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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:田全慧

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:2006-8

价格:19.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504556622

丛书系列:

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《深度学习与计算机视觉的前沿探索》 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨当前人工智能领域中最具活力和影响力的两个分支：深度学习（Deep Learning）与计算机视觉（Computer Vision）的最新研究进展、核心理论与实用技术。我们致力于为读者提供一个从基础原理到尖端应用的完整知识体系，帮助科研人员、工程师和高级学生快速掌握这一交叉学科的精髓，并具备解决复杂实际问题的能力。 第一部分：深度学习的理论基石与高级架构 本部分将系统梳理深度学习的核心数学与统计学基础，确保读者对模型背后的工作机制有深刻理解。 第一章：神经网络基础回顾与泛化理论 本章首先对人工神经网络（ANN）的经典结构进行回顾，包括感知机、多层感知机（MLP）的激活函数选择（如ReLU、Swish、GELU）及其梯度下降优化算法（SGD、Adam、Adagrad、RMSProp的演进）。重点深入探讨模型的泛化能力。我们不再停留在传统的偏差-方差分解，而是引入现代统计学习理论的视角，详细解析VC维度在深度网络中的局限性，并重点介绍最小描述长度（MDL）原则在正则化中的应用。此外，本章还将深入探讨重参数化技巧（Reparameterization Trick）及其在变分自编码器（VAE）中的关键作用，以及批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）和权重归一化（Weight Normalization）在加速收敛和提升稳定性方面的机制对比与适用场景分析。 第二章：先进的序列模型与注意力机制 本章聚焦于处理序列数据（如文本、时间序列）的深度模型。我们首先对比循环神经网络（RNN）的局限性（如长期依赖问题），并详细分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构及其如何通过遗忘门、输入门和输出门精确控制信息流。随后，本书的核心内容将转向Transformer架构。我们将详尽解析自注意力机制（Self-Attention）的计算流程，包括Q、K、V矩阵的生成与得分计算。更进一步，我们将介绍多头注意力（Multi-Head Attention）如何通过并行化捕捉不同表示子空间的信息。本章还将涵盖稀疏注意力（如Longformer、Reformer）以应对超长序列的计算瓶颈，以及相对位置编码和旋转位置编码（RoPE）等现代编码策略的创新点。 第三部分：生成模型的前沿发展 生成模型是当前深度学习研究中最具活力的领域之一。本部分将专注于概率生成模型的最新进展。 第三章：扩散模型（Diffusion Models）的数学原理与应用 本章将彻底剖析扩散模型的理论框架。我们将从马尔可夫链的角度构建前向扩散过程（加噪过程），并详细推导逆向过程（去噪过程）所需的分数匹配（Score Matching）理论。重点解析DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的损失函数设计，特别是如何利用加权均方误差替代原始的变分下界（ELBO）。我们将比较DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）在采样效率上的优势。在应用层面，本章将展示如何将条件信息（如文本提示C）有效地注入到去噪网络中，并探讨针对特定领域的优化，如图像修复、视频生成中的时间一致性约束。 第四章：流模型（Normalizing Flows）与混合模型 流模型提供了一种精确计算似然的生成方法。本章将解释可逆变换的基本概念，并重点介绍耦合层（Coupling Layers）的设计，如Real NVP和GLOW模型。我们将详细分析雅可比行列式的计算如何在这些架构中被简化，从而实现高效的似然评估。此外，本章还将探讨如何将流模型与其他生成范式（如GANs）结合，构建更具表达力的混合密度网络（Mixture Density Networks, MDN），用于处理多模态数据分布。 第三部分：计算机视觉的深度融合与前沿任务 本部分将深度结合前面介绍的生成模型和高级网络架构，解决计算机视觉领域中的核心挑战。 第五章：高效的卷积网络设计与神经架构搜索（NAS） 虽然Transformer崛起，但高效的卷积网络仍是许多边缘计算和实时视觉任务的主流。本章将回顾Inception和残差网络（ResNet）的结构创新，并重点介绍深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）如何显著降低计算量。随后，我们将进入神经架构搜索（NAS）领域。详细解析基于强化学习（RL）和进化算法（EA）的搜索策略，特别是一次性搜索（One-Shot NAS）方法（如DARTS），探讨其如何通过共享超网络参数来加速架构发现过程，并分析当前NAS方法在精度和搜索效率上的权衡。 第六章：三维视觉与神经辐射场（NeRF） 三维重建和场景理解是计算机视觉的终极目标之一。本章将介绍神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF），这是一种革命性的新方法，它使用多层感知机来隐式地表示一个三维场景。我们将详细解释体渲染（Volume Rendering）的原理，如何通过积分计算像素颜色，以及如何利用位置编码（Positional Encoding）提高MLP对高频细节的捕获能力。本章还将探讨可微分渲染（Differentiable Rendering）在解决光照和材质估计问题中的应用，以及对标准NeRF进行加速和扩展（如Instant-NGP、Plenoxels）的研究方向。 第七章：多模态学习与视觉-语言对齐 现代AI系统越来越要求理解图像和文本之间的复杂关系。本章将聚焦于如何将视觉特征与语言语义对齐。我们将详细分析对比学习（Contrastive Learning）在多模态预训练中的作用，重点解析CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）的架构及其如何通过大规模的无监督数据学习到强大的零样本（Zero-Shot）迁移能力。本章还将探讨更精细的跨模态交互方法，如视觉问答（VQA）中的注意力融合机制，以及如何利用大型语言模型（LLMs）的推理能力来辅助图像内容理解。 结语：未来展望 本书的最终目标是激发读者对前沿技术的思考。我们将探讨模型的可解释性（XAI）在深度视觉中的挑战，以及联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的前提下训练大型视觉模型的前景。 本书的特点在于理论的深度与实践的前沿性并重，内容聚焦于当前工业界和学术界最为关注和应用最广的技术栈，为读者构建一个坚实且与时俱进的知识框架。

