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出版者:西南交通大学出版社

作者:本社

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:24.0

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isbn号码:9787810573641

丛书系列:

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《深度学习：从理论基石到前沿应用》 图书简介 本书旨在为有志于掌握深度学习核心理论并应用于实践的读者提供一套全面、深入且极具实操性的指南。我们摒弃了传统教材中晦涩难懂的数学推导堆砌，转而聚焦于直观的理解、关键概念的剖析以及与现代工程实践的紧密结合。本书适合具有一定编程基础（如 Python）和微积分、线性代数基础的工程师、研究人员以及对人工智能领域抱有浓厚兴趣的专业人士。 第一部分：基础重塑与数学直觉 在深入复杂的神经网络结构之前，理解支撑其运作的数学直觉至关重要。本部分将重新审视概率论和统计学的核心概念，并将其与机器学习的视角相结合。 第一章：概率模型与信息论基础 本章首先回顾贝叶斯定理，并深入探讨其在参数估计中的作用，特别是最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。我们将详细解析信息熵、交叉熵和 Kullback-Leibler (KL) 散度，阐明它们如何作为衡量模型不确定性和模型间差异的有效工具。重点关注梯度下降法及其变体的收敛性分析，包括动量法和自适应学习率方法（如 AdaGrad, RMSProp）。我们不会止步于公式，而是通过具体的优化场景，展示学习率选择对模型训练轨迹的决定性影响。 第二章：线性代数与高维空间几何 线性代数是理解高维数据表示的语言。本章侧重于特征值分解（Eigendecomposition）和奇异值分解（SVD）在数据降维中的应用。我们讨论主成分分析（PCA）的几何意义，而非仅仅是代数步骤。此外，我们将深入探讨张量（Tensor）的概念，这是现代深度学习框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）进行高效计算的基石，强调其在多维数据结构化中的重要性。 第二部分：核心神经网络架构的精细解构 本部分是本书的心脏，系统地剖析了当前主流深度学习模型的内部机制，从基础的全连接网络到复杂的序列处理模型。 第三章：多层感知机（MLP）与激活函数的艺术 MLP 是深度学习的起点。本章详细分析了激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择如何影响梯度流动。我们重点讨论了“死亡 ReLU”问题及其解决方案，并首次引入了权重初始化策略（如 Xavier/Glorot 和 He 初始化）对模型稳定训练的关键作用。层归一化（Layer Normalization）和批量归一化（Batch Normalization）的引入，将被置于模型训练稳定性和泛化能力提升的背景下进行比较分析。 第四章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的提取器 CNN 是计算机视觉领域的革命性力量。本章从二维卷积操作的本质出发，详细解析了卷积核（Filter）如何学习局部特征。我们深入剖析了经典架构（LeNet, AlexNet, VGG）的设计哲学，并重点讲解了残差连接（Residual Connections）的发明动机——解决深层网络的退化问题。对于现代架构如 ResNet、DenseNet 和 Inception 模块，我们将着重分析其参数效率和特征复用机制。此外，我们还将讨论空洞卷积（Dilated Convolutions）在语义分割任务中的重要性。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 处理时间序列和自然语言数据需要特定的架构。本章首先建立标准 RNN 的理论模型，并分析其固有的长期依赖性问题（梯度消失与爆炸）。我们随后将篇幅着重于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，清晰解释遗忘门、输入门和输出门是如何协同工作，以维持信息流的精确控制。对于更先进的序列模型，如基于状态空间模型的架构，也将进行初步的介绍。 第三部分：注意力机制与现代范式革命 注意力机制的引入彻底改变了序列建模的范式，并催生了 Transformer 架构的诞生。 第六章：注意力机制：聚焦关键信息 本章从信息瓶颈的角度阐述了注意力机制的必要性。我们详细解释了自注意力（Self-Attention）机制的计算流程，包括 Query, Key, Value 矩阵的构造。特别是，我们将深入探讨缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）中“缩放”步骤的理论依据。同时，我们也会对比不同的注意力计算方式（加性注意力与乘性注意力），并探讨注意力在卷积网络中的应用（如通道注意力与空间注意力）。 第七章：Transformer 架构的深度解析 Transformer 模型是当前自然语言处理（NLP）和部分视觉任务（Vision Transformer, ViT）的核心。本章将从编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个视角，系统拆解其结构。重点在于多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间捕获信息。此外，我们将详细分析位置编码（Positional Encoding）的设计哲学，探讨绝对位置编码与相对位置编码之间的权衡，以及层归一化在 Transformer 块中的精确作用。 第四部分：训练优化与前沿工程实践 优秀的理论必须辅以高效的工程实现。本部分关注如何将模型有效地训练至最佳性能。 第八章：优化器与超参数调优的精微艺术 我们不仅介绍 Adam、Nadam 等现代优化器的算法细节，更关注其在不同数据集和模型类型上的适用性差异。本章重点探讨了学习率调度策略（如余弦退火、周期性学习率），以及如何使用早停法（Early Stopping）来平衡欠拟合与过拟合。我们还将讨论模型正则化技术，包括 Dropout 的随机性机制、L1/L2 正则化，并引入现代正则化手段如数据增强（Data Augmentation）在提升模型鲁棒性方面的作用。 第九章：模型评估、可解释性与部署挑战 一个训练好的模型需要可靠的评估指标和可解释性。本章系统回顾了分类、回归和生成任务的核心评估指标，并强调了在不平衡数据集下使用 AUC-PR 而非 AUC-ROC 的重要性。随后，我们引入模型可解释性技术（XAI），如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和 SHAP 值，帮助读者理解“黑箱”决策过程。最后，我们简要讨论模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型压缩技术，为模型部署到资源受限的环境做准备。 本书的每一个章节都力求在理论深度和工程实践之间架起坚实的桥梁，引导读者不仅“知道”深度学习的模型是什么，更能“理解”它们为什么以特定的方式工作，并能独立设计和优化复杂的深度学习系统。

