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出版者:高等教育出版社

作者:程乾生

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2007-3

价格:19.40元

装帧:

isbn号码:9787040204599

丛书系列:普通高等学校信息与计算科学专业系列丛书

图书标签:

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• 滤波
• 频谱分析

《深度学习与计算机视觉》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习与计算机视觉领域入门指南。我们将从基础概念出发，逐步构建起对现代人工智能核心技术的理解，并重点关注其在图像识别、目标检测、图像生成等关键应用中的实践。 第一部分：深度学习基础 引言：人工智能的崛起 简述人工智能的发展历程，从符号主义到连接主义的演进。 探讨深度学习为何能够成为当前人工智能浪潮的核心驱动力，其与传统机器学习方法的区别。 介绍本书的学习目标和预期成果。 第一章：神经网络的基石 感知机模型： 介绍最简单的神经网络单元，理解其输入、权重、偏置和激活函数的概念。 多层感知机（MLP）： 讲解如何通过堆叠感知机构建更复杂的网络，理解隐藏层的作用。 激活函数： 详细介绍 Sigmoid, Tanh, ReLU (及其变种 Leaky ReLU, ELU) 等常用激活函数，分析它们的优缺点及适用场景。 损失函数： 阐述损失函数在模型训练中的作用，介绍均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数。 梯度下降算法： 深入理解反向传播（Backpropagation）算法的原理，讲解如何通过梯度下降优化模型参数。 优化器： 介绍 SGD, Momentum, RMSprop, Adam 等经典的优化算法，分析它们的收敛速度和稳定性。 第二章：现代深度学习架构 卷积神经网络（CNN）： 卷积层： 详细讲解卷积操作的原理，包括感受野、步长、填充等关键参数。 池化层（Pooling）： 介绍 Max Pooling 和 Average Pooling，分析其降维和提取特征的作用。 全连接层： 解释全连接层在 CNN 中的作用，以及如何与卷积层结合。 经典 CNN 模型： 深入剖析 LeNet-5, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet 等里程碑式的 CNN 架构，理解它们的设计思想和创新点。 循环神经网络（RNN）： 基本 RNN： 讲解 RNN 处理序列数据的原理，以及其在时序信息建模中的优势。 梯度消失与梯度爆炸： 分析 RNN 训练中的核心挑战，并介绍解决方案。 长短期记忆网络（LSTM）： 深入理解 LSTM 的门控机制（遗忘门、输入门、输出门），分析其如何有效解决长期依赖问题。 门控循环单元（GRU）： 介绍 GRU 的简化门控机制，分析其与 LSTM 的性能对比。 Transformer 模型： 自注意力机制（Self-Attention）： 详解 Transformer 的核心创新，理解其如何并行处理序列并捕捉长距离依赖。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 分析多头注意力如何从不同角度捕捉信息。 位置编码（Positional Encoding）： 解释 Transformer 如何引入位置信息。 Encoder-Decoder 架构： 阐述 Transformer 在序列到序列任务中的应用。 第二部分：计算机视觉核心技术 第三章：图像预处理与特征提取 图像表示： 理解图像在计算机中的表示方式（像素矩阵、颜色空间如 RGB, HSV）。 图像增强： 介绍亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等基本图像处理技术。 噪声去除： 探讨高斯滤波、中值滤波等常用的噪声抑制方法。 边缘检测： 介绍 Sobel, Canny 等经典边缘检测算法。 手工特征提取： 简述 SIFT, SURF, HOG 等传统计算机视觉中使用的手工特征提取方法（作为对比理解深度学习特征提取的优势）。 第四章：图像分类 数据集与评估指标： 介绍常用的图像分类数据集（MNIST, CIFAR-10/100, ImageNet）以及评估指标（准确率、精确率、召回率、F1-Score、混淆矩阵）。 基于 CNN 的图像分类： 模型构建： 从零开始构建一个简单的 CNN 模型进行图像分类。 迁移学习（Transfer Learning）： 详细讲解如何利用预训练模型（如 VGG, ResNet）进行微调，加速训练并提升性能。 数据增强（Data Augmentation）： 介绍随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等数据增强技术，解决数据量不足的问题。 对抗性攻击与防御： 探讨深度学习模型在对抗性攻击下的脆弱性，以及一些基本的防御策略。 第五章：目标检测 问题定义： 区分图像分类与目标检测，理解目标检测需要同时输出类别和边界框。 经典目标检测算法： 两阶段检测器： 深入分析 R-CNN 系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作原理，理解区域建议网络（RPN）的作用。 一阶段检测器： 讲解 YOLO 系列（YOLOv1-v7）和 SSD 的设计思想，分析其速度优势。 评价指标： 介绍 IoU（Intersection over Union）和 mAP（mean Average Precision）。 第六章：图像分割 问题定义： 区分语义分割、实例分割和全景分割。 语义分割： 全卷积网络（FCN）： 介绍 FCN 如何将分类网络转化为分割网络。 U-Net： 详解 U-Net 的编码器-解码器结构和跳跃连接，分析其在医学图像分割中的成功。 DeepLab 系列： 介绍空洞卷积（Dilated Convolution）和条件随机场（CRF）等技术。 实例分割： 介绍 Mask R-CNN 的工作原理，理解其如何同时进行目标检测和像素级分割。 第七章：图像生成模型 生成对抗网络（GAN）： 基本原理： 讲解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。 GAN 的挑战： 分析模式崩溃（Mode Collapse）、训练不稳定等问题。 常用 GAN 变体： 介绍 DCGAN, CycleGAN, StyleGAN 等模型，理解它们在图像生成质量和可控性上的提升。 变分自编码器（VAE）： 介绍 VAE 的概率模型思想，理解其潜在空间（Latent Space）的含义。 第三部分：实践与进阶 第八章：深度学习框架与实践 主流框架介绍： 简要介绍 TensorFlow 和 PyTorch 的核心概念和使用方法。 模型训练实战： 提供使用选定框架实现图像分类、目标检测等任务的完整代码示例。 模型部署： 探讨模型部署到实际应用中的常见方法（如 TensorFlow Lite, ONNX）。 第九章：前沿展望 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 介绍如何利用未标记数据进行预训练，降低对标注数据的依赖。 多模态学习（Multimodal Learning）： 探讨如何融合文本、图像、音频等多种信息进行更智能的理解。 可解释性 AI（Explainable AI - XAI）： 讨论如何理解深度学习模型的决策过程。 伦理与责任： 关注深度学习在社会应用中的伦理挑战和负责任的 AI 发展。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的图示、代码示例和详细的算法解析，帮助读者建立扎实的深度学习与计算机视觉知识体系，并具备解决实际问题的能力。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望掌握前沿AI技术的开发者，本书都将是您的理想学习伙伴。

