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页数:234

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出版时间:2008-4

价格:26.80元

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isbn号码:9787811332162

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深度学习与神经网络实践指南 本书简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着我们生活、工作和思考方式的驱动力。本书《深度学习与神经网络实践指南》正是一本旨在帮助读者系统、深入地掌握现代人工智能核心技术——深度学习和神经网络的实战手册。它聚焦于理论的严谨性与实践的可操作性相结合，为有志于进入人工智能领域，或是希望将深度学习技术融入现有业务的技术人员和研究人员，提供了一条清晰而坚实的学习路径。 本书的结构设计充分考虑了不同层次读者的需求。我们从最基础的数学和统计学原理回顾开始，确保即便是对传统机器学习有初步了解的读者，也能迅速建立起对现代深度学习模型所需理论基础的扎实理解。 第一部分：基础构建与核心概念 本部分是本书的基石，它详细阐述了构成现代深度学习大厦的各个关键组成部分。 第一章：机器学习与统计学基础回顾 我们将首先回顾支撑深度学习的概率论、线性代数和微积分知识。重点在于理解梯度、矩阵运算、概率分布等在模型优化中的实际作用。接着，我们对传统机器学习模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）进行简要梳理，以此为跳板，引入“特征工程”的局限性，从而自然地引出深度学习的优势——自动特征提取。 第二章：神经网络的起源与基本结构 本章深入剖析了人工神经网络（ANN）的最小单元——神经元（感知器）。我们详细讲解了激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）的选择及其对模型非线性能力的影响。随后，我们将这些单元组织成多层感知器（MLP），清晰地阐述前向传播的计算流程。本章的难点在于，我们会用简洁明了的图示和公式，解释“权重”和“偏置”的概念是如何在数据中学习出复杂模式的。 第三章：核心算法：反向传播与优化器 反向传播（Backpropagation）算法是深度学习的心脏。本章将用最直观的方式，结合链式法则，剖析误差信号如何从输出层逐层回传，指导网络参数的调整。我们不会停留在理论层面，而是会深入讲解如何利用损失函数（如交叉熵、均方误差）来量化模型的错误。更重要的是，本章详尽介绍了优化器家族，包括经典的随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如 Adagrad、RMSProp，直至目前应用最为广泛的 Adam 优化器，并分析了它们各自在收敛速度和稳定性上的优缺点。 第二部分：经典网络架构与应用 掌握了基础理论后，本书将带领读者进入深度学习的两大核心应用领域：计算机视觉和自然语言处理。 第四章：卷积神经网络（CNN）精讲 本章专注于图像处理领域的基石——卷积神经网络（CNN）。我们详细解析了卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的具体工作机制。读者将学习到如何设计有效的卷积核（Filter），以及池化操作如何实现特征的下采样和空间不变性。