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出版者:清华大学出版社

作者:Jean-Paul Tremblay

出品人:

页数:1064

译者:李晔

出版时间:2005-3-1

价格:128.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302099505

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 面向对象
• 软件开发
• 算法
• 编程
• C++
• Java
• 设计模式
• 软件工程
• 计算机科学

《深度学习：理论、算法与实践》 图书简介 本书系统地梳理了深度学习领域的关键理论基础、核心算法及其在实际应用中的最新进展。内容覆盖从基础的数学工具到前沿的复杂模型构建，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径。全书结构严谨，逻辑清晰，理论阐述深入浅出，并辅以大量的代码示例和案例分析，确保读者不仅能理解背后的原理，更能掌握落地应用的技能。 --- 第一部分：基础与数学基石 本部分奠定了深度学习所需的数学和概率统计基础，并介绍了人工神经网络的基本结构和工作原理。 第一章：机器学习与深度学习概述 本章首先界定并区分了机器学习、传统统计学和深度学习的范畴与核心思想。探讨了深度学习兴起的历史背景、关键技术驱动力（如大数据、计算能力的提升）以及它在当前技术图景中的核心地位。内容涵盖监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念，并引入了深度学习在感知、认知任务中的巨大潜力。 第二章：线性代数与优化理论回顾 深度学习的本质是高维空间的复杂函数拟合，这严重依赖于线性代数。本章重点回顾了向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值分解等在神经网络权重表示中的作用。随后，深入探讨了优化理论的基础，包括梯度、雅可比矩阵和海森矩阵的概念。为后续讲解反向传播算法和各种优化器（如SGD、Adam）打下坚实的数学基础。 第三章：概率论与信息论基础 理解损失函数和模型评估依赖于概率论的视角。本章详细讲解了随机变量、概率分布（尤其关注高斯分布和伯努利分布）、极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）。同时，引入信息论中的熵、交叉熵和KL散度，阐释它们如何在分类任务中作为量化模型不确定性和误差的标准。 第四章：人工神经网络基础 本章是进入深度学习世界的入口。详细解析了神经元模型、激活函数的类型（Sigmoid, ReLU, Tanh等）及其优缺点。随后，构建了最基础的多层感知机（MLP），并完整推导了反向传播算法（Backpropagation）的数学原理和计算流程，这是训练所有深度网络的核心机制。 --- 第二部分：核心网络架构与训练技巧 本部分深入探讨了当前最主流的三大深度网络架构——卷积网络、循环网络和Transformer——并系统介绍了提高模型性能和稳定性的关键训练策略。 第五章：卷积神经网络（CNNs） CNNs是处理网格数据（如图像）的基石。本章详述了卷积操作的数学定义、填充（Padding）与步幅（Stride）的意义。重点剖析了经典与现代的CNN架构，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入与意义）、Inception（多尺度特征提取）和DenseNet。同时，讨论了池化层的作用、感受野的计算以及空洞卷积在语义分割中的应用。 第六章：循环神经网络（RNNs）与序列建模 针对处理时间序列或文本序列数据，RNNs是基础模型。本章讲解了标准RNN的结构，并深入分析了其固有的“梯度消失/爆炸”问题。随后的重点放在了解决该问题的改进模型：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制（输入门、遗忘门、输出门的工作原理）。此外，还简要讨论了双向RNNs和深度RNNs的应用场景。 第七章：优化器与正则化技术 训练一个深层网络远不止梯度下降。本章系统比较了各类优化算法：从基础的SGD到带有动量的SGD，再到适应性学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, AdamW）。此外，详细讲解了防止过拟合的关键技术，包括L1/L2正则化、Dropout的随机失活机制、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）对内部协变量偏移的缓解作用。 第八章：模型评估与超参数调优 如何客观地评估模型性能是工程实践的关键。本章讨论了交叉验证、学习曲线的绘制与分析。针对分类任务，深入分析了精确率、召回率、F1分数、ROC曲线和AUC值的含义。此外，系统地介绍了超参数搜索策略，如网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化方法。 --- 第三部分：前沿模型与特定领域应用 本部分聚焦于当前深度学习领域最活跃和最具影响力的架构发展，特别是Transformer及其衍生模型，并展示其在自然语言处理和生成任务中的统治地位。 第九章：注意力机制与Transformer架构 本章是理解现代AI模型的关键。首先引入“注意力机制”（Attention）的概念，解释它如何克服传统Seq2Seq模型的瓶颈。随后，详细剖析Transformer模型的完整结构，包括其核心的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）的设计，以及编码器-解码器的堆叠方式。 第十章：预训练语言模型（PLMs） Transformer架构催生了革命性的预训练范式。本章深入研究了BERT（双向编码器表示）、GPT系列（生成式预训练模型）的核心训练目标（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）和架构差异。讨论了如何针对下游任务进行微调（Fine-tuning）以及上下文学习（In-Context Learning）的兴起。 第十一章：生成模型：VAE与GANs 本章探讨如何让模型学会“创造”。详细介绍了变分自编码器（VAE）的潜在空间表示和重参数化技巧。随后，深入剖析了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、生成器与判别器的结构，并对比分析了WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本在稳定训练和生成质量上的提升。 第十二章：深度学习的部署与伦理考量 最后，本章将理论与实践相结合。讨论了模型压缩技术（如剪枝、量化）和模型加速框架（如TensorRT, ONNX Runtime）在实际部署中的重要性。同时，本书以负责任的态度，探讨了深度学习模型在数据偏见、公平性、可解释性（XAI）以及潜在的社会影响等方面的伦理挑战和缓解策略。 --- 目标读者： 本书适合具备一定微积分、线性代数和编程基础（如Python）的计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师以及希望深入理解现代AI技术原理的研究人员。阅读本书后，读者将能够独立设计、实现、训练和部署高性能的深度学习模型。

