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出版者:Imperial College Press

作者:Chen, Wai-Kai

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:2003-12

价格:1175.00元

装帧:

isbn号码:9781860942266

丛书系列:

图书标签:

• 网络科学
• 复杂网络
• 图论
• 网络分析
• 社会网络
• 信息传播
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• 网络应用
• 数据科学
• 机器学习

深度学习与神经网络原理：从基础到前沿 本书导言： 在这个数据爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着我们的世界。而驱动这场变革的核心引擎，正是深度学习（Deep Learning）及其基石——人工神经网络（Artificial Neural Networks）。本书《深度学习与神经网络原理：从基础到前沿》旨在为读者构建一个全面、深入且实践导向的学习路径，帮助技术人员、研究学者以及对前沿科技充满热情的学习者，彻底掌握神经网络的理论精髓、构建流程以及在复杂现实问题中的应用技巧。我们不会止步于浅层的概念介绍，而是深入到数学推导和算法实现的底层逻辑，确保读者不仅“会用”，更能“深知其所以然”。 第一部分：神经网络的数学与生物学基础（奠定基石） 本部分将严格考察神经网络的起源与支撑其运作的数学框架。 第一章：神经元模型与感知机：信息的原点 生物学灵感与数学抽象： 从生物神经元的工作原理出发，探讨如何将其抽象为可计算的数学模型。重点分析了动作电位、突触连接强度（权重）和阈值激活的概念。 感知机（Perceptron）： 深入讲解第一代人工神经网络模型，包括其结构、线性可分问题的处理能力，以及著名的“异或”（XOR）问题所暴露出的局限性。 激活函数的重要性： 详细剖析不同激活函数的特性、数学形式、导数性质及其对网络训练的影响。我们将对比 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（Leaky ReLU, ELU）的优劣，并解释为什么 ReLU 家族在现代深度学习中占据主导地位。 第二章：线性代数与概率统计的工具箱 向量、矩阵与张量运算： 将神经网络的每一层视为一系列高效的矩阵乘法和张量操作。详细讲解批处理（Batch Processing）如何通过高效的线性代数运算实现计算加速。 微积分基础与梯度概念： 探讨偏导数、链式法则（Chain Rule）在反向传播算法中的核心作用。这是理解网络如何学习的数学基础。 信息论入门： 引入熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）作为衡量模型误差的标准，为后续损失函数的选择打下基础。 第二部分：核心算法与训练机制（引擎的构建） 本部分聚焦于如何训练一个多层网络，实现从随机初始化到优化解的转化。 第三章：多层感知机（MLP）与反向传播（Backpropagation） 深度网络的结构解析： 阐释隐藏层的作用，以及增加层数如何提高模型的非线性表达能力。 误差梯度计算： 详细、一步一步地推导反向传播算法的数学公式。重点在于理解误差信号如何从输出层逐层向输入层回传，并计算出每一权重的梯度。 向量化实现： 展示如何使用高效的矩阵运算实现反向传播，这对于理解 GPU 加速的原理至关重要。 第四章：优化器：寻优的艺术 梯度下降家族： 从最基础的批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）开始，分析其收敛速度和震荡问题。 动量（Momentum）与自适应学习率方法： 深入讲解 Nesterov 加速梯度、Adagrad、RMSProp 的工作原理，以及它们如何解决不同参数更新步长不一致的问题。 Adam 优化器深度解析： 作为当前最流行的优化器，本书将详细分析 Adam 如何结合了动量和自适应学习率的优势，并讨论其在特定场景下的局限性与改进方向。 第五章：正则化与防止过拟合 偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）： 从统计学角度解释欠拟合和过拟合的根本原因。 权重衰减（L1/L2 Regularization）： 分析这些技术如何通过惩罚大的权重值来平滑决策边界。 Dropout 技术详解： 探讨 Dropout 的随机性如何模拟“集成学习”的效果，及其在模型训练和推理阶段的不同处理方式。 早停法（Early Stopping）与其他技巧： 介绍数据增强（Data Augmentation）在图像领域的应用，以及批归一化（Batch Normalization）对稳定训练过程的巨大贡献。 第三部分：前沿网络架构的深度探索（现代应用） 本部分将从 MLP 转向处理特定类型数据的专用网络结构，展示深度学习的强大威力。 第六章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 卷积层的核心思想： 解释局部感知野、权值共享（Parameter Sharing）如何大幅降低模型的参数量并捕获空间特征。 池化层的功能与类型： 分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在特征降维和保持平移不变性中的作用。 经典网络架构解析： 详细剖析 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的突破）、Inception（多尺度特征融合）等里程碑式网络的设计哲学和创新点。 目标检测基础： 简要介绍 R-CNN 家族和 YOLO 系列的基础思路，展示 CNN 在识别之外的应用。 第七章：循环神经网络（RNN）：处理序列数据的挑战 序列依赖性建模： 解释 RNN 如何通过隐藏状态（Hidden State）来记忆先前的信息。 梯度消失/爆炸问题： 详细分析在长序列中，由于反复乘法导致的梯度问题。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 深入解析 LSTM 的输入门、遗忘门和输出门，以及 GRU 的简化结构，理解它们如何有效地控制信息流，解决长期依赖问题。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍编码器-解码器架构在机器翻译和文本摘要中的应用。 第八章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制的引入： 解释“注意力”如何允许模型在处理长序列时动态地关注输入中最相关的部分，而非仅仅依赖最后一步的隐藏状态。 自注意力（Self-Attention）的机制： 详细介绍 Query (Q)、Key (K)、Value (V) 的计算过程，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的数学细节。 Transformer 模型的全貌： 完整解析 Transformer 结构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）、层归一化（Layer Normalization）以及前馈网络，并强调其彻底摆脱循环结构的并行化优势。 第九章：生成模型与无监督学习的趋势 变分自编码器（VAE）： 解释 VAE 如何通过引入潜在空间（Latent Space）和重参数化技巧（Reparameterization Trick）来实现数据的生成和维度压缩。 生成对抗网络（GAN）： 深入探讨生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，分析其训练的困难性（如模式崩溃）。 前沿进展简述： 介绍扩散模型（Diffusion Models）作为当前图像生成领域的新兴范式。 本书特色与读者收获： 本书以严谨的数学推导为骨架，以最新的工程实践为血肉。每一章节都配备了清晰的算法伪代码和基于主流框架（如 PyTorch 或 TensorFlow 2.x）的实现示例。读者将不仅理解深度学习模型的“是什么”，更会掌握其“如何运作”和“为何有效”。通过本书的学习，读者有能力独立设计、训练和调优复杂的深度学习模型，为迈向专业级的 AI 工程师或研究人员打下坚实的基础。 目标读者群： 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业高年级本科生、研究生，以及希望系统性提升深度学习专业知识的软件开发人员和算法工程师。

