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出版者:北京师范大学出版社

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页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:31.0

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isbn号码:9787303012442

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《深度学习：从基础到前沿实践》 本书简介 本书是一部全面、深入、实践导向的著作，旨在为读者构建一个扎实而前沿的深度学习知识体系。我们摒弃了对基础数学概念的冗长铺陈，直接聚焦于驱动现代人工智能革命的核心算法与应用技术。全书结构严谨，内容紧密结合业界最新进展，力求让学习者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：深度学习的基石与核心范式 本部分奠定深度学习的理论基础，但视角侧重于计算效率和模型表达力。 第一章：高效的数学基础——线性代数与概率论的实战视角 本章不进行传统的数学定理推导，而是直接展示如何将核心的线性代数概念（如奇异值分解SVD、特征值分解）应用于特征提取和降维。概率论部分侧重于信息论中的交叉熵、KL散度在损失函数设计中的作用，以及贝叶斯方法在模型不确定性量化中的应用。重点探讨如何利用GPU架构对矩阵运算进行优化，为后续的高性能训练做准备。 第二章：神经网络的构建与前向传播优化 详细解析多层感知机（MLP）的结构，重点剖析激活函数（ReLU、Leaky ReLU、Swish）的选择对梯度流的影响。我们深入探讨初始化策略（如Xavier、He初始化）如何规避梯度消失/爆炸问题，并引入神经正切核（NTK）的概念，从理论上理解大模型的优化特性。 第三章：反向传播与现代优化器精讲 反向传播不再是简单的链式法则回顾，而是侧重于其在现代深度网络中的实现细节，特别是自动微分框架（如PyTorch/TensorFlow）如何高效计算梯度。优化器部分将重点对比SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp，并对AdamW（权重衰减的正确应用）和自适应学习率的动态调整策略进行深度解析，包括如何实现学习率的周期性调度（如Cosine Annealing）。 第二部分：核心网络架构的深度剖析 本部分聚焦于三大主流网络结构——卷积、循环与注意力机制——及其在特定领域的最佳实践。 第四章：卷积神经网络（CNN）的演进与视觉应用 从经典的LeNet、AlexNet到现代的ResNet、DenseNet、Inception系列，本章系统梳理了残差连接、批归一化（Batch Normalization）和分组卷积的设计哲学。特别关注高效的空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及如何利用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）优化移动端模型的性能。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 着重分析标准RNN的局限性。详细讲解LSTM和GRU内部结构及其门控机制如何解决长期依赖问题。更重要的是，本章将探讨序列到序列（Seq2Seq）模型在神经机器翻译中的Encoder-Decoder架构，以及如何通过束搜索（Beam Search）提高生成质量。 第六章：注意力机制与Transformer的革命 这是本书的核心章节之一。我们将细致拆解自注意力（Self-Attention）的数学原理，特别是多头注意力的并行计算优势。Transformer架构将作为统一范式被深入讲解，包括其位置编码（Positional Encoding）的设计思路。我们将对比Standard Transformer、Sparse Attention以及Linformer等简化版本，为处理长序列做准备。 第三部分：前沿技术与模型精调 本部分面向希望将模型投入实际生产环境的读者，涵盖了先进的模型训练策略和新兴的领域应用。 第七章：生成模型：从对抗到扩散 详细介绍生成对抗网络（GAN）的Minimax博弈理论，并对比DCGAN、WGAN及其改进版（如WGAN-GP）在训练稳定性和生成质量上的差异。随后，本书将投入大量篇幅讲解扩散模型（Diffusion Models），包括前向的加噪过程和反向的去噪过程，以及它们在图像生成领域超越GAN的根本原因。 第八章：预训练模型与迁移学习实战 聚焦于BERT、GPT系列等大型语言模型（LLMs）的预训练范式（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。核心内容在于微调（Fine-tuning）的艺术，包括全参数微调与参数高效微调技术（PEFT），如LoRA（Low-Rank Adaptation）在降低训练成本和存储需求方面的具体实现。 第九章：模型部署与可解释性 本章关注模型从训练到推理的转化。介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等加速技术。同时，我们将引入SHAP值和LIME等工具，解释如何揭示复杂黑箱模型的决策依据，确保模型在关键应用中的可靠性与透明度。 第十章：图神经网络（GNN）的结构与应用 针对非欧几里得数据结构，本书系统讲解了GCN、GraphSAGE等经典模型的消息传递机制。重点讨论GNN在社交网络分析、推荐系统和分子结构预测中的实际建模技巧，以及处理异构图的挑战。 本书的特点在于其深度与广度并重，所有理论讲解均辅以Python代码实例（基于PyTorch），确保读者能够立即动手复现关键概念，真正掌握从理论构建到工程实现的全流程技能。

