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出版者:Duxbury Press

作者:Linus Schrage

出品人:

页数:470

译者:

出版时间:1997-02-25

价格:USD 207.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534348571

丛书系列:

图书标签:

• LINDO
• 运筹学
• 线性规划
• 优化建模
• LINDO
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深度学习与神经网络的原理与实践 本书聚焦于现代人工智能领域的核心——深度学习与人工神经网络，旨在为读者提供一个从基础理论到前沿应用的全面而深入的指南。本书摒弃了过于晦涩的数学推导，转而强调直观理解、算法设计和实际代码实现，特别关注当前工业界和学术界最热门的模型架构与训练技巧。 --- 第一部分：神经网络基础与数学直觉 本部分为进入深度学习世界的基石。我们首先回顾信息论和概率论中与模型学习紧密相关的核心概念，例如熵、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）在分类问题中的作用，以及最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）如何指导模型参数的优化方向。 1.1 神经元的生物学灵感与数学抽象： 详细剖析感知器（Perceptron）的局限性，引入 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体的激活函数，探讨它们如何赋予网络非线性拟合能力，并分析饱和（Saturation）问题。 1.2 前向传播与反向传播的几何解释： 深入讲解链式法则（Chain Rule）在多层网络中计算梯度时的具体应用。我们将使用计算图（Computational Graph）的概念，清晰展示信息流和梯度流的路径。重点阐述如何利用向量化操作（Vectorization）来高效地计算整个批次（Batch）的梯度，而非仅依赖于单个样本的计算。 1.3 优化器的演进： 覆盖从基础的梯度下降（Gradient Descent）到随机梯度下降（SGD），再到动量（Momentum）方法的演变。随后，系统介绍自适应学习率算法——Adagrad、RMSProp，以及当前最主流的优化器 Adam（Adaptive Moment Estimation）的内部工作机制，包括其一阶矩和二阶矩的估计方式，以及如何调整 $eta_1$ 和 $eta_2$ 参数以适应不同类型的数据集。 1.4 模型的正则化艺术： 探讨过拟合（Overfitting）的本质，并详细介绍多种正则化技术：L1/L2 正则化（权重衰减）、Dropout（随机失活）的有效性分析（包括其被视为集成学习的一种形式的观点），以及早停法（Early Stopping）在实践中的应用。 --- 第二部分：核心网络架构详解 本部分将按部就班地介绍构建复杂深度学习模型的关键组件和标准架构。 2.1 卷积神经网络（CNN）：视觉处理的基石 核心操作的解构： 深度剖析卷积层（Convolutional Layer）中的卷积核（Kernel）、步幅（Stride）、填充（Padding）的几何意义。 池化层的角色： 比较最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在特征压缩和保持平移不变性方面的差异。 经典与现代架构： 详细分析 LeNet-5 的开创性，深入解析 VGG（深度对性能的贡献）、ResNet（残差连接如何解决深度网络的退化问题，以及 $ ext{skip connection}$ 的数学描述）、Inception 模块（多尺度特征提取）的设计哲学。 应用实战： 图像分类、目标检测（如 YOLO 家族的基本思想概述）与图像分割的初步介绍。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模： 处理时间依赖性： 阐述 RNN 如何通过隐藏状态（Hidden State）来捕获序列信息。 长期依赖性挑战与解决方案： 详细解释标准 RNN 在处理长序列时梯度消失/爆炸的问题。重点讲解 LSTM（长短期记忆网络）的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态（Cell State）的精确工作流程。 GRU 的简化与权衡： 介绍 GRU（门控循环单元）作为 LSTM 的更轻量级替代方案，分析其在计算效率和性能上的表现差异。 双向与堆叠 RNN： 探讨 Bi-RNN 和深层 RNN 在提升序列理解能力方面的应用。 --- 第三部分：现代深度学习前沿技术 本部分涵盖了推动当前 AI 突破的最新模型范式。 3.1 注意力机制（Attention Mechanism）： 机制的诞生背景： 从 Seq2Seq 模型中注意力机制的引入开始，解释其如何解决传统编码器-解码器结构的信息瓶颈。 自注意力（Self-Attention）的革命： 详述 Transformer 架构中的核心——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。深入理解 Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵的计算过程，以及缩放点积（Scaled Dot-Product）的意义。 位置编码（Positional Encoding）： 分析 Transformer 缺乏序列顺序信息的弱点，以及正弦/余弦位置编码如何巧妙地注入相对位置信息。 3.2 生成模型：对抗与概率： 生成对抗网络（GANs）： 详细解析判别器（Discriminator）和生成器（Generator）的博弈过程，以及它们的损失函数（如 Jensen-Shannon 散度）。讨论 WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度惩罚如何稳定训练。 变分自编码器（VAEs）： 从概率分布的角度理解 VAE，解释其编码器（Encoder）、解码器（Decoder）以及重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何允许梯度流通过随机采样过程。 3.3 训练技巧与工程实践： 数据预处理与增强： 针对图像（如 CutMix, MixUp）和文本（如 Back-Translation）的高级数据增强技术。 混合精度训练（Mixed Precision Training）： 利用 FP16 和 FP32 混合训练，探讨如何加速训练过程并减少内存占用，同时保持模型精度。 分布式训练策略： 简要介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的基本思想，为处理超大规模模型做好铺垫。 --- 本书的特色在于其实践导向性。每一章都配有详尽的伪代码示例和对流行框架（如 PyTorch/TensorFlow）中对应API的解释，确保读者不仅理解“为什么”，更能掌握“如何做”。通过本书的学习，读者将具备构建、训练和优化复杂深度神经网络模型所需的全面知识体系和工程能力。

