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出版者:中央广播电视大学出版社

作者:

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:2003-12

价格:21.00元

装帧:平装

isbn号码:9787304021740

丛书系列:

图书标签:

• 课程设计
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• 技巧

深度学习算法与应用：从理论到实践 书籍概述： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析现代深度学习领域的核心理论、关键算法及其在实际问题中的应用。本书的编写立足于前沿研究成果，同时兼顾工程实践的需求，力求在理论深度和应用广度之间找到最佳平衡点。全书内容结构清晰，逻辑严谨，适合具备一定数学和编程基础，希望系统掌握深度学习技术的科研人员、工程师和高年级本科生、研究生。 第一部分：深度学习基础与数学原理 本部分为后续高级主题奠定坚实的理论基础。我们将从信息论和概率统计的角度重新审视机器学习的基本框架，然后深入探讨深度学习的核心——神经网络的构建模块。 第一章：机器学习回顾与基础数学工具 本章首先回顾经典的机器学习范式，如回归、分类和聚类，并强调这些范式在处理大规模非结构化数据时的局限性。随后，重点介绍深度学习所需的核心数学工具： 线性代数： 矩阵分解（SVD、PCA）、特征值分解在数据降维和特征提取中的作用。 多元微积分与优化理论： 链式法则在反向传播中的应用、凸优化与非凸优化的区别。 概率论与信息论： 概率图模型基础、最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）以及熵、交叉熵等信息度量。 第二章：人工神经网络的构建模块 本章详细解析构成现代深度网络的原子单元。 神经元模型与激活函数： 从感知机到Sigmoid、ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, Swish）。深入分析激活函数引入非线性能力的必要性及饱和效应问题。 前馈网络（FNN）的结构与训练： 层级结构设计原则、参数初始化策略（Xavier/He 初始化）以及它们对训练稳定性的影响。 损失函数的设计与选择： 针对不同任务（回归、多分类、二分类、结构化预测）的常用损失函数（MSE, Cross-Entropy, Hinge Loss）及其数学意义。 第二章：优化算法与反向传播 优化是深度学习成功的关键驱动力。本章将彻底剖析梯度下降法的演变历程及其在复杂网络结构中的表现。 反向传播（Backpropagation）的机制： 详细推导计算图上的梯度流动，结合实例说明自动微分在现代框架中的实现原理。 经典优化器： 深入探讨随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp 到 Adam 等自适应学习率方法的内部工作机制和收敛特性比较。 学习率调度策略： 学习率衰减（Step Decay, Cosine Annealing）和预热（Warmup）技术在大型模型训练中的重要性。 第二部分：核心深度学习模型架构 本部分聚焦于当前主流的深度学习模型，解析其结构创新和适用场景。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深度解析 CNN 是处理图像和空间数据的基石。本章将从基础的卷积操作出发，逐步构建复杂的视觉模型。 卷积操作的数学本质： 步幅（Stride）、填充（Padding）、感受野的计算。 经典 CNN 架构演进： LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 模块）和 ResNet（残差连接的意义）。深入分析残差网络如何解决深度网络的退化问题。 先进 CNN 结构： 探讨 DenseNet、MobileNet（深度可分离卷积）和 EfficientNet 等，侧重于计算效率和参数效率的权衡。 第四章：循环神经网络（RNN）及其变体 RNN 及其衍生模型是处理序列数据的核心工具，本章重点关注序列建模中的长期依赖问题。 标准 RNN 的局限性： 梯度消失与爆炸的详细分析。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析输入门、遗忘门、输出门的工作原理，以及它们如何有效控制信息流。 双向 RNN 与深层 RNN 结构： 提升序列理解能力的常用技巧。 第五章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制彻底革新了序列建模领域。本章将详述 Attention 机制的兴起及其最终导向的 Transformer 结构。 注意力机制的类型： 加性注意力（Bahdanau Style）与乘性注意力（Scaled Dot-Product Attention）。 自注意力（Self-Attention）的计算： Query, Key, Value 矩阵的推导及其在捕捉上下文依赖中的优势。 Transformer 结构详解： Encoder-Decoder 堆叠、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）的作用。 第三部分：先进模型与应用前沿 本部分探讨了当前深度学习领域最具影响力的模型和关键技术，特别是生成模型和自监督学习。 第六章：生成模型：从概率到图像合成 生成模型旨在学习数据的潜在分布，以生成新的、逼真的样本。 变分自编码器（VAE）： 阐述其基于概率的生成框架，包括重参数化技巧（Reparameterization Trick）和 KL 散度在潜在空间正则化中的作用。 生成对抗网络（GANs）： 深入分析生成器与判别器的博弈过程，详细讲解 DCGAN、WGAN（Wasserstein 距离的应用）及其稳定训练的关键。 扩散模型（Diffusion Models）： 介绍其前向加噪过程与反向去噪过程的理论基础，及其在高质量图像合成领域的颠覆性表现。 第七章：自监督学习与预训练模型 自监督学习（SSL）通过设计代理任务，在海量无标签数据上学习通用特征表示，极大地推动了迁移学习的发展。 对比学习（Contrastive Learning）： 以 SimCLR 和 MoCo 为例，解释正样本对、负样本对的构建，以及 InfoNCE 损失函数在度量样本相似性中的作用。 掩码建模（Masked Modeling）： 探讨 BERT 中 MLM（Masked Language Modeling）的原理，以及在视觉领域（如 MAE）的应用。 大型预训练模型的微调策略： 针对不同下游任务（如下游分类、目标检测）的有效参数调整方法，如 LoRA 等高效微调技术简介。 第八章：模型的可解释性与鲁棒性 随着深度模型在关键领域的部署，理解其决策过程和抵御对抗攻击变得至关重要。 模型可解释性（XAI）技术： 梯度可视化方法（如 Grad-CAM, Saliency Maps）的原理与局限性，LIME 和 SHAP 值在局部解释中的应用。 对抗性攻击与防御： 介绍 FGSM、PGD 等主流对抗样本生成方法，以及对抗训练、梯度掩码等防御机制。 模型评估指标的深度探讨： 除了准确率外，对 F1 Score, AUC, Precision/Recall 等指标在不平衡数据集下的适用性进行深入分析。 结语： 本书的最终目标是培养读者独立设计、训练和优化复杂深度学习系统的能力。通过对理论的扎实把握和对前沿架构的系统梳理，读者将能够灵活应对未来人工智能领域不断涌现的新挑战。