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作为一名长期关注环境科学和可持续发展的专业人士，我对《蓝色星球的危机：海洋生态的临界点与修复方案》这本书给予了高度评价，但不是因为它的震撼力，而是源于它极度的审慎与严谨。这本书的优秀之处在于，它成功地平衡了科学数据的深度和政策建议的可操作性。作者似乎对每一个论断都进行了多重交叉验证，书中引用的所有关于酸化、微塑料污染以及过度捕捞的数据链，都可以追溯到最新的科研论文或国际组织报告。我尤其赞赏它在讨论“解决方案”时，没有陷入非黑即白的争论，而是细致地剖析了不同利益相关方（渔业、航运、能源、政府）之间的复杂博弈。例如，在探讨发展深海采矿的潜力与风险时，作者不仅列出了技术参数，还模拟了不同监管框架下可能出现的环境伦理困境。这本书的结构非常清晰，从描述危机现状到分析驱动因素，最后落脚于不同层面的干预措施，层层递进，逻辑链条完整得令人信服。它不是一本旨在激发恐慌的科普读物，而是一份基于事实、面向未来的行动指南，对于政策制定者和环保领域的从业者来说，是极具参考价值的案头读物。

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这本《深入浅出：从经典到前沿的编程实践》简直是为我这种半路出家的开发者量身定做的。它没有堆砌那些晦涩难懂的数学公式或者停留在空中楼阁的理论层面，而是用极其接地气的方式，将那些复杂的数据结构和算法原理，一步步拆解成清晰、可执行的代码片段。我印象最深的是关于“内存管理”那一章节，作者没有直接抛出垃圾回收的复杂机制，而是先从C语言的手动分配与释放讲起，让我们真切体会到“忘记释放”的痛苦，然后才引出面向对象语言是如何巧妙地解决这些问题的。书中的代码示例几乎每一个都有详尽的注释，让你仿佛身边有一位资深的工程师在手把手地指导。特别是它对“并发编程”的讲解，非常注重实战中的陷阱，比如著名的“死锁”问题，作者不仅画出了流程图，还给出了几种经典的避免死锁的策略，并且每一种策略都对应了一个可以立刻运行的小程序。读完这本书，我感觉自己对程序的底层运行机制有了更扎实的理解，不再满足于“能跑就行”，而是开始追求“跑得优雅、跑得健壮”。对于那些希望从“码农”蜕变为“工程师”的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝典，它填补了我知识体系中关于基础理论到实际应用之间的巨大鸿沟。

