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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Hennings, Wilfried

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2006-12

价格:904.00元

装帧:HRD

isbn号码:9783527316670

丛书系列:

图书标签:

• 风险评估
• 风险管理
• 比较风险
• 决策分析
• 不确定性
• 概率统计
• 环境风险
• 健康风险
• 工程风险
• 安全工程

《深度学习与计算机视觉》 聚焦前沿：从理论基石到工程实践的系统性探索 本书导言 在人工智能浪潮席卷全球的今天，计算机视觉（Computer Vision, CV）作为感知智能的核心分支，正以前所未有的速度渗透到工业制造、自动驾驶、医疗影像、安防监控等各个领域。然而，要驾驭这一复杂的技术体系，仅凭零散的知识和表面的应用是远远不够的。本书《深度学习与计算机视觉》旨在提供一个全面、深入且紧密结合工程实践的知识体系，带领读者系统地理解和掌握驱动现代计算机视觉革命的核心技术——深度学习。 本书并非专注于风险量化或概率模型，而是将焦点完全投向神经网络的架构设计、优化算法以及在图像和视频数据处理中的具体应用。我们不讨论金融模型、决策理论或量化分析中的风险评估方法，而是致力于揭示像素如何转化为智能决策背后的数学逻辑与工程实现细节。 第一部分：深度学习的基石——原理与架构的构建 本部分为后续所有高级应用的理论基础，重点阐述了支撑现代计算机视觉系统的核心计算框架。 第一章：神经网络的复兴与基础数学 本章从感知机（Perceptron）的局限性出发，引入了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的数学特性及其对模型非线性拟合能力的重要性。我们详细推导了前向传播和反向传播（Backpropagation）的微积分原理，阐明了梯度下降（Gradient Descent）家族（包括SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器）如何高效地寻找到最优权重集。这里，我们完全侧重于数值优化在神经网络训练中的作用，而非任何形式的风险或不确定性量化。 第二章：全连接网络与正则化技术 我们将从最基础的多层感知机（MLP）入手，解释其结构和局限性。随后，重点深入探讨了如何防止模型在训练数据上过拟合——这是构建鲁棒模型不可或缺的一步。我们将详细分析L1/L2权重衰减、Dropout机制的统计学意义及其对模型泛化的影响，以及早停法（Early Stopping）的工程应用。 第三章：卷积神经网络（CNN）的诞生与演进 CNN是现代视觉处理的绝对核心。本章系统地介绍了卷积操作（Convolution Operation）的数学定义，包括滤波器（Filter/Kernel）、步幅（Stride）和填充（Padding）的概念。我们深入剖析了池化层（Pooling Layer，如Max Pooling和Average Pooling）在特征降维和保持平移不变性上的作用。随后，本书将带领读者追踪CNN的历史轨迹：从LeNet的开创性设计，到AlexNet在ImageNet上的突破，再到VGG网络对网络深度的探索，以及GoogLeNet（Inception）模块对计算资源的优化策略。我们关注的是特征提取的效率和精度，而非系统风险的衡量。 第四章：深度网络的设计哲学与经典模型 本章专注于那些定义了现代CV能力的关键架构。我们将详尽解析残差网络（ResNet）中的“残差连接”（Skip Connection）如何解决了深度网络中的梯度消失问题，使其可以构建数百层的网络。随后，探讨了Inception模块内部的并行特征提取策略。最后，本书还会涵盖DenseNet的密集连接模式，以及MobileNet和ShuffleNet系列为资源受限设备（如移动端）提供的轻量化网络设计思路。重点在于网络拓扑的创新如何提升特征表示能力。 第二部分：核心视觉任务的深度实现 在掌握了核心网络架构后，本部分将这些工具应用于具体的计算机视觉任务，重点在于如何设计损失函数（Loss Function）和输出层以满足特定任务的需求。 