此外，本书将系统介绍一系列里程碑式的 CNN 架构，包括 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）以及 Inception 等，并讨论如何使用迁移学习（Transfer Learning）在有限数据集上快速搭建高性能的图像分类和目标检测系统。我们还将探讨实例分割和生成对抗网络（GANs）在视觉领域的前沿应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列数据处理 序列数据（如文本、语音、时间序列）的处理是深度学习的另一大支柱。本章从基础的循环神经网络（RNN）入手，解释其处理时间依赖性的机制，并剖析其存在的梯度消失/爆炸问题。为解决这些问题，本书深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门等，阐明它们是如何精确控制信息流的。最后，我们会探讨如何利用这些模型进行时间序列预测和基础的自然语言生成任务。 第六章：现代序列模型：注意力机制与 Transformer 随着模型复杂度的提升，注意力机制（Attention Mechanism）的引入彻底改变了序列模型的范式。本章详细阐述了自注意力（Self-Attention）的计算过程，解释了它如何克服 RNN 在处理长距离依赖时的瓶颈。随后，我们将目光聚焦于奠定现代 NLP 基础的 Transformer 架构。我们将拆解其编码器-解码器结构，重点分析多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的作用。基于 Transformer 架构，本书还将介绍预训练模型如 BERT 和 GPT 的基本原理和应用范式，展示如何利用这些强大的工具解决复杂的文本理解和生成任务。 第三部分：实践、工程化与前沿探索 理论与架构的学习固然重要，但将模型落地是衡量其实用价值的关键。本部分着重于工程实践、模型调优和未来趋势。 第七章：模型训练的工程化实践 本章是本书面向工程读者的核心内容。我们将讨论如何高效地准备数据（数据增强、标准化、批处理）。在硬件加速方面，本书将指导读者如何配置和利用 GPU 资源进行加速训练。更重要的是，我们将详细讲解模型调优的艺术：如何通过网格搜索、随机搜索或更先进的贝叶斯优化来寻找最佳超参数组合；如何有效应对过拟合和欠拟合，包括正则化技术（Dropout、L1/L2）和早停策略（Early Stopping）。我们还将讨论模型部署前的量化和剪枝等优化技术。 第八章：主流框架的实战演练 为了将理论转化为代码，本书精选了当前最主流的两个深度学习框架进行详细的实战演示。我们将以 Python 为主要编程语言，分别使用 PyTorch 和 TensorFlow/Keras 框架，手把手地指导读者从数据加载到模型训练、评估和保存的完整流程。通过一系列精心设计的案例（例如：使用 CNN 分类 MNIST 手写数字，使用 LSTM 预测股票走势），读者将熟悉框架的 API 结构和编程哲学，确保学完后能够快速投入到自己的项目中。 第九章：深度学习的前沿与伦理考量 最后，本书展望了深度学习领域的最新热点，包括图神经网络（GNNs）在社交网络分析和分子结构预测中的应用；生成模型（GANs, VAEs）在图像和数据合成方面的突破。同时，我们没有回避技术发展带来的社会影响，专门设置一章探讨深度学习模型的公平性、可解释性（XAI）以及数据隐私保护等重要的伦理和安全问题，引导读者负责任地开发和使用 AI 技术。 总结 《深度学习与神经网络实践指南》的目标是成为一本覆盖“从零到精通”的实战参考书。它不仅是理论的宝库，更是指导您构建、训练和优化复杂神经网络模型的“操作手册”。阅读本书后，您将具备构建下一代智能系统的核心能力。

