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出版者:清华大学出版社

作者:姬成强

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-2-1

价格:26.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302073321

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本假设的图书的详细简介，该书并非您提到的《电脑美术设计看图速成》，而是专注于以下领域的书籍内容： --- 图书名称：《深度学习：从理论基石到前沿应用》 ISBN： 978-7-111-XXXX-X 出版日期： 2024年10月 定价： 188.00元 作者： 张华、李明 内容简介： 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 是一本全面、深入且注重实践的专业著作，旨在为读者构建一个坚实、立体的深度学习知识体系。本书并非侧重于快速入门或视觉设计工具的使用，而是聚焦于驱动当前人工智能浪潮的核心——深度神经网络的数学原理、算法实现与工程化部署。 本书的编写初衷，是填补市场上现有教材在理论深度和工程实践连接性上的鸿沟。我们认为，真正的理解源于对底层机制的透彻把握。因此，全书的架构设计遵循了“从数学基础到模型构建，再到复杂系统集成”的逻辑主线。 第一部分：理论基石与数学驱动 (Foundations and Mathematics) 本部分是全书的理论支撑，详细阐述了支撑深度学习的数学概念，这些内容对于理解模型为何有效至关重要。 第一章：机器学习基础回顾与概率统计的深度解读。 我们不仅复习了监督学习、无监督学习的基本范式，更深入探讨了贝叶斯理论在现代机器学习中的应用，特别是概率图模型（如马尔可夫随机场）在特征表示中的作用。重点分析了高维空间中的统计特性对模型泛化能力的影响。 第二章：多层感知机（MLP）的几何与代数视角。 传统的前馈网络不再被视为黑箱，而是被分解为一系列复杂的非线性映射操作。本章详尽解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体）的数学特性——包括其梯度饱和问题与稀疏性引入机制。我们使用线性代数的视角来解释权重矩阵的本质，并引入凸优化理论的基础，为后续的梯度下降策略打下基础。 第三章：反向传播算法的精确推导与实现机制。 反向传播（Backpropagation）是深度学习的灵魂。本章不满足于公式的展示，而是通过链式法则的严谨应用，结合计算图（Computational Graph）的概念，详细剖析了如何高效、稳定地计算网络中数以百万计参数的梯度。同时，我们探讨了自动微分（Autodiff）技术，这是现代深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）得以高效运行的关键。 第二部分：核心网络架构的精细解构 (Core Architectures Deep Dive) 本部分系统地介绍了并分析了支撑现代AI系统的三大类核心网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNN）：从局部感知到空间层次构建。 本章深入探讨了卷积操作的数学本质，包括但不限于：不同填充（Padding）、步幅（Stride）对特征图尺寸的影响；分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率与性能间的权衡。此外，我们详尽分析了经典的LeNet, AlexNet, VGG, ResNet的设计思想变迁，特别是残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络中的梯度退化问题。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变体的时序建模。 针对序列数据，本章着重解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的“门控”机制。我们详细展示了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流，从而克服传统RNN中的梯度消失/爆炸问题。对于更先进的Transformer架构，本章引入了自注意力机制（Self-Attention），并从信息熵和加权平均的角度阐释了其并行计算的优势。 第六章：生成模型：概率密度估计与数据合成。 这一章专注于前沿的生成技术。我们详细对比了变分自编码器（VAE）中潜在空间（Latent Space）的构建与正则化，以及生成对抗网络（GAN）中判别器与生成器之间动态博弈的纳什均衡探讨。对于最新的扩散模型（Diffusion Models），我们从随机微分方程（SDE）的角度，解释了其从噪声中逐步恢复清晰图像的数学过程。 第三部分：优化、正则化与工程实践 (Optimization and Engineering) 理论的实现离不开高效的优化算法和稳定的部署策略。本部分将理论与工程实践紧密结合。 第七章：高级优化算法的性能分析。 我们超越了基础的随机梯度下降（SGD）。本章对比分析了Momentum, AdaGrad, RMSProp以及里程碑式的Adam优化器的收敛特性。关键在于理解它们如何在不同的损失曲面上动态调整学习率，以及如何通过二阶近似方法（如L-BFGS的启发）来加速训练过程。 第八章：模型泛化与稳定性的保障策略。 正则化是防止过拟合的关键。本章系统介绍了Dropout的随机性在贝叶斯模型平均中的作用，权重衰减（L2/L1）的几何解释，以及批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），从而加速训练并允许使用更高的学习率。 第九章：模型部署与前沿研究方向展望。 最后，本书探讨了模型从训练环境到实际生产环境的转化。内容涵盖模型量化（Quantization）以减小模型体积、模型剪枝（Pruning）以提高推理速度，以及分布式训练（如数据并行与模型并行）的实现框架。本章还对当前领域热点，如自监督学习（SSL）、图神经网络（GNN）以及可解释性AI（XAI）的研究进展进行了前瞻性的梳理。 --- 本书特点： 1. 严谨的数学推导： 每一核心算法均提供清晰的数学推导过程，避免“只知其然，不知其所以然”。 2. 工程实现的代码化讲解： 理论部分穿插了基于标准库（如NumPy, TensorFlow/PyTorch核心API）的代码片段，展示如何将数学公式转化为可执行的代码逻辑。 3. 批判性分析： 对主流模型（如ResNet, Transformer）的优缺点进行深入剖析，引导读者进行批判性思考，而非盲目套用。 目标读者： 本书适合具有扎实线性代数、微积分和概率统计基础的计算机科学研究生、深度学习算法工程师、以及希望深入理解AI底层机理的资深软件开发者。本书将是您在深度学习领域从“使用者”转变为“研究者”和“架构师”的必备参考书。

