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出版者:北京大学出版社

作者:金衡山

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2006-9

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787301082690

丛书系列:

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《深度学习的理论基石与前沿应用》 —— 迈向人工智能新纪元的理论与实践指南 本书简介 在飞速发展的数字时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是驱动社会变革的核心动力。本书《深度学习的理论基石与前沿应用》，旨在为寻求系统理解和掌握当代机器学习，特别是深度学习领域核心原理与实践的读者，提供一本全面、深入且富有洞察力的参考手册。本书的编写严格基于对该领域最新研究成果的梳理与提炼，内容涵盖了从基础的数学原理到尖端的网络架构，再到实际工程应用的全景图。 第一部分：理论基石——奠定坚实的数学与统计学基础 深度学习的强大能力根植于严谨的数学和统计学框架之上。本部分内容拒绝浮光掠影，深入探讨支撑现代神经网络的理论核心。 第一章：线性代数与概率论的重访与聚焦 本章首先回顾了在深度学习中至关重要的线性代数概念，包括向量空间、矩阵分解（如SVD、PCA的实际应用），并阐释了它们如何在特征提取和降维中发挥作用。随后，重点转向概率论，详细解析了贝叶斯定理在模型不确定性量化中的地位，以及高斯分布、多项式分布等在损失函数设计和先验知识引入中的必要性。我们着重分析了信息论的概念，如熵、交叉熵和KL散度，如何被用作衡量模型预测与真实分布之间差异的有效度量。 第二章：优化理论——驱动学习的核心引擎 学习过程本质上是一个优化过程。本章对经典优化算法进行了深入剖析。从梯度的概念出发，详细阐述了梯度下降法的变种——随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam）。我们不仅展示了这些算法的公式推导，更重要的是，探讨了它们在不同数据结构和模型复杂度下收敛速度与稳定性的权衡。特别辟出章节讨论二阶优化方法（如牛顿法在近似形式中的应用）的理论局限性与在特定场景下的潜力。 第三章：统计学习理论的回归与延伸 为了理解模型泛化能力的边界，本章回溯了统计学习理论的核心。深入讨论了VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）在衡量模型容量上的意义，并详细解析了PAC（Probably Approximately Correct）学习框架。在此基础上，本书将理论前沿延伸至现代深度学习的挑战，探讨了“双下降现象”（Double Descent Phenomenon）等反直觉现象背后的统计解释，帮助读者理解为何参数远超数据量的模型依然能够取得优异的泛化性能。 第二部分：深度网络架构——从经典到创新的结构解析 本部分聚焦于构成现代AI系统的核心“积木”——各类深度神经网络架构，并对其设计哲学和关键技术进行解构。 第四章：前馈网络（FNN）与激活函数的精微 本章从最基础的全连接网络（Dense Network）开始，探讨了多层感知机（MLP）的局限性。核心篇幅专注于激活函数的演变：从Sigmoid和Tanh的饱和问题，到ReLU家族（ReLU, Leaky ReLU, PReLU, ELU）的兴起，并深入分析了Swish、GELU等新型激活函数在处理梯度消失和梯度爆炸问题上的精妙设计。本章还包含了“批归一化”（Batch Normalization, BN）的详细工作原理及其对训练稳定性的革命性影响，以及层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的必要性。 第五章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章系统梳理了卷积网络的发展脉络。从LeNet到AlexNet、VGG的结构演进，重点解析了残差连接（Residual Connections, ResNet）如何解决了深度网络训练中的退化问题。随后，本书详细介绍了Inception结构（GoogLeNet）中多尺度特征提取的思想，以及DenseNet中特征重用的高效机制。我们不仅关注结构本身，还讨论了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的作用，以及分组卷积（Grouped Convolution）在模型轻量化中的贡献。 第六章：循环与序列模型——理解时间与顺序 在处理文本、语音和时间序列数据时，循环网络（RNN）是不可或缺的工具。本章详述了标准RNN的局限性，并深入解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制——特别是输入门、遗忘门和输出门的精妙控制流程。为应对更复杂的长距离依赖问题，本章随后转向了注意力机制（Attention Mechanism）的诞生，解析了其如何打破序列处理的顺序依赖性，为后续的Transformer架构奠定基础。 第七章：Transformer架构的突破性进展 Transformer模型是当前NLP乃至多模态领域的主导范式。本章将Transformer的“自注意力”（Self-Attention）机制进行拆解，详细阐述了查询（Query）、键（Key）和值（Value）的计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同表示子空间的信息。本书还分析了位置编码（Positional Encoding）的必要性与不同实现方式（如绝对编码与相对编码）。此外，我们也探讨了如何将Transformer应用于计算机视觉（Vision Transformer, ViT）和其他非文本领域。 第三部分：前沿应用与工程实践 理论与架构的结合，最终体现在解决实际问题的能力上。本部分聚焦于深度学习在特定复杂任务中的应用，以及确保模型从实验室走向生产环境所需的工程技术。 第八章：生成模型：从隐空间到逼真内容创造 生成模型代表了AI创造力的前沿。本章深入探讨了变分自编码器（VAE）的概率建模方法，重点解析了重参数化技巧的必要性。随后，本书详尽分析了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，剖析了DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）及其改进型在图像生成中的稳定性和质量提升。最新的篇幅聚焦于扩散模型（Diffusion Models）的兴起，详细解释了前向加噪过程与反向去噪过程的数学建模，以及它们在高质量图像生成领域的统治地位。 第九章：无监督与自监督学习的范式转变 面对海量未标注数据，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）成为新的研究热点。本章详细介绍了对比学习（Contrastive Learning）的核心思想，如SimCLR和MoCo等框架如何构建正负样本对，实现有效的特征表示学习。此外，本书还探讨了掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM，如BERT）和自回归模型（Autoregressive Models）在预训练阶段对通用知识的捕获机制，及其在下游任务中的迁移能力。 第十章：模型部署与高效推理 一个优秀的模型只有能够高效运行才能产生价值。本章侧重于工程实践中的关键环节。我们将讨论模型量化（Quantization）技术，包括训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training），以减小模型体积和加速推理。此外，本书还将介绍模型剪枝（Pruning）的策略（结构性与非结构性），以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何将大型教师模型的知识转移到小型学生模型中，实现高性能与高效率的平衡。 结语：面向未来的研究方向 本书最后总结了当前深度学习领域面临的主要挑战，包括可解释性（XAI）、鲁棒性（Adversarial Robustness）和因果推理的整合。我们鼓励读者将所学理论与技术应用于解决现实世界中的复杂难题，推动人工智能技术的负责任发展。 目标读者群 本书面向具有扎实高等数学基础的研究生、致力于深入理解和开发前沿AI系统的软件工程师、以及希望从根本上掌握深度学习技术原理的科研人员和行业专业人士。本书内容严谨、推导详实，是理论研究与工程实践紧密结合的理想读物。

