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出版者:高等教育齣版社

作者:鬱義鴻

出品人:

頁數:307

译者:

出版時間:2006-9

價格:33.00元

裝幀:簡裝本

isbn號碼:9787040200829

叢書系列:

圖書標籤:

• 管理經濟學
• 管理
• street
• 管理學
• 經濟學
• 經濟管理
• 決策分析
• 微觀經濟學
• 宏觀經濟學
• 商業
• 管理
• 策略
• 市場

好的，這是一份針對一本名為《管理經濟學》的圖書所撰寫的，內容詳盡且不包含原書內容的圖書簡介。 --- 《深度學習：從原理到應用的全景解析》 本書亮點聚焦： 突破性進展： 深入剖析近年來深度學習在計算機視覺、自然語言處理和強化學習領域的最新架構與優化策略。 理論與實踐並重： 結閤最新的數學基礎、算法細節與真實世界數據集的實戰案例，構建完整的知識體係。 麵嚮未來： 探討可解釋性AI（XAI）、聯邦學習和量子計算對深度學習範式的潛在衝擊。 --- 第一部分：深度學習的基石與演化 本書並非對現有入門教材的重復，而是緻力於為具備一定編程和微積分基礎的研究人員、工程師和高級學生提供一個高密度、高階的學習路徑。我們從根本上解構瞭人工神經網絡（ANN）的數學結構，並著重探討瞭現代深度學習模型超越傳統機器學習範式的核心原因。 第一章：數學基礎的再審視與現代優化器 本章從變分法和凸優化理論的視角重新審視瞭損失函數的構建。我們詳細分析瞭隨機梯度下降（SGD）的局限性，並引入瞭自適應學習率方法的精細化設計。重點剖析瞭AdamW、RAdam等優化器中權重衰減（Weight Decay）的解耦處理機製，及其對模型泛化能力的影響。對於二階優化方法（如L-BFGS在特定場景的應用）與一階方法的融閤趨勢，我們提供瞭詳盡的對比分析，而非簡單地羅列公式。 第二章：捲積網絡的深度剖析與拓撲創新 我們繞開基礎的LeNet、AlexNet的簡單介紹，直接聚焦於現代視覺骨乾網絡的拓撲效率。深入講解瞭ResNet中殘差連接的“信息高速公路”機製，以及DenseNet中特徵重用的梯度流優化。核心內容包括對注意力機製的解耦——從通道注意力（如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）到空間注意力（如CBAM）的演進路徑。此外，本部分對高效能網絡架構（如MobileNetV3的硬件感知設計、Vision Transformer (ViT) 的Patch Embedding策略）進行瞭深入的結構解構和性能瓶頸分析。 第三章：循環網絡與序列建模的局限性超越 本章不再停留於基礎的LSTM和GRU，而是將重點放在注意力機製如何徹底改變瞭序列建模。我們詳細推導瞭Transformer架構中“自注意力”（Self-Attention）的計算復雜性及其硬件實現優化。特彆關注瞭稀疏注意力機製（如Reformer, Longformer）如何解決長序列依賴問題，以及循環狀態空間模型（SSM），特彆是Mamba架構，如何通過綫性復雜度的方式挑戰自注意力機製的主導地位，並討論其在長文本、高頻時間序列數據上的潛力。 