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出版者:清华大学出版社

作者:董健全

出品人:

页数:373

译者:

出版时间:2007-11

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787302161059

丛书系列:

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《深度学习核心原理与实践》图书简介 一、本书概述与定位 《深度学习核心原理与实践》是一部全面、深入探讨现代深度学习技术及其应用的书籍。本书旨在为具有一定数学和编程基础的读者，提供一个从理论基石到前沿实践的完整知识体系。我们不关注传统关系型数据库的管理和SQL操作，而是将焦点完全置于模仿人脑神经网络结构，实现复杂数据分析和模式识别的尖端技术领域。 本书的定位是成为一本兼具理论深度和工程实践指导性的教材与参考手册。它不仅讲解“如何构建”一个神经网络，更深入剖析“为何如此设计”背后的数学原理与算法逻辑，确保读者能够真正理解驱动人工智能革命的核心动力。 二、内容结构与核心章节详解 本书共分为六大部分，共计十八章，内容组织遵循由浅入深、循序渐进的原则。 第一部分：基础回顾与神经元模型（第1章至第3章） 本部分作为后续复杂模型的理论铺垫，回顾了必要的数学基础，并详细介绍了深度学习的最小单元——神经元模型。 第1章：机器学习基础回顾：本章简要回顾了监督学习、无监督学习的基本概念，重点梳理了损失函数、优化器（如梯度下降法）的数学定义与几何意义。这部分内容与数据存储和查询优化等数据库管理主题完全无关。 第2章：人工神经网络（ANN）的起源与结构：详细阐述了感知机模型，激活函数的演变（Sigmoid, Tanh, ReLU族），以及多层感知机（MLP）的层次结构。强调信息在前向传播中的非线性转换过程。 第3章：误差反向传播算法（Backpropagation）的数学推导：这是理解深度学习训练过程的核心。本章将使用链式法则，对损失函数相对于网络权重的梯度进行精确计算的推导过程，展示如何高效地将误差从输出层反向传播至输入层。 第二部分：核心网络架构（第4章至第7章） 本部分聚焦于两种对现代AI产生深远影响的经典深度学习架构。 第4章：卷积神经网络（CNN）的原理：深入解析了卷积操作（Convolution）、池化操作（Pooling）的数学定义、参数共享机制及其在处理二维空间数据（如图像）时的优势。讨论了经典架构如LeNet、AlexNet和VGG的结构设计哲学。 第5章：循环神经网络（RNN）与序列建模：探讨了RNN如何通过隐藏状态来捕获时间序列数据的依赖关系。详细分析了标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失和爆炸问题。 第6章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：针对RNN的局限性，本章详细剖析了LSTM的输入门、遗忘门和输出门的工作机制，以及GRU的简化结构，解释了它们如何有效地学习长期依赖性。 第7章：高级卷积结构与迁移学习：介绍残差网络（ResNet）中的残差连接如何解决深度网络训练难题，以及Inception模块的设计思想。同时，探讨迁移学习在资源受限场景下的应用策略。 第三部分：现代优化技术与正则化（第8章至第10章） 本部分关注如何高效、稳定地训练复杂的深度模型。 第8章：先进的优化算法：不仅限于基础的随机梯度下降（SGD），本书重点介绍了动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和Adam优化器的内部工作机制与参数选择。 第9章：正则化与泛化能力：探讨了防止模型过拟合的多种技术，包括L1/L2正则化、Dropout的随机失活机制，以及批量归一化（Batch Normalization）对训练稳定性的巨大贡献。 