第五章：图像分类的深入探索 图像分类是CV的“Hello World”，但其背后隐藏着丰富的优化技巧。本章不仅涵盖了Softmax分类器的原理，更着重分析了交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）在多分类问题中的应用。我们将探讨如何利用数据增强（Data Augmentation）技术（如随机裁剪、颜色抖动）来扩充训练集，并介绍如何使用迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-Tuning）策略，利用预训练模型快速解决新任务。 第六章：目标检测的里程碑 目标检测要求模型不仅要识别“是什么”，还要知道“在哪里”。本章系统地梳理了目标检测算法的演变。首先，我们详细解析了基于区域提议（Region Proposal）的两阶段方法，如R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN中RPN（Region Proposal Network）的工作机制。随后，我们深入探讨了一阶段的实时检测器，如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的设计理念，重点剖析了它们如何在速度和精度之间进行权衡，以及如何处理多尺度目标问题。边界框回归（Bounding Box Regression）的损失函数设计是本章的重点，这与风险回归分析截然不同。 第七章：语义与实例分割 分割任务要求像素级的理解。本章首先介绍语义分割（Semantic Segmentation），核心模型为全卷积网络（FCN）及其通过上采样（Upsampling）恢复空间分辨率的方法。随后，我们将重点讲解U-Net结构及其在生物医学图像分析中的广泛应用，分析其跳跃连接（Skip Connection）在融合深层语义信息和浅层空间细节中的关键作用。最后，本书会简要介绍实例分割（Instance Segmentation）的代表作Mask R-CNN，它如何将目标检测与像素级掩模生成结合起来。 第八章：生成模型与图像合成 随着模型能力的增强，生成高质量、逼真图像的能力已成为衡量AI水平的重要标准之一。本章聚焦于生成对抗网络（GANs）。我们将详细拆解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“博弈”过程，分析梯度饱和和模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题。我们还会介绍WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本，以及StyleGAN在图像风格控制和高分辨率生成方面的突破。本书在此领域强调的是图像像素分布的模拟，而非对不确定性事件的建模。 第三部分：先进技术与工程化部署 本部分关注于提高模型性能和实际部署效率的先进技术。 第九章：注意力机制与Transformer架构 近年来，自注意力机制（Self-Attention）已不再局限于自然语言处理。本章深入探讨了注意力机制如何使网络模型更专注于图像中最具信息量的区域。我们将详细分析Vision Transformer (ViT) 的核心思想，即如何将图像分割成Patches并用Transformer Encoder进行处理，实现“脱离CNN”的视觉模型构建。 第十章：模型优化与部署加速 一个高效的模型必须能够快速运行。本章关注模型的量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，这些都是在不显著牺牲精度的前提下减小模型体积和提高推理速度的工程手段。我们还将简要介绍ONNX和TensorRT等工业级部署框架，帮助读者理解如何将训练好的模型高效地部署到边缘设备或云端服务器上。 总结 《深度学习与计算机视觉》通过以上十章内容的系统梳理，为读者构建了一个从数学基础到尖端应用的全景图。全书始终围绕如何设计、训练和优化神经网络以解决视觉难题，内容严谨、逻辑清晰，是计算机视觉从业者和研究人员手中不可或缺的技术参考手册。本书中的所有分析均围绕算法效率、特征表达力和模型性能展开，不涉及任何关于风险评估的理论体系。