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对于我们这些长期在互联网行业摸爬滚打的人来说，效率就是生命。我最欣赏这本书的地方，就是它对工作流优化有着深刻的理解和指导。它不像某些初级读物那样，只停留在教会你如何使用菜单栏的基础操作，而是深入到了如何利用快捷键、如何组织项目文件结构、乃至如何进行版本控制（虽然是间接的体现）的高效方法论。我立刻采纳了书中关于资源管理的建议，我的本地项目文件夹从以前的一团乱麻，变得井井有条，查找文件和调试代码的速度都快了不少。这种对效率的关注，表明作者绝不是一个纸上谈兵的理论家，而是一个真正经历过无数“线上救火”实战的资深人士。读这本书，就像是得到了一份来自行业“老炮”的经验总结，里面充满了时间沉淀下来的智慧。它教会我如何预见潜在的问题，并在问题发生之前就做好预防措施，这种前瞻性的指导，比事后补救课程要有价值得多。

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这本书的封面设计实在太抓眼球了，那种深邃的蓝色调配上充满未来感的线条，一下子就让人感觉这不是一本普通的教学书。我拿到手的时候，就忍不住想立刻翻开看看里面到底讲了些什么“硬核”内容。首先，它的纸张质感非常棒，拿在手里沉甸甸的，不是那种轻飘飘的感觉，让人觉得内容也一定很扎实。我特别欣赏作者在排版上花费的心思，大量的留白让密集的专业术语看起来没有那么令人望而却步。那种清晰的章节划分和逻辑结构，简直是为我这种需要清晰指引的学习者量身定做的。我记得我翻到目录那一页，看到那些标题就心中一动，感觉每一个章节都直击网页设计制作的核心痛点。这本书的语言风格，说实话，非常平易近人，一点都没有传统技术书籍那种故作高深的架子，读起来就像一个经验丰富的前辈在你身边手把手地教你，耐心又细致。我至今都记得它在介绍基础概念时的那种“庖丁解牛”式的剖析，让我这个之前对某些概念一知半解的新手，瞬间豁然开朗，那种学习的愉悦感是其他很多教材给不了的。而且，从书的整体厚度和内容密度来看，就知道作者在整理这些案例时投入了多少心血，绝对是一本值得反复翻阅的工具书。

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坦率地说，这本书的价值远超其定价。我通常认为技术书籍的生命周期很短，很快就会被新版本和新技术取代，但这本书给我带来了一种“长青”的感觉。它虽然基于特定的软件版本进行讲解，但其传授的设计理念和解决问题的思维框架，却是可以跨越版本的。我尝试将书中的某些布局思路应用到我日常使用的其他设计工具中，效果出乎意料地好，这正是优秀技术著作的标志——传授的是思维，而非僵硬的步骤。当我完成书中的一个大型综合案例后，那种成就感是无与伦比的，它不仅仅是学会了一个软件的操作，更是建立了一套完整的产品实现思路。我周围的同行朋友看到我的成品，都追问我是参考了哪本教材，可见其成果的专业性和说服力。我强烈推荐给任何想要从“会用”软件跨越到“精通”软件的人，这本书无疑是铺设在那条进阶之路上的坚实基石，让人走得踏实，走得远。

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说实话，我以前买过好几本号称“全能”的网页制作指南，结果大多是浅尝辄止，讲了一堆理论却看不到实际操作的影子。但这本教材的厉害之处就在于，它几乎完全摒弃了那些空洞的理论说教，直奔主题——实战。我个人尤其钟爱它对那些复杂交互效果的处理方式，简直是一次次令人惊叹的“魔法”展示。书里每一个案例都不是孤立的模块，它们之间似乎存在着一种内在的联系和递进关系，仿佛作者在引导我们构建一个完整的项目体系。比如，它处理某个动态菜单的逻辑，我看了好几遍才完全理解其精妙之处，那种利用现有工具实现高级功能的“小窍门”，才是真正体现作者功力的所在。我试着按照书中的步骤敲出第一个复杂的布局，结果出乎意料的顺利，没有出现那种“跟着书走却依然迷路”的窘境。这种无缝衔接的学习体验，让我对后续更复杂的项目充满了信心。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是教会你“为什么这么做”，这种深层次的思考引导，是任何速成班都无法比拟的宝贵财富。

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我是一个对视觉呈现极其挑剔的人，所以一本技术书如果内容再好，如果排版和插图不过关，我宁愿束之高阁。而这本教材在这方面简直是做到了极致的平衡。我特别喜欢它在关键步骤配上的高清截图，那些操作界面被放大得恰到好处，关键按钮和选项都用醒目的颜色做了标记，基本上杜绝了读者因为看错图而操作失误的可能性。更难得的是，书中的配图不仅仅是还原软件界面，它还融入了作者的“批注式”说明，那些箭头、方框、甚至是简短的文字说明，都精准地指向了当前操作的意义和结果。我记得有一次我被某个属性的下拉菜单搞得晕头转向，翻到相关章节，作者用一种幽默又不失专业的口吻解释了这个选项的作用，瞬间就点亮了我的思路。这本书的逻辑流程就像是精心编排的交响乐，从基础元素的定位到最终的样式美化，每一步都过渡得那么自然和谐，让人在学习的过程中几乎感觉不到疲惫，完全沉浸在创造的乐趣之中。

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