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出版者:人民邮电出版社

作者:[美]扎卡赖亚斯·弗格里斯

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2018-2-1

价格:CNY 69.00

装帧:平装

isbn号码:9787115473288

丛书系列:

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深度学习与神经网络实战指南 聚焦前沿技术，构建高效智能系统 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实战化的深度学习与神经网络技术指南。我们摒弃空泛的理论叙述，专注于现代人工智能领域最核心、最具应用价值的技术栈——从基础的神经元模型到复杂的多模态深度学习架构。全书内容紧密围绕当前业界主流框架和实际工程需求展开，力求帮助读者快速掌握从理论理解到项目落地的全流程能力。 第一部分：深度学习基石与数学原理重构 本部分将系统地回顾并深入剖析支撑现代深度学习算法的数学与统计学基础，但这并非传统的枯燥推导，而是结合现代计算环境的视角进行重构。 第1章：信息论与概率图模型的桥梁 深入探讨熵、互信息在特征选择和模型不确定性量化中的作用。重点解析概率图模型（如马尔可夫随机场和信念传播算法）如何为理解复杂依赖关系提供框架，并引出现代神经网络中损失函数设计的底层逻辑。我们将分析最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在不同正则化策略下的具体体现。 第2章：高维空间中的优化算法 本章将聚焦于深度学习训练的核心——优化。详细讲解随机梯度下降（SGD）的局限性，并深入剖析Adam、RMSprop、Adagrad等自适应学习率优化器的内部工作机制，包括动量（Momentum）的引入如何加速收敛。此外，我们将讨论二阶优化方法（如牛顿法在分布式环境中的近似实现）在特定超参数调整中的应用潜力，并提供一套针对大规模数据集的优化器选择与调试策略手册。 第3章：现代反向传播与自动微分 超越教科书式的链式法则演示，本章重点讨论自动微分（Autodiff）引擎（如TensorFlow/PyTorch后端）的实现原理。我们将分析前向模式与反向模式自动微分的效率权衡，以及如何通过计算图的优化（如梯度累积、梯度检查点技术）来处理内存受限环境下的超深网络训练。 第二部分：核心网络架构的深度解析与应用 本部分将系统性地拆解当前最主流的几类深度学习网络结构，并提供针对特定任务的优化技巧。 第4章：卷积神经网络（CNN）的进化与视觉任务 从LeNet到Transformer-based视觉模型（如ViT），本章全面梳理CNN架构的演变脉络。重点解析空洞卷积（Dilated Convolution）、分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在提高效率和性能方面的作用。实践部分将覆盖目标检测（如YOLOv7/v8的原理剖析）、实例分割（Mask R-CNN）和语义分割（DeepLab系列）的最新进展。 第5章：循环网络（RNN）的局限与序列建模的飞跃 探讨传统RNNs在长距离依赖问题上的梯度消失/爆炸问题。深入分析LSTM和GRU的结构优势，并着重比较它们在处理变长序列数据时的计算效率。本章还将引入注意力机制（Attention Mechanism）的初步概念，作为连接RNN与Transformer的过渡章节。 第6章：Transformer架构与自注意力机制的统治力 本书的核心章节之一。详细解析原始Transformer模型中的多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，包括Scaled Dot-Product Attention的精确计算流程。我们将剖析Encoder-Decoder结构，并讨论BERT、GPT系列等预训练模型的掩码策略、训练目标和迁移学习范式。特别关注Transformer在非自然语言处理任务（如时间序列分析）中的适应性改造。 第三部分：先进模型与生成式AI 本部分将目光投向当前最具活力的研究方向——生成模型和前沿的对抗性训练方法。 第7章：生成对抗网络（GANs）的稳定训练与评估 全面解析GANs的原理，包括判别器和生成器的博弈过程。深入探讨WGAN、LSGAN、Progressive GAN等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定的问题。评估指标（FID, Inception Score）的计算方法与局限性也将进行详尽的阐述。 第8章：扩散模型（Diffusion Models）的崛起与图像合成 本书重点介绍当前在图像和音频生成领域占据主导地位的扩散模型。详细解释前向加噪过程和反向去噪过程的数学基础，特别是SDE/ODE在采样过程中的作用。实践案例将聚焦于条件生成（如基于文本提示的图像生成，如Stable Diffusion的潜在空间操作）。 第9章：深度强化学习（DRL）的核心范式 本章为强化学习（RL）提供一个现代视角。讲解马尔可夫决策过程（MDP）和贝尔曼方程。重点对比基于价值的方法（DQN及其Double/Dueling变体）和基于策略的方法（REINFORCE, A2C/A3C）。随后，深入解析策略梯度算法的代表——PPO（近端策略优化）的核心约束机制及其在机器人控制和复杂决策环境中的应用。 第四部分：工程实践、可解释性与模型部署 本部分关注如何将训练好的模型转化为可靠、高效的生产力工具。 第10章：模型调优、正则化与泛化能力提升 系统梳理防止过拟合的工程技术，包括Dropout的精确概率解释、批标准化（Batch Normalization）与层标准化（Layer Normalization）在不同架构下的适用性。我们将介绍超参数搜索的有效策略（如贝叶斯优化）以及学习率预热（Warmup）和周期性学习率（Cyclic LR）在稳定训练中的关键作用。 第11章：可解释性人工智能（XAI）技术 在模型日益“黑箱化”的背景下，本章提供一系列工具来揭示决策过程。详细介绍局部可解释性方法（如LIME、SHAP值），以及全局敏感度分析。同时，探讨梯度可视化技术（如Grad-CAM）在诊断CNN模型关注区域时的实用价值。 第12章：模型压缩、量化与边缘计算部署 讨论模型在资源受限设备上部署的挑战。详细讲解模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization，包括INT8/FP16）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理和实现细节。提供使用ONNX或TensorRT等推理引擎加速模型的实战流程。 附录：高性能计算与分布式训练策略 简要介绍GPU并行计算基础（CUDA/OpenCL概述），以及在大规模数据集和模型训练中如何有效地使用数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）策略，包括AllReduce通信原语的应用。 本书适合具有扎实Python基础，熟悉基本线性代数与微积分概念，并希望深入掌握前沿深度学习技术，并将其应用于实际复杂问题的工程师、研究人员和高级数据分析师。通过本书的学习，读者将不仅能“使用”主流框架，更能“理解和设计”更高效的智能系统。

