脑肿瘤临床病理彩色图谱 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:张建华

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2008-5

价格:136.00元

装帧:

isbn号码:9787117093668

丛书系列:

图书标签:

• 脑肿瘤
• 临床病理
• 彩色图谱
• 神经外科
• 肿瘤学
• 病理学
• 诊断
• 医学
• 影像学
• 解剖学

好的，以下是一本图书的详细简介，其内容与《脑肿瘤临床病理彩色图谱》无关： --- 《深度学习：原理、算法与实践》 内容简介 本书全面、深入地探讨了现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习技术。全书结构清晰，从理论基础到前沿应用，为读者构建了一个系统而扎实的知识框架。它不仅适合计算机科学、数据科学领域的学生和研究人员，也为希望将深度学习技术应用于实际工业场景的工程师提供了详实的指导。 第一部分：基础理论与数学基石 本书的开篇部分旨在夯实读者的理论基础。我们首先回顾了传统机器学习中的关键概念，如线性回归、逻辑回归以及支持向量机（SVM），为理解神经网络的演进打下铺垫。随后，重点转向了深度学习的数学核心：线性代数、概率论与信息论。 在线性代数部分，我们详细阐述了张量（Tensor）的概念，这是深度学习中数据表示的基础。矩阵乘法、特征值分解和奇异值分解（SVD）在优化算法和降维技术中的应用被详尽剖析。 概率论部分则聚焦于贝叶斯定理、极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）。对于信息论，交叉熵（Cross-Entropy）作为衡量模型性能的核心指标，其推导过程和在分类任务中的重要性被深入讲解。 第二部分：神经网络的构建与核心机制 本部分是本书的核心，系统介绍了各种类型的神经网络结构及其背后的工作原理。 2.1 人工神经网络（ANN）基础 我们从最基础的感知机模型讲起，逐步引入多层前馈网络（MLP）。关键在于对激活函数的全面比较，从经典的Sigmoid和Tanh到现代更常用的ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU），分析了它们在梯度消失/爆炸问题中的表现和对模型收敛速度的影响。 2.2 优化算法的精进 训练一个深度网络需要高效的优化器。本书详细对比了随机梯度下降（SGD）及其变种，如动量（Momentum）和自适应学习率方法，包括AdaGrad、RMSProp和目前工业界广泛使用的Adam算法。每种算法的收敛特性和参数选择的敏感性均通过实例进行了说明。此外，批归一化（Batch Normalization, BN）在加速训练和稳定模型方面的作用被单独成章讲解。 2.3 反向传播机制 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“引擎”。本书通过链式法则的细致推导，清晰展示了如何高效地计算损失函数相对于网络中所有权重的梯度。我们不仅讨论了理论，还探讨了如何在实际编程框架（如TensorFlow和PyTorch）中实现这一过程。 第三部分：经典深度学习模型架构 本部分深入探讨了在特定领域表现卓越的几种主流网络架构。 3.1 卷积神经网络（CNN） CNN是图像处理领域的基石。我们首先讲解了卷积层、池化层和全连接层的基本操作。随后，本书深入剖析了经典的CNN架构，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet（残差网络）。残差连接（Residual Connection）的引入被视为解决深度网络退化问题的关键创新，其数学原理和结构优势被详细论证。 3.2 循环神经网络（RNN）与序列建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，RNN是不可或缺的工具。我们详细分析了标准RNN在处理长期依赖问题上的固有缺陷，并重点介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些模型如何通过精巧的“门”结构控制信息的流动，从而有效捕获序列中的上下文信息，是本章的重点。 3.3 现代序列处理：Attention与Transformer 随着模型复杂度的提升，Attention机制应运而生。本书详细解释了自注意力（Self-Attention）机制如何使得模型能够动态地关注输入序列的不同部分。随后，Transformer架构——完全基于Attention而非RNN/CNN的革命性模型——被全面解析，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）的作用。 第四部分：前沿应用与实践挑战 本书的最后部分将理论与实际应用紧密结合，探讨了当前深度学习领域的热点方向和工程化挑战。 4.1 生成模型 生成模型的进步极大地拓宽了AI的应用边界。我们详细介绍了变分自编码器（VAE）的概率建模基础，以及生成对抗网络（GAN）的对偶博弈框架。在GANs部分，对WGAN、DCGAN等变体的研究，旨在解决训练不稳定和模式崩溃等常见问题。 4.2 迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的场景下，迁移学习是主流策略。本书探讨了如何利用在大型数据集上预训练好的模型（如ImageNet上的视觉模型或BERT/GPT系列在海量文本上的预训练模型）进行微调（Fine-tuning），以高效解决特定下游任务。 4.3 模型部署与效率优化 从研究原型到工业部署，模型优化至关重要。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些方法显著降低了模型的计算复杂度和内存占用，使其能够在边缘设备上高效运行。 4.4 可解释性与鲁棒性 随着深度学习模型在关键领域（如自动驾驶、医疗诊断）的应用加深，理解“黑箱”模型的决策过程变得空前重要。本书介绍了LIME、SHAP等工具用于局部解释，并讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略，强调了构建安全、可信赖的AI系统的必要性。 总结 《深度学习：原理、算法与实践》力求成为一本兼具理论深度和实践指导价值的参考书。通过对每一个核心算法和架构的详尽解析，读者将不仅掌握“如何做”，更能理解“为什么”这样做，从而为在AI浪潮中进行创新和研发打下坚实的基础。全书配有大量伪代码和实际操作建议，确保知识可以无缝转化为实际的工程能力。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常精美，硬壳封面摸上去质感十足，让人爱不释手。插图的印刷色彩还原度极高，细节处理得非常到位，即使是一些微小的病理结构也能清晰辨认，这对于需要精细观察的专业读者来说，无疑是一大福音。我尤其欣赏它在排版上的用心，图文布局合理，重点信息突出，阅读起来丝毫不觉吃力。封面的设计也很有品味，既专业又不失艺术感，完全符合一本高端医学图谱的定位。拿在手上，就能感受到制作团队对这本书的诚意和专业精神，绝对是值得收藏的一本工具书。

