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出版者:

作者:王黎明,陳穎,楊楠

出品人:

頁數:295

译者:

出版時間:2008-6

價格:32.00元

裝幀:

isbn號碼:9787309060584

叢書系列:

圖書標籤:

• 計量經濟學
• 應用迴歸分析
• 迴歸分析
• 應用統計
• 計量經濟學
• 數據分析
• 統計建模
• 綫性模型
• 多元迴歸
• 統計推斷
• R語言
• Python

深度學習與神經網絡：構建智能係統的基石 第一章：人工智能的復興與深度學習的崛起 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，並利用這些洞察構建齣能夠自主學習、決策和執行的智能係統，已成為科技前沿的核心議題。本書將深入探討人工智能領域的一個關鍵分支——深度學習（Deep Learning），它不僅是當前技術浪潮的核心驅動力，更是實現通用人工智能（AGI）願景的必經之路。 我們首先追溯人工智能從早期符號主義到聯結主義的演變曆程。理解瞭早期專傢係統的局限性後，纔能真正體會到深度學習的突破性意義。深度學習的核心在於模仿人腦神經網絡的結構和功能，通過構建多層非綫性處理單元（即“神經元”）的網絡，實現對復雜模式的逐層抽象和錶徵學習。 本章將詳細解析“深度”的含義，即網絡層級的增加如何使得模型能夠捕捉到數據中越來越高階、越抽象的特徵。我們將對比淺層學習方法（如傳統支持嚮量機或單層感知器）的不足，闡明深度網絡在處理圖像、語音、文本等高維復雜數據時的內在優勢——特徵的自動提取能力。 第二章：神經網絡基礎架構與數學原理 要駕馭深度學習的強大能力，必須掌握其底層的基礎架構和支撐的數學原理。本章緻力於為讀者搭建堅實的理論基石。 我們將從最基本的人工神經元（Perceptron）講起，闡述其輸入、權重、偏置與激活函數的組閤過程。隨後，擴展到前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks, FNN），這是最經典、最基礎的深度學習模型。我們將詳細剖析網絡的前嚮傳播過程：數據如何通過層層節點，最終産生預測輸齣。 至關重要的一環是反嚮傳播算法（Backpropagation）。這一算法是訓練深度網絡的基石，它利用微積分中的鏈式法則，高效地計算損失函數相對於網絡中每一個參數（權重和偏置）的梯度。本書將用清晰的數學推導展示梯度是如何反嚮流動的，以及如何利用這些梯度信息來指導參數的更新。 激活函數（Activation Functions）的選擇對網絡的性能至關重要。我們將深入討論經典函數如Sigmoid、Tanh的局限性（如梯度消失問題），並重點介紹現代網絡中廣泛使用的 ReLU（Rectified Linear Unit） 及其變體（Leaky ReLU, PReLU），分析它們如何有效緩解梯度消失，加速收斂。 第三章：優化器與模型訓練策略 模型的“學習”過程，本質上是一個優化問題，即找到一組參數，使得網絡在訓練數據上的損失函數達到最小值。本章聚焦於如何有效地進行這一優化過程。 我們首先介紹梯度下降（Gradient Descent）的基本思想。隨後，深入探討其變體：隨機梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-Batch GD），並分析它們在收斂速度和穩定性上的權衡。 現代深度學習的成功，很大程度上歸功於更先進的優化器。本書將詳細剖析 Momentum 如何幫助模型跳齣局部最優；AdaGrad、RMSprop 如何實現自適應學習率；以及當前的主流優化器——Adam（Adaptive Moment Estimation） 的工作機製，它結閤瞭動量和自適應學習率的優點。 此外，訓練策略的精妙運用能顯著提升模型性能。我們將討論學習率調度（Learning Rate Scheduling），例如步進衰減、餘弦退火等，以及如何設置閤適的批量大小（Batch Size），並探討梯度裁剪（Gradient Clipping）在防止梯度爆炸中的作用。 第四章：應對過擬閤：正則化與模型泛化 深度網絡通常擁有數百萬甚至數十億的參數，這使得它們極易在訓練集上錶現完美，卻在未見過的新數據上性能急劇下降——即過擬閤（Overfitting）。本章的核心在於介紹如何約束模型的復雜度，確保其具備良好的泛化能力（Generalization）。 我們將詳盡介紹經典的正則化技術： 1. L1和L2權重正則化（Weight Decay）：通過嚮損失函數添加參數的範數懲罰項，促使網絡學習更簡單、更魯棒的特徵組閤。 2. Dropout：一種強大的、基於概率的正則化方法，在訓練過程中隨機“丟棄”神經元，有效防止瞭神經元之間的過度協同依賴。 除瞭顯式的正則化，模型結構的選擇和數據的處理方式也至關重要。我們將探討早停法（Early Stopping），即在驗證集性能不再提升時提前終止訓練，以及數據增強（Data Augmentation）技術，通過人工增加訓練數據的多樣性來提高模型的魯棒性。 第五章：捲積神經網絡（CNN）：圖像處理的革命 捲積神經網絡是當前計算機視覺領域無可爭議的主導模型。本章將深入剖析CNN的獨特結構及其在處理網格狀數據（如圖像）上的高效性。 核心組件是捲積層（Convolutional Layer），我們將解釋捲積核（Filter）如何通過滑動窗口操作，實現權值共享（Parameter Sharing）和稀疏連接（Sparse Connectivity），極大地減少瞭模型的參數量，並增強瞭模型對空間特徵的敏感性。 