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出版者:电子科技大学出版社

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出版时间:2001-01-01

价格:48.0

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isbn号码:9787810656269

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深度学习与神经网络原理详解 本书面向对象： 计算机科学、数据科学、人工智能领域的学生、研究人员以及希望系统掌握深度学习理论与实践的工程师。 本书内容概述： 本书致力于为读者构建一个坚实而全面的深度学习知识体系，涵盖了从基础数学原理到前沿网络架构的深入探讨。它并非一本快速上手的“食谱”式教程，而是一部旨在培养读者深度理解和独立解决复杂问题的能力的专业教材。 第一部分：基础奠基——数学与计算的基石 本部分首先回顾了深度学习赖以生存的数学基础。 第1章 线性代数在数据科学中的应用： 深入剖析向量空间、矩阵分解（如SVD、LU分解）以及特征值分解的计算意义。重点讲解了这些概念如何转化为数据降维（PCA）、特征提取以及高维空间数据表示的核心技术。书中详细推导了张量运算的底层逻辑，为后续理解卷积神经网络中的多维数据流打下基础。 第2章 概率论与数理统计的重述： 侧重于贝叶斯理论、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数推断中的角色。讨论了高斯过程（Gaussian Processes）作为一种非参数模型的优势与局限性。特别地，对信息论中的交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）进行了详尽的数学推导，阐明了它们作为损失函数的基础。 第3章 微积分与优化算法的核心： 本章聚焦于多元函数求偏导、链式法则的严谨应用。随后，系统性地介绍了各种梯度下降变体。不仅包括基础的SGD、动量法（Momentum），还深入探讨了自适应学习率方法，如Adagrad、RMSprop和Adam的收敛性分析与实际应用中的陷阱。我们详细比较了这些优化器在处理稀疏梯度和鞍点问题时的性能差异。 第二部分：神经网络的构建与训练 本部分将理论转化为实际构建模块，细致讲解了神经网络的各个组成部分。 第4章 前馈网络（FNN）的结构与激活函数： 详细解析了多层感知机（MLP）的结构，包括信息流动的方向和计算步骤。对Sigmoid、Tanh等传统激活函数进行了历史回顾，并重点分析了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）的非线性特性、梯度消失/爆炸问题的缓解作用。探讨了如何选择合适的初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）以确保训练初期信号的有效传递。 第5章 反向传播算法的深度解析： 反向传播不仅仅是求导，更是一种高效的动态规划过程。本章使用计算图（Computational Graph）的视角，清晰地展示了误差信号如何逐层回传。书中提供了详细的伪代码实现，并辅以实例说明，帮助读者理解自动微分（Autodiff）的计算流程，这是现代深度学习框架的基础。 第6章 模型正则化与泛化能力： 泛化是深度学习的核心挑战。本章系统介绍了L1/L2正则化、早停法（Early Stopping）的原理与实施细节。重点探讨了Dropout机制的理论基础，解释了它如何通过随机失活单元实现模型集成（Ensemble Learning）的效果。此外，还引入了批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程和加速收敛中的关键作用，并对比了层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）的应用场景。 第三部分：深度网络架构的演进与前沿 本部分深入探讨了当前主流的深度学习网络架构，分析了它们在特定任务中的优势。 第7章 卷积神经网络（CNN）的理论与实践： 详尽解释了卷积操作、权值共享机制和池化层的数学意义。通过实例展示了如何构建有效的特征提取器。本书深入剖析了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的分解思想）以及ResNet（残差连接对深层网络训练的革命性影响）。着重分析了空洞卷积（Dilated Convolution）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率优化中的贡献。 第8章 循环神经网络（RNN）的时序建模： 探讨了RNN处理序列数据的内在机制，并分析了标准RNN在处理长依赖问题上的局限性（梯度消失/爆炸的数学根源）。随后，全面解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，详细展示了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精确控制。 第9章 注意力机制与Transformer模型： 本章是本书对现代自然语言处理（NLP）领域贡献的核心。从早期的软注意力（Soft Attention）开始，逐步过渡到自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算。书中对Transformer架构中的多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及层归一化在其中的集成进行了详尽的阐述，揭示了其并行化处理序列数据的强大能力。 第十章：进阶主题与模型应用 第10章 生成模型导论： 介绍了变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）表示和重参数化技巧。同时，对生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、判别器和生成器的相互作用进行了深入探讨。分析了WGAN和StyleGAN等改进模型在图像生成质量上的提升。 第11章 模型可解释性与鲁棒性： 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”变得至关重要。本章介绍了如LIME和SHAP等局部可解释性方法，以及Grad-CAM等梯度可视化技术，帮助读者洞察模型的决策过程。同时，讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略，强调模型鲁棒性的重要性。 本书特色： 注重原理推导： 避免了对公式的简单罗列，所有核心算法均辅以严谨的数学推导过程。 层次分明： 结构设计遵循“基础→构建→演进→前沿”的逻辑，确保读者能够循序渐进地掌握知识。 强调计算效率： 在讨论算法时，始终关注其计算复杂度和内存占用，引导读者关注实际工程中的性能优化。