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这本书的语言风格，老实说，初看之下略显晦涩，充满了专业术语的堆砌，但这恰恰是其权威性的体现。它似乎是写给那些已经对风险管理领域有一定基础的专业人士的“进阶指南”。我花了大量时间去理解其中关于概率分布函数在极端事件建模中的局限性，以及作者提出的“情景空间探索”方法论。这种探索方法，强调的不是预测某一个确定的未来，而是构建一个尽可能完备的“可能性边界”。这种思维的转变，对于长期在确定性假设下进行决策的人来说，无疑是一种洗礼。书中的数学推导虽然严谨，但逻辑链条清晰，一旦跟上作者的思路，便能体会到那种将复杂性收入掌控之下的快感。特别是关于“信息完备性”与“决策效率”之间的权衡讨论，极富洞察力，它揭示了在现实世界中，完美评估往往是低效乃至不可能的悖论。

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初读这本教材时，我最直观的感受是其结构布局的精妙。它没有采用那种线性、平铺直叙的讲解方式，而是构建了一个多维度的分析框架。比如，它在探讨如何对环境风险与金融风险进行跨领域比较时，并未简单地套用通用指标，而是细致地剖析了特定情境下，衡量标准如何根据利益相关者的关切点而发生根本性的偏移。我特别欣赏作者在处理“价值冲突”时的坦诚。在风险比较的语境下，往往隐藏着资源分配和伦理选择的博弈，这本书没有回避这种冲突，反而将其视为评估过程中的核心变量。书中的案例分析详实而富有启发性，尤其是在对比不同监管体系下，同一种技术风险（比如某一新材料的应用）是如何被社会所接受或排斥的过程，展现了深厚的跨学科功底。这种多层次的剖析，使得这本书不仅仅是一本工具书，更像是一部关于现代社会风险治理哲学的入门读本，它教会我如何去解构那些看似客观的评估报告背后的权力结构和价值取向。

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与其他偏重于介绍特定行业（如金融或工程）风险评估流程的著作不同，这本书的视野显得更加宏大和基础化。它花费了相当大的篇幅来讨论“风险”与“危害”的概念区分，这种基础性的澄清工作，对于构建一个统一的风险分析语言至关重要。尤其让我印象深刻的是关于“累积风险”和“连锁反应”的建模部分，作者运用了一种非常直观的图论方法来展示系统间的非线性耦合关系，这比教科书上常见的线性模型更贴近真实世界的复杂系统。这本书的魅力在于其“元分析”的深度，它讨论的不是如何做A风险评估，而是“如何以一种更优的方式来进行所有风险的比较和评估”。它像一面镜子，映照出我们在面对未知威胁时的思维盲点和方法论上的不足，迫使我们必须提升自己的认知工具箱，以应对未来那些我们甚至尚未想象到的风险形式。

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这本关于风险评估的著作，我拿到手的时候，着实被它那厚重且严谨的学术气息所吸引。尽管书名直指“比较风险评估”，但它对风险概念的界定、风险度量的哲学基础以及不同评估模型的演变过程，都进行了极其深入的探讨。作者似乎并没有满足于提供一套固定的评估流程，而是像一位经验丰富的向导，带领读者穿梭于定量分析与定性判断的迷宫之中。特别值得一提的是，书中对于“风险偏好”在决策层面的影响机制，有着独到的见解。它并未将风险评估视为一个纯粹的技术操作，而是深刻地嵌入到社会经济和个体心理的复杂互动之中。那些关于不确定性信息如何被社会群体消化和转译的论述，让我对那些看似冰冷的数据背后所蕴含的人文关怀有了新的理解。它要求读者不仅要掌握数学工具，更要拥有一种审慎的、批判性的思维方式，去质疑那些被轻易接受的“标准答案”。这本书的阅读体验，与其说是学习知识，不如说是一场智力上的深度对话，它挑战了我们对于“确定性”的执念，迫使我们直面决策环境中的固有模糊性。

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我将这本书推荐给我的几个在公共政策领域工作的朋友，他们普遍反馈，这本书提供了看待传统政策评估问题的一个全新视角。以往我们习惯于在既定的框架内优化指标，而这本书却引导我们去反思框架本身的合理性。它在论述“风险认知偏差”对评估结果的扭曲作用时，结合了大量的心理学和社会学研究，使得评估过程不再是孤立的数学游戏。例如，书中对“可得性启发”在灾害风险沟通中的影响进行了细致的分析，这对于制定有效的公众安全预案具有直接的指导意义。它提供的不是一个现成的公式，而是一套升级的“操作系统”，用来处理那些涉及多重不确定性和复杂反馈环的现实问题。读完之后，我感觉自己对那些媒体热议的“高风险事件”，能够剥离掉表面的情绪化叙事，开始从更深层次的系统脆弱性角度去进行审视和判断，这是一种非常宝贵的收获。

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