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作为一名在数据分析领域工作多年的专业人士，我对各种分析工具和建模方法都有一定的了解。当我看到《Optimization Modeling With LINDO》这本书的书名时，我首先想到的是它可能提供一些关于如何在实际业务中应用优化技术的实用方法。这本书确实没有让我失望。它提供了一个非常系统化的框架，从问题的识别、模型的构建，到求解算法的选择以及结果的解读，都进行了详细的阐述。我特别欣赏书中对LINDO软件的介绍，它不仅仅是简单的功能罗列，而是结合了实际案例，展示了如何运用LINDO来解决不同类型的优化问题。例如，书中关于资源分配、投资组合优化等章节，都提供了非常详尽的步骤和解释，让我能够快速上手。而且，这本书不仅仅局限于线性优化，还涉及了一些更复杂的模型，这对于我进一步拓展自己的技能非常有价值。我发现，通过学习这本书，我能够更精确地量化业务中的权衡和取舍，从而做出更明智的决策。它不仅仅是一本关于软件使用的指南，更是一本关于如何用数学语言描述和解决现实世界复杂问题的教科书。

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我是一名对商业分析和策略制定充满热情的研究生，一直在寻找能够提升我决策能力的理论和工具。《Optimization Modeling With LINDO》这本书，正好满足了我的需求。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何用数学思维去解决商业问题的指导书。书中对优化建模的讲解，从最基本的线性规划，到更复杂的整数规划和非线性规划，都进行了深入浅出的介绍。我尤其喜欢书中关于各种实际商业案例的分析，例如如何进行市场营销资源的分配，如何制定最优的产品定价策略，如何进行投资组合的优化等等。这些案例都让我看到了优化建模在商业决策中的巨大潜力。LINDO软件的引入，更是让这些理论知识有了落地的可能。书中的操作指南详细而易懂，让我能够快速地将所学的模型应用到软件中进行实践。我发现，通过学习这本书，我能够更清晰地认识到商业问题中的各种权衡和取舍，并能够用一种更科学、更量化的方式来寻找最优的解决方案。

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坦白说，在接触《Optimization Modeling With LINDO》之前，我对“优化”这个概念的理解停留在比较模糊的层面，觉得就是“做得更好一点”。然而，这本书让我看到了优化建模的科学性和力量。它通过一系列具体、生动的例子，比如如何最大化利润，如何最小化成本，如何最有效地分配资源，让我深刻地理解了什么是真正的“优化”。书中的语言虽然专业，但并没有让我望而却步，反而有一种被引导着一步步深入的感觉。作者在讲解每一个模型时，都会先解释背后的逻辑，然后是如何用数学语言来表达，最后是如何通过LINDO软件来实现。我尤其喜欢书中关于敏感性分析的部分，它让我了解了在模型求解后，如何去理解结果的波动性和对输入参数的敏感程度，这对于做出更稳健的决策至关重要。这本书不仅仅是关于一个软件的使用，更是关于一种解决问题的科学方法论，它正在潜移默化地改变我思考和分析问题的方式。

