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出版者:中国劳动社会保障出版

作者:邓宁

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787504543073

丛书系列:

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深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，探索现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习与神经网络。 我们将超越基础概念的介绍，直击现代深度学习框架的精髓、算法的数学原理及其在复杂现实问题中的高效应用。本书的受众不仅限于计算机科学专业的学生或研究人员，也面向希望将尖端智能技术整合到商业决策、数据分析、工程设计或科学研究中的专业人士。 第一部分：神经网络的复兴与基础理论 本部分将追溯人工神经网络（ANN）的发展历程，解释为何在经历了数次沉寂后，深度学习在近十年迎来爆发式增长。我们将详细剖析构成神经网络的基本单元——神经元（Perceptron），并深入探讨激活函数的演变，从早期的 Sigmoid 和 Tanh，到现代广泛使用的 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, ELU）的内在优势与局限性。 随后，我们将构建多层感知机（MLP）模型，并详细解析前向传播的计算流程。理解数据如何逐层流动并最终产生预测输出是掌握后续内容的前提。 核心难点在于误差反向传播（Backpropagation）算法。本书将用严谨的微积分推导，清晰地展示梯度是如何通过链式法则高效地回传至网络中的每一个权重和偏置上。我们将探讨不同损失函数（Loss Functions）的选择（如均方误差、交叉熵）及其与优化目标的关系。 此外，我们还将详细介绍优化器在梯度下降过程中的作用。从基础的随机梯度下降（SGD）开始，我们将系统性地讲解动量（Momentum）的引入如何加速收敛，以及 AdaGrad, RMSProp 最终导向Adam 优化器的演进逻辑，并讨论它们的超参数（如学习率衰减策略）对训练稳定性的关键影响。 第二部分：深度学习的核心架构与模型 本部分是本书的重点，我们将聚焦于定义现代深度学习范式的关键网络结构。 卷积神经网络（CNN）将占据重要篇幅。我们将从二维图像处理的视角出发，详细阐述卷积操作的数学定义，理解滤波器（Kernel）如何提取空间特征。我们会深入探讨池化层（Pooling）的功能，以及感受野（Receptive Field）的概念。随后，我们将逐一解析经典且具有里程碑意义的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGGNet 的结构设计哲学，以及 ResNet (残差网络) 如何通过跳跃连接（Skip Connections）解决了深层网络中的梯度消失/爆炸问题，从而实现百层乃至千层网络的有效训练。对于目标检测领域，我们将简要介绍 R-CNN 系列和 YOLO 框架的基本思想。 循环神经网络（RNN）及其变体是处理序列数据的基石。我们将剖析标准 RNN 在处理长距离依赖时面临的长期记忆衰减问题。为解决此瓶颈，本书将详尽解释 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 的内部结构，特别是 输入门、遗忘门、输出门 的精妙设计如何协同工作，实现对信息流的精准控制。我们将通过自然语言处理（NLP）的实例，如机器翻译和序列标注，来展示这些模型的实际应用。 第三部分：高级主题与前沿探索 本部分将带领读者进入深度学习研究的最前沿，探讨提升模型性能、解决特定挑战的高级技术。 无监督与自监督学习： 我们将介绍自编码器（Autoencoders, AE）及其变体，如 去噪自编码器（Denoising AE） 和 变分自编码器（VAE），理解它们如何用于特征学习和数据生成。 生成对抗网络（GANs）： GANs 是当前生成模型中最具影响力的技术之一。本书将详细解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程，探讨 JS 散度在其中的角色。我们会分析 DCGAN、WGAN 等改进版本，并讨论模式崩溃（Mode Collapse）等常见挑战及其缓解策略。 注意力机制与 Transformer 架构： 在 NLP 领域，注意力机制已成为核心。我们将解释自注意力（Self-Attention）的工作原理，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行捕捉不同子空间的信息。最终，我们将系统地解构 Transformer 模型的 Encoder-Decoder 结构，理解其完全摒弃了循环结构，仅依赖自注意力实现序列建模的强大能力，这是现代大型语言模型（如 BERT、GPT 系列）的理论基础。 模型训练的工程实践与效率： 理论知识必须与实践相结合。本部分还将讨论正则化技术（如 Dropout、L1/L2 正则化）如何防止过拟合，以及批量归一化（Batch Normalization）在加速训练和稳定深层网络中的关键作用。我们还会涉及迁移学习（Transfer Learning）的概念，以及如何利用预训练模型进行高效的微调（Fine-tuning）。 本书特点： 数学严谨性： 所有核心算法均配有清晰的数学推导，确保读者理解“为何有效”。 代码实现导向： 理论讲解穿插着主流深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch）的伪代码示例，便于读者快速将理论转化为可运行的模型。 案例驱动： 每一个模型结构的应用都紧密结合具体的工业界或学术界的案例分析，展示深度学习解决复杂问题的能力。 通过对本书内容的系统学习，读者将能够熟练掌握构建、训练和优化复杂深度学习模型所需的理论深度和工程技能，为进入人工智能前沿研究或应用开发打下坚实的基础。

