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出版者:大連理工大學齣版社

作者:張學忠等編

出品人:

頁數:485

译者:

出版時間:2005年7月第二版

價格:30.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787561119037

叢書系列:

圖書標籤:

• 英語口語
• 口語練習
• 英語學習
• 日常口語
• 英語發音
• 口語提升
• 英語交流
• 英語角
• 英語技能
• 實用英語

《深度學習：原理與實踐》 本書內容簡介 本書是一部全麵而深入的著作，旨在為讀者構建堅實的深度學習理論基礎，並提供豐富的實踐指導。內容涵蓋瞭從基礎的數學原理到前沿的模型架構，力求做到理論的嚴謹性與工程實踐的有效性並重。 第一部分：基礎與數學基石 本書首先從最核心的數學工具切入，為理解復雜的學習過程打下堅實的基礎。 第一章：綫性代數與概率論的迴顧與深化 本章並非簡單重復基礎知識，而是聚焦於深度學習中那些至關重要的概念。我們將詳細探討矩陣分解（如SVD、LU分解）在數據降維和特徵提取中的作用。在概率論部分，重點解析高斯分布、貝葉斯定理在模型不確定性量化中的應用，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的推導過程及其在損失函數設計中的核心地位。此外，還會深入講解信息論基礎，包括熵、交叉熵和KL散度，它們是衡量模型性能和驅動優化的關鍵指標。 第二章：多元微積分與優化理論 本章是理解梯度下降法及其變體的核心。我們將詳述鏈式法則在反嚮傳播算法（Backpropagation）中的巧妙應用，並通過幾何直覺解釋偏導數和梯度嚮量的意義。優化算法部分，將細緻剖析隨機梯度下降（SGD）的局限性，並深入講解動量（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp、Adam的數學推導和收斂特性分析。我們還會探討二階優化方法（如牛頓法、BFGS）的原理及其在特定場景下的適用性，並分析鞍點問題在深度網絡優化中的影響。 第二部分：核心網絡結構與理論 本部分是深度學習技術的“骨架”，詳細闡述瞭經典和現代神經網絡的構建方式和內在機製。 第三章：前饋神經網絡（FNN）的精細化構建 本章將深入探討激活函數的選擇對網絡性能的影響。除瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU），我們還會分析Sigmoid和Tanh在深層網絡中的梯度消失問題。重點闡述瞭如何通過閤理的權重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）來穩定訓練的初始階段。此外，本章還詳細論述瞭正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout的統計學意義（與模型平均的聯係），以及批量歸一化（Batch Normalization, BN）的原理、實施細節及其對訓練加速的貢獻，並對比層歸一化（Layer Normalization）和實例歸一化（Instance Normalization）。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的結構解析 本章以圖像處理任務為核心，係統梳理CNN的發展曆程。從基礎的捲積操作、池化層到現代網絡設計範式，如LeNet、AlexNet、VGG的結構思想。隨後，深入剖析Inception模塊的並行多尺度處理、殘差網絡（ResNet）中殘差連接的有效性（解決瞭深度網絡的退化問題），以及DenseNet中特徵重用的機製。我們還將探討空洞捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用，並分析分組捲積（Grouped Convolution）和深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在提升效率方麵的優勢。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 本章聚焦於處理時間序列和文本數據的模型。我們將首先分析標準RNN在處理長依賴問題上的固有缺陷——梯度截斷。接著，詳細講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，特彆是輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作，以精確控製信息流。對於更復雜的序列依賴，本章會引入Bidirectional RNN，並探討其在編碼上下文信息上的優勢。 第六章：注意力機製與Transformer架構 這是本書的前沿核心章節。我們將從Seq2Seq模型中的“軟注意力”機製講起，闡述注意力如何幫助模型聚焦於輸入序列中最相關的部分。隨後，本書將全麵解析Transformer模型。重點解析自注意力（Self-Attention）的計算過程，包括Q、K、V矩陣的構建。深入探討多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，以及位置編碼（Positional Encoding）在引入序列順序信息上的關鍵作用。最後，分析Transformer的編碼器-解碼器堆棧結構，及其如何完全摒棄循環結構而實現更高效的並行訓練。 第三部分：高級應用與工程實踐 本部分將理論知識應用於具體的高級任務，並討論實際部署中的關鍵考量。 第七章：生成模型：從變分到對抗 本章分為兩大部分。首先，深入介紹變分自編碼器（VAE），闡述其潛在空間（Latent Space）的連續性保證，以及如何通過重參數化技巧（Reparameterization Trick）實現反嚮傳播。其次，詳細解析生成對抗網絡（GANs）。我們將嚴格審視判彆器和生成器之間的Minimax博弈過程，討論模式崩潰（Mode Collapse）等訓練難題，並介紹WGAN、LSGAN等改進型GANs的理論基礎。 第八章：遷移學習、預訓練與微調策略 本章探討如何在資源有限的情況下利用大規模數據集訓練齣的模型。詳細解析預訓練模型（如BERT、GPT係列）的結構差異及其預訓練任務（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。深入討論針對特定下遊任務的微調（Fine-tuning）策略，包括僅訓練頂層、全模型微調、以及參數高效微調方法（如Adapter Tuning）。 第九章：模型部署、量化與效率優化 本章關注模型從實驗室走嚮生産環境的關鍵步驟。我們將探討模型壓縮技術，包括知識蒸餾（Knowledge Distillation），其中解釋瞭“軟標簽”作為額外監督信號的有效性。深入講解模型量化（Quantization）的原理，如從浮點數到INT8的映射，以及它對推理速度和內存占用的影響。最後，討論使用ONNX、TensorRT等工具進行模型推理優化的實際操作流程。 本書旨在提供一個從算法推導到工程實現的完整知識閉環，是深度學習研究者和高級工程師的必備參考。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，那種沉穩又不失活力的色彩搭配，拿到手裏就能感受到一種踏實的品質感。封麵上的字體選擇也頗為考究，既有傳統書籍的厚重感，又不失現代閱讀的輕盈，讓人在決定是否購買時，就已經被它散發齣的專業氣息所吸引。內頁的紙張選擇非常齣色，觸感細膩光滑，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於注重閱讀體驗的讀者來說，無疑是一個巨大的加分項。裝訂工藝也十分紮實，書脊的處理平整，翻頁自如，即便是經常翻閱，也不擔心散頁的問題。整體來說，這本書在視覺和觸覺上的用心程度，完全超越瞭一般的教材或工具書的範疇，它更像是一件精心打磨的藝術品，讓人在學習之餘，也能享受到翻閱的樂趣。這種對細節的極緻追求，讓我對其中蘊含的知識內容也抱有瞭更高的期待。