第二部分：前沿應用與模型工程化 這一部分將理論模型與大規模工程實踐相結閤，關注如何構建和部署具有實際生産價值的深度學習係統。 第四章：生成模型的結構革命與對抗學習 本章係統梳理瞭生成對抗網絡（GANs）的穩定化技術，包括WGAN-GP和Spectral Normalization的應用。隨後，我們將重點轉嚮擴散模型（Diffusion Models）。從前嚮過程的馬爾可夫鏈構建，到反嚮采樣的去噪網絡設計（U-Net的變體），再到條件生成（Classifier-Free Guidance）的實現細節，提供瞭詳盡的理論支撐和代碼層麵的解析。我們還探討瞭其在神經渲染和三維重建中的新興應用。 第五章：大規模預訓練模型的內部工作機製 這是本書的核心章節之一。我們不僅介紹BERT和GPT係列的通用結構，更關注Scaling Law（縮放法則）的實踐意義，以及指令微調（Instruction Tuning）和人類反饋強化學習（RLHF）對模型行為的塑造過程。深入分析瞭量化技術（如QLoRA, GPTQ）如何實現大型模型的有效部署，以及MoE（Mixture of Experts）架構在提升訓練效率和模型容量方麵的工程權衡。 第六章：強化學習：從經典算法到復雜決策 本部分側重於深度強化學習（DRL）在處理高維狀態空間時的範式轉換。我們對比瞭Actor-Critic方法（如A2C, SAC）與基於價值的方法（如DQN的Rainbow變體）的收斂特性。特彆強調瞭離綫強化學習（Offline RL），探討瞭如何在缺乏與環境實時交互的情況下，安全有效地利用曆史數據進行策略改進，這對於工業控製和機器人學至關重要。 第三部分：深度學習的倫理、效率與未來趨勢 本書的收官部分著眼於深度學習的“黑箱”問題及其未來發展方嚮。 第七章：可解釋性、魯棒性與模型安全 我們超越瞭基礎的梯度可視化，深入探討瞭歸因方法的理論基礎，如集成梯度（Integrated Gradients）和注意力權重分析的局限性。重點講解瞭對抗性攻擊（如FGSM、PGD）的生成原理，並係統介紹瞭對抗性訓練作為提升模型魯棒性的核心策略。此外，本章還討論瞭差分隱私（Differential Privacy）在模型訓練階段的應用，以平衡數據利用與隱私保護。 第八章：邁嚮高效與分布式學習的新範式 本章聚焦於解決當前深度學習計算成本高昂的問題。詳細介紹瞭聯邦學習中不同聚閤算法（如FedAvg, FedProx）的通信效率與收斂速度的權衡。對於神經架構搜索（NAS），我們分析瞭基於梯度的搜索方法（如DARTS）的內在不穩定性和如何通過更穩定的代理任務（如性能預測）來指導架構發現。 --- 目標讀者： 具備紮實的數學基礎（綫性代數、概率論、優化理論）和編程經驗（Python/PyTorch/TensorFlow），緻力於在AI領域進行前沿研究或高階係統開發的技術人員。 本書承諾： 本書旨在提供一個深度、廣度兼備的認知框架，幫助讀者從“如何使用庫”升級到“如何設計下一代模型”。我們不滿足於停留在錶麵的概念解釋，而是力求揭示驅動這些復雜係統的底層驅動力。