评分☆☆☆☆☆

我个人非常欣赏这本书在案例分析中体现出的那种严谨的批判性思维。它不像有些参考书那样只给出标准答案，而是会探讨不同学派在某些边界病例上的不同观点和诊断策略。书中对诊断流程的描述，充分体现了临床决策过程中的不确定性和权衡取舍。这种引导读者进行深入思考而非被动接受知识的教学方式，极大地激发了我的学习兴趣。它教会我的不仅仅是“看图识病”，更是“如何像一个经验丰富的专家那样去思考和判断”，这种思维训练比单纯的知识点记忆重要得多。

评分☆☆☆☆☆

作为一名临床医生，我最看重的是书籍的实用性和时效性。这本书的内容组织逻辑清晰，从宏观的影像学表现到微观的病理特征，层层递进，构建了一个非常完整的知识体系。它不仅收录了常见肿瘤的典型病例，对于一些罕见或具有挑战性的鉴别诊断案例也做了深入的剖析，提供了非常实用的鉴别要点。书中的文字描述简练精准，没有过多冗余的学术堆砌，直接切中要害，这大大提高了我们日常工作中的查阅效率。这种“即拿即用”的设计思路，让它在繁忙的临床工作中成为了我不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。它不仅仅是简单的图谱汇编，更像是一部浓缩的、高质量的教科书。作者在选取病例时，显然是经过了精心筛选的，每张图谱背后都蕴含着丰富的临床经验和教训。特别是对于一些跨学科的知识点，比如如何将分子病理学的最新进展与传统的组织学形态学相结合进行诊断，书中都有非常独到的阐述。这对于我们这些希望紧跟学科前沿、提升自身综合诊断能力的专业人士来说，提供了极佳的学习范本。阅读过程中，我经常会停下来，对照自己的临床记忆进行反思和印证，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

对于正在学习病理学的住院医师而言，这本书的价值简直是无价之宝。它的图谱质量之高，足以媲美最顶级的国际期刊。我过去在学习某些特定类型的肿瘤时，总是感觉书本上的插图过于理想化，无法反映真实病理切片的复杂性。但这本书中的图片，真实地展现了不同取材方式、不同染色效果下的病理形态，充满了“烟火气”。那些细微的异型性、核分裂像的特征，在这些高清大图下暴露无遗。它帮助我建立起对真实病理切片的直观认知，是我的“眼睛”得以快速成长的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