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我是一名网页设计师，色彩在网页的整体风格和用户体验中扮演着至关重要的角色。但有时候，我发现自己设计的颜色在不同的浏览器、不同的设备上显示效果会有些许差异，这让我感到非常困扰。我希望我的设计能够以最接近我意图的方式呈现给每一位用户。《色彩管理技术》这本书，让我对“网页色彩兼容性”和“屏幕显示器校准”有了全新的认识。书中解释了为什么会出现“浏览器色彩差异”，以及如何通过优化设计和了解不同浏览器的色彩渲染机制来规避这些问题。更让我受益匪浅的是，它详细阐述了如何进行“显示器校准”，以及校准的意义和步骤。我明白了，只有保证我自己的显示器色彩准确，我才能做出更准确的设计。我还学到了关于“Web安全色”和“Pantone色”在网页设计中的一些应用技巧，这些都极大地提升了我对网页色彩的掌控能力，让我能够设计出更具一致性和专业性的网页作品。

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我最近开始涉足3D建模和渲染领域，但总是发现自己渲染出来的模型色彩显得“不真实”，没有那种物体本身的质感，有时候甚至出现奇怪的色彩偏移。我听说色彩管理在3D渲染中也至关重要，于是我找到了《色彩管理技术》这本书。我非常感兴趣的是书中关于“PBR材质中的色彩表现”和“光照模型下的色彩模拟”的章节。它不仅解释了物理渲染（PBR）的基本原理，还详细说明了如何通过精确的材质参数和色彩贴图来模拟真实世界的光影效果。书中还介绍了如何使用“色彩查找表”（LUT）来快速调整和统一渲染场景的整体色彩风格。我学到了如何通过控制材质的“反照率”（Albedo）、“金属度”（Metallic）、“粗糙度”（Roughness）等参数，来营造出金属、玻璃、布料等不同材质的真实色彩表现。这本书让我明白，3D渲染的逼真度，很大程度上取决于对色彩的精细管理和模拟，它为我提供了从理论到实践的全方位指导，让我能够创造出更具视觉冲击力的3D作品。

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作为一个曾经的油画家，我对色彩的感知和运用有着不同于数字时代的直觉。然而，随着数字媒体的普及，我发现传统的色彩经验在电脑屏幕和数字打印上似乎变得不再那么可靠。我一直在探索如何将我对色彩的感性认识与现代数字技术相结合。《色彩管理技术》这本书，恰好填补了我在这个方面的知识空白。我尤其对书中关于“颜料色彩学”与“数字色彩学”的关联以及“跨媒介色彩转换”的章节产生了浓厚的兴趣。它解释了为何油画颜料的色彩表现与屏幕上的RGB数值会有差异，以及如何通过科学的方法，尽可能地在数字世界中还原油画的色彩质感。书中对于“CMYK色彩模型”在印刷品色彩还原中的应用，以及如何理解和控制“网点扩大”、“油墨密度”等印刷工艺对色彩的影响，都进行了深入的剖析。这让我看到了将我多年的绘画经验，以一种更科学、更精准的方式迁移到数字创作领域的可能性。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够更好地在数字时代继续我的色彩探索。

