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出版者:北方交通大學齣版社,清華大學齣版社

作者:馬皓

出品人:

頁數:284

译者:

出版時間:2003-4

價格:27.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787810821032

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機網絡
• 通信
• 網絡
• 計算機網絡
• 基礎教程
• 網絡原理
• TCP/IP
• 數據通信
• 網絡安全
• 網絡協議
• 網絡架構
• 網絡技術
• 網絡應用

《圖解深度學習》 本書是一本麵嚮初學者的深度學習入門指南，旨在以最直觀、最易懂的方式，幫助讀者快速掌握深度學習的核心概念和基本原理。全書以大量精美的插圖和生動的比喻貫穿始終，將抽象的數學模型和復雜的算法過程具象化，讓讀者在輕鬆愉快的閱讀體驗中，逐步構建起對深度學習的深刻理解。 核心內容概覽： 1. 深度學習的起源與發展： 追溯人工智能、機器學習與深度學習的發展脈絡，理解深度學習為何能在近年來取得爆炸性的進步，並簡述其在各個領域的廣泛應用，如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等，激發讀者對該領域的興趣。 2. 神經網絡的基本構成： 神經元模型： 深入淺齣地介紹人工神經元的結構和工作原理，包括輸入、權重、偏置、激活函數等核心組成部分。通過生動的類比，如“決策節點”，解釋信息如何在神經元內部進行轉換和傳遞。 感知機： 從最簡單的神經網絡模型——感知機入手，講解其如何進行二元分類。通過圖示展示感知機的決策邊界，理解其局限性，為後續更復雜的模型打下基礎。 多層感知機（MLP）： 介紹隱藏層和輸齣層的概念，講解多層感知機如何通過多層非綫性變換，解決綫性不可分問題。圖解展示信息從輸入層到輸齣層的逐層傳遞過程，以及每層的作用。 3. 激活函數： Sigmoid與Tanh： 講解這兩種經典的激活函數，分析它們的S形麯綫特點，以及在早期神經網絡中的應用。通過圖例展示其輸齣範圍和梯度特點。 ReLU係列： 重點介紹ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種（如Leaky ReLU, PReLU）。詳細解析ReLU的優勢，如計算簡單、緩解梯度消失等，並通過圖錶清晰展示其函數圖像和與前兩者的區彆。 Softmax： 講解Softmax函數在多分類問題中的作用，以及它如何將輸齣轉換為概率分布，讓讀者理解概率的意義。 4. 損失函數： 迴歸問題中的損失函數： 介紹均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE），解釋它們如何衡量預測值與真實值之間的差異，並提供直觀的圖示說明。 分類問題中的損失函數： 重點講解交叉熵損失（Cross-Entropy Loss），這是深度學習中最常用的損失函數之一。通過圖解說明交叉熵如何衡量兩個概率分布之間的差異，以及它在分類任務中的關鍵作用。 5. 反嚮傳播算法與梯度下降： 梯度下降的直觀理解： 將梯度下降比作“下山”，用生動的圖例展示參數如何沿著損失函數下降最快的方嚮進行更新，以找到最優解。 鏈式法則與反嚮傳播： 詳細講解反嚮傳播算法的核心——鏈式法則。通過分解復雜函數的導數計算過程，圖解說明誤差信號如何從輸齣層逐層嚮前傳播，計算每一層參數的梯度。 6. 優化器： SGD（隨機梯度下降）： 介紹最基礎的優化器，分析其優點和潛在問題（如收斂緩慢、易陷入局部最優）。 Momentum： 講解Momentum如何引入“慣性”，加速收斂並越過局部最優。通過比喻，如“滾動的球”，讓讀者理解其工作機製。 Adam： 詳細介紹Adam優化器，它是目前最流行和高效的優化器之一。解釋其結閤瞭Momentum和RMSprop的思想，通過自適應地調整學習率來提高訓練效率。 7. 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層： 核心內容。通過生動形象的圖例，如“掃描窗口”或“濾鏡”，解釋捲積操作如何提取圖像中的局部特徵（如邊緣、紋理）。展示不同捲積核如何識彆不同特徵。 池化層（Pooling）： 講解池化層的作用，如降維、減少計算量、提高模型魯棒性。圖示展示最大池化和平均池化。 全連接層： 介紹CNN最後階段的全連接層，如何將提取到的特徵進行分類。 CNN結構： 展示經典的CNN模型結構，如LeNet、AlexNet，以及它們是如何組閤捲積層、池化層和全連接層的。 8. 循環神經網絡（RNN）： 序列數據與RNN： 解釋RNN為何適閤處理序列數據，如文本、語音、時間序列。 循環結構： 圖解RNN的循環連接，展示“記憶”如何在時間步之間傳遞。 簡單RNN的不足： 分析簡單RNN在處理長序列時遇到的梯度消失/爆炸問題。 LSTM（長短期記憶網絡）： 重點介紹LSTM，講解其引入的門控機製（遺忘門、輸入門、輸齣門），以及它們如何有效地解決梯度問題，捕捉長期依賴關係。通過詳細的圖示，分解LSTM單元內部的計算流程。 GRU（門控循環單元）： 介紹GRU作為LSTM的簡化版本，同樣通過門控機製提高序列建模能力。 9. 實際應用與實踐技巧： 數據預處理： 講解歸一化、標準化、數據增強等技術，強調數據質量對模型性能的重要性。 模型訓練與調優： 介紹過擬閤與欠擬閤的概念，以及正則化（L1/L2）、Dropout等防止過擬閤的技術。 模型評估： 講解準確率、精確率、召迴率、F1分數等評估指標，幫助讀者科學地衡量模型性能。 框架介紹（簡述）： 簡要提及TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，為讀者進一步深入學習打下基礎。 本書特色： “圖解”核心： 全書超過數百幅精心繪製的插圖，將復雜的數學公式轉化為直觀的視覺語言，讓抽象的概念變得具體可感。 “零基礎”友好： 假設讀者具備基本的數學知識（如微積分、綫性代數基礎），但無須深度學習的先驗知識。 “循序漸進”設計： 從最簡單的模型開始，逐步引入更復雜的概念和算法，確保讀者能夠穩步建立知識體係。 “案例驅動”： 在講解算法時，穿插簡單的應用場景，幫助讀者理解算法的實際價值。 目標讀者： 對人工智能、機器學習、深度學習感興趣的初學者。 希望通過直觀方式理解深度學習底層原理的學生和從業者。 希望快速入門深度學習，並能夠獨立思考和實現簡單模型的讀者。 《圖解深度學習》將帶領你開啓一段精彩的深度學習探索之旅，讓你不僅“知其然”，更能“知其所以然”。

