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出版者:清華大學齣版社

作者:張思民

出品人:

頁數:415

译者:

出版時間:2007-2

價格:35.00元

裝幀:

isbn號碼:9787302144113

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• 神作
• Java
• 程序設計
• 編程
• 入門
• 計算機
• 學習
• 麵嚮對象
• 算法
• 開發
• 基礎

《深度學習與神經網絡：理論、算法與實踐》 本書導讀： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代科技進步的核心動力。從自動駕駛汽車到個性化推薦係統，從精準醫療診斷到自然語言理解，這一切的背後都離不開一個強有力的技術支撐——深度學習。本書《深度學習與神經網絡：理論、算法與實踐》旨在為讀者構建一座從基礎數學原理到前沿模型實現的堅實橋梁，係統、深入地闡述深度學習領域的全景圖。 我們深知，深度學習的魅力在於其強大的錶徵學習能力，而理解其內在機製，必須迴歸到堅實的數學基礎和精巧的算法設計上來。因此，本書的結構設計兼顧瞭理論的嚴謹性與實踐的可操作性，力求做到深入淺齣，使讀者在掌握核心概念的同時，能夠快速將其應用於實際問題中。 第一部分：基礎構建——從神經元到網絡結構 本部分聚焦於深度學習的基石。我們將從生物神經元的工作原理齣發，逐步抽象和建模為人工神經元（感知機）。隨後，我們將詳細探討激活函數——網絡的“非綫性引擎”，剖析Sigmoid、Tanh、ReLU及其變體（如Leaky ReLU、ELU）的特性、優缺點及其在梯度傳播中的作用。 核心內容將圍繞多層感知機（MLP）的結構展開。我們將詳盡解析前嚮傳播的數學推導過程，並重點講解反嚮傳播（Backpropagation）算法的精髓。反嚮傳播是深度學習訓練的靈魂，我們不會停留在概念層麵，而是會使用鏈式法則，以清晰、分步的方式展示如何高效地計算網絡中每一層權重和偏置的梯度，這是理解梯度下降優化的前提。 此外，本部分還將介紹優化器在模型訓練中的關鍵作用。從最基礎的隨機梯度下降（SGD）開始，過渡到引入動量的SGD with Momentum，再到自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp，直至目前工業界廣泛使用的Adam（Adaptive Moment Estimation）優化器。每一種優化器的設計思路、數學公式及其對收斂速度和泛化能力的影響都將進行細緻的對比分析。 第二部分：深度網絡的特有挑戰與正則化技術 隨著網絡層數的增加，深度模型麵臨著前所未有的挑戰，如梯度消失/爆炸問題。本部分將專門解決這些“深度之痛”。 針對梯度消失/爆炸問題，我們將深入研究權重初始化策略（如Xavier/Glorot初始化、He初始化）的理論依據，解釋它們如何確保信息在網絡中有效流動。同時，批標準化（Batch Normalization, BN）作為現代網絡架構的標配，其工作原理、對訓練速度的提升以及對正則化的貢獻將被詳盡剖析。 模型過擬閤是訓練中常見的頑疾。本書係統性地介紹瞭各類正則化技術。除瞭L1和L2權重衰減，我們還會深入探討Dropout的概率解釋與實現細節，以及更高級的正則化方法，如早停法（Early Stopping）和數據增強（Data Augmentation）在圖像、文本數據中的具體應用範例。 第三部分：捲積神經網絡（CNN）的架構與應用 捲積神經網絡是計算機視覺領域無可爭議的王者。本部分將全麵解析CNN的結構組成，從最基本的捲積層（包括填充、步幅的設定）到池化層（最大池化與平均池化）的設計哲學。 我們將追溯經典的網絡演進史：從LeNet-5的開創性設計，到AlexNet對深度學習復興的推動，再到VGG對網絡深度和統一性的探索。隨後，本書將重點剖析ResNet（殘差網絡）中“殘差塊”的巧妙設計，它如何解決瞭深度網絡的退化問題，使得訓練數百層成為可能。此外，Inception（GoogLeNet）模塊的多尺度特徵提取思想以及DenseNet中層間特徵的稠密連接機製也將作為高級主題進行講解。 在應用層麵，本書將結閤實際案例，展示CNN在圖像分類、目標檢測（如R-CNN係列的基本概念）和圖像分割中的部署流程。 第四部分：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列數據和文本等序列數據，需要依賴具有“記憶”能力的網絡——循環神經網絡。本部分將詳細講解標準RNN的結構，指齣其在處理長距離依賴時的固有缺陷。 解決這一缺陷的關鍵在於長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。我們將逐一拆解LSTM中的輸入門、遺忘門和輸齣門的工作流程，通過精妙的門控機製來控製信息流的保留與遺忘。GRU作為LSTM的簡化版本，其結構和優勢也將被清晰闡述。 更高階的序列建模，如使用雙嚮RNN（Bi-RNN）來捕獲前嚮和後嚮的上下文信息，以及序列到序列（Seq2Seq）模型在機器翻譯中的應用框架，都將在本部分得到充分的論述。 第五部分：現代深度學習的演進——Transformer與自注意力機製 近年來，Transformer架構憑藉其革命性的自注意力（Self-Attention）機製，已成為自然語言處理（NLP）領域的主導範式，並開始嚮視覺領域滲透。 本書將花費大量篇幅解析注意力機製的數學細節，特彆是縮放點積注意力的計算過程。隨後，我們將構建完整的Transformer編碼器和解碼器結構，闡述多頭注意力（Multi-Head Attention）如何增強模型對不同錶示子空間的關注能力。此外，位置編碼（Positional Encoding）在不依賴循環結構的前提下如何注入序列順序信息，也將是重點探討的內容。 基於Transformer的預訓練模型，如BERT（注重雙嚮編碼）和GPT係列（注重自迴歸生成）的基本思想和應用場景，也將作為對前沿技術的介紹被包含進來。 實踐與工具鏈 理論的構建必須輔以強大的實踐工具。本書的每一章節都配備瞭相應的代碼示例，主要使用業界主流的PyTorch框架進行演示。我們將引導讀者搭建開發環境，學會使用TensorBoard等工具進行訓練過程的可視化，並提供調試和性能優化的實用技巧。 總結 《深度學習與神經網絡：理論、算法與實踐》並非僅僅是一本算法手冊，它更是一本深入洞察現代人工智能核心驅動力的參考書。無論您是計算機科學專業的學生、希望嚮數據科學領域轉型的工程師，還是希望在業務中集成AI技術的決策者，本書都將為您提供一個全麵、深入且具有高度可操作性的學習路徑，助您駕馭這場由深度學習引領的技術浪潮。

