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出版者:Addison-Wesley

作者:Stern, Linda

出品人:

页数:80

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 12.88

装帧:Pap

isbn号码:9780321446893

丛书系列:

图书标签:

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• 避免抄袭
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• 引用规范
• 信息素养
• 学术规范

《深度学习与计算机视觉：从理论到实践》 本书旨在为对深度学习及其在计算机视觉领域应用充满好奇的学习者提供一套全面、深入的指导。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起对神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等关键模型的理解，并深入探讨它们在图像识别、目标检测、语义分割、姿态估计、人脸识别等核心计算机视觉任务中的实际应用。 核心内容概览： 深度学习基础理论： 神经网络的基石： 我们将从感知机模型开始，循序渐进地介绍人工神经网络的基本结构，包括神经元、激活函数（如Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU, Tanh）、损失函数（如交叉熵、均方误差）以及优化器（如SGD, Adam, RMSprop）。理解反向传播算法是核心，我们将详细解析梯度下降的原理以及它如何指导模型学习。 深度学习的构建模块： 深入理解卷积神经网络（CNN）的原理，包括卷积层、池化层（MaxPooling, AveragePooling）、全连接层等，并阐述它们如何有效地提取图像的空间特征。介绍常见的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，分析它们的演进和贡献。 序列数据处理： 探讨循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），解释它们在处理时序数据，如视频分析、序列标注等方面的优势。 注意力机制与Transformer： 重点介绍注意力机制的原理，以及其在Transformer模型中的革命性应用。我们将解析Self-Attention、Multi-Head Attention机制，并展示Transformer如何克服CNN和RNN在处理长序列和捕捉全局依赖性方面的局限性，尤其是在视觉Transformer（ViT）中的应用。 计算机视觉核心任务与深度学习应用： 图像分类： 学习如何使用CNN对图像进行精确分类，包括训练技巧、数据增强方法以及迁移学习的应用。 目标检测： 深入研究目标检测算法，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等，理解它们如何在图像中定位和识别多个目标。 语义分割与实例分割： 讲解如何使用全卷积网络（FCN）、U-Net等模型实现像素级别的图像理解，区分不同类别的像素，以及实例分割如何区分同一类别的不同实例。 其他重要应用： 探索深度学习在人脸识别、姿态估计、图像生成（GANs, VAEs）、图像风格迁移、视频分析等领域的最新进展和经典方法。 实践与工程化： 主流深度学习框架： 提供使用TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架进行模型实现和训练的详细指南，包含代码示例和关键API说明。 数据处理与模型评估： 讲解如何有效地预处理和标注图像数据，以及如何选择合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、mAP、IoU等）来衡量模型的性能。 模型优化与部署： 探讨模型压缩、量化、剪枝等技术，以及如何将训练好的模型部署到各种平台，如服务器、移动设备等。 前沿研究方向： 简要介绍当前深度学习和计算机视觉领域的研究热点，如自监督学习、少样本学习、图神经网络在视觉中的应用、多模态学习等，激发读者的进一步探索。 学习目标： 通过本书的学习，您将能够： 深刻理解深度学习的基本原理和核心模型。 掌握将深度学习技术应用于各种计算机视觉任务的方法。 熟练运用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型开发和训练。 具备分析和解决实际计算机视觉问题的能力。 了解当前领域的研究前沿，为进一步深入学习或研究打下坚实基础。 本书适合计算机科学、人工智能、模式识别、图像处理等相关领域的学生、研究人员以及对深度学习和计算机视觉感兴趣的工程师。我们力求内容严谨、逻辑清晰，并辅以丰富的示例和实践指导，帮助读者在理论与实践之间搭建起坚实的桥梁。

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这本书简直是为我这种“粗心大意”的学术新人量身定做的指南！我原本以为引用规范无非就是那么回事，无非就是MLA或者APA，谁知道里面水这么深？拿到书的时候，我最先被吸引的是它那种直截了当的语气，没有太多空洞的理论说教，而是非常贴近实际案例地剖析了什么是“无意中剽窃”。举个例子，书中详细阐述了“思路剽窃”和“措辞剽窃”的细微差别，这对我之前一直混淆的概念进行了醍醐灌顶的修正。我记得有一章专门讲了如何有效地做读书笔记，强调了区分“我的理解”和“原文表述”的重要性，这一点至关重要，因为很多时候我们只是把别人的观点囫囵吞枣地记下来，然后在写作时信手拈来，结果就触碰了红线。这本书对于如何正确使用和整合二手资料提出了非常实用的操作步骤，比如，它建议使用特定的颜色或符号来标记直接引用、转述和总结的内容，这个小技巧极大地改善了我整理研究资料时的混乱状态。阅读过程中，我强烈感受到作者在避免学生陷入学术不端的泥潭上的良苦用心，它不仅仅是告诉你“不能做什么”，更重要的是教会你“应该怎么做”才能既保证学术诚信，又能让自己的研究成果清晰有力。这本书的结构安排也非常人性化，关键的知识点都会用醒目的方框或图表突出显示，非常适合在繁忙的课业中随时翻阅查阅。