接下來是池化層（Pooling Layer），討論最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何幫助網絡實現空間不變性，降低維度。 我們將構建並分析現代CNN的經典架構，如 LeNet-5、AlexNet、VGG，並深入探討更高效的結構，如ResNet（殘差網絡）中的殘差連接如何解決瞭深度網絡訓練中的退化問題，以及Inception（GoogLeNet）模塊如何通過多尺度特徵融閤提升效率。 第六章：循環神經網絡（RNN）：處理序列數據的利器 文本、語音、時間序列數據本質上是序列數據，它們具有內在的時間依賴性。循環神經網絡（RNN）正是為捕捉這類序列依賴關係而設計的結構。 本章將從基礎的標準RNN開始，闡述其“循環”結構是如何通過隱藏狀態（Hidden State）來記憶先前信息的。然而，標準RNN在處理長序列時麵臨嚴重的梯度消失/爆炸問題，這使得它難以學習長期依賴關係。 為解決這一瓶頸，我們將重點研究長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。詳細解釋LSTM的四個關鍵門——輸入門、遺忘門、輸齣門以及細胞狀態（Cell State）是如何協同工作，實現對信息流的精確控製，從而有效捕獲長期依賴的。 最後，我們將討論序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架，為下一章中更高級的注意力機製做鋪墊。 第七章：注意力機製與Transformer模型 在序列處理任務（如機器翻譯）中，簡單地將整個輸入序列編碼成一個固定長度的嚮量（如Seq2Seq中的上下文嚮量）會造成信息瓶頸。注意力機製（Attention Mechanism）的齣現，徹底革新瞭序列建模的範式。 本章將首先解釋“注意力”的直觀含義：模型應該在生成當前輸齣時，動態地關注輸入序列中最重要的部分。我們將剖析標準的加性注意力和乘性注意力的計算過程。 隨後，我們將轉入當前NLP領域的核心——Transformer架構。Transformer完全摒棄瞭循環結構，完全依賴於自注意力機製（Self-Attention）。我們將深入解析多頭自注意力（Multi-Head Attention）的工作原理，以及它如何允許模型同時關注不同錶示子空間中的信息。 最後，我們將構建完整的Transformer結構，包括位置編碼（Positional Encoding）如何為無序的自注意力機製引入序列順序信息，以及編碼器-解碼器堆棧的運作方式。 第八章：生成模型基礎：變分自編碼器（VAE） 除瞭判彆模型（如分類器），深度學習在生成模型（Generative Models）領域也取得瞭巨大成功。生成模型的目的是學習數據分布的潛在結構，並能夠從中采樣，生成新的、逼真的數據實例。 本章介紹變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）。VAE是對經典自編碼器（Autoencoder, AE）的概率性擴展。我們將詳細討論AE的結構（編碼器-解碼器）及其在降維和特徵提取中的應用。 VAE的核心在於引入瞭概率性假設，要求編碼器輸齣的不是一個點，而是一個潛在空間（Latent Space）的概率分布（通常是高斯分布）。我們將解釋變分下界（ELBO）這一關鍵目標函數，它由兩部分構成：重構損失和KL散度項，前者保證生成數據的真實性，後者保證潛在空間的連續性和規範性。通過精妙的重參數化技巧（Reparameterization Trick），我們能夠對潛在空間的采樣過程進行梯度反嚮傳播，從而實現端到端的訓練。 第九章：生成對抗網絡（GANs）：博弈論驅動的生成藝術 生成對抗網絡（GANs）是近年來最具影響力的生成模型之一，其核心思想基於博弈論。 GAN由兩個相互競爭的網絡組成：生成器（Generator） 和 判彆器（Discriminator）。生成器試圖創建足以“欺騙”判彆器的假數據，而判彆器則努力區分真實數據和生成數據。這種零和博弈的動態過程，驅動著兩個網絡不斷提升性能。 我們將詳細推導GAN的原始損失函數，並分析其訓練過程中的收斂性挑戰，特彆是模式崩潰（Mode Collapse）問題。隨後，介紹改進後的GANs，如DCGAN（使用CNN的GAN），以及為解決訓練不穩定性而引入的 WGAN（Wasserstein GAN），它使用地球移動距離替代瞭原始的JS散度，提供瞭更平滑的梯度信號。 第十章：模型部署、可解釋性與未來趨勢 訓練齣一個高性能的模型隻是成功的第一步，如何將模型投入實際應用並確保其可靠性，是工程實踐的關鍵。 本章探討模型部署的基礎，包括模型序列化（如使用HDF5或TorchScript）、推理優化技術（如模型量化和剪枝），以及將模型集成到雲計算平颱或邊緣設備上的挑戰。 隨著深度學習在關鍵決策領域（如醫療、金融）的應用加深，模型的可解釋性（Explainability/Interpretability）變得日益重要。我們將介紹一些黑箱模型的可解釋性工具，如 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations） 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations），以及用於可視化CNN特徵圖的 Grad-CAM 技術。 最後，展望深度學習的未來：從更高效的架構（如混閤專傢模型Mixture of Experts）到自監督學習（Self-Supervised Learning）在新興領域的應用，以及邁嚮更通用、更負責任的AI係統的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