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我对作者的叙事风格感到十分惊艳。它不是那种直白的、教科书式的叙事，而是充满了细腻的观察和对人性的深刻洞察。比如，在描绘主角面临困境时的内心挣扎时，作者没有使用大段的心理描写，而是通过一些极其生活化的细节和肢体语言，将那种无声的呐喊和内心的波涛汹涌展现得淋漓尽致。我读到其中一段关于城市通勤的描写，原本以为会是枯燥的背景交代，结果它捕捉到了人与人之间那种微妙的、瞬间产生的联系与疏离，那种“擦肩而过却又仿佛共享了整个宇宙”的感觉，被刻画得入木三分。这种叙事功力，让我不禁停下来反复咀嚼那些句子，思考作者是如何在平淡的日常中，提炼出如此富有哲理性的片段。它的节奏控制也极佳，时而紧凑得让人喘不过气，时而又舒缓得像一杯温热的茶，让人有足够的时间去消化刚刚读到的内容。

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这部书（暂且称它为“那本新书”）的包装设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上烫金的字体，透露出一种沉稳又不失现代感的气息，感觉像是直接从一个精致的艺术品陈列架上拿下来的。我通常对封面设计不太上心，但这次真的被吸引住了。翻开扉页，纸张的手感非常舒服，那种略带纹理的米白色，读起来眼睛也不会感到疲劳。排版上也看得出是用心了，字号大小适中，行间距处理得恰到好处，即使是长时间沉浸其中，也不会觉得拥挤压抑。从物理层面上讲，它已经成功地在众多书籍中脱颖而出，让人忍不住想去探究里面究竟藏着怎样的宝藏。更值得称赞的是，装订工艺看起来非常牢固，即便是经常翻阅，也不担心书脊会松散。这样的细节处理，无疑是提升阅读体验的关键一环，体现了出版方对读者的尊重，让人感觉物超所值，纯粹是因为对阅读体验本身的重视。

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这部作品在构建世界观方面展现出了惊人的想象力和严谨性。它所设定的那个“平行宇宙”或“未来社会”的概念，并非仅仅停留在科幻的表层，而是深入到了社会结构、伦理道德乃至人类情感的重塑上。作者似乎搭建了一个完整的逻辑体系，所有的设定都有迹可循，即便涉及了大量前所未有的概念，读者也不会感到迷失。例如，对于“时间货币化”的描述，它不仅仅是一个新颖的设定，更像是一面镜子，折射出现代社会中效率至上和时间被商品化的倾向。作者巧妙地将这些宏大的命题融入到主角的个人命运中，使得宏大叙事和微观情感完美地交织在一起。这种复杂而又自洽的世界构建，是对读者智力的尊重，它要求我们不仅仅是被动的接收信息，更要主动地去参与思考和解读，收获远超一般娱乐阅读的满足感。

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从纯粹的文学价值来看，这本书的语言张力十足，充满了独特的韵律感和实验性。我特别欣赏作者在词汇选择上的大胆和精准。它摒弃了许多陈词滥调，转而使用一些富有画面感和冲击力的词汇组合，使得文字本身具有一种雕塑般的美感。有几处对话的描写，简直就像是精心编排的舞台剧本，角色的声音、语调的起伏、停顿的时机，都清晰地跃然纸上。这种对语言工具的极致运用，让整本书读起来有一种听觉上的享受，仿佛每一个段落都是一首精心谱写的乐章。这不是那种可以轻松快速翻阅的书，它需要你放慢速度，去品味每一个动词和形容词是如何被赋予了新的生命和意义。它成功地将语言本身提升到了与故事情节同等重要的地位。

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这本书给我带来的最深切的感受，是一种复杂的情绪混合体，它在读完之后久久不能散去，甚至影响了我对现实生活的看法。它不像某些畅销书那样只提供片刻的刺激和即时的满足感，而是像一粒种子，在你心里悄悄生根发芽，在你处理日常事务时，不经意间会冒出一些新的思考维度。它探讨了关于“身份认同”和“数字足迹”的主题，这些话题在当下这个信息爆炸的时代，显得尤为尖锐和必要。我读完后，开始反思自己在线上和线下的表现差异，以及我们是如何被无形的技术力量塑造的。这种引发深度内省的力量，是衡量一部作品是否伟大的重要标准。它不给你明确的答案，而是留下足够开放的空间，让每个读者都能带着自己的经历和困惑，去完成最后那半部分的阅读体验。

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英语阅读的课本，真心无趣。。。

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课本，明晚考试。。。

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教材。。。生词好多TT

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