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这本书就像是一剂“解药”，治愈了我对网络知识的“恐慌症”。我一直觉得计算机网络是个非常复杂且抽象的领域，光是听那些名词就头疼。但是，这本书完全颠覆了我的认知。它就像一个耐心的向导，带着我一步步探索网络的奥秘。我最喜欢的是它对“数据包”的描述，作者用“信件”来类比，生动地解释了源IP、目标IP、端口号、TTL等信息的作用，让我瞬间明白了数据在网络中是如何被“投递”的。而且，书中对一些常见的网络故障排除技巧的讲解，也非常实用。它不是简单地告诉你“如果你遇到A问题，就执行B操作”，而是会分析A问题可能出现的根本原因，然后给出几种不同的解决方法，并详细说明每种方法的适用场景和潜在风险。我记得书中有一个章节是关于如何诊断网络延迟问题的，它列举了ping、traceroute等工具的使用方法，并解释了如何从这些工具的输出中解读出信息，比如丢包率、往返时间等，这让我感觉自己真的变成了一个“网络侦探”。这本书还有一个很大的优点是，它非常注重知识的“迁移性”，也就是当你学懂了一个概念，你就能很容易地理解其他相关的概念。比如，当你理解了TCP的三次握手，再去看UDP的特点时，就会觉得豁然开朗。总而言之，这本书让我对计算机网络产生了浓厚的兴趣，并且充满了自信，觉得自己真的能够掌握这项重要的技术。

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在我看来，这是一本真正能够“点亮”计算机网络世界的书籍。它并非那种照本宣科的教科书，而是充满了实践的温度和对读者学习路径的深刻洞察。作者在讲解网络协议时，极富匠心，他不是简单地列举协议的 RFC 文档，而是会从实际应用场景出发，引导读者去思考“为什么需要这个协议？”、“这个协议解决了什么问题？”。例如，在讲解 DHCP 协议时，它并没有直接给出 IP 地址分配的流程，而是先模拟了一个新设备接入网络的场景，然后提出“设备如何自动获取 IP 地址？”的问题，从而自然而然地引出 DHCP 的作用和工作原理。我尤其欣赏书中对于网络故障排除的讲解，它不是简单地罗列命令，而是深入分析了不同故障现象背后的原因，并提供了系统性的排查思路。它还鼓励读者主动去“动手”去尝试，书中提供了许多可以模仿的实验场景，通过这些实验，读者不仅能加深对概念的理解，还能掌握实际操作技能。作者在描述一些相对底层的网络概念时，例如 MAC 地址和 IP 地址的区别，也用了非常生动的比喻，让我一下子就明白了它们各自的定位和作用。这本书的语言风格平实而又不失专业性，读起来一点都不枯燥，反而会让人越读越想继续探索下去。它真正做到了“授人以渔”，让我不仅仅是记住了一些知识点，更是掌握了分析和解决网络问题的能力。