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在我开始接触《Optimization Modeling With LINDO》这本书之前，我对“优化”这个词的理解，更多的是停留在生活中的一些感性认知，比如“做事情要更高效”、“分配资源要更合理”。然而，这本书彻底颠覆了我之前的认知，它让我看到了优化建模的严谨性和科学性。书中通过大量贴近现实的案例，比如如何规划生产线，如何安排运输路线，如何进行投资组合的选择，让我深刻地理解了什么是真正的“优化”。作者在讲解每一个模型的时候，都非常注重逻辑的清晰和步骤的完整，从如何将一个复杂的现实问题抽象成一个数学模型，到如何选择合适的求解器，再到如何解读模型的结果，都进行了详尽的说明。LINDO软件的操作指南也十分详尽，让我能够轻松地将理论知识运用到实际操作中。这本书不仅仅是关于一个软件的使用，更重要的是，它教会了我一种全新的思维方式，一种用数学语言去分析和解决问题的能力。这对于我未来在任何领域的工作，都将是宝贵的财富。

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这本书的书名是《Optimization Modeling With LINDO》，我是一名对优化建模初学有那么一点点兴趣的读者。在翻阅这本厚实的书籍之前，我内心是有一些忐忑的，毕竟“优化建模”这个词汇本身就带着一种“高不可攀”的科研气息，而“LINDO”更是我从未听过的专业软件名，总觉得会充斥着晦涩难懂的数学公式和枯燥乏味的案例。然而，从我第一次打开它，那种专业却不失引导性的排版，以及相对清晰的章节划分，就让我紧绷的神经稍稍放松了一些。这本书并没有直接一上来就抛出一堆复杂的理论，而是循序渐进地展示了优化建模在现实世界中的应用价值，比如如何通过数学模型来规划生产，如何更有效地分配资源，如何进行投资决策等等。这些贴近生活的例子，让我意识到优化建模并非是遥不可及的学术研究，而是实实在在能够解决实际问题的强大工具。书中对LINDO软件的操作指南，更是提供了具体的指导，让我不再害怕去接触和使用这个新的软件。它不是那种只会讲理论的书，而是能够让你动手实践，将理论知识转化为实际能力的桥梁。尽管我才刚刚起步，但这本书已经在我心中播下了对优化建模产生浓厚兴趣的种子，我期待着在接下来的阅读中，能够真正掌握这项技能。

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我是一名在读的运筹学研究生，对各类优化技术和算法都非常感兴趣。在我的学习过程中，很多理论知识都需要通过实际的软件工具来验证和深化理解。《Optimization Modeling With LINDO》这本书，可以说是为我提供了一个绝佳的实践平台。书中的案例非常丰富，覆盖了生产计划、物流调度、财务规划等多个领域，每一个案例都清晰地展示了如何将实际问题转化为可优化的数学模型。我尤其喜欢书中对于不同类型约束条件的处理方式，以及如何根据问题的特性选择合适的模型和求解器。LINDO软件的操作非常直观，结合书中的指导，我能够快速地将模型输入并得到结果。更重要的是，这本书不仅仅是教我如何使用软件，它更强调了建模的过程和思维方式，让我理解了为什么需要这样建模，以及模型的可行性和局限性。这对于我撰写论文和进行研究工作都非常有帮助。它不仅巩固了我的理论知识，也提升了我解决实际问题的能力。