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说实话，我拿到这本书的时候，主要目标是想找一些关于“如何写好技术报告”的模板和技巧，但这本书带给我的远不止这些。它的“研究方法论”部分，简直是为我打开了一扇新世界的大门。我之前总以为课程设计就是把平时学的知识点拼凑起来，但这本书强调的是“研究的系统性”和“论证的严谨性”。它详细对比了不同学科常用的研究范式，比如实证研究、案例分析、设计与开发等，并指出每种方法在什么情况下最适用。我记得书中有一个关于数据分析的章节，用非常通俗易懂的方式解释了统计学概念，这对我这种对数据不太敏感的文科生来说，简直是救命稻草。更重要的是，它教我们如何批判性地看待自己收集到的数据和信息，而不是盲目相信任何一个结论。这种对学术规范和思维深度的强调，让我的整个设计过程都变得更有条理，从最初的假设提出，到中期的数据采集，再到最后的结论得出，每一步都有章可循，避免了以往那种想到哪写到哪的散乱状态。

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这本书的装帧设计和排版风格也很有意思，它没有采用那种严肃到让人望而生畏的学术腔调，反而显得很亲切，很适合学生阅读。特别是那些穿插在正文中的“前辈教训”、“常见误区”等小栏目，简直是神来之笔。这些内容大多是从实际案例中提炼出来的，比如“参考文献格式的陷阱”、“导师沟通的艺术”等等。我记得有一个小节专门讲了如何撰写有效的“致谢”部分，如何恰当地表达对帮助过你的人的感激，这都是我在其他工具书中很少见到的细节。这种对整个设计过程“软技能”的关注，体现了作者对学生群体的深刻理解。它不仅教你如何做研究，更教你如何作为一个研究者，去融入和应对学术环境，这对于即将步入职场或继续深造的学生来说，都是极其重要的软实力培养。它让我意识到，毕业设计不仅仅是一份作业，更是一次综合能力的全面检验。

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这本《课程设计和毕业设计指南》对我来说简直是一场及时雨！说实话，在开始我的毕业设计之前，我心里是完全没底的。看着那些学长学姐们忙得焦头烂额的样子，我心里就更慌了。这本书的结构安排得非常合理，从最初的选题阶段，就给出了非常实用的建议。它不像其他一些泛泛而谈的指南那样，只是告诉你“要认真准备”，而是深入到如何去评估一个课题的可行性、如何判断你自己的兴趣点和专业能力是否匹配。我尤其喜欢它在“文献综述”那一章里提供的具体操作步骤，什么叫“高效阅读”，什么叫“主题归纳”，书中都有清晰的流程图和案例解析。我按照书中的方法去梳理我感兴趣的几个方向，很快就找到了一个既有深度又让我兴奋的研究点。以前总觉得写报告就是堆砌文字，但这本书让我明白了，好的文献综述是建立在逻辑框架之上的，它不是简单的信息搬运工，而是你后续研究的基石。这种从宏观到微观的指导，让我这个新手也能迅速找到方向感，大大减少了初期的迷茫和焦虑。

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我必须承认，这本书在“时间管理与项目推进”这一块的实用性，是我之前在任何课程中都没有学到的宝贵经验。以往的作业，都是临近截止日期才开始“极限冲刺”，但毕业设计时间长、任务重，这种拖延症是致命的。这本书里有一个专门的章节讲的是如何拆解一个庞大的项目，将它分解成周、月甚至天的小任务，并为每个任务设置“里程碑”。它甚至还提到了如何应对“研究瓶颈期”——就是那种感觉自己卡住了，什么都做不下去的时候。书中提供的建议非常接地气，比如建议暂时切换到文献整理工作，或者干脆休息一天，去做一些跟研究不直接相关但能放松身心的事情。我严格按照书上建议的“甘特图”来规划我的进度，发现效率真的提升了一个档次。不再是无头苍蝇一样乱撞，而是每一步都知道自己应该在哪里，这极大地缓解了我的心理压力，让我能更从容地面对后期的答辩准备。

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与其他指导书籍相比，这本书的视角非常独特，它并没有仅仅关注“如何顺利毕业”这个最低目标，而是将毕业设计视为一个“初级研究者”的起点。这一点在“成果展示与答辩准备”这一章体现得淋漓尽致。书中提供的答辩PPT制作建议，不是简单地教你如何使用软件，而是教你如何讲好一个“研究故事”。它强调了逻辑的连贯性、视觉的冲击力，以及如何预判评委可能会提出的刁钻问题并提前准备好应对策略。我过去总觉得答辩就是把论文念一遍，但这本书明确指出，答辩是向同行展示你解决问题能力的机会。它甚至模拟了答辩现场的紧张氛围，并提供了“镇定心神”的小技巧。这让我对答辩的恐惧感大大降低，转而把它看作一个展示自己学习成果的平台。这种前瞻性的指导，让我觉得这本书的价值远远超出了“一本指南”的范畴，更像是一位经验丰富的导师在耳边进行一对一的辅导。

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