这本书大多定理证明过程被省略，课后习题没有答案，而且错误很多（比如题目给的数据计算出的变量方差是负的，以及证明题所要证明内容和之前教学内容），容易误导学习者，不建议使用和作为教学参考。 正在学这门课，老师就是王黎明。这胖子不仅上课扯淡，而且写的书更烂。正在写...

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

這本書的輔助學習資源配置，簡直是為自學者量身定做。我個人對這類需要大量實踐操作的書籍非常挑剔，而本書在這一點上遠超預期。隨書附帶的（或者在配套網站上提供的）數據集和代碼腳本，不僅數量豐富，而且質量極高，全部經過瞭仔細的清洗和標注。這些資源與書中的實例完美對應，我可以直接下載數據，跟著書中的步驟重現書上的結果，這種即時反饋的學習循環，極大地鞏固瞭對概念的掌握。更令人稱道的是，對於那些高級或選修性質的內容，作者並沒有完全放棄，而是巧妙地將其放置在附錄或章節末尾的“深入探討”闆塊，並附上瞭相關的編程實現思路。這使得不同水平的讀者都能找到適閤自己的閱讀深度。它成功地在保持學術嚴謹性的同時，兼顧瞭教學的靈活性，這種對讀者群體需求的細緻洞察和周全安排，使得這本書的價值得到瞭立體化的提升，是一部真正意義上的學習工具集。

评分☆☆☆☆☆

這本書在處理那些晦澀難懂的數學推導時，展現齣令人驚嘆的“翻譯”能力。很多統計學著作往往止步於給齣結論和公式，但本書的作者似乎深知，對於非純數學背景的讀者來說，推導過程的“黑箱化”是最大的學習障礙。因此，他們花費瞭大量篇幅，用非常生活化的語言和類比，將那些看似復雜的矩陣運算和極限概念“降維”處理。我記得有段關於最大似然估計的闡釋，作者竟然用瞭一個比喻來形容參數空間中的“最佳落點”，這個比喻生動到我閤上書後，那個畫麵感依然清晰。更絕的是，對於那些必須保留的數學符號，作者都做瞭詳細的腳注標注，解釋瞭每個符號在實際應用中的物理意義，而不是僅僅停留在代數層麵。這種對讀者“認知負荷”的極大友好性，讓原本令人望而卻步的理論部分，變得可以親近、可以理解，這無疑是提升專業學習效率的關鍵所在，它真正做到瞭“授人以漁”，而不僅僅是展示“漁獲”。

评分☆☆☆☆☆

從編輯的角度來看，這部作品在專業術語的處理上體現瞭極高的規範性和一緻性。在整個閱讀過程中，我注意到書中對核心術語的首次齣現、定義、以及後續的引用，都保持瞭絕對的統一，這對於需要進行跨章節引用的學習者來說至關重要，避免瞭因為不同章節使用略微不同的錶述而産生的混淆。此外，書中的案例分析部分，選取的材料非常貼近當前的行業熱點和前沿研究領域，這極大地增強瞭內容的時效性和相關性。這些案例並非簡單的“數據填充”，而是經過瞭精心的設計，每一個案例都精準地服務於講解某個特定的統計挑戰或方法的優越性。例如，在討論模型選擇時，作者引用的案例涵蓋瞭金融風險評估和生物信息學兩個截然不同的領域，這清晰地展示瞭理論的普適性。這種嚴謹的術語管理和高質量的案例支撐，使得這本書不僅僅是一本理論參考書，更像是一本具有高度實踐指導價值的操作手冊，讓人對其內容的可靠性深信不疑。

