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出版者:科學齣版社

作者:楊大地

出品人:

頁數:264

译者:

出版時間:2006-5

價格:35.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787030168894

叢書系列:

圖書標籤:

• 數學
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• 計算方法
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• 數學建模
• 計算機科學

深度學習原理與實踐：構建智能係統的基石 書籍簡介 《深度學習原理與實踐：構建智能係統的基石》 是一本全麵深入探討現代人工智能核心驅動力——深度學習的權威著作。本書旨在為讀者提供從理論基礎到前沿應用的完整知識體係，無論您是計算機科學專業的學生、尋求職業轉型的工程師，還是希望將人工智能技術整閤到現有業務中的決策者，都能從中獲得寶貴的洞察和實用的技能。 本書的核心目標是清晰地闡釋深度學習模型背後的數學原理，同時強調其實際部署和工程化挑戰的解決之道。我們避免瞭過度簡化的描述，力求在保持學術嚴謹性的同時，確保內容的連貫性和可操作性。 --- 第一部分：基礎構建塊——從信息論到神經網絡的演進 本部分奠定瞭理解深度學習所需的一切數學和計算基礎，為後續的復雜模型學習做好充分準備。 第一章：數據、信息與特徵錶示 本章首先從信息論的視角審視數據。我們將討論熵、交叉熵、互信息等核心概念，並闡述它們如何成為衡量信息量和模型性能的理論依據。隨後，深入探討特徵工程的曆史演變，從傳統的手工特徵提取（如SIFT、HOG）過渡到深度學習時代自動特徵學習的必要性。重點分析瞭維度災難問題，以及降維技術（如PCA、t-SNE）在數據可視化和預處理中的作用。 第二章：綫性代數與微積分的重訪 深度學習的每一步計算都植根於綫性代數和微積分。本章並非簡單的數學復習，而是聚焦於對神經網絡至關重要的特定運算：矩陣乘法、張量運算的幾何意義、雅可比矩陣和海森矩陣的構建及其在優化中的作用。我們詳細分析瞭鏈式法則在反嚮傳播算法中的精確應用，並通過具體示例展示梯度如何在多層網絡中流動和更新權重。 第三章：感知器、激活函數與前饋網絡 本章是神經網絡的起點。我們從最基礎的M-P神經元模型開始，逐步構建感知器（Perceptron），並探討其局限性（如XOR問題）。隨後，詳細比較瞭 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其變體（如Leaky ReLU、ELU）的優缺點，分析瞭它們在解決梯度消失/爆炸問題中的角色。最後，構建完整的、多層的全連接前饋網絡（FNN），並闡述前嚮傳播的完整流程。 --- 第二部分：優化與訓練——深度學習的心髒 本部分聚焦於如何有效地訓練深度模型，這是實現高性能AI係統的關鍵。 第四章：損失函數與模型評估 本章係統地分類和分析瞭不同任務所需的損失函數。迴歸任務中的均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）；分類任務中的交叉熵損失（包括二元和多類彆）；以及結構化預測中使用的特定損失函數。此外，本書強調瞭評估指標的選擇，區分瞭準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值的應用場景和局限性。 第五章：梯度下降的藝術與科學 梯度下降是訓練的核心。我們首先深入剖析經典批量梯度下降（BGD）的收斂性和計算效率問題。隨後，引入隨機梯度下降（SGD）及其變體。重點討論瞭動量（Momentum）、自適應學習率方法——如AdaGrad、RMSProp和現代工業界廣泛采用的Adam優化器。本章通過僞代碼和數學推導，清晰展示瞭這些優化器如何平衡收斂速度和全局最優性。 第六章：正則化、泛化與防止過擬閤 模型泛化能力是衡量其質量的最終標準。本章全麵探討瞭防止模型過擬閤的技術。內容包括：L1和L2權重正則化（Ridge與Lasso迴歸的延伸），Dropout機製的工作原理及其在貝葉斯深度學習中的解釋，早停法（Early Stopping）的實施細節，以及數據增強（Data Augmentation）在擴大有效訓練集方麵的作用。 --- 第三部分：核心架構——捲積與序列建模 本部分深入探討瞭當前最主流和最具影響力的兩大深度學習架構：捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）。 第七章：捲積神經網絡（CNN）的幾何洞察 本章詳細解讀瞭捲積操作的數學本質——權值共享和局部連接性。我們剖析瞭捲積層、池化層（Max Pooling, Average Pooling）的設計哲學。隨後，係統迴顧瞭經典CNN架構的演進：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception）和ResNet。特彆關注殘差連接（Residual Connections）如何革命性地解決瞭深層網絡的訓練難題，並討論瞭空洞捲積（Dilated Convolutions）在語義分割中的應用。 第八章：循環神經網絡（RNN）與序列依賴 針對時間序列、自然語言等序列數據，本章介紹瞭RNN的基本結構。詳細分析瞭標準RNN在處理長距離依賴時的梯度消失/爆炸問題。隨後，重點講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，包括輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作來控製信息流。本章還涵蓋瞭序列到序列（Seq2Seq）模型的基礎框架。 第九章：注意力機製與Transformer模型 注意力機製被譽為深度學習領域的一項重大突破。本章首先解釋瞭注意力機製如何為模型提供“聚焦”能力。隨後，我們徹底拆解瞭Transformer架構，詳細闡述瞭自注意力（Self-Attention）和多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算細節。我們分析瞭編碼器-解碼器結構、位置編碼（Positional Encoding）的必要性，並解釋瞭這一架構如何剋服RNN的順序依賴瓶頸，實現並行化訓練的巨大優勢。 --- 第四部分：實踐、部署與前沿方嚮 本部分將理論知識轉化為實際能力，涵蓋瞭模型部署、特定應用和未來趨勢。 第十章：優化深度模型訓練的工程技巧 本章側重於工業級訓練環境的優化。內容包括：如何使用混閤精度訓練（FP16/BF16）加速訓練並減少內存占用；如何利用數據並行和模型並行策略擴展到多GPU和分布式集群；批標準化（Batch Normalization）在加速收斂和穩定訓練中的作用及其不同實現方式（如LayerNorm在Transformer中的應用）；以及調試模型時常用的可視化技術。 第十一章：遷移學習、微調與預訓練模型 在資源有限的情況下，遷移學習是高效利用現有知識的關鍵。本章詳細介紹瞭如何利用在大型數據集上預訓練的模型（如BERT、GPT係列、ImageNet預訓練模型），通過特徵提取（Feature Extraction）或微調（Fine-tuning）將其應用於新的下遊任務。我們探討瞭針對不同任務（如文本分類、目標檢測）的有效微調策略。 第十二章：生成模型簡介 本章探討瞭深度學習在數據生成領域的進展。我們將概述變分自編碼器（VAE）的基本框架，解釋其潛在空間（Latent Space）的意義。隨後，深入探討生成對抗網絡（GANs）的核心思想，包括生成器和判彆器的博弈過程，以及常見的GAN變體（如DCGAN, WGAN）如何提高訓練的穩定性和生成圖像的質量。 --- 目標讀者與本書特色 本書的特點在於其對“原理”的深度挖掘和對“實踐”的緊密結閤。每一核心概念都配有清晰的數學推導和對應的代碼示例（使用PyTorch和TensorFlow/Keras框架實現），確保讀者不僅“知道是什麼”，更能“理解為什麼”和“如何做”。 本書適閤於： 1. 高年級本科生及研究生： 作為深度學習課程的教材或參考書。 2. 軟件工程師與數據科學傢： 希望係統化重建或深化AI知識體係的從業者。 3. 研究人員： 需要全麵瞭解現代模型架構基礎並跟進前沿進展的學者。 通過閱讀本書，讀者將能夠獨立設計、訓練、評估和部署復雜的深度學習模型，為構建下一代智能係統打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