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这本《最佳计算机网络培训教程》给我留下了非常深刻的印象，尤其是它在概念解析方面的严谨性和前瞻性。作者对于网络协议的阐述，并非仅仅停留在表面的功能介绍，而是深入挖掘了其背后设计的哲学和权衡。例如，在讲解HTTP协议时，它详细分析了HTTP/1.0、HTTP/1.1以及HTTP/2.0之间的演进，不仅列出了它们之间的区别，更解释了这些改变是如何应对网络性能瓶颈和用户需求的。我特别欣赏书中对“状态”和“无状态”概念的区分，以及它们在不同协议中的应用，这帮助我更深刻地理解了Web通信的本质。此外，书中对网络安全方面的讨论也相当有见地，它没有回避SSL/TLS等加密技术的复杂性，而是通过图示和流程图，将加密、解密、握手等过程清晰地展现出来，并着重强调了安全协议在保护数据传输中的关键作用。作者在描述一些较为底层的协议时，例如ARP，也并没有简单地给出一个公式，而是通过网络抓包的模拟实验，让读者直观地看到MAC地址和IP地址是如何关联起来的，这种“眼见为实”的方式大大增强了学习效果。这本书的结构安排也很合理，从基础的网络模型开始，逐步深入到具体的协议和应用，每章之间过渡自然，前后呼应，形成了一个完整的知识体系。对于想要深入理解计算机网络底层原理的读者来说，这本书无疑是一本宝贵的资源。

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这本书简直是意外之喜！我本来抱着试试看的心态买的，没想到一打开就放不下了。这本书的讲解方式非常独特，不是那种枯燥的技术手册，而是像一位经验丰富的老师在旁边手把手教你。他会先抛出一个实际场景，然后循序渐进地讲解如何用计算机网络来解决这个问题。比如，当讲到DNS时，它不是直接给你一堆协议和端口号，而是先问你“你如何知道一个网站的IP地址？”，然后通过生动的比喻，把DNS的解析过程描绘得淋漓尽致。我尤其喜欢它在讲解TCP/IP模型时，用了“邮政系统”的比喻，将各个层级的职责清晰地展现出来，让人一下子就理解了数据是如何一层层封装和传输的。而且，它并没有止步于理论，书中穿插了大量的实际案例和动手实验，让你在理解概念的同时，也能亲身体验网络是如何工作的。比如，书中有一个章节是关于如何配置路由器的，我按照书中的步骤一步步操作，居然真的成功搭建了一个简单的家庭局域网，那种成就感真是无与伦比。这本书的语言风格也很有趣，幽默风趣，读起来一点都不累，有时读着读着还会忍不住笑出声来。我之前接触过一些网络方面的书籍，要么过于晦涩难懂，要么过于浅尝辄止，而这本书恰好找到了一个完美的平衡点，既有深度又不失趣味性，非常适合像我这样的初学者，也适合想巩固基础的网络从业者。

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坦白说，我原本对市面上充斥的各种“教程”类书籍持保留态度，很多都内容陈旧，或者过于注重堆砌术语。但《最佳计算机网络培训教程》的出现，让我眼前一亮。作者在讲解过程中，非常善于运用类比和比喻，将那些听起来高大上的网络概念，转化为易于理解的日常事物。比如，它在讲解子网划分时，并没有直接抛出复杂的二进制运算，而是用“划分小区”的比喻，形象地解释了IP地址的层级结构和子网掩码的作用，让我一下子就明白了为什么要把大网段分割成小网段。书中对各种网络设备的职能讲解也十分到位，比如路由器、交换机、集线器之间的区别，不仅仅是列出功能列表，而是深入分析了它们在网络拓扑中的位置和扮演的角色，让我能更清晰地理解整个网络的构建逻辑。我还特别注意到，书中对于一些较为主流的网络技术，如Wi-Fi标准（802.11系列）和以太网（Ethernet）的演进，都有详细的介绍，这对于理解现代无线和有线网络的现状非常有帮助。它并没有止步于“是什么”，而是深入探讨了“为什么会是这样”，以及“未来可能走向何方”，展现出作者深厚的功底和独到的见解。整本书的编排也十分人性化，章节之间逻辑清晰，重点突出，即使是第一次接触计算机网络的读者，也能快速找到学习的脉络。

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