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我是一个对历史和文化怀有浓厚兴趣的普通读者，偶然翻到这本《失落的文明回响：探寻欧亚大陆的贸易与融合》。这本书的叙事手法极其迷人，它没有采用那种干巴巴的年代记录方式，而是像一个经验丰富的旅行家，带着我们穿越时空，沿着古老的丝绸之路，去触摸那些被时间掩埋的痕迹。作者的文字功力非凡，笔触细腻且富有画面感。比如，描写粟特商人时，书中不仅分析了他们的商业网络，更描绘了他们在异乡如何保持自己的宗教信仰与语言习惯，这种对细节的关注，让那些遥远的历史人物瞬间变得鲜活起来。我特别欣赏它对“文化交流”的阐述，它不仅仅是货物的交换，更是思想、艺术乃至疾病的传播路径。书中引用了大量出土文物和碑铭的考证，这些一手资料的加入，极大地增强了论述的说服力。整本书读下来，我仿佛置身于敦煌的壁画前，感受着佛教艺术如何与希腊雕塑风格交融，或者在撒马尔罕的市集上，听着不同语言的叫卖声。对于那些对宏大历史叙事感到疲倦，渴望深入了解特定历史时期人文细节的读者，这本书无疑提供了一种耳目一新的阅读体验，它把历史的厚重感，用诗意的文字重新包装了起来。

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最近迷上心理学方面的一些探讨，所以毫不犹豫地入手了《情绪的炼金术：重塑大脑的适应性反应》。这本书最大的特点，在于它将神经科学的硬核知识与日常的情绪管理技巧完美地融合在了一起，中间的过渡衔接自然流畅，完全没有生硬的跳跃感。作者似乎深谙读者的心理——我们既想知道“为什么会这样”（机制），又急需知道“我该怎么做”（应用）。书中对“杏仁核”和“前额叶皮层”的互动描述得极其生动，作者没有用复杂的术语轰炸读者，而是通过一系列巧妙的比喻，比如将情绪反应比作“旧时代快速反应部队”，而理性思考则是“正在赶来的指挥中心”，一下子就让读者明白了情绪反应的滞后性和可干预性。我特别喜欢其中关于“情绪命名”的部分，书中强调，仅仅是准确说出自己感受到的情绪名称，就能在生理上激活大脑的理性区域，有效降低情绪强度。这种操作性极强的微习惯建议，贯穿全书，使得整本书读起来就像是在进行一场持续的自我对话和练习，而不是被动接受信息。读完后，我感觉自己对那些突如其来的焦虑和易怒有了更清晰的掌控感，它提供的是一套可复制的、基于生物学基础的“情绪调试手册”。

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我购买《现代主义建筑的解构与重塑：从功能主义到后现代的思辨》这本书，原本是冲着那些漂亮的建筑照片去的，但真正吸引我的是作者那套独特的“批判性视角”。这本书的叙事节奏非常快，它没有像传统艺术史那样按时间线平铺直叙，而是通过聚焦几个关键的“转折点”事件——比如某个标志性建筑的争议性落成，或者某位大师的理论宣言——来串联起整个现代主义运动的内在矛盾。作者的语言充满了思辨的火花，他倾向于使用对比和悖论来展开论述。他会毫不留情地指出柯布西耶“机器美学”背后的社会精英主义倾向，同时也会反思密斯·凡德罗“少即是多”哲学在面对快速城市化时的局限性。书中对“符号学”在建筑中的运用分析得尤为精彩，如何通过建筑的体量、材料和空间布局来传递意识形态信息，这一部分的论述，让我对那些冰冷的钢筋水泥结构产生了全新的敬畏感。它迫使我跳出“美观”的初级判断，去深究建筑师在特定历史语境下所要完成的社会使命。这本书的排版和图文配比也极为考究，既有深度的理论分析，又不失视觉上的愉悦感，非常适合那些想深入理解建筑设计思想的非科班读者。

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