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这本书的装帧设计真是没的说，封面那种磨砂质感摸起来就让人心情愉悦，色彩搭配也很大胆，一看就是懂行的审美。内页纸张的克重控制得恰到好处，既保证了印刷的色彩饱和度，又不会有那种廉价的油墨味。我特意留意了排版细节，那些引导线和注释的字体选择非常考究，既保证了清晰度，又没有抢走主体图像的风头。特别是某些复杂概念的拆解部分，作者似乎非常注重视觉层级的梳理，用不同的字号和粗细把信息流划分得井井有条，这对于快速吸收信息至关重要。翻阅的过程中，我能感受到设计者在每一个细节上花费的心思，这不是一本应付了事的教材，而更像是一本精心策划的视觉指南。装订工艺也很扎实，平摊性极佳，这对于需要在电脑前长时间翻阅参考的书籍来说，简直是太重要了，不会因为频繁翻动就散架。

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这本书在案例的选择上，体现了极高的前瞻性和国际视野。它展示的并非是一些过时的、已经被市场淘汰的风格模板，而是紧密追踪了近两年国际设计趋势中的焦点话题，比如沉浸式体验的设计语言、微交互的动态美学，以及跨媒介叙事中的视觉一致性处理。通过这些前沿案例的拆解，读者可以清晰地看到未来设计将走向何方，这对于我们提前布局个人技能树至关重要。它不只是教你如何“做”现在的设计，更是在引导你如何去“思考”未来的设计，这无疑拔高了这本书的价值，使其成为一本具有指导意义的长期参考书。

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这本书的理论深度和广度，出乎我的意料，它没有仅仅停留在软件操作的表面，而是深入探讨了设计背后的思维模式。比如，关于色彩心理学的章节，它不是简单地罗列“红色代表热情”这类教科书式的陈词滥调，而是结合了具体的设计案例，分析了不同文化背景下对特定色彩的潜意识反应，这一点让我受益匪浅。再比如，关于版式布局的讲解，它引用了大量的古典艺术和现代建筑的构图原理，将抽象的“平衡”和“韵律”转化成了读者可以理解和模仿的视觉法则，这比单纯教网格系统要高明得多。感觉作者在组织这些知识点时，是经历过长期实践和系统梳理的，知识体系非常自洽，逻辑链条清晰可见，读起来有一种抽丝剥茧的快感。

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不得不提的是，这本书对“效率”的强调，简直是为我们这种时间紧张的从业者量身定做的。它不是那种一步步跟着做就能出成品的那种傻瓜教程，而是非常侧重于“思路捷径”和“工具优化”。我特别欣赏其中关于工作流整合的部分，它教会了我如何利用自动化脚本和快捷键组合来减少重复劳动，这比我自己摸索要快上好几个月。书中提到的那些软件的“隐藏功能”和“高级设置”，很多都是我日常工作中从未注意到的，但一旦掌握，立竿见影地提升了出图速度。对于追求效率的专业人士来说，这种直击痛点的实用技巧，才是最宝贵的财富，它让学习的投入产出比瞬间拉高。

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从阅读体验上来说，这本书的叙事风格非常接地气，一点都没有那种高高在上的学术腔调。作者的语气就像是一位经验丰富的前辈在跟你一对一交流，那种口语化的表达方式，加上恰当的幽默感，让原本可能枯燥的技术内容变得生动有趣。我在阅读那些关于“如何避免设计陷阱”的部分时，经常能会心一笑，因为那些错误我多多少少都在自己的作品中犯过。这种“过来人”的视角，极大地拉近了读者和作者的距离，让人感觉学习过程不再是单向的灌输，而更像是一场充满启发性的对话。这种人文关怀在技术书籍中是比较少见的。

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