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我注意到书名中提到了“软件开发”，这让我对内容的应用层面抱有极高的期望。很多计算机科学的书籍往往将理论讲得头头是道，但一到实战就戛然而止，留给读者的只有一脸茫然。我希望这本书能用一些真实或模拟的软件开发场景来驱动数据结构和面向对象的设计选择。例如，在设计一个大型电商系统的购物车模块时，如何利用特定的数据结构来高效处理库存更新和订单合并？或者，在一个图形编辑器中，如何运用面向对象原则来构建可扩展的图元（Primitives）体系？这些场景化的讨论，远比纯粹的算法描述更贴近我们日常的工程师工作。如果书中能穿插一些面向对象设计原则（如SOLID）在数据结构实现中的体现和取舍，那将是对“面向对象”理解的深化。

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这本书的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，阅读起来非常舒适，这一点对于动辄几百页的专业书籍来说，是保障阅读体验的关键。我个人对书籍的结构逻辑性要求很高，希望它在章节安排上能体现出循序渐进的教学思路。比如，能否先介绍最基础的数据结构（如数组、链表）的面向对象封装，然后再过渡到更复杂的树和图，最后再深入到并发控制和分布式系统中的数据结构应用？我特别留意了书中是否有关于“性能调优”的篇幅。在现代应用开发中，数据结构的选择直接影响到系统的响应速度和资源消耗，如果能结合现代硬件特性（如缓存一致性、并行处理能力）来讨论数据结构的设计权衡，那这本书的价值就大大提升了。我期待看到那种能够让人醍醐灌顶，立刻就能在自己的项目代码中找到优化点的真知灼见。

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说实话，我拿到这本书更多是出于一种“补课”的心态。我大学时学的编程语言偏向于脚本化，对于面向对象的设计范式理解得比较肤浅，很多设计模式的概念都是靠死记硬背才勉强应付考试的。现在跳出来看，感觉基础不牢，地动山摇。我更希望这本书能从最底层的视角，比如对象在内存中是如何布局的，继承和多态在编译和运行阶段是如何实现的，这些细节能够被详尽地阐述出来。我非常关注书中关于“抽象”和“封装”的讨论，它们不仅仅是编程语言的特性，更是一种思维方式的转变。如果作者能用生动的比喻或者历史的演进脉络来解释这些概念的产生背景和重要性，我想会比单纯的代码示例更有启发性。毕竟，理解“为什么”比知道“怎么做”更重要，它决定了我们未来面对新问题时的解决思路。

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这本书的排版设计给我的感觉是比较严谨的学术风格，字体和间距拿捏得当，没有那种花哨的装饰，显得很沉稳。我最看重的是作者对“范式冲突”的探讨。在面向对象的思潮下，如何看待函数式编程对数据结构操作带来的影响？或者，在处理大数据集时，我们是否应该为了极致的性能而暂时“退回”到过程式或底层操作，以及如何在这种切换中保持代码的可维护性？我希望作者能提供一些深刻的、超越当前主流编程语言限制的思考，引导我们去探索不同编程范式在特定数据结构应用场景下的优劣对比。这本书如果能激发我对现有技术栈的反思，并指引我探索更广阔的技术视野，那么它就不仅仅是一本技术手册，而更像是一座思维的灯塔。

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这本书的封面设计很有意思，那种深沉的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种严谨又充满深度的感觉。我当初买下它，纯粹是因为对“软件开发”这个主题抱有极大的好奇心，毕竟在这个快速迭代的行业里，基础知识的扎实程度决定了你能走多远。拿到书的那一刻，我立刻翻阅了目录，发现它似乎不仅仅停留在理论的层面，而是试图将抽象的概念与实际的工程实践紧密结合起来。我尤其期待它在讲解算法复杂度分析和内存管理方面的章节，因为这恰恰是我在日常工作中感觉力不从心的地方。希望作者能够用一种不那么枯燥的方式，将这些硬核的知识点剖析得深入浅出，让即便是初学者也能搭建起坚实的知识框架。如果这本书能提供一些高质量的实际代码案例，让我可以边学边练，那简直是太棒了，毕竟，光看不练假把式嘛。我对那些将理论与实践完美融合的教材总是抱有最高的敬意。

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