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阅读这本书的过程中，我不得不提的是它在“供应链与物流优化”这部分的处理方式。坦白讲，这通常是我认为最容易写得枯燥乏味的部分，因为涉及到大量的流程图和运营细节，很容易变成教科书式的干瘪叙述。但这本书的作者显然有着非常丰富的实战经验，他没有停留在描述“如何建立库存管理系统”这种基础层面，而是深入剖析了“柔性供应链”的构建要素。书中详细对比了“按单生产”和“预测驱动”两种模式在不同市场环境下的成本效益分析，引用了几个全球领先的快时尚品牌和定制家具企业的案例，数据详实得令人咂舌。更让我惊喜的是，作者竟然用了一整个小节来讨论“最后一公里配送的社会化协同效应”，这已经超出了传统供应链管理的范畴，触及到了城市规划和可持续发展的交叉点。这种跨学科的视角，极大地拓宽了我的视野，让我意识到，现代商业运营不再是孤立的环节，而是一个复杂的生态系统。我尤其喜欢那种深入到技术层面的探讨，比如关于RFID技术在仓储管理中的应用潜力，作者的分析细致入微，甚至提到了不同波长对识别准确率的影响，这对于希望在技术领域寻找商机的读者来说，简直是宝藏级别的信息。这本书的深度，绝对不是市面上那些浮于表面的“速成指南”所能比拟的。

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这本书，说实话，拿到手里的时候，我其实是抱着一种“试试看”的心态的。毕竟现在市面上的各种商业入门书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的太少了。然而，这本书的排版和装帧设计立刻给我留下了不错的印象，那种沉稳而不失现代感的设计，让人觉得内容应该也是经过精心打磨的。我最先翻阅的是关于市场营销策略的那几个章节，我原本以为会是一堆老生常谈的理论，无非就是“4P”或者“SWOT分析”的堆砌。没想到，作者竟然能将那些看似枯燥的经典模型，用一系列非常贴近当下互联网语境的案例进行阐述。比如，书中对“用户生命周期价值（LTV）”的剖析，不再是单纯的数学公式推导，而是结合了几个知名SaaS企业的实际操作流程，甚至连数据采集和清洗的底层逻辑都有所涉及。这让我这样的初学者在理解概念的同时，也能立刻感受到这些理论在真实商业环境中的“重量感”。特别是关于内容分发渠道的动态选择部分，作者没有固守某一个平台的优势，而是着重强调了“渠道组合的弹性与可逆性”，这在快速变化的媒介环境中显得尤为重要。总的来说，这本书提供了一种结构化的思维框架，而非简单的操作手册，对于希望建立系统商业认知的人来说，绝对是一个扎实的起点。我特别欣赏作者在论述复杂概念时，总能保持一种清晰的逻辑线条，即使是初次接触这些概念的读者，也能顺畅地跟上思路，不会感到被信息洪流淹没。

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关于本书在“用户体验设计与数据驱动决策”的论述，可以说达到了我个人对“实用主义美学”的期待。许多书籍会强调用户研究的重要性，但往往止步于问卷调查和焦点小组。这本书则将研究方法提升到了一个更高的维度，它详细介绍了如何结合行为经济学原理来设计“认知陷阱”，从而更准确地捕捉用户在非理性状态下的真实偏好。我对其中关于A/B测试的进阶应用印象深刻，作者指出，单纯追求点击率的提升往往会牺牲长期留存，并提出了一个“三维平衡矩阵”来评估测试结果的综合价值。这个矩阵的引入，极大地修正了我过去对指标优化的片面认知。更重要的是，这本书对于如何处理和可视化海量非结构化数据有着独到的见解。它不仅仅是告诉你“要用数据说话”，而是展示了如何将复杂的客户反馈、社交媒体情绪和售后记录，通过特定的数据聚合技术，转化为可供决策层直接采纳的“洞察报告”。这种从数据噪音中提炼信号的能力，是现代商业分析师的核心竞争力，而这本书无疑为我们提供了一张详尽的“提炼地图”。

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这本书的收尾部分，关于“企业文化与组织变革”的章节，处理得尤为高明，它成功地将全书的技术和商业理论，收束到了“人”的核心议题上，使得整部作品的格局豁然开朗。作者避开了空洞的口号，而是从组织心理学的角度，探讨了如何在快速变化的环境中保持团队的“认知一致性”。书中分析了几个知名科技公司在重大战略转型期，内部沟通机制失灵的案例，并详细阐述了如何通过“赋能型领导力”来重塑员工的主人翁意识。我特别欣赏作者对“组织惰性”的病理分析，他将惰性视为一种系统性的反馈回路问题，而非简单的员工不努力。这种对组织深层机制的洞察，让我认识到，再完美的商业战略，如果组织结构和文化跟不上，最终也会沦为空谈。这本书没有提供一劳永逸的解决方案，而是提供了一套动态的“组织诊断工具”，鼓励管理者持续进行自我审视和调整。这种对复杂人际与结构互动的深刻理解，使得这本书的价值超越了具体的商业案例，成为了一本关于如何“领导”和“构建”未来组织的指南。

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这本书的叙事节奏把握得非常到位，它懂得如何在高强度的信息轰炸之后，给予读者一个喘息和反思的空间。在我看来，评价一本商业书籍的价值，很大程度上要看它是否能激发读者的批判性思维，而非仅仅是知识的灌输。在讨论“商业模式创新”那一章时，作者并没有简单地罗列成功案例，而是设置了一系列富有挑战性的“反问句”和“情景假设”。例如，当介绍“平台经济”的飞轮效应时，作者立刻抛出了一个尖锐的问题：“如果你的核心用户群粘性下降，你的‘网络效应’会不会迅速演变成‘网络陷阱’？”这种引导式的提问，迫使我必须跳出既定的框架去审视那些被过度美化的商业神话。这种互动式的阅读体验，让阅读过程变得像是一场与作者的深度对话。此外，书中在论述知识产权保护和数据合规性方面的篇幅虽然不多，但切口极小，却非常精妙。作者精准地指出了在快速迭代的商业实践中，法律和伦理的滞后性，并提供了若干风险规避的实践路径。这种对“边界”的关注，体现了作者深厚的法律和风险管理素养，是很多纯技术或市场出身的作者所欠缺的。

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