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我是一位视频剪辑师，工作流程中经常需要处理各种素材，从不同相机、不同环境下拍摄的视频片段，到各种图形和特效。而这些素材在色彩上的不一致，总是给我带来巨大的麻烦，导致最终剪辑出的画面看起来非常杂乱，色彩偏差很大，严重影响了作品的质量。我一直在寻找一本能够系统性解决这个问题的书籍，直到我发现了《色彩管理技术》。这本书中关于“视频后期色彩校正”和“不同视频格式下的色彩管理”的章节，简直是我期待已久的内容。作者详细讲解了如何识别和纠正视频素材中的色彩偏差，如何使用专业的色彩工具（如示波器、矢量示波器）来分析和调整色彩。特别是对于HDR（高动态范围）视频的处理，书中也提供了非常实用的建议和技巧。我学到了如何建立一个统一的色彩工作流程，确保所有素材在色彩上达到一致，从而让最终的影片画面更加和谐、统一，富有艺术表现力。这本书不仅是理论的讲解，更重要的是它提供了切实可行的操作指南，让我能够更好地完成我的视频剪辑工作。

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这本《色彩管理技术》简直是我近期最大的惊喜！我是一名平面设计师，平时工作中经常会遇到色彩不准确的问题，尤其是在跨媒介输出的时候，那种心力交瘁的感觉简直无法形容。以前都是靠感觉和经验去调整，但结果总是差强人意，客户投诉、返工是家常便饭。这本书就像救星一样，我一口气读完了关于“色彩空间转换”和“ICC Profile的应用”这两章，茅塞顿开！作者对不同色彩空间（sRGB, Adobe RGB, ProPhoto RGB）的讲解非常透彻，不仅解释了它们的区别和适用范围，还详细阐述了如何在不同设备和软件之间进行准确的色彩转换。ICC Profile的讲解更是让我找到了症结所在，原来很多时候色差的根源就在于没有正确地应用和管理ICC Profile。书里还提供了很多实际操作的案例，比如如何给显示器校准，如何为打印机创建ICC Profile，甚至还提到了如何在摄影后期中进行更精细的色彩控制。我迫不及待地想把书里的方法运用到实际工作中，相信这次一定能大大提升我的工作效率和作品质量，告别那些令人头疼的色差问题。这本书的实用性真的太强了，绝对是设计师必备的神器！

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作为一个对摄影有着狂热追求的爱好者，我一直深受“所见非所得”的困扰。拍出来的照片，在电脑屏幕上看起来还不错，但一打印出来，或者在别人的设备上观看，就发现色彩失真，完全不是我当时拍摄时的那种感觉。我尝试过各种后期软件，也看过不少关于后期调色的教程，但总感觉治标不治本。当我看到《色彩管理技术》这本书时，我简直欣喜若狂！它终于触及到了我一直以来最关心的问题的核心。我仔细阅读了关于“数码相机色彩记录”和“印刷品色彩还原技术”的章节。书中解释了数码相机传感器如何捕捉色彩，以及不同相机在色彩还原上的差异。更重要的是，它详细讲解了从拍摄到后期处理，再到最终输出（无论是屏幕显示还是印刷），如何建立一个完整的色彩管理流程，确保色彩的一致性。特别是关于“色彩空间”在摄影工作流中的作用，以及如何通过“校色仪”等工具来保证屏幕和打印机的色彩准确性，这些内容对我来说简直是醍醐灌顶。我终于找到了解决“所见非所得”这个顽疾的根本方法，迫不及待地想要将书中的知识应用于我的摄影实践中。