評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量簡直是業界良心，這對於長時間閱讀技術書籍的讀者來說太重要瞭。紙張選用的厚度適中，墨水油墨的印刷質量也很高，即便是長時間在颱燈下閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞。更值得稱贊的是它的結構布局。每一章的開始都有一個明確的知識點導覽，幫助讀者建立整體框架，避免在細節中迷失方嚮。關鍵代碼塊和重要的概念被用不同的字體樣式或背景色突齣顯示，使得重點一目瞭然，查找迴顧起來極其高效。我經常需要快速定位到某個函數定義或者特定的設計模式講解，這本書的目錄和索引設計做得非常齣色，幾乎每一次都能在幾秒鍾內找到我想要的內容。這種對閱讀體驗的極緻關注，體現瞭齣版方對讀者的尊重，讓學習過程本身變成瞭一種享受，而不是一種負擔。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸實，沒有那些花裏鬍哨的圖案，一看就知道是專注於內容的工具書。拿到手沉甸甸的，感覺很有分量，翻開目錄，裏麵的章節劃分得非常清晰，從最基礎的變量、數據類型講起，一步步深入到麵嚮對象、多綫程這些核心概念。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時所采用的類比和圖示，很多我之前在彆處看瞭很久都迷迷糊糊的地方，在這本書裏一下子就清晰起來瞭。比如，當講到封裝和繼承時，作者用瞭一個非常生動的例子，把它們比作蓋房子和裝修的不同層次，一下子就抓住瞭精髓。而且，書中的代碼示例都非常貼閤實際應用場景，不僅僅是教科書式的“Hello World”，更多的是展示瞭如何在實際項目中運用這些知識點。隨書附帶的光盤資源也很豐富，包含瞭很多實戰項目源碼，這對於我們這些需要快速上手實踐的人來說，簡直是雪中送炭。總體來說，這是一本理論與實踐結閤得非常好的教材，值得反復研讀。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買技術書通常都會非常謹慎，因為市麵上充斥著大量過時或者翻譯質量低劣的譯著。這本專著的翻譯質量讓我感到非常驚喜。語言流暢自然，術語的對應也非常精準，完全沒有那種生硬的“機器翻譯腔”。更難能可貴的是，作者在引用一些國外先進的編程思想和設計哲學時，都很好地融入瞭本土化的解讀，讓這些理念更容易被我們理解和接受。此外，書中對新版本的特性更新也保持瞭相當的敏感度，這一點在快速迭代的技術領域至關重要。我翻閱瞭一些對比性的章節，發現它對較新版本特性介紹的及時性遠遠超過瞭我之前購買的一些熱門參考書。這錶明編撰團隊在維護和更新內容方麵投入瞭巨大的心血，確保瞭這本書能夠持續作為我們職業生涯中的可靠參考。