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说实话，在买《Optimization Modeling With LINDO》这本书之前，我并不是一个对数学模型有特别深入研究的人，更多的是一种尝试和学习的态度。我主要的工作涉及到一些供应链的优化问题，经常需要考虑如何最有效地调度运输、安排库存，以降低成本并提高效率。在实践过程中，我发现凭经验和直觉往往难以找到最优解，很多时候只能做到“不错”但并非“最好”。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。书中详细地介绍了如何将实际的供应链问题转化为数学模型，这对于我来说是最大的吸引力。它不仅仅是教会我如何使用LINDO软件，更重要的是，它教我如何“思考”和“表达”问题，如何用一种结构化的、可量化的方式来描述一个复杂的业务场景。我发现，原来很多我曾经觉得难以解决的问题，都可以通过建立一个合适的数学模型，然后借助软件的力量来找到最优的解决方案。尽管书中的内容有些深度，需要花时间去消化，但我能够感受到它带给我的启发，让我对未来如何处理类似问题充满了信心。它是一种工具，更是一种思维方式的训练。

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我是一名在校的工商管理专业的学生，对如何将理论知识运用到实际的企业管理决策中一直非常感兴趣。偶然间，我听同学提及了《Optimization Modeling With LINDO》这本书，说是对于学习和理解优化方法非常有帮助。我带着好奇心购入，刚翻开的时候，确实被它严谨的逻辑和大量的数学符号镇住了。不过，书中的作者似乎也考虑到了像我这样的初学者，在每一章的开头，都会用比较通俗易懂的语言解释该章节要解决的问题，以及为什么要引入特定的数学模型。而且，书中大量的图表和案例分析，使得抽象的概念变得形象起来。例如，在讲解线性规划的时候，它通过一个简单的产品生产问题，一步一步地构建模型，然后展示如何利用LINDO软件求解，整个过程非常清晰。我尤其喜欢书中对于不同优化模型的分类介绍，比如线性规划、整数规划、非线性规划等等，让我对优化建模的广度和深度有了一个初步的认识。虽然有些地方我还需要反复阅读和思考，但这本书确实给我打开了一扇新的大门，让我看到了用数学方法来解决商业问题的无限可能性。我迫不及待地想继续深入学习，希望能够真正运用这些知识来分析和解决我未来可能会遇到的商业挑战。

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我是一名对统计学和数据科学有着浓厚兴趣的学生，在学习过程中，我接触了各种各样的数据分析工具和建模方法。《Optimization Modeling With LINDO》这本书，为我提供了一个关于优化建模的全新视角。它不仅仅是关于如何使用LINDO这个软件，更重要的是，它展示了如何将统计学和数据分析的结果，转化为可优化的数学模型，从而指导实际决策。书中对模型构建的讲解非常细致，从问题的识别、变量的定义，到约束条件的设定和目标函数的选择，都进行了详细的阐述。我尤其欣赏书中关于灵敏度分析的介绍，它让我了解了在模型求解后，如何去评估模型对输入参数变化的敏感性，以及如何根据这些信息做出更稳健的决策。LINDO软件的操作指南清晰易懂，让我能够快速地将理论知识转化为实践。这本书不仅巩固了我现有的知识，更重要的是，它拓宽了我对数据应用领域的认知，让我看到了将数据转化为实际价值的更多可能性。

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作为一名有着多年工程管理经验的从业者，我一直致力于寻找更有效的方法来提升项目效率和资源利用率。《Optimization Modeling With LINDO》这本书，可以说为我提供了一个非常实用的工具箱。它不仅仅是教你如何使用LINDO软件，更重要的是，它展示了如何将复杂的工程项目管理问题，通过数学建模的方式来清晰地呈现和解决。书中关于生产调度、项目进度优化、设备维护计划等方面的案例，都非常贴合我的实际工作需求。我惊喜地发现，原来很多我曾经认为只能依靠经验来判断的问题，都可以通过建立一个数学模型，并利用LINDO求解，从而获得更精确、更优的解决方案。书中的讲解逻辑清晰，步骤明确，即便是对于初学者也比较友好。我尤其喜欢它对于模型建立过程中各种约束条件的详细说明，这对于理解现实世界中的各种限制条件非常有帮助。通过这本书，我不仅学会了如何使用LINDO，更重要的是，我掌握了一种新的思考和解决问题的方式，这将极大地提升我在工程管理中的决策能力。

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