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《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》这个书名，我一看就觉得这个作者肯定是个务实派。我一直不太喜欢那些花里胡哨的介绍，更注重内容本身的价值。我希望这本书能够提供一些非常具有操作性的指导，让我能够看完之后立刻就能动手实践。我期待书中能够介绍PHOTESHCP6.0的各种核心功能，并且用简洁易懂的语言进行讲解，最好能配上高质量的插图或者图解。同时，“应用实例”的部分更是我关注的焦点，我希望它能够覆盖PHOTESHCP6.0在不同领域、不同项目中的实际应用，比如如何利用PHOTESHCP6.0来提升设计效率，或者如何运用PHOTESHCP6.0来解决一些常见的技术难题。这本书的名字给我一种“稳扎稳打”的感觉，相信它能够帮助我建立起扎实的PHOTESHCP6.0基础，并将其灵活运用到我的工作中。

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这本书的名字《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》听起来就充满了实践的味道，我个人不太喜欢那种纯理论的书籍，需要有大量的案例支持才能让我更好地理解。我之所以对它感兴趣，是因为“应用实例”这几个字。我期待它能够包含各种各样真实世界中的 PHOTESHCP6.0 应用场景，并且能够详细地讲解每一步的操作，以及这样做的原因。比如，如果书中能够举例说明如何利用 PHOTESHCP6.0 来处理一些复杂的图像合成任务，或者如何通过它的功能来提升工作效率，我会觉得非常有价值。我希望这本书的讲解方式是循序渐进的，即使是完全没有接触过 PHOTESHCP6.0 的新手，也能通过这本书快速入门，并且逐步掌握高级的应用技巧。我特别在意书籍的逻辑结构，希望它能够清晰明了，让我可以按照自己的节奏来学习。如果书中能够附带一些可供下载的练习素材，那就更完美了，这样我就可以跟着书中的步骤亲自操作，加深理解。

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我是一名对 PHOTESHCP6.0 充满兴趣的学习者，看到《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》这本书名，我立刻就被吸引了。我一直觉得，对于PHOTESHCP6.0 这样强大的工具，光是了解它的各种功能是不够的，最重要的是如何将这些功能转化为实际的生产力。《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》恰恰抓住了这一点，我期待它能够提供一些非常实用的技巧和方法，帮助我解决在实际工作中遇到的 PHOTESHCP6.0 相关问题。比如说，我经常需要处理一些对细节要求极高的图片，我希望这本书能揭示一些 PHOTESHCP6.0 在细节处理上的独门秘籍。此外，我也非常关注 PHOTESHCP6.0 在不同行业中的应用，希望这本书能够包含一些跨领域的实例，让我能够拓宽视野，了解 PHOTESHCP6.0 的更多可能性。这本书的名字让我觉得它不仅仅是一本教程，更像是一个指导我迈向 PHOTESHCP6.0 精通之路的向导。

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不得不说，《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》这个书名，真的是直击要害，让我感觉它就是为我量身定做的。我之前尝试过一些PHOTESHCP6.0的教程，但总觉得不够深入，要么就是过于理论化，要么就是案例太简单，无法满足我实际工作中对 PHOTESHCP6.0 的需求。我非常期待这本书能够提供一些“干货”，比如PHOTESHCP6.0在特定场景下的优化方法，或者是一些非常规的操作技巧，这些都是我在网上很难找到的。我希望这本书的作者是一位真正懂PHOTESHCP6.0并且经验丰富的前辈，能够将他们宝贵的经验毫无保留地分享出来。我尤其看重“应用实例”的部分，希望这些实例能够涵盖各种复杂的情况，并且有详细的分析和解答，让我能够从中学到应对各种挑战的方法。这本书的名字让我对它充满了信心，相信它一定能让我对PHOTESHCP6.0有一个全新的认识。

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哇，这本《PHOTESHCP6.0入门与应用实例》的书名真的很有意思，光是听名字就觉得内容一定很扎实。我一直对这类技术类的书籍充满好奇，虽然我还没来得及翻开它，但光是想象一下，里面会涉及多少关于 PHOTESHCP6.0 的精髓，就让我感到兴奋。我很好奇它会如何循序渐进地讲解，从最基础的概念讲起，到最后如何运用到实际的案例中。我希望它能像一位经验丰富的导师一样，手把手地带领我，让我能够真正理解 PHOTESHCP6.0 的运作原理，而不仅仅是停留在表面。尤其是我很期待书中那些“应用实例”的部分，我希望它们能足够贴近实际工作场景，让我学到的知识能够立刻派上用场。比如，如果书中能有一个关于如何优化图片以适应不同平台的章节，那就太棒了，这对于我日常的工作非常有帮助。还有，我一直觉得 PHOTESHCP6.0 在某些方面有一些独特的优势，我希望这本书能深入挖掘这些优势，并给出一些我从未想过的解决方案。总而言之，这本书的名字给我一种“安全感”和“期待感”，相信它一定能填补我在 PHOTESHCP6.0 方面的知识空白，让我对这个领域有更深层次的认识。

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