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這本書簡直是我的救星！我一直對計算機網絡這個領域感到非常迷茫，感覺就像在看天書一樣。直到我遇到瞭這本《計算機網絡基礎教程》，我纔開始真正理解那些抽象的概念。作者的講解方式非常生動有趣，他不像其他教科書那樣乾巴巴地羅列枯燥的術語，而是通過大量的比喻和實際的例子，把那些復雜的網絡協議、傳輸方式一下子變得清晰起來。我尤其喜歡他講解TCP/IP模型的那部分，之前我總覺得分層模型很繞，但經過作者的解釋，我纔恍然大悟，原來每一層都有其獨特的職責，並且它們之間又是如何協同工作的。他甚至還用瞭一個超市購物的比喻來解釋數據包的封裝和解封裝過程，這簡直是太形象瞭！而且，書中的圖示也做得非常棒，每一個圖都恰到好處地補充瞭文字說明，讓我能夠直觀地理解那些技術細節。我之前看瞭好多網上的零散資料，總是學得七零八落，但這本書就像一條清晰的主綫，把所有知識點都串聯瞭起來。現在，我再也不害怕麵對那些網絡配置的問題瞭，甚至還敢主動去嘗試一些簡單的網絡搭建。真的，如果你也跟我一樣，覺得計算機網絡是個難以逾越的門檻，那麼這本書絕對是你最好的選擇。它不僅教會瞭我知識，更點燃瞭我學習的興趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近在學習一門關於網絡工程的課程，這本《計算機網絡基礎教程》為我打下瞭堅實的基礎。這本書的結構非常清晰，章節之間的過渡也很自然。我最喜歡的是它對網絡設備，比如路由器和交換機的工作原理的介紹。作者詳細講解瞭它們在網絡中扮演的角色，以及它們是如何轉發數據包的。而且，書中還包含瞭一些關於網絡拓撲結構和網絡設計的討論，這對於我理解大型網絡的構建和管理非常有幫助。我尤其喜歡作者在介紹OSI參考模型時，詳細闡述瞭每一層的功能和協議，這讓我對網絡通信的整體架構有瞭更清晰的認識。這本書的內容非常係統化，並且緊密結閤瞭實際應用，讓我覺得學到的知識能夠真正派上用場。書後的參考文獻列錶也非常豐富，為我進一步深入學習提供瞭寶貴的綫索。總而言之，這是一本非常值得推薦的、內容詳實且具有實踐意義的計算機網絡教材。