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我被这本书在解释数据科学的“哲学”和“思维方式”上的深入探讨所吸引。它不仅仅是一本教你如何使用Julia语言的工具书，更是一本引导你如何思考、如何解决数据问题的指南。作者强调了理解问题背景、定义清晰的目标、以及选择合适的方法论的重要性。在介绍各种数据科学技术时，作者总是会先花时间解释这些技术背后的逻辑和适用场景，而不是直接抛出代码。我尤其欣赏书中关于“数据伦理”和“可解释性AI”的讨论，这反映了作者对数据科学更深层次的思考，并且为我提供了一个更负责任地使用数据的视角。书中在讲解模型时，非常注重模型的可解释性，并提供了在Julia中实现可解释性方法的具体示例，这对于我理解模型的决策过程至关重要。这本书让我意识到，成为一名优秀的数据科学家，不仅需要掌握技术，更需要具备批判性思维和解决问题的能力。

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从用户体验的角度来看，这本书的设计非常人性化。排版清晰，字体大小适中，代码块也得到了很好的区分，阅读起来非常舒适。作者的写作风格非常流畅，语言生动形象，即使是对于一些比较晦涩的统计学和计算机科学概念，也能被解释得通俗易懂。我尤其喜欢书中在讲解某些复杂算法时，穿插的一些历史背景和应用故事，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这些技术有了更深的理解。书中提供的代码示例，不仅仅是简单功能的展示，更像是精心设计的“小项目”，能够让我一步一步地学习如何构建一个完整的数据分析流程。例如，在讲解回归分析时，书中详细展示了如何进行数据加载、数据清洗、模型构建、模型评估以及结果解读，整个过程非常完整。此外，书中还提供了许多学习资源和进一步阅读的建议，这对于希望深入学习的读者来说非常有价值。总的来说，这本书的阅读体验非常好，让我乐在其中，并且能够持续地保持学习的热情。

