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出版者:Cambridge University Press

作者:Stellan Ohlsson

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:2011-1-31

价格:GBP 107.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521835688

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• NN
• ML
• CS
• AI
• 2016
• 深度学习
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• 神经网络
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好的，这是一本名为《探索宇宙的奥秘》的图书简介，内容将详细描述该书的独特视角和深度探索，绝不提及《Deep Learning》的内容。 《探索宇宙的奥秘：从宏观结构到量子前沿的史诗之旅》 图书简介 在浩瀚无垠的宇宙面前，人类的求知欲从未停歇。本书《探索宇宙的奥秘》旨在带领读者进行一场跨越时间和尺度的史诗级旅程，深入剖析我们所处宇宙的起源、演化、结构以及其中蕴含的深刻物理定律。这不是一本简单的科普读物，而是一部融合了前沿天文观测、理论物理学精髓与哲学思辨的深度著作。 第一部分：宇宙的黎明与演化 本书伊始，我们将追溯时间的起点，深入探讨宇宙大爆炸理论的核心概念。从普朗克时期极端的能量密度，到宇宙的暴胀阶段，作者将以严谨的笔触和生动的比喻，重构宇宙诞生的最初瞬间。 随后，我们将详细解析早期宇宙的物质形成过程。这包括夸克时代的冷却、轻元素的核合成，以及宇宙微波背景辐射（CMB）的形成及其对早期宇宙状态的决定性证据。读者将了解到CMB如何成为我们“回望”宇宙童年的最古老快照，以及其中微小涨落的深刻意义——它们是日后星系诞生的种子。 在这一部分的高潮，我们将聚焦于“黑暗时代”的结束和第一代恒星（Population III Stars）的诞生。这些宇宙的“拓荒者”如何通过核聚变点燃了宇宙的第一缕光芒，并首次将重元素播撒到原始的气体云中，为后续复杂天体的形成奠定了物质基础。 第二部分：星系、结构与宇宙网 离开宇宙的“婴儿期”，我们将进入宏伟的结构形成阶段。本书详尽阐述了引力如何成为宇宙演化的主要建筑师。我们将从单个恒星的生命周期开始，深入研究恒星的诞生、演化路径，以及它们在生命终结时通过超新星爆发或成为白矮星、中子星乃至黑洞的命运。 重点篇幅将用于探讨星系的形成与分类。从最原始的矮星系到我们所在的壮丽旋涡星系——银河系，作者将结合最新的哈勃、詹姆斯·韦伯空间望远镜（JWST）的观测数据，解释星系合并、星系群和星系团如何构建起宇宙宏伟的“宇宙网”结构。读者将清晰地认识到，星系并非孤立存在，而是嵌入在一个巨大的、由暗物质主导的丝状结构之中。 此外，本书对超大质量黑洞在星系演化中的角色进行了深入探讨。这些宇宙中的“巨兽”如何通过吸积物质和喷射高能喷流，调控着宿主星系恒星形成的速率，揭示了黑洞与星系共同演化的复杂反馈机制。 第三部分：暗物质与暗能量：宇宙的隐形主宰 要理解当前的宇宙，就必须面对它的两大谜团：暗物质与暗能量。本书用大量篇幅梳理了支持暗物质存在的间接和直接证据链。从星系旋转曲线的异常，到引力透镜效应的测量，再到对星系团碰撞（如子弹星系团）的观测，我们构建了暗物质是宇宙物质构成约85%的坚实基础。本书也将回顾目前主流的候选粒子模型，如WIMPs（弱相互作用重粒子）的探索进展，尽管它们尚未被直接捕获。 更为深刻的挑战来自于暗能量。观测表明，宇宙的膨胀正在加速，这种驱动力——暗能量——占据了宇宙总能量密度的约70%。本书将详细介绍测量加速膨胀的关键工具——Ia型超新星、重子声学振荡（BAO）以及大尺度结构形成的测量，并探讨爱因斯坦宇宙学常数（Lambda）模型面临的理论困境，以及其他替代理论，如修正引力理论的尝试。 第四部分：时空几何与前沿物理 本书的后半部分将触及现代物理学的核心——时空本身的性质。我们将重温爱因斯坦的广义相对论，解释引力如何被理解为时空弯曲的几何效应，而非一种力。重点讲解史瓦西半径、事件视界等概念，并首次引入了对引力波天文学的全面概述。从LIGO和Virgo探测器对双黑洞并合事件的首次捕获，到对中子星并合（GW170817）的电磁对应物观测，本书展示了引力波如何开辟了一个全新的“聆听”宇宙的窗口。 最后，我们将展望宇宙学的边界：多重宇宙理论。从弦论的景观（Landscape）到永恒暴胀模型，本书以一种审慎的态度探讨了这些高度推测性的概念，它们试图解释我们宇宙的精细调节问题，并可能预示着我们所能观测的宇宙之外，存在着无限的可能性。 结语：未竟的探索 《探索宇宙的奥秘》旨在激发读者对未知世界的好奇心，并提供理解我们当前科学前沿的坚实知识框架。宇宙的秘密远未揭开，每一次新的观测都可能颠覆旧的认知。本书不仅是知识的传递，更是一份对人类理性能力和探索精神的致敬。跟随本书，你将不仅看到宇宙的宏大叙事，更将体会到人类心智在面对终极问题时所展现出的不屈力量。 目标读者： 对天文学、宇宙学、相对论及现代物理学有浓厚兴趣的爱好者、大学生及专业人士。本书要求读者具备基础的高中科学知识，但对复杂的数学推导进行了必要的简化和概念解释，确保了知识的深度与可读性的完美平衡。

