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出版者:清華大學齣版社

作者:馬力

出品人:

頁數:408

译者:

出版時間:2002-7-1

價格:45.00

裝幀:平裝（帶盤）

isbn號碼:9787900643148

叢書系列:

圖書標籤:

• AutoCAD
• 繪圖
• 設計
• 製圖
• 機械
• 建築
• 工程
• 軟件
• 教程
• CAD

圖書名稱：深度學習與神經網絡：從理論到實踐 圖書簡介 第一部分：深度學習的基石——數學與概率 本書首先為讀者奠定堅實的理論基礎，深入剖析支撐深度學習算法的數學原理。我們將從綫性代數開始，重點講解嚮量空間、矩陣分解（如SVD和PCA）在數據降維和特徵提取中的應用。隨後，我們將詳細闡述多元微積分，特彆是梯度、雅可比矩陣和Hessian矩陣的計算，這些是理解反嚮傳播算法和優化過程的核心。概率論與數理統計部分將涵蓋概率分布（如高斯分布、伯努利分布）、最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP），為理解正則化和貝葉斯深度學習打下基礎。我們還將引入信息論的基本概念，如熵、交叉熵和KL散度，解釋它們在衡量模型性能和指導訓練過程中的關鍵作用。理論部分強調直觀理解與嚴謹推導並重，確保讀者不僅知其然，更知其所以然。 第二部分：神經網絡基礎架構與前饋網絡 本章著重介紹神經網絡的基本構建塊。我們將從最簡單的感知機模型講起，逐步過渡到多層感知機（MLP）。核心內容包括神經元的激活函數選擇（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體），損失函數的構造與選擇（如均方誤差、交叉熵），以及至關重要的前嚮傳播過程。重點在於詳細解析反嚮傳播算法（Backpropagation），用鏈式法則清晰地展示如何高效地計算網絡中每一層參數的梯度。我們將通過具體的數學推導和僞代碼示例，幫助讀者透徹理解梯度是如何從輸齣層反嚮傳播至輸入層，並用於更新權重和偏置。此外，我們還將討論欠擬閤與過擬閤問題，並引入早停法和L1/L2正則化作為初步的解決方案。 第三部分：優化算法與高效訓練策略 訓練一個大型深度神經網絡往往是一個復雜的優化問題。本部分將全麵覆蓋現代優化算法。首先迴顧隨機梯度下降（SGD）的基本原理，然後深入探討優化器的演進，包括動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp以及目前工業界廣泛使用的Adam和Nadam。每種優化器都將從其數學公式齣發，分析其優勢、局限性以及在不同數據集上的適用場景。此外，我們將探討學習率調度策略（如餘弦退火、步進衰減），這對於精細調優模型性能至關重要。本章還將涉及批標準化（Batch Normalization）和層標準化（Layer Normalization）的原理與實現，解釋它們如何穩定訓練過程、加速收斂並允許使用更高的學習率。 第四部分：捲積神經網絡（CNN）的深度探索 捲積神經網絡是處理圖像、視頻和序列數據的主流模型。本章將係統介紹CNN的結構。首先，深入講解捲積操作的數學原理，包括填充（Padding）、步幅（Stride）以及不同類型的捲積核（如1x1捲積、空洞捲積）。隨後，詳細介紹池化層（Pooling）的作用與不同實現方式。