在听的过程中同步整理思维导图，而不是被动地接收信息。这种从“输入”到“有效处理”的转变，是我用过很多其他资料都没能达到的效果。总的来说，它在提升听力“理解深度”方面做得非常到位，不再是单纯地追求听懂每一个词，而是学会了抓住核心逻辑结构。

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从装帧设计和整体排版上来说，这本书也体现了对考生阅读体验的尊重。很多教辅书为了塞入大量内容，排版得密密麻麻，看着就让人心生畏惧。《最新大学英语四级考试听力实战训练》在版式设计上显得相当清爽和专业。听力文本和题目之间的留白处理得恰到好处，做题时眼睛不会觉得很累。而且，音频的获取方式也相当便捷，不是那种需要复杂注册的App，扫描二维码就能直接访问资源库，这对于经常需要利用碎片时间学习的大学生来说，简直是福音。我经常在图书馆或等车的时候，戴上耳机就开始听，非常方便。另外，我认为它的“模拟考试环境”设置得非常逼真。每套模拟题的时间控制得极其精准，让你在做题过程中就提前适应正式考试那种时间紧迫感。做完后，对照答案解析，那种感觉就像是考完试后立刻找老师对答案一样清晰明了。总而言之，这本书在内容深度、方法科学性、以及用户体验这几个维度上都达到了一个很高的水准，对于想在四级听力部分取得突破的考生来说，绝对是值得信赖的选择。

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