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《深度学习》，这个书名本身就仿佛是通往智能世界的导航图。我怀揣着对未知的好奇和对科技的热情，翻开了这本书。我期待它能以一种清晰且有条理的方式，带领我深入理解深度学习的核心概念。从最基础的人工神经元模型开始，到复杂的深度神经网络结构，我希望书中能够层层递进，让我逐步掌握其中的奥秘。反向传播算法，作为训练深度学习模型的关键，我期望书中能够用详实的数学推导和生动的类比来解释其原理，让我能够真正理解模型是如何进行自我优化的。我特别关注卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的应用，希望书中能够深入解析CNN如何通过卷积、池化等操作来提取图像的空间层级特征，并提供相关的实际案例。同时，我也会对循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理序列数据，如文本和语音时的能力感到好奇，并了解它们在自然语言处理、语音识别等任务中的作用。Transformer模型，作为当前自然语言处理领域的颠覆者，我非常期待书中能对其自注意力机制进行深入的探讨。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的理论基础，并且为我提供实践的指导，让我能够自信地迈出构建和训练自己深度学习模型的第一步。

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《深度学习》，这个书名本身就蕴含着一种强大的吸引力，仿佛预示着一次深入探索的旅程。我希望这本书能够为我揭示人工智能领域最前沿的奥秘，并让我能够理解那些曾经遥不可及的技术是如何实现的。我期待书中能够系统地介绍深度学习的基本构成单元，比如神经元模型、激活函数以及它们如何协同工作形成复杂的网络。反向传播算法，作为驱动深度学习模型学习的核心，我希望能够在这本书中找到清晰的数学推导和直观的解释。我对卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现充满好奇，期待书中能够深入解析CNN如何通过多层卷积和池化来捕捉图像的层次化特征，并提供相关的应用实例。同时，我也会关注循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理序列数据，如文本和语音时的优势，并了解它们在自然语言处理和语音识别等任务中的具体应用。Transformer模型，以其强大的并行计算能力和对长距离依赖的有效捕捉，无疑是当前深度学习的热点，我非常期待书中能对它进行深入的讲解。此外，我希望书中能够探讨深度学习在实际应用中面临的挑战，例如数据隐私、模型鲁棒性以及部署优化等问题。这本书将是我学习深度学习的起点，我希望它能为我打下坚实的基础，并激发我进一步深入研究的兴趣。