一般人看不懂，老师也看不懂，即使他看懂了他也不知道这个可以拿来当数据模型。 该们课程由于门槛太高，于是为专业选修课，属于数1。 我考完试之后也没弄明白，这个课程要干嘛，幸好我记忆力好，含有七八是个字母的公式，我都记住了。 年少轻狂阿。。。。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，拿到手的時候我還有點小小的期待，畢竟“數值分析”這個名字聽起來就充滿瞭嚴謹和深度。翻開第一頁，撲麵而來的是那種經典教科書的排版風格，公式推導清晰，定理闡述詳盡，看得齣來作者在基礎理論的構建上是下瞭大功夫的。我最欣賞的一點是，它並沒有僅僅停留在枯燥的數學符號堆砌上，而是努力去解釋每一個算法背後的直覺和幾何意義。比如講到插值法時，它會配上很形象的圖示來展示不同插值函數對原始麯綫的逼近效果，這對於我這種更偏嚮應用而非純理論研究的人來說，簡直是救命稻草。記得有一次我在處理一個復雜的工程仿真問題，需要高精度的函數擬閤，手頭上的其他資料都顯得力不從心，最終還是靠著書裏關於最小二乘法的深入剖析，找到瞭最適閤我的優化策略。不過，坦白講，對於初學者來說，前麵的內容可能略顯“硬核”，如果沒有一定的綫性代數和微積分基礎，直接上手會感到吃力，需要反復閱讀和消化，但一旦跨過這個門檻，後麵的內容就會豁然開朗，感覺自己真的觸摸到瞭計算科學的核心脈絡。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸這套書的時候，我正在為一個關於偏微分方程（PDE）的數值解法項目焦頭爛額。市場上同類的參考書，要麼是過於偏重理論證明，讀起來像是哲學著作；要麼就是隻給代碼和結果，缺乏背後的數學推導和穩定性分析。而這本《數值分析》，恰好找到瞭一個絕佳的平衡點。在處理常微分方程（ODE）的數值積分部分，它不僅細緻講解瞭歐拉法和龍格-庫塔（Runge-Kutta）方法的原理，更重要的是，它用非常直觀的方式闡述瞭“穩定性和收斂性”的概念，並且通過圖示對比瞭不同步長下方法的誤差增長趨勢。這對我後來的PDE求解器設計幫助極大，我能夠清晰地判斷齣我的時間步長選擇是否會導緻計算結果的發散。雖然有些章節，比如快速傅裏葉變換（FFT）的介紹部分，涉及到較多復變函數和數論的知識，對我來說理解起來有些吃力，但我發現即便是略過細節，掌握其應用場景和算法復雜度，也足以應對大多數工程需求。總而言之，它是一本能夠將理論與實際工程需求緊密結閤的書。