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我发现这本书在内容组织上展现出一种近乎于禅意的清晰逻辑。作者似乎非常擅长抓住事物的本质，然后用最精炼的语言将其阐述出来。它不是那种事无巨细、恨不得把所有细节都塞进来的百科全书式著作，而是更像一位高明的导师，总能精准地在你需要理解某个概念的“那一点”上着墨。初读时，我感觉信息密度似乎不高，但随着阅读的深入，我才体会到这种“留白”的艺术——它留下了足够的空间让你自己去思考和消化，而不是被动地接受信息轰炸。这种循序渐进、层层递进的叙述方式，使得原本枯燥的理论知识变得生动起来，仿佛作者在耳边低语，引导我一步步揭开迷雾。它教会我的不只是“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，这种思维层面的提升，远超出了单纯的技术学习范畴。

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这本书的排版和设计风格简直是一场视觉盛宴，让人爱不释手。封面采用了简约的黑白灰调，但细节处却充满了巧思，那种低调的奢华感扑面而来。内页的字体选择非常考究，既保证了阅读的舒适度，又在美学上达到了很高的水准。特别是那些复杂的数学公式和图表，清晰得让人心悦诚服，即使是初学者也能轻松跟上作者的思路。我特别喜欢它在案例展示上的处理方式，不是简单地堆砌代码或公式，而是用非常直观的图形化方式来解释背后的原理，这点对于我这种实践派的学习者来说，简直是福音。翻阅起来，感觉就像是在欣赏一本精心制作的艺术品，阅读体验极为愉悦，完全没有传统技术书籍那种枯燥乏味的刻板印象。这本书的装帧质量也无可挑剔，拿在手里沉甸甸的，能感受到制作方对细节的极致追求。

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坦白说，我是一个对技术书籍容易感到厌倦的人，但这本书成功地打破了我的魔咒。它最打动我的地方在于其深厚的工程实践背景。书中的每一个理论推导，似乎都根植于真实世界的工程挑战。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总是先抛出一个实际应用场景，然后自然而然地引入理论工具来解决它，这种“问题驱动”的学习路径，极大地激发了我的学习兴趣。很多同类书籍只是罗列公式，让人感觉像是空中楼阁，但这本书则将理论和实际紧密地编织在一起，让我能清晰地看到这些数学工具在实际工程中是如何发挥作用的，这对于我未来进行项目开发有着不可估量的指导意义。它真正做到了将抽象的概念具象化。

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这本书的语言风格非常独特，它既有学术的严谨性，又不失一种老派学者的幽默感和洞察力。阅读过程中，我多次被一些精妙的比喻和类比逗乐，这些轻松的调剂极大地缓解了学习过程中的认知压力。作者似乎对读者的困惑有着深切的同理心，总能在最关键的地方用一种非常接地气的方式进行解释，仿佛在说：“别担心，我知道这对你来说有点难，我们慢慢来。”这种亦师亦友的叙事口吻，让整个阅读过程变得极其亲切和放松。与那些板着脸孔的教科书相比，这本书更像是一本充满智慧的长者在和你进行一场高质量的对话，让人在轻松愉快的氛围中，不知不觉地吸收了大量的知识精华。

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这本书的深度和广度令人印象深刻，它不仅仅局限于基础概念的讲解，更是在一些前沿领域和高级技巧上进行了深入的探讨。我特别注意到它在处理某些复杂算法时的那种深入骨髓的剖析，没有丝毫含糊其辞，将那些晦涩难懂的部分拆解得井井有条，清晰可见。更难能可贵的是，它似乎能预判到读者在不同学习阶段可能遇到的各种“坑”，并在相应章节给出非常具有前瞻性的建议和警示。这种作者对领域全貌的掌控力，以及对读者学习路径的精心规划，使得这本书的价值远远超出了一个入门或中级教程的范畴。它提供了一个坚实的基础，同时也指明了未来深入钻研的方向，堪称一部值得反复研读的经典之作。

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