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《深度学习》，这个书名本身就承载着一种变革的力量，让我迫不及待地想一探究竟。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，带领我领略深度学习的魅力。我期待它能够清晰地解释人工神经网络的基本原理，包括神经元模型、激活函数以及多层网络的构建方式。反向传播算法，作为深度学习模型的训练核心，我希望书中能够提供详尽的数学推导和直观的解释，让我理解模型是如何通过误差反向传播来不断优化的。我对卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的强大能力充满好奇，期待书中能够详细解析CNN的层级结构，以及它如何有效地提取图像的空间特征。同时，我也会关注循环神经网络（RNN）及其改进模型（如LSTM、GRU）在处理序列数据，如文本和语音时所展现出的优越性，并了解它们在自然语言处理、语音识别等任务中的应用。Transformer模型，以其在自然语言处理领域的卓越表现，我希望书中能深入阐述其自注意力机制如何捕捉长距离依赖关系。我期望书中能够探讨深度学习在实际应用中面临的挑战，例如数据量、计算资源以及模型的可解释性问题。这本书将是我学习深度学习的启蒙书，我希望能从中获得启发，为我未来的学习和研究奠定坚实的基础。

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“深度学习”，仅仅是这个名字，就足以勾起我对人工智能无限的遐想。我抱持着一颗求知若渴的心，翻开了这本书。我的首要期待是，这本书能够清晰地解释深度学习的基石——人工神经网络。我希望它能从最简单的单层感知机讲起，逐步过渡到具有多层结构的复杂网络，并详细阐述每一层神经元的连接方式和信息传递过程。反向传播算法，作为深度学习的核心训练机制，我希望能在这本书中找到详尽的解释，包括其数学推导和在实际训练中的应用。我尤为关注卷积神经网络（CNN）的章节，期待它能深入剖析CNN如何通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，以及它在图像识别、物体检测等领域的成功案例。对于处理序列数据的循环神经网络（RNN）及其改进版本，我希望能够了解它们如何捕捉时间依赖性，并在自然语言处理、语音识别等任务中发挥关键作用。此外，我也会对Transformer模型及其自注意力机制的介绍抱有浓厚的兴趣，因为它是当前自然语言处理领域最前沿的技术之一。书中若能探讨模型的可解释性问题，即“黑箱”模型如何被理解，以及如何解决深度学习中的数据偏见和伦理挑战，那将大大提升这本书的价值。我希望这本书能成为我通往深度学习世界的明灯，让我能够理解其原理，掌握其应用，并为这个领域的发展贡献自己的一份力量。

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“深度学习”，这个书名，如同一扇通往未来科技的大门，让我充满了无限的憧憬。我渴望在这本书中，找到理解人工智能核心驱动力的钥匙。我希望它能从最基础的概念讲起，比如什么是神经网络，什么是神经元，以及它们是如何模拟人脑的运作方式。反向传播算法，作为深度学习成功的关键，我期望书中能够用清晰易懂的方式阐述其原理和应用，让我能够真正理解模型是如何学习的。我对卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的突破性进展印象深刻，希望书中能详细介绍CNN的结构，如卷积层、池化层和全连接层，以及它们如何协同工作来识别图像特征。同时，我也会非常期待书中关于循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）的内容，了解它们如何处理时序数据，并在自然语言处理、语音识别等领域取得成功。Transformer模型，作为当前自然语言处理领域最强大的模型之一，我希望书中能深入剖析其自注意力机制和并行计算的优势。我希望这本书不仅能提供理论知识，还能包含一些实际的代码示例或伪代码，帮助我将理论付诸实践。这本书将是我探索深度学习世界的向导，我期待它能带领我领略人工智能的无限可能。