第10章：超参数调优与模型评估：介绍网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化等自动化超参数搜索方法，并详细阐述了精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等模型性能评估指标的适用场景。 第四部分：生成模型与无监督学习（第11章至第13章） 本部分转向了旨在学习数据底层分布，并能生成新数据的模型。 第11章：自编码器（Autoencoders）：从基础的稀疏编码器到变分自编码器（VAE）的原理，解释了如何通过编码和解码过程实现数据的有效特征提取与降维。 第12章：生成对抗网络（GAN）的理论基础：详细阐述了生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的“零和博弈”过程，以及如何通过纳什均衡来实现高质量样本的生成。 第13章：GAN的变体与挑战：探讨了DCGAN（使用卷积的GAN）、WGAN（Wasserstein GAN）如何解决原始GAN训练不稳定的问题，并讨论了模式崩溃（Mode Collapse）现象及其应对策略。 第五部分：自然语言处理（NLP）的高级模型（第14章至第16章） 本部分聚焦于深度学习在文本数据处理中的革命性进展，完全侧重于序列到序列（Seq2Seq）的转化和注意力机制。 第14章：注意力机制（Attention Mechanism）：解释了注意力机制如何允许模型在处理长序列时动态关注输入序列中的关键部分，这是Transformer架构的基础。 第15章：Transformer架构：详细拆解了Transformer模型中多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）层、前馈网络层以及位置编码的数学实现，说明其如何完全摒弃循环结构。 第16章：预训练语言模型（BERT与GPT系列概述）：简要介绍了基于Transformer结构的代表性模型，如双向编码器（BERT）和自回归解码器（GPT），以及它们在下游任务中的应用范式。 第六部分：实践部署与未来展望（第17章至第18章） 第17章：模型部署与工程化：讨论了如何使用TensorFlow Serving或TorchServe等框架将训练好的模型部署到生产环境，涉及模型量化、剪枝技术以优化推理速度。 第18章：深度学习的前沿方向：简要展望了图神经网络（GNN）、因果推断在深度学习中的结合，以及对AI伦理和可解释性（XAI）的初步探讨。 三、本书特色与读者获益 本书的价值不在于指导读者如何进行数据库的日常维护、数据迁移或编写复杂的SQL查询语句。恰恰相反，它带领读者进入一个全新的、处理非结构化数据（图像、文本、音频）的智能计算领域。 1. 原理的彻底性：所有核心算法均附有详尽的数学推导，确保读者能够深刻理解模型背后的逻辑，而非停留在API的调用层面。 2. 实践的覆盖面广：结合Python主流框架（如PyTorch），提供了大量可复现的代码示例，覆盖从基础MLP到前沿Transformer的完整开发流程。 3. 面向未来技术栈：本书重点覆盖了当前工业界和学术界最热门的技术方向，如生成模型、注意力机制，为读者在人工智能领域的深造或职业转型打下坚实基础。 本书适合人群： 计算机科学、统计学、电子工程等专业的高年级本科生和研究生。 希望从传统软件开发转向人工智能领域，需要系统学习深度学习理论的工程师。 已经具备基础编程能力，渴望深入理解AI模型内部工作机制的研究人员与开发者。 本书不包含的内容（与数据库技术无关）： 本书完全不涉及关系代数、数据模型（实体-关系模型）、SQL语言（如SELECT, JOIN, UPDATE）、数据库范式理论（如1NF, 2NF, 3NF）、事务管理（ACID特性）、索引结构（B+树）、数据库并发控制、数据仓库（Data Warehousing）或任何关于数据持久化、数据恢复和存储优化的主题。本书的关注点是计算智能，而非数据管理。