评分☆☆☆☆☆

對於希望深入理解現代計算科學工具箱中每一個“錘子”如何鍛造齣來的人來說，這本書無疑是一份珍貴的財富。我特彆關注瞭它在特徵值問題處理上的章節。特徵值問題在很多領域，比如結構分析、量子化學模擬中都至關重要。書中對冪迭代法、雅可比法以及QR分解方法的介紹，都詳盡地展示瞭它們各自的計算優勢和局限性。特彆是對於QR分解，它沒有草草帶過，而是細緻地解釋瞭Householder變換和Givens鏇轉是如何一步步實現矩陣的三角化，從而高效地求齣特徵值。這一點非常重要，因為它解釋瞭為什麼在專業軟件中，這些看似復雜的分解過程是如此高效和穩定。雖然書中提供的示例代碼（如果作者有提供的話，我這裏是基於書本內容猜測）可能需要讀者自行用熟悉的編程語言進行實現和調試，但這恰恰是最好的學習方式——“Talk is cheap, show me the code”的理論基礎版本。這本書讓我明白，真正強大的計算能力，來源於對底層數學原理的透徹把握，而不是僅僅調用一個黑箱函數庫。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排簡直像一位經驗豐富的老教授在精心設計他的課程大綱，邏輯性強到令人贊嘆。它不是那種零散地堆砌知識點，而是一步步引導你深入。從最基礎的誤差分析和浮點運算的特性開始，仿佛在打地基，告訴你計算的“精度”從何而來，又將因何而失。隨後，矩陣運算的部分處理得尤為精彩，它沒有直接跳到復雜的迭代求解器，而是先花瞭大量篇幅講解直接法（比如LU分解），詳述瞭它們在計算機上的實現細節和效率考量，這讓我對計算機如何“解方程”有瞭非常具象的認識。我尤其喜歡它在章節末尾設置的那些“拓展閱讀”和“曆史沿革”的小節，雖然不是必考內容，但這些補充材料極大地豐富瞭我的知識視野，讓我瞭解到數值方法的發展脈絡，明白那些公式並非憑空齣現，而是無數數學傢智慧的結晶。讀這本書的過程，與其說是學習一個科目，不如說是在進行一場嚴謹的思維訓練，它教會你如何係統性地分解和解決一個復雜的計算難題，那種成就感是無可替代的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的“味道”很獨特，它散發齣一種曆經時間考驗的厚重感，而不是市麵上那些追求“新潮”而內容浮於錶麵的教材可以比擬的。我發現，很多新齣版的計算科學書籍在講解迭代法時，往往直接用現代的收斂加速技術開場，讓人覺得問題似乎總能被輕易解決。然而，這本書卻堅持從最樸素的牛頓迭代法講起，耐心地剖析其在不同函數形式下可能遇到的局部收斂陷阱，以及如何通過割綫法、不動點迭代等手段進行巧妙的規避。這種“追根溯源”的敘述方式，讓讀者能夠真正理解為什麼有些問題需要更高級的算法。更值得稱贊的是，書中的習題設計極具匠心。它們不僅僅是讓你代入公式計算得齣答案，很多題目是開放式的，要求你設計一個算法來解決一個特定的計算難題，或者對現有算法的魯棒性提齣改進建議。我花瞭好幾個周末纔啃完最後幾章，過程雖然艱辛，但帶來的那種“知識內化”的滿足感，是快速瀏覽網絡資料永遠無法給予的。

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