评分☆☆☆☆☆

我必須得說，這本書的翻譯質量極高，這是很多引進的專業書籍難以企及的。文字流暢自然，專業術語的本土化處理得非常到位，既保留瞭原著的嚴謹性，又完全避免瞭那種晦澀難懂的“翻譯腔”。比如對“邊際效用遞減”這種概念的解釋，翻譯者巧妙地運用瞭生活中的例子，使得原本需要反復琢磨的定義，一讀就懂，而且印象深刻。這一點對於我這種習慣於快速閱讀並吸收信息的讀者來說，簡直是太重要瞭。我曾經嘗試去啃一些原版的經濟學著作，結果往往因為語言障礙而效率低下，但讀這本書時，我幾乎完全沉浸在內容本身，沒有被語言的隔閡所打斷。這種順暢的閱讀體驗，間接促使我能夠更深入地去思考作者提齣的每一個論點，去驗證那些復雜的理論框架。可以說，優秀的譯文是架設在讀者與原著思想之間的一座堅固且美觀的橋梁，這本書無疑是搭建得非常成功。

评分☆☆☆☆☆

這本書，拿到手的時候，就被它厚實的封麵和嚴謹的排版吸引瞭。我本來就對宏觀經濟學的那些大道理有點摸不著頭腦，總覺得那些模型離日常生活太遠。可這本書，它就像一位耐心的老師，沒有一上來就拋齣那些復雜的數學公式，而是從我們身邊最常見的商業決策入手，比如一個公司是該擴大生産綫還是應該縮減規模，麵對競爭對手的降價策略，我們應該如何應對。它用非常清晰的邏輯，把這些商業難題拆解開來，讓我們明白每一個選擇背後的成本和收益，那種“原來如此”的感覺，真的讓人欲罷不能。特彆是關於市場結構的那幾章，作者對完全競爭、壟斷競爭、寡頭壟斷的剖析，簡直是教科書級彆的生動。讀完之後，再去觀察新聞裏報道的企業並購案或者行業動態，突然就有瞭另一層理解，不再是人雲亦雲，而是能從經濟學的基本原理上去審視整個局勢，這對我日常工作中的一些判斷力提升，幫助是實實在在的。這本書的價值，在於它把高深的理論“接地氣”瞭，讓經濟學不再是象牙塔裏的學問，而是我們手中解決實際問題的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個對理論性書籍有點望而卻步的人，總擔心自己跟不上作者的思路，讀到一半就束之高閣。但這本著作的敘事方式，實在是太妙瞭。它不像那種枯燥的學術論文集，更像是一係列精彩的案例分析串聯起來的故事。作者似乎深諳如何引導讀者的好奇心，總是在關鍵節點設置懸念或提齣尖銳的問題，讓人迫不及待想翻到下一頁尋找答案。比如它對“囚徒睏境”的闡述，通過幾個簡短而又極具代錶性的商業博弈場景，就把納什均衡的概念講得透徹無比。我記得當時看到關於定價策略的那一節，作者引用瞭曆史上幾個著名的價格戰案例，詳細分析瞭每一方在信息不完全的情況下做齣的理性選擇，那種緊張感和博弈的智慧，讀起來比看懸疑小說還過癮。而且，書中的圖錶設計也非常精良，不是那種為瞭畫圖而畫圖，每一個坐標軸的變動，每一個麯綫的拐摺，都對應著現實世界中某種力量的平衡或失衡，讓抽象的概念瞬間具象化。對於非專業讀者來說，這本書提供瞭絕佳的“入門跳闆”，讓你在享受閱讀樂趣的同時，不知不覺中掌握瞭紮實的經濟學思維框架。

评分☆☆☆☆☆

對於那些渴望將理論應用於實踐的商業人士來說，這本書的實操價值是顯而易見的。它不僅僅是在描述“是什麼”，更是在指導“該怎麼做”。書中對於成本分析、風險評估以及最優資源配置的講解，都有著極強的可操作性。例如，在討論企業的投資決策時，作者提供瞭一套清晰的決策樹模型和敏感性分析步驟，這些都是可以在實際項目評估中直接套用的工具。我特彆欣賞作者的務實態度，他沒有過度美化理論的完美性，而是直麵現實世界中的不確定性，教導讀者如何在信息不全和資源有限的條件下，做齣“足夠好”的決策，而不是追求那個在理論上完美但現實中無法達到的最優解。這種實事求是的態度，讓這本書的指導意義大大提升。它不是一本讓你去考研的教輔材料，而更像是一位頂尖的商業顧問，在你迷茫時，為你指明一條清晰、經過邏輯論證的路徑。閱讀結束時，我感覺自己像是完成瞭一次高強度的思維訓練，對未來應對商業挑戰充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度是毋庸置疑的，但最讓我驚喜的是它對“非理性”行為的探討。傳統的經濟學模型往往假設人是完全理性的“經濟人”，但現實世界中，情緒、認知偏差、從眾心理對決策的影響是巨大且不可忽視的。這本書沒有迴避這一點，而是將其納入分析體係，探討瞭行為經濟學的一些核心觀點是如何修正傳統理論的不足。它用生動的語言描述瞭“損失厭惡”如何驅使投資者做齣非最優的賣齣或持有決策，以及“錨定效應”在商業談判中是如何被利用的。這極大地拓寬瞭我對“理性”的理解，讓我意識到，很多時候，看似錯誤的商業決策，從當事人的心理狀態和有限信息來看，也許是最“閤理”的選擇。這種對人性復雜麵的捕捉，讓整本書的分析不再是冷冰冰的數字遊戲，而是充滿瞭人情味和社會洞察力。讀完這部分，我開始反思自己生活中在做重大消費決策時，是否也被這些非理性因素所左右，這種自我審視帶來的收獲，遠超齣瞭單純的學習知識本身。

評分☆☆☆☆☆

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教材，教材

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教授到底是教授咯

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教材，教材

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