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《深度学习》，这个书名本身就散发着一种未来科技的迷人气息。它让我联想到那些在实验室里悄然孕育，却能瞬间改变世界的强大力量。我特别好奇，作者将如何构建这本书的脉络，是按照历史发展的时间线，还是从基础的概念逐步深入到复杂的模型？我希望它能是一本既有深度又不失广度的读物，既能满足我钻研技术细节的渴望，也能让我从宏观的角度理解深度学习的整体框架。如果书中能够包含不同深度学习模型的详细讲解，比如卷积神经网络（CNN）如何识别图像，循环神经网络（RNN）如何处理序列数据，以及Transformer模型为何能成为自然语言处理领域的颠覆者，那将是我最期待的内容。我还会仔细审视书中关于模型训练的论述，包括数据预处理、损失函数、优化算法以及防止过拟合的各种技巧。理论固然重要，但如果能结合实际的代码示例，哪怕是伪代码，也能够大大提升我的学习效率。我想知道，作者会推荐哪些常用的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch，以及如何利用它们来构建和部署自己的模型。此外，如果书中能够涵盖一些前沿的研究方向，例如生成对抗网络（GAN）在图像生成领域的应用，或者图神经网络（GNN）在社交网络分析中的价值，那无疑会让我对深度学习的未来发展充满期待。我希望这本书能够激发我独立思考的能力，让我能够不仅仅是复制粘贴代码，而是真正理解其背后的原理，并能够根据实际问题设计出合适的解决方案。

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“深度学习”——这三个字，就像一颗璀璨的钻石，在科技的星空中闪耀。我抱着极大的好奇心翻开了这本书，希望它能带我进入一个充满智慧与创新的世界。我期待这本书能够从最基础的原理讲起，比如神经元的工作机制，激活函数的作用，以及如何通过反向传播算法来调整权重。我希望作者能够用生动形象的比喻来解释这些抽象的概念，避免枯燥的技术术语堆砌。如果书中能够详细介绍不同类型的神经网络架构，比如全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、以及它们各自擅长的应用领域，那将非常有价值。例如，CNN在图像识别中的突破性进展，RNN在语音识别和自然语言处理中的应用，以及Transformer模型如何彻底改变了序列建模的格局。我还会关注书中关于模型评估和优化的内容，比如如何选择合适的评估指标，如何进行超参数调优，以及如何使用正则化技术来防止模型过拟合。如果书中能够提供一些实际的案例分析，展示如何利用深度学习解决现实世界中的问题，比如人脸识别、推荐系统、机器翻译等，那将极大地增强我的学习兴趣。我希望这本书能够帮助我建立起扎实的理论基础，并且为我提供实践的指导，让我能够自信地迈出构建和训练自己深度学习模型的第一步。这本书将是我探索人工智能领域的一扇窗户，我期待透过它看到更广阔的天地。

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这本书的名字，就叫《深度学习》。单看这个名字，脑海里立刻浮现出无数的可能性，它究竟是关于什么？是那些让AI能够识别猫狗、翻译语言、甚至创作音乐的复杂算法吗？还是那种需要海量数据和强大计算能力才能实现的革命性技术？我迫不及待地想知道，作者将如何引导我穿越这片迷雾，揭开深度学习的面纱。我的期待是，这本书能像一位循循善诱的导师，将那些看似高不可攀的概念，分解成易于理解的步骤，让我能够真正地掌握其中的精髓。我希望它不仅仅停留在理论的层面，更能够提供实际的指导，让我能够将所学付诸实践。我渴望了解深度学习在不同领域的应用，例如在医疗诊断中的潜力，在自动驾驶中的挑战，抑或是它如何改变我们与信息互动的方式。这本书，或许是开启我探索人工智能奥秘大门的钥匙，我希望能从中获得启发，点燃我深入研究的热情。我还会关注书中是否提供了清晰的图示和案例研究，这些对于理解复杂的算法至关重要。同时，我也会留意作者在书中是否探讨了深度学习的伦理和社会影响，这是一个不容忽视的重要方面。这本书能否让我对人工智能的未来有一个更清晰的认识，能否让我感受到这项技术的强大力量和无限可能，这是我最关心的问题。我希望这本书能够成为我学习和成长的垫脚石，让我能够在这个日新月异的科技领域中，找到自己的位置，并为之贡献一份力量。