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作者在語言學理論和實際應用之間的平衡把握得恰到好處，這使得這本書既有學術的深度，又不失操作的便捷性。它沒有陷入晦澀難懂的語法術語泥潭，而是用非常直觀的比喻和圖錶來解釋復雜的語言現象。例如，在解釋某些虛擬語氣或從句結構時，作者並沒有直接拋齣規則，而是先呈現一個實際應用中的睏惑點，然後順理成章地引齣解決這個睏惑的工具——那個特定的語法結構。這種“問題導嚮”的教學方法，極大地激發瞭讀者的求知欲，因為你學習的不是孤立的知識點，而是為瞭解決一個具體“痛點”而存在的有效策略。這種深度與廣度兼備的特點，讓這本書的價值遠超一本單純的口語練習冊。

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這本書的內容組織邏輯嚴謹得令人贊嘆，仿佛有一位經驗極其豐富的老教師，將復雜的語言學習路徑，拆解成瞭無數個清晰易懂的模塊。初看目錄時，還擔心內容會過於龐雜，但深入閱讀後纔發現，編排者似乎非常懂得學習者的認知規律，從最基礎的場景構建開始，逐步深入到更高級的語言運用和文化背景的融閤。每一個章節的過渡都銜接得天衣無縫，讀起來毫無跳躍感或斷裂感，就像是沿著一條設計精巧的階梯嚮上攀登，每一步都有明確的指引，讓你清楚地知道自己到達瞭什麼位置，以及下一步該去往何方。這種結構上的清晰度，極大地降低瞭自學時的迷茫感，使得原本可能枯燥的學習過程，變成瞭一種充滿探索樂趣的旅程。

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這本書的輔助學習資源配套也是其一大亮點，雖然我是在紙質書的框架下進行評價，但從書中明確指引的擴展資源來看，就能感受到齣版方為讀者考慮的周到。它不僅僅是一本靜止的文本，更像是一個導嚮更廣闊學習生態係統的入口。無論是對於需要聽力強化還是發音矯正，後續的指引都顯得非常具有前瞻性。對於那些習慣於多媒體輔助學習的現代讀者而言，這種將傳統閱讀與數字資源有效整閤的做法，極大地增強瞭學習的可持續性和趣味性。總而言之，這是一部集閤瞭精美設計、嚴謹結構、實用內容和前沿配套的綜閤性學習佳作，它為我的語言學習之路提供瞭一個堅實且令人振奮的起點。

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我尤其欣賞這本書在示例對話和情景模擬方麵所展現齣的高度真實感和實用性。許多同類書籍的對話內容往往顯得刻闆、脫離實際生活，讀起來像是在背誦劇本。然而，這本著作裏的語言片段，聽起來完全像是從真實生活中的咖啡館、機場、商務會議中截取下來的，充滿瞭自然的語流和地道的錶達方式。它不僅僅教授瞭“說什麼”，更重要的是教會瞭“如何說”——語氣的運用、重音的強調、非語言綫索的暗示等等，這些都是書本上難以捕捉但至關重要的元素。我發現自己不僅記住瞭新的詞匯和句型，更重要的是開始學會在腦海中“預演”這些場景，這對於快速提高臨場反應能力，無疑具有決定性的幫助。

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