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这本书的实践性是我最看重的一点。它不像许多理论书籍那样，只是枯燥地讲解概念，而是非常注重将理论与实践相结合。每一章都提供了大量的、可以直接在Julia环境中运行的代码示例，这些代码不仅结构清晰，而且注释详尽，能够帮助我理解代码的每一个步骤。我发现自己可以在阅读的同时，立即上手实践，通过修改代码、观察结果，来加深对知识的理解。这种“边学边做”的学习模式，极大地提高了我的学习效率。作者还提供了许多实际项目案例，这些案例涵盖了数据科学的各个应用领域，从金融建模到生物信息学，让我能够看到Julia在不同行业中的广泛应用。我尤其欣赏书中关于数据可视化部分的讲解，作者展示了如何使用Julia的强大可视化库，生成美观且信息丰富的图表，这对于数据分析和结果展示至关重要。这本书给了我信心，让我能够将所学知识应用到实际工作中，解决真实世界的问题。

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作为一名在统计学领域有一定基础的读者，我发现这本书为我提供了一个全新的视角来理解和应用统计方法。Julia语言的强大功能和灵活性，使得传统的统计分析变得更加高效和便捷。作者在介绍各种统计模型时，都配以了详实的Julia代码实现，并且详细解释了每一个参数的含义以及如何解释模型输出。我尤其对书中关于贝叶斯统计的部分印象深刻，作者以非常清晰的方式介绍了贝叶斯推理的原理，并提供了使用Julia实现贝叶斯模型的方法，这对于我来说是一次非常有价值的学习。此外，书中还探讨了时间序列分析、空间统计等高级主题，并提供了相应的Julia实现，这些内容对于我在特定领域的深入研究非常有帮助。我发现这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在指引我如何更深入地理解数据，以及如何利用Julia这个强大的工具来解决更复杂的问题。作者对细节的关注，以及对实际应用的强调，让这本书在众多数据科学书籍中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包容性让我印象深刻，它似乎面向的是所有对数据科学感兴趣的人，无论你的背景如何。作者并没有假设读者拥有深厚的编程基础或高深的数学知识，而是从最基础的概念讲起，并逐步引导读者深入。我发现即使是那些我曾经认为非常难以理解的统计学概念，在书中也被解释得非常清晰明了。书中提供的Julia代码示例，对于我这样刚刚接触编程的人来说，也显得十分友好，易于理解和修改。我尤其喜欢书中关于“从数据中发现模式”的章节，作者通过各种可视化技术和统计方法，展示了如何从看似杂乱无章的数据中提取有用的信息。这种能力对于任何希望利用数据来做出更好决策的人来说都是至关重要的。这本书让我感到数据科学触手可及，并且充满了探索的乐趣。

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我对于书中关于“探索性数据分析”（EDA）部分的讲解非常满意。作者通过一系列的步骤和示例，详细地展示了如何利用Julia进行EDA，包括数据加载、数据摘要、数据可视化、以及初步的模式识别。这些步骤对于理解数据集的特点、发现潜在的数据问题，以及形成初步的分析假设至关重要。我发现自己可以轻松地将书中介绍的EDA技术应用到我自己的数据集中，并且能够从中获得非常有价值的洞察。作者还分享了许多关于如何有效地可视化数据的技巧，这对于我向非技术人员清晰地传达分析结果非常有帮助。这本书不仅教我如何“做”数据分析，更教我如何“思考”数据分析，如何从数据中挖掘故事。