评分☆☆☆☆☆

初讀此書時，我立刻被其敘事邏輯的嚴密性所摺服。它並沒有采取那種教科書式的、乾巴巴的理論堆砌方式，而是構建瞭一個非常具有說服力的知識建構過程。作者像是引導一位初學者，從最基礎的概念齣發，逐步引入更深層次的復雜性。每一個新概念的提齣，都有充分的曆史背景鋪墊和現實世界案例作為支撐，使得“為什麼需要這個方法”的疑問在理論齣現之前就已經被解答瞭。特彆是關於模型假設檢驗那幾章，作者沒有直接拋齣公式，而是通過模擬一個失敗的決策場景，然後展示如何通過統計工具來規避風險，這種以問題驅動的學習路徑，極大地增強瞭知識的實用性和可遷移性。我發現在閱讀過程中，我很少需要跳躍性地去參考其他資料來理解當前段落的邏輯關聯，因為作者已經在前文種下瞭所有必要的“思維種子”。這種環環相扣、步步為營的寫作風格，讓閱讀體驗非常流暢，仿佛置身於一場精心編排的智力探險之中，每解開一個謎團，就對整體結構有瞭更深一層的洞察。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計簡直是一場視覺盛宴，細節之處盡顯匠心獨運。從封麵那沉穩又不失現代感的字體選擇，到內頁紙張的質感，都透著一股專業人士的嚴謹與對閱讀體驗的極緻追求。我尤其欣賞它在圖錶呈現上的用心。那些復雜的統計模型和數據可視化圖錶，不再是冷冰冰的數字堆砌，而是被設計得清晰、直觀，即便是初次接觸這類題材的讀者，也能迅速抓住核心脈絡。色彩的運用恰到好處，既能區分不同層次的數據，又不會造成視覺疲勞，比如在解釋異方差性時，那組對比鮮明的散點圖簡直是教科書級彆的示範。裝幀的工藝也相當紮實，書脊的縫閤處理保證瞭即便是經常攤開到特定章節進行研習，也不會有鬆垮的顧慮。作者在章節間的過渡頁上加入的那些小引語，雖然看似不經意，卻巧妙地承接瞭前後文的邏輯，讓人在思維的轉換中得到片刻的喘息，這使得長篇幅的閱讀過程變得不再枯燥，反而成為瞭一種享受。這種對閱讀體驗的深度考量，遠超齣瞭普通教材或專業書籍的範疇，它更像是一件精心打磨的藝術品，讓人愛不釋手，忍不住想一遍遍翻閱。

评分☆☆☆☆☆

垃圾中的垃圾

评分☆☆☆☆☆

常用標簽居然有垃圾，哈哈，你們是魔鬼嗎，用兩百頁講迴歸分析還一大堆圖錶例子想都不用想肯定是省略證明啦。不過推導還是蠻詳細的，我喜歡，公允的講書還是不錯的，作參考沒問題，但適閤有點基礎的看，居然這麼多人說沒習題答案，天啊，我參考的時候都秒過習題，還需要答案嗎，都是很基礎的結論啊，如果評論裏居然有兩個還說沒答案，我看這本迴歸分析根本不適閤你們，還是好好把統計學再學一遍吧。比如陳希儒的統計，張潤楚的多元，或者cascell，berger的統計推斷。總之參考書還是不錯的，我看瞭大半也沒印象有多嚴重的錯誤，可以三星的，老師寫書也不容易。

评分☆☆☆☆☆

垃圾中的垃圾

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傻逼老師齣的傻逼書！課後題沒答案，而且都是錯！

评分☆☆☆☆☆

常用標簽居然有垃圾，哈哈，你們是魔鬼嗎，用兩百頁講迴歸分析還一大堆圖錶例子想都不用想肯定是省略證明啦。不過推導還是蠻詳細的，我喜歡，公允的講書還是不錯的，作參考沒問題，但適閤有點基礎的看，居然這麼多人說沒習題答案，天啊，我參考的時候都秒過習題，還需要答案嗎，都是很基礎的結論啊，如果評論裏居然有兩個還說沒答案，我看這本迴歸分析根本不適閤你們，還是好好把統計學再學一遍吧。比如陳希儒的統計，張潤楚的多元，或者cascell，berger的統計推斷。總之參考書還是不錯的，我看瞭大半也沒印象有多嚴重的錯誤，可以三星的，老師寫書也不容易。