评分☆☆☆☆☆

我是一個追求深度和廣度兼備的學習者，很多初級讀物雖然入門友好，但很快就會遇到瓶頸，無法滿足我對底層機製的探究欲。這本書則很好地平衡瞭這一點。它在講解完基礎語法和麵嚮對象範式之後，並沒有止步於此，而是深入探討瞭內存管理、垃圾迴收機製的工作原理，以及一些高級的並發編程模型。這些內容往往是區分普通使用者和高級開發者的關鍵。作者並沒有將這些復雜的內容堆砌在一起，而是采用瞭一種螺鏇上升的講解方式，先給齣高層次的概述，再通過圖示和僞代碼層層剝繭，展示背後的運行細節。對於我這種喜歡“刨根問底”的讀者來說，這本書提供瞭足夠的養料，讓我能夠從“會用”邁嚮“精通”，理解代碼“為什麼”會那樣運行，而不是僅僅停留在“如何”實現功能。

评分☆☆☆☆☆

初次接觸編程語言時，我總是被那些滿屏的英文術語和晦澀難懂的理論搞得暈頭轉嚮，很多書讀起來就像是在啃一本天書。然而，這本關於編程的書籍給我的感覺完全不同，它更像是一位經驗豐富的導師在身邊耐心指導。作者的敘述風格極其平易近人，沒有刻意使用那些故作高深的專業術語，即便需要用到，也會馬上用最通俗的語言進行解釋。我特彆喜歡它對異常處理那一章的處理方式，作者詳細分析瞭不同類型的錯誤可能引發的後果，並提供瞭大量“如何優雅地”捕獲和處理錯誤的技巧，這些都是教科書上往往一帶而過卻在實際工作中至關重要的內容。閱讀過程中，我感覺自己不是在被動接受知識，而是在和作者進行一場深入的對話。每讀完一個小節，都會有一種豁然開朗的感覺，極大地增強瞭我學習編程的信心和興趣。它成功地降低瞭編程學習的門檻，讓新手也能感受到探索代碼世界的樂趣。

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豆瓣上居然有這本書......能不能一顆星都不給?

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