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这本书的深度和广度都令人惊叹。它覆盖了数据科学的几乎所有关键领域，从数据采集和预处理，到模型构建和评估，再到部署和结果解释。作者对于每一个主题的讲解都非常深入，并且提供了大量高质量的Julia代码示例。我尤其喜欢书中关于“数据驱动的实验设计”的章节，它提供了一种科学的方法来验证假设和衡量改变的效果。这对于在商业和科学研究中做出明智的决策非常重要。书中还探讨了许多前沿的数据科学技术，例如自然语言处理、图神经网络等，并且提供了在Julia中实现这些技术的示例。这些内容让我能够紧跟数据科学领域的最新发展。总而言之，这是一本集理论、实践、前沿技术于一体的宝藏书籍，它将极大地提升我作为一名数据科学家的能力。

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这是一本绝对令人惊叹的书，它以一种我从未见过的方式深入探讨了数据科学的各个方面。作者在解释复杂的概念时，使用了非常清晰、循序渐进的方法，这对于我这样在数据科学领域相对新手的人来说至关重要。我尤其欣赏书中提供的实际案例研究，它们不仅仅是理论的堆砌，而是真实世界问题的解决方案的展示。通过这些案例，我能够更直观地理解不同算法的适用场景，以及如何运用Julia语言来解决这些问题。比如，书中对机器学习模型的解释，不仅仅局限于模型本身的原理，还详细阐述了模型在数据预处理、特征工程、模型评估和参数调优过程中的具体应用。作者对于不同算法的优劣势分析也十分到位，让我能够根据实际需求选择最合适的工具。更重要的是，书中并没有止步于理论，而是提供了大量的Julia代码示例，这些代码不仅可以直接运行，而且注释详尽，帮助我理解代码背后的逻辑。我发现自己能够在阅读的同时，边实践边学习，这种体验非常棒。书中对数据可视化部分的讲解也让我印象深刻，通过简洁的代码，就能生成专业级别的数据图表，这对于数据分析和结果展示来说是不可或缺的技能。总而言之，这本书为我打开了数据科学的大门，让我对这个领域充满了信心和探索的动力。

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我一直对机器学习领域很感兴趣，这本书彻底满足了我的好奇心。它从基础的监督学习和无监督学习算法开始，循序渐进地介绍了深度学习等更前沿的技术。让我印象深刻的是，书中对于算法原理的讲解非常透彻，同时又提供了大量可以直接运行的Julia代码示例。这意味着我不仅能够理解算法的工作原理，还能够亲手实践，通过调整参数来观察不同算法的表现。作者还分享了许多关于模型评估和调优的实用技巧，这对于构建鲁棒的机器学习模型至关重要。我特别喜欢书中关于“特征工程”的章节，作者强调了特征选择和特征构建的重要性，并提供了多种在Julia中实现这些技术的实用方法。这些技巧极大地提升了我处理真实世界数据的能力。另外，书中对于神经网络和深度学习的介绍也让我大开眼界，作者用简洁易懂的方式解释了复杂的神经网络结构和训练过程，并提供了在Julia中实现这些模型的代码。这本书确实是我学习机器学习和利用Julia进行实践的宝贵资源。

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我必须说，这本书在组织结构上做得非常出色，逻辑性强，层层递进，让学习过程非常流畅。从基础的数据处理和清洗，到高级的统计建模和机器学习，每一个主题都得到了充分的讨论，并且与Julia语言的特性紧密结合。作者的写作风格也非常吸引人，既有学术的严谨性，又不失实践的指导性。他善于运用类比和生动的例子来解释抽象的概念，使得原本枯燥的理论变得易于理解和消化。我特别喜欢书中关于“数据驱动决策”的章节，它强调了数据不仅仅是数字的集合，更是洞察业务规律、驱动创新和优化决策的关键。作者通过实际场景的分析，展示了如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的商业策略。书中关于性能优化的部分也让我受益匪浅，Julia语言以其出色的性能而闻名，而这本书则深入探讨了如何充分发挥Julia的优势，编写高效的数据处理和分析代码，这对于处理大规模数据集至关重要。我还发现书中提供了许多关于最佳实践的建议，例如如何组织代码、如何进行版本控制、以及如何有效地进行团队协作，这些都是在真实数据科学项目中非常实用的指导。

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