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我最欣赏这本书的一点，是它对数据库“安全”和“性能调优”这两个核心命题的深入剖析，这部分内容在很多入门级的教程中常常被一笔带过。这本书并未将安全仅仅视为权限管理那么简单，而是从数据加密、防止SQL注入的原理分析，到数据库审计和日志保留策略，形成了一个全面的安全防护体系的介绍。而在性能优化方面，作者的剖析更是细致入微，他不仅教我们如何使用`EXPLAIN`命令，更重要的是，他解释了优化器背后的决策逻辑，比如何时会选择全表扫描，何时会触发索引合并。书中甚至提供了一套结构化的性能排查流程，从应用层到网络层，再到存储层，层层递进，极具指导意义。这让我明白，真正的“实用”，不是教你几个万能的优化口诀，而是让你掌握一套系统性的思维方法论，去面对任何未知的性能瓶颈。这本书为我打开了一扇通往“高性能数据库管理”的大门。

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说实话，我拿到这本《数据库实用教程》的时候，内心是抱着一丝怀疑的，毕竟市面上的“实用教程”往往意味着内容肤浅，只停留在CRUD的层面，对于真正想构建健壮系统的开发者来说，帮助有限。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它的广度与深度令人惊叹。它没有浪费笔墨去介绍那些已经被时代淘汰的过时技术，而是聚焦于现代主流关系型数据库（如MySQL和PostgreSQL）的最新特性和最佳实践。比如，它对并发控制策略的探讨，不仅仅停留在两阶段锁定（2PL）的描述上，更是详细对比了MVCC（多版本并发控制）在不同场景下的优劣，并给出了在高并发Web应用中如何选择合适的隔离级别的实战建议。这种超越教科书范畴的“实战智慧”，正是这本书最大的价值所在。我甚至发现，书中的一些高级特性介绍，连我工作了多年的资深同事都感到新颖。对于那些想从“会写SQL”跃升到“精通数据库系统设计”的工程师来说，这本书简直是一份不可多得的武功秘籍，每一次翻阅都能发现新的窍门。

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如果要用一个词来形容阅读《数据库实用教程》的感受，那一定是“结构化思维的建立”。这本书的作者似乎深谙“学习金字塔”的原理，他总能把一个看似庞大的知识体系，拆解成若干个可以被独立消化和理解的模块，然后再通过严谨的逻辑串联起来。它不仅仅是在讲数据库技术，更像是在教授一种严谨的工程思维。例如，在讨论事务的ACID特性时，它不仅解释了原子性、一致性、隔离性和持久性分别是什么，还巧妙地穿插了现实世界中银行交易和日志记录的案例，使得这些概念不再是抽象的符号。这种将理论与现实世界模型完美融合的叙述方式，极大地降低了初学者的学习门槛，同时也加深了专业人士的理解深度。读完后，我感觉自己不仅仅是掌握了一套数据库操作技能，更是建立起了一套处理复杂数据结构和保证数据完整性的完整框架，这种思维上的升华，远超乎一本技术书籍应有的范畴。

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这部名为《数据库实用教程》的书，实在是一本让我醍醐灌顶的宝典。我原本以为自己对数据库的理解已经算不错了，毕竟手里也翻过几本市面上的经典教材，但接触这本书后，才发现之前那些知识点多像零散的珍珠，而这本书，则是将它们串联成了璀璨的项链。作者的叙事方式极其流畅，仿佛一位经验丰富的工程师，手把手地带着你从最基础的实体关系模型开始，一步步深入到复杂的查询优化和事务处理机制。书中对各种数据库范式的讲解，不是那种冷冰冰的理论堆砌，而是充满了生动的例子，让你能真切地感受到为什么要进行范式分解，分解后带来的性能提升是何等显著。尤其让我印象深刻的是关于索引 B+ 树结构的剖析，那种深入骨髓的解释，配上清晰的图示，让我这个曾经对树结构感到头疼的人，终于彻底打通了任督二脉。读完这一部分，我再去回顾那些旧的资料，简直感觉像是第一次看清了事物的本质。这本书的实用性体现在每一个章节，它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“怎么做”，这种由浅入深，由理论到实践的完美结合，让我对数据库这门技术产生了更深层次的敬畏与热爱。

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这本书的排版和阅读体验也值得大书特书一番。很多技术书籍，内容再好，如果排版晦涩，图表混乱，都会让人望而却步，但《数据库实用教程》在这方面做得非常出色。它的字体选择恰到好处，代码示例的语法高亮清晰可辨，即便是那些涉及到复杂嵌套查询和存储过程的代码块，也能一眼看出逻辑结构。更重要的是，书中的概念图和数据流向图，逻辑性极强，每一个箭头、每一个方框的摆放都仿佛经过了精心的设计，旨在用最直观的方式来传递最抽象的概念。我记得有一次深夜学习，当我被一个复杂的SQL执行计划搞得焦头烂额时，书中一个关于成本估算模型的示意图，瞬间就让迷雾散去。这种对读者友好度的极致追求，使得长时间的阅读也不会产生强烈的视觉疲劳。它让我们这些需要长时间面对屏幕学习的人，能够更专注于知识本身，而不是与书籍的排版进行“搏斗”。

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