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《深度学习》，这个书名充满了探索未知与掌控未来的力量。我购买这本书，不仅仅是为了了解一项技术，更是希望能够理解它如何深刻地影响着我们的社会和生活。我期待这本书能够系统地介绍深度学习的核心概念，从感知机到多层感知机，再到如今无处不在的深度神经网络。我希望作者能够清晰地阐述反向传播算法的数学原理，以及它在模型训练中的关键作用。书中关于卷积神经网络（CNN）的部分，我希望能看到它在图像处理领域是如何取得如此辉煌成就的，例如它在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的具体应用。对于循环神经网络（RNN）和其变种（如LSTM、GRU），我希望了解它们在处理时间序列数据，如文本和语音时所展现出的强大能力。同时，我也会特别关注Transformer模型，它凭借自注意力机制在自然语言处理领域掀起的革命，我想深入了解它的工作原理。我期望书中不仅停留在算法层面，还能探讨深度学习在实际应用中的挑战，例如数据需求、计算资源、模型可解释性以及潜在的偏见问题。如果书中能够提供一些实用的建议，例如如何选择合适的硬件、如何利用现有的数据集进行训练，以及如何部署训练好的模型，那将对我非常有帮助。我希望这本书能成为我通往深度学习殿堂的指引，让我能够站在巨人的肩膀上，继续探索这个令人兴奋的领域。

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“深度学习”，这三个字，宛如一扇开启未来之门的钥匙，让我充满好奇地踏入了这本书。我希望它能够为我揭示人工智能领域最前沿的技术核心，并让我能够理解那些曾经看似遥不可及的成就。我期待这本书能够系统地介绍人工神经网络的构成，从基本的神经元模型到复杂的多层网络，并清晰地阐述激活函数的作用。反向传播算法，作为深度学习模型训练的基石，我希望能在这本书中找到详尽的数学推导和直观的解释，从而理解模型是如何通过迭代优化来逼近最优解的。我对卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的巨大成功充满向往，期待书中能够深入解析CNN的结构，例如卷积层、池化层和全连接层，以及它们如何协同工作来提取和学习图像特征。同时，我也会密切关注循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理时序数据，如文本和语音时的优势，并了解它们在自然语言处理、语音识别等任务中的具体应用。Transformer模型，作为当前自然语言处理领域最前沿的技术之一，我非常期待书中能够深入讲解其自注意力机制如何高效地处理长距离依赖。我希望这本书能成为我理解深度学习的桥梁，让我能够掌握其原理，并为我在这个领域的发展打下坚实的基础。

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标签都错了。。这本书是从认知科学的角度解释人类思维的转变机制的。跟机器学习和CS关系不大。通过阅读可以看出作者知识储备非常丰富，对自己理论的讲解深入浅出，三个微理论也很具有启发意义。

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对于初学者简直没有任何用处，从头到尾叙述创新的意识由来，介绍很多人的工作，相当于一篇综述，但看上去根专著一样，鉴于作者的大名，害得我看了两天还以为能得到什么实质性的指导，谁知道那么水！

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对于初学者简直没有任何用处，从头到尾叙述创新的意识由来，介绍很多人的工作，相当于一篇综述，但看上去根专著一样，鉴于作者的大名，害得我看了两天还以为能得到什么实质性的指导，谁知道那么水！

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看了楼上评论我就不看了

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对于初学者简直没有任何用处，从头到尾叙述创新的意识由来，介绍很多人的工作，相当于一篇综述，但看上去根专著一样，鉴于作者的大名，害得我看了两天还以为能得到什么实质性的指导，谁知道那么水！