评分☆☆☆☆☆

這本《計算機網絡基礎教程》的深度和廣度都讓我感到驚喜。我原本以為這隻是一本入門級的教材，但沒想到它對一些核心概念的剖析如此深入。例如，在講解路由選擇算法時，作者並沒有止步於介紹幾種常見的算法名稱，而是詳細闡述瞭它們的原理、優缺點以及適用的場景。他通過數學公式的推導和圖示的結閤，讓我對距離矢量路由和鏈路狀態路由有瞭更透徹的理解。更令我印象深刻的是，書中還涉及瞭網絡安全的基礎知識，包括常見的攻擊類型以及一些基本的防護措施。這對於我這樣一個初學者來說，無疑是寶貴的財富，讓我意識到網絡安全的重要性，並開始關注相關的學習。另外，作者在章節的結尾處設計瞭一些思考題和實踐練習，這對於鞏固知識非常有幫助。我嘗試著去解答那些問題，並根據書中的指導進行瞭一些簡單的命令行操作，感覺收獲良多。這本書的內容設計非常有層次感，從基礎的物理層到應用層，循序漸進，讓我能夠一步步建立起完整的網絡知識體係。它不僅僅是理論的堆砌，更是對實際應用場景的充分考慮。

评分☆☆☆☆☆

我一直對網絡協議的底層運作機製感到好奇，而這本《計算機網絡基礎教程》正好滿足瞭我的求知欲。作者在解釋HTTP、DNS等應用層協議時，並沒有停留在錶麵，而是深入剖析瞭它們的工作原理，比如HTTP請求和響應的報文結構，DNS的域名解析過程等等。他甚至還講解瞭TCP的三次握手和四次揮手，並且用非常直觀的方式解釋瞭為什麼需要這樣做，這對於理解可靠傳輸的重要性至關重要。我之前總是覺得這些協議是黑箱，不明白它們是如何工作的，但現在我能清晰地描繪齣數據在網絡中傳輸的整個流程。這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失可讀性，很多復雜的概念都被作者用清晰的邏輯和準確的術語錶達齣來，即使是初學者也能輕鬆理解。我尤其欣賞書中對一些常見網絡問題的分析，比如網絡延遲、丟包等，作者不僅解釋瞭産生的原因，還給齣瞭一些排查和解決問題的思路，這對於日後實際工作非常有指導意義。這本書就像一個寶庫，每次閱讀都能從中發掘齣新的知識和 insights。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是一個對技術細節不太感興趣的人，但我對我們生活中無處不在的網絡感到非常著迷。這本書《計算機網絡基礎教程》以一種非常獨特的方式，將枯燥的技術知識變得生動有趣。作者的敘述方式就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在浩瀚的網絡世界中探索。他避免使用過於專業化的術語，而是用通俗易懂的語言來解釋各種概念，比如講解IP地址和MAC地址的區彆時，他用瞭“門牌號”和“身份證號”的比喻，一下子就讓我明白瞭。而且，書中穿插的很多小故事和曆史背景，也讓我對計算機網絡的發展有瞭更深的認識。我沒想到，原來我們現在習以為常的網絡技術，背後有著如此豐富的曆史和無數工程師的智慧。這本書讓我看到瞭網絡不僅僅是技術，更是一種連接和溝通的橋梁。它讓我不再是那個對網絡一無所知的旁觀者，而是能夠開始理解和欣賞這個虛擬世界的運作規則。這對於我這樣一個非技術背景的讀者來說，簡直是太難得瞭。

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本科時候的教材，內容很好，知識麵廣，講解得比較清楚，對於理解一些重要的概念很有幫助。

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本科時候的教材，內容很好，知識麵廣，講解得比較清楚，對於理解一些重要的概念很有幫助。

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