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与其他复习材料相比，这本书在“错题分析与归纳”这一环节做得尤为出色。它似乎预设了考生在学习过程中最容易犯错的地方，并在对应的章节后设置了专门的“陷阱提醒”专栏。这些提醒不是空泛的警告，而是直接指出了常见错误思维定式，并提供了修正后的正确思路模型。这种主动预防式的教学设计，极大地帮助我避免了日后在模拟测试中重蹈覆辙。这种前瞻性的设计，让我感觉编写者仿佛就在我身边陪读，时刻留意我的学习盲点，这种“被照顾感”在自学过程中是极其宝贵的精神支持。

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这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配既专业又不失活力，让人在众多复习资料中一眼就能注意到它。装帧质量也相当不错，纸张摸起来手感厚实，印刷清晰锐利，即便是长时间翻阅也不会感到眼睛疲劳。光是这本书拿在手里的感觉，就给人一种“内容扎实、值得信赖”的初步印象。我尤其喜欢它在细节上的处理，比如目录清晰的层级划分和索引的便捷性，这对于需要快速定位知识点的考生来说简直是福音。整体而言，从硬件到视觉传达，这本书都体现了出版方对成人高考考生的尊重和对产品质量的严苛要求，为接下来的学习之旅打下了良好的心理基础。它不仅仅是一本教材，更像是一位沉稳可靠的伙伴，让你在备考的漫长道路上感到安心。

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这本书的章节结构安排，显示出编者对考试重难点有着非常精准的把握。它明显不是简单地堆砌知识点，而是经过了高度的提炼和整合。我注意到，它对历年高频考点给予了更多的篇幅和更复杂的变式训练，而对于那些相对偏僻、出现概率极低的知识点则进行了恰当的弱化处理。这种策略的优势在于，它能最大化考生的复习效率，确保有限的精力能集中在回报率最高的地方。这对于工作党来说太重要了，每一分钟的投入都必须产生价值，这本书的编排思路无疑是高度“目标导向”的，真正做到了为应试服务，而非单纯的学术研究。

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我试着翻阅了几章节的例题解析部分，发现其讲解思路极为细腻和人性化。它似乎深谙成人考生在职学习、时间碎片化的特点，每一道例题的剖析都做到了“步步为营”，从基础概念的重新回顾，到解题关键步骤的强调，再到最终结果的得出，逻辑链条完整且严密。更难能可贵的是，它没有采取那种高高在上、直接给出标准答案的傲慢态度，而是非常耐心地引导读者去思考“为什么是这样解”，而不是简单地“该怎么解”。对于像我这样数学基础相对薄弱，或者多年脱离公式推导的读者来说，这种循序渐进的引导机制，极大地降低了学习的心理门槛，让人感到“原来数学也没那么可怕”。

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我特别欣赏这本书在排版布局上所体现的“信息密度与可读性”之间的完美平衡。它既避免了那种密密麻麻、让人望而生畏的纯文本堆砌，也没有因为追求版面美观而导致信息量不足。它巧妙地运用了不同字体的粗细、颜色的区分、以及恰当的留白空间，使得重点公式、定理名称、核心步骤能够“跳”出来，便于快速浏览和记忆。这种精心设计的视觉层级，极大地提升了阅读体验，让枯燥的数学知识在视觉上变得更容易消化吸收，这无疑是提升学习专注度和记忆效率的隐形功臣。

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