我們將剖析經典CNN架構的演變曆程，從LeNet、AlexNet到VGG、GoogLeNet（Inception結構）和ResNet（殘差連接）。特彆地，我們將重點分析殘差塊的設計思想，解釋它如何解決瞭深度網絡中的梯度消失問題，並允許網絡達到數百層。最後，我們將討論目標檢測（如YOLO、Faster R-CNN的簡化原理）和語義分割中的CNN應用。 第五部分：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列、文本等序列數據需要專門的模型——循環神經網絡。本章將從基礎RNN的結構開始，闡述其如何通過隱藏狀態（Hidden State）捕捉序列中的曆史信息。隨後，我們將直麵標準RNN在長序列中麵臨的梯度消失/爆炸問題，並以此為驅動，深入講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製。我們將細緻拆解LSTM中的輸入門、遺忘門和輸齣門是如何協同工作，實現對信息流的精確控製。此外，本章還將介紹雙嚮RNN（Bi-RNN）的概念，並簡要涉及Attention機製在提升序列模型性能方麵的初步作用。 第六部分：無監督學習與錶示學習 在缺乏大量標注數據的情況下，無監督學習變得尤為重要。本部分聚焦於如何讓模型從數據本身學習到有用的特徵錶示。我們將詳細介紹自編碼器（Autoencoder）的結構，包括標準自編碼器、去噪自編碼器（Denoising AE）和變分自編碼器（VAE）。VAE部分將側重於理解其概率模型基礎，包括重參數化技巧和KL散度項的引入。此外，我們還將探討深度信念網絡（DBN）的基本概念，以及在錶示學習中如何利用對比學習（Contrastive Learning）的思想，例如SimCLR等近期方法的原理概述，以期構建更具魯棒性和泛化能力的特徵空間。 第七部分：生成模型與Transformer架構 生成模型是深度學習領域的前沿方嚮。本章將深入探討生成對抗網絡（GANs）。我們將詳細解析生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的“博弈”過程，並討論常見的訓練難題，如模式崩潰（Mode Collapse）。為瞭穩定訓練，我們將介紹WGAN（Wasserstein GAN）和條件GAN（CGAN）的改進策略。最後，本書將以當前自然語言處理領域的革命性架構——Transformer為結語。我們將徹底解析其核心創新：多頭自注意力機製（Multi-Head Attention），解釋自注意力如何替代傳統的RNN結構，實現高效的並行化處理，並簡要概述BERT和GPT係列模型是如何基於此架構構建的。 第八部分：實踐、部署與倫理考量 理論學習必須與實踐相結閤。本章將指導讀者如何將所學知識應用於實際項目。內容涵蓋使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）搭建模型的完整流程，包括數據預處理、模型定義、訓練循環的實現。我們將討論模型性能的評估指標（不僅限於準確率，還包括F1、ROC麯綫等），以及如何進行超參數調優。在部署方麵，我們會簡要介紹模型量化和剪枝的基本概念，以實現更高效的推理。最後，本書將以負責任的AI為收尾，討論深度學習模型中的偏差（Bias）問題、公平性（Fairness）的衡量，以及模型可解釋性（Explainability）的重要性，引導讀者成為具備社會責任感的開發者。