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我拿到这本关于学术规范的书时，原本是抱着一种“完成任务”的心态去翻阅的，毕竟这些规定总是那么枯燥乏味。但这本书的叙事方式非常巧妙，它大量使用了“伦理困境”的小故事作为引入，一下子就把抽象的规则落地成了具体的生活场景。比如，书中设想了一个学生，他发现了一个别人未曾注意到的史料，但他因为时间压力，只能稍微修改了前人对同一史料的解读就快速写成论文，结果被指控为“观点挪用”。通过这样的故事，我才真正理解到，剽窃不仅仅是文字的复制粘贴，更是对他人智力劳动成果的不尊重。这本书的“自查清单”部分尤其实用，它提供了一系列具体的问题，比如“我在总结他人观点时，是否使用了超过三个连续的相同词语而没有加引号？”、“我引用的数据是否清晰标注了来源和时间？” 这种互动式的学习方法，比死记硬背规则有效得多。它迫使我反思自己以往的研究习惯，意识到许多自认为无伤大雅的小疏忽，实际上都可能构成严重的学术失误。阅读完这部分，我感觉自己拿到了一套“防弹衣”，能够更自信地面对未来的所有写作任务。

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这本书的排版和设计也值得称赞，它完全不像一本严肃的学术工具书，更像是一本设计精良的工具手册。每一章节的篇幅控制得恰到好处，避免了信息过载，让你在短时间内就能抓住核心要点。我特别喜欢它对于“合理引用”和“过度引用”之间界限的探讨。很多初学者往往陷入两个极端：要么是引用得太少，总怕引用多会显得自己能力不足；要么是引用得太多，导致自己的声音完全被淹没。这本书清晰地指出了，学术写作的目的是在现有知识体系上添砖加瓦，而不是简单地堆砌别人的砖块。它建议我们应该把引用作为支撑自己论点的“证据”，而不是写作的“主体”。书中提供了一个关于“有效转述”的详细步骤分解，强调了先理解、再用自己的话重构、最后进行源头标注的逻辑链条，这对于提高我们的批判性思维能力也有极大的帮助。总而言之，它成功地将一个令人畏惧的话题，转化成了一项可以掌握、可以精通的技能。

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作为一名已经经历过几次大型论文写作的学生，我以为我对剽窃的认识已经足够全面了，但这本书还是给我带来了新的震撼和反思。它没有过多纠结于大学手册中那些冷冰冰的惩罚条款，而是将重点放在了“学术诚信的哲学基础”上。书中深入探讨了“知识共享”的伦理，解释了为什么学术界必须坚持原创性，因为它关乎到科学发现和真理探究的有效性。其中一个观点是，如果你不能准确归属来源，那么后续的研究者就无法检验你的论据，这相当于在知识链条上制造了断裂。这种从更高的伦理层面来审视剽窃问题，比单纯的“怕被抓住”的动机要深刻得多，也更具约束力。此外，它还提供了一些实用的软件和工具的使用建议，比如如何利用文献管理软件进行高效的引用标注，并及时生成符合要求的参考文献列表，这对于提高现代学术写作的效率至关重要。这本书真正做到了授人以渔，它不仅教会了我如何避免犯错，更重要的是，塑造了一种对学术共同体负责任的态度。

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这本书的深度和广度超乎我的预期，它完全摆脱了那种干巴巴的教科书腔调，更像是一位经验丰富、循循善诱的导师坐在你身边，手把手教你如何在复杂的学术环境中保护自己的声誉。最让我印象深刻的是它对“自我剽窃”这个隐晦问题的探讨。我之前从未意识到，将自己过去发表或提交过的作品未经恰当说明地再次提交，也是一种不端行为。书中通过几个极端的案例分析，让我们直观地看到了这种“重复利用”可能带来的严重后果，这让我对“原创性”的理解提升到了一个新的高度。此外，这本书对不同学科背景下的引用规范差异也进行了简要的说明，虽然它不能替代特定学科的详细手册，但它提供了一个宏观的框架，帮助我们理解为什么不同的领域对“证据”的要求会有所不同。比如，自然科学对数据和实验过程的详细复述要求高，而人文学科则更侧重于对文本解释的独特性。这种跨学科的视角，让这本书的适用性大大增强，而不是仅仅局限于某个特定的专业领域。它强调的“透明度”原则，即让读者清楚地知道你知识的来源，才是学术交流的核心，这个理念贯穿始终，令人信服。

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