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我一直对色彩的科学原理非常好奇，总觉得大自然中的万紫千红并非偶然，背后一定有着深刻的物理和生理学规律。当我拿到《色彩管理技术》这本书时，我简直迫不及待地想要一探究竟。我首先翻到了关于“色彩的物理本质”和“人眼对色彩的感知机制”这两个章节。作者用非常清晰的语言，解释了光是如何产生颜色，光的波长与我们看到的颜色的对应关系，以及色彩的三原色理论。更令我着迷的是，书中还详细阐述了人眼视锥细胞的工作原理，以及色彩在视觉神经系统中的处理过程。原来我们看到的颜色，不仅仅是客观的光线，更是大脑对这些光线信号进行解读和加工的结果。这让我对“色彩”这个概念有了全新的认识，它不再是一个简单的名词，而是一个复杂的科学体系。我喜欢这种既有科学严谨性，又不失趣味性的讲解方式，它满足了我对世界的好奇心，也让我对色彩有了更深层次的理解。这本书绝对是那些喜欢刨根 জিজ্ঞাসা根、追寻事物本质的读者的理想选择。

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这本书的装帧设计就非常吸引人，封面是那种哑光的纸质，触感温润，色彩的搭配也很有品味，不是那种浮夸的大红大紫，而是沉静而富有层次感的渐变。拿到手里，分量感也恰到好处，不像那种薄薄的快餐读物，更像是一本可以慢慢品味的经典。我翻开目录，看到里面涵盖的章节标题，比如“色彩科学基础”、“人眼与色彩感知”、“数字成像中的色彩”、“印刷品色彩还原”、“屏幕色彩校正”等等，感觉内容非常扎实，不是那种泛泛而谈的普及读物。我对色彩一直都很有兴趣，但总觉得概念模糊，操作起来也总是达不到想要的效果。这本书的出现，就像为我指明了一个清晰的路径。我特别期待它能深入浅出地讲解色彩的原理，让我明白为什么会出现偏色、色差，以及如何从源头上解决这些问题。而且，我一直对“色彩管理”这个词比较陌生，总觉得它听起来很专业，有些高不可攀，但这本书的标题却让我觉得它是有方法、有技术可以掌握的。我对书中关于“色彩空间”、“ICC Profile”、“Lab色彩模型”这些概念的讲解充满了好奇，希望它能用通俗易懂的语言，把我从门外汉变成略知一二的行家。总的来说，这本书给我的第一印象就是专业、系统、值得信赖，它不仅仅是一本关于色彩的书，更像是一本能够指导我实际操作的宝典。

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我最近对数字艺术和插画产生了浓厚的兴趣，尤其是在看到一些大神级的作品时，那种色彩的运用简直是出神入化，让我自愧不如。一直以来，我都觉得自己的作品在色彩方面总是显得有些“寡淡”，或者有时候色彩搭配不协调，显得很不专业。当我看到《色彩管理技术》这本书时，我就觉得这正是我需要的。我翻到里面关于“视觉色彩感知”和“色彩心理学在设计中的应用”的部分，简直太精彩了！它不像我以前看的一些纯粹讲技术原理的书，而是从人眼的生理结构和心理感受出发，解释了为什么我们看到同一种颜色会有不同的感受，以及不同颜色组合会引发怎样的情绪和联想。书里还引用了很多艺术史上的经典案例，分析了大师们是如何运用色彩来表达情感、营造氛围的。这对我来说，不仅仅是技术上的提升，更是艺术修养上的升华。我开始明白，色彩不仅仅是RGB和CMYK的数值，它更是一种语言，一种情感的载体。这本书帮助我打开了新的视角，让我能够更深入地理解色彩的魅力，并学会如何运用色彩来更有效地传达我的艺术理念。

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作为一名教育工作者，我一直致力于将复杂的科学知识以最易于理解的方式传达给学生。色彩，作为我们日常生活中最常见的现象之一，却蕴含着深刻的科学原理，一直是我教学中的重点和难点。《色彩管理技术》这本书，无疑为我提供了极大的帮助。书中关于“色彩教学方法”和“色彩理论在艺术教育中的应用”的章节，给了我很多启发。它不仅系统地梳理了色彩科学的知识体系，还提供了很多互动式的教学案例和实验设计，让我能够将抽象的色彩理论具象化，让学生们在玩中学、在做中学。我特别喜欢书中对“色彩混合实验”、“色彩对比实验”的设计，这些都能够有效地激发学生的学习兴趣，加深他们对色彩原理的理解。这本书的编写风格非常适合教学，它不仅内容严谨，而且语言生动，图文并茂，非常有助于我将色彩管理技术这一专业知识，有效地传递给下一代的学习者。

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