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閱讀這本書的過程，與其說是在學習軟件，不如說是在重塑我對二維/三維製圖流程的認知框架。它的敘述風格非常注重“情境化教學”，很少齣現那種脫離實際的純理論堆砌。比如，在講解渲染和視覺效果時，它不是簡單地羅列材質庫，而是結閤建築可視化和産品展示的不同需求，指導讀者如何根據最終輸齣的目的（是用於施工圖會審，還是用於市場宣傳冊）來選擇閤適的渲染引擎設置和燈光方案。特彆是關於光綫追蹤和環境光遮蔽（AO）在草圖與綫框顯示模式下的性能平衡策略，這一點顯示齣瞭作者極高的實戰經驗。這種細緻入微的權衡藝術，讓我意識到，做一名優秀的CAD專傢，需要的不僅僅是點按命令的能力，更是一種對“最終交付物質量”的預判和控製力。這本書確實像一位高屋建瓴的顧問，指引著我全麵提升自己的專業深度和廣度。

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這本書的價值，絕不僅僅體現在“如何操作”上，更在於它對“為什麼這樣操作”的深入剖析，這纔是真正區分普通教程和“權威”之作的關鍵所在。我尤其欣賞作者在探討圖形對象內核特性時所展現的洞察力。很多用戶使用多段綫（Polyline）和三維實體（Solid）時，都是憑感覺或經驗在操作，但書中卻用簡潔明瞭的語言闡述瞭它們在內存中的存儲方式和計算邏輯，這對於排查圖形文件膨脹、模型顯示卡頓等疑難雜癥時，提供瞭底層原理支持。例如，關於對象追蹤（O-Track）和極軸追蹤（Polar Tracking）的配閤使用，書中不僅展示瞭如何激活它們，更解釋瞭它們在不同坐標係下如何精確鎖定參考點，這種對軟件“靈魂”的挖掘，讓我從一個單純的“工具使用者”升華為一個更具批判性思維的“效率優化者”。這種深度理解帶來的信心，是任何速成班都無法給予的。

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我是一個追求極緻效率的BIM轉化工程師，對軟件的批處理能力有著近乎苛刻的要求。市麵上很多CAD書籍在提到自動化時，往往止步於簡單的VBA宏錄製，實用性大打摺扣。然而，這本書在“自定義與自動化”章節中，花費瞭大量的篇幅來介紹如何利用AutoLISP的初級語法進行定製化命令的開發，甚至涉及到瞭如何與外部數據源（如Excel錶格）進行有限的交互。雖然AutoLISP本身有一定的學習麯綫，但作者通過選取幾個最常見的批量修改圖紙標題欄、自動生成材料清單等場景作為範例，極大地降低瞭入門的門檻。通過書中提供的代碼片段和詳盡的注釋，我成功地將一個原本需要半天時間的人工核對工作，縮短到瞭十幾分鍾的腳本運行時間。這種從“手動操作”到“流程編程”的跨越，是這本書帶給我最直接的職業迴報，其性價比遠遠超齣瞭書本本身的定價。

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說實話，我拿到這本書時，原本是抱著試試看的心態，畢竟“權威技術支持”聽起來就有些高高在上，擔心內容會過於專業化，不適閤我這種在設計行業摸爬滾打幾年但仍有瓶頸期的從業者。然而，這本書的編排邏輯和敘事風格卻齣乎我的意料。它的結構設計非常精妙，從基礎界麵的定製與個性化設置入手，循序漸進地過渡到復雜的工程圖紙規範管理。特彆是關於圖層管理和圖塊庫構建那一章，簡直是為我們設計院量身定做的“救星”。我們團隊過去在圖紙協同過程中，經常因為圖層命名混亂和圖塊版本不一緻而産生返工，這本書提供瞭一套完整的、可立即實施的標準化流程，從圖塊屬性的定義到圖紙集（Sheet Set Manager）的高效運用，每一個步驟都有詳盡的截圖和操作要點，真正體現瞭“技術支持”的含義——提供解決方案而非僅僅是知識點羅列。讀完後，我立刻組織瞭一次內部培訓，按照書中的方法論重新梳理瞭我們的標準文件，效果立竿見影，整個部門的製圖規範性得到瞭質的飛躍。

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這本《AutoCAD權威技術支持》的閱讀體驗簡直是一場視覺與知識的盛宴，特彆是對於那些渴望從基礎鞏固到高級應用全方位提升的工程師和設計師來說，簡直是“寶藏”。我記得我剛開始接觸復雜的三維建模時，常常被那些晦澀難懂的參數和操作流程搞得焦頭爛額，市麵上很多教材要麼過於理論化，要麼就是簡單羅列命令。但這本書的厲害之處在於，它仿佛一位經驗老到的導師，手把手地帶著你，用大量極其貼閤實際工程案例的例子來講解每一個功能模塊。比如在講解參數化設計時，作者並非簡單介紹“約束”的定義，而是直接模擬瞭一個機械零件的迭代修改過程，清晰地展示瞭如何利用智能尺寸和幾何約束，使得模型在尺寸調整後能夠自動、精確地重生成，這比單純的理論學習效率高齣百倍。而且，書中對AutoCAD最新版本中一些效率工具的挖掘也非常深入，比如自定義工作空間、批量處理腳本的編寫，這些內容往往是其他書籍一帶而過或者乾脆缺失的“乾貨”，極大地提升瞭我的日常工作效率，讓我深刻體會到軟件的強大潛力遠超我的想象。

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