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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson Education

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:842

译者:

出版时间:1998-07-21

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780139083853

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深度潜行：神经网络的黎明与未来 这是一本关于人类智慧最深层奥秘的探索之旅，一本关于如何构建能够思考、学习甚至创造的机器的宏伟叙事。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一部跨越学科界限的思维史诗，它将带你深入神经网络那令人着迷的内在世界，揭示其令人惊叹的能力，并展望其塑造人类未来的无限可能。 在人类文明的长河中，我们从未停止过对“智能”二字的追问。从古希腊哲学家对心智本质的思辨，到近代科学对大脑运作机制的初步解析，再到如今人工智能浪潮的席卷，人类对智能的理解和模拟始终是文明发展的一条主线。而“神经网络”——这个仿生学的奇迹，这个计算科学的革命性突破——正是这条主线上最耀眼的一颗明珠，它以一种前所未有的方式，将我们带入了通往人工智能的黎明。 本书将带领读者穿越历史的长廊，追溯神经网络思想的源头。我们将一同回溯至上世纪中叶，那个充满科学探索激情的年代，那些富有远见的科学家们，如何从生物神经元的结构和功能中汲取灵感，尝试构建出模拟大脑信息处理机制的计算模型。从McCulloch-Pitts神经元到Perceptron，再到Hopfield网络，每一项早期探索都充满了筚路蓝缕的艰辛与突破性的洞见。我们将深入剖析这些早期模型的数学原理和局限性，理解它们为何在发展的初期遭遇瓶颈，以及这些瓶颈又如何激发了后续更深层次的研究。 然而，神经网络的发展并非一帆风顺。本书不会回避那些沉寂的岁月，那些被称为“人工智能的冬天”的时期。我们将细致地展现，当早期的模型未能达到预期，当计算能力受限，当理论研究停滞不前时，科学家们是如何在逆境中坚持，如何通过对生物学、心理学、统计学等交叉学科的深入研究，不断孕育着新的思想火花。这些看似漫长的等待，实则是为了迎接下一次的爆发式增长积蓄力量。 真正的转折点，是“深度学习”时代的到来。本书将重点解析深度学习的崛起，它为何能够克服早期神经网络的诸多限制，又为何能在近年来取得如此辉煌的成就。我们将深入探讨支撑深度学习的三大基石：海量数据、强大的计算能力以及创新的算法模型。读者将了解到，正是这三者的协同作用，使得神经网络能够从海量信息中自动学习到复杂的特征表示，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域取得了划时代的突破。 本书将以通俗易懂的方式，为读者揭示多种核心的深度学习模型。我们将从最基础的多层感知机（MLP）出发，理解其如何通过隐藏层来学习非线性映射。随后，我们将进入卷积神经网络（CNN）的世界，探索其在处理图像数据时所展现出的强大能力，理解卷积层、池化层和全连接层的精妙设计，以及它们如何模拟人类视觉系统的层次化处理过程。你将看到CNN如何帮助机器“看见”世界，从识别猫狗到理解复杂的医学影像。 接下来，我们将目光转向处理序列数据的利器——循环神经网络（RNN）。我们将深入理解RNN的循环结构如何使其具备“记忆”能力，从而能够处理语言、音乐等时间序列信息。我们将探讨RNN在文本生成、机器翻译、情感分析等方面的应用，以及其面临的梯度消失/爆炸等挑战。在此基础上，我们将引出长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），详细解析它们是如何通过精巧的门控机制，有效地解决RNN的长期依赖问题，从而显著提升了序列模型的性能。 而近年来，Transformer模型的横空出世，无疑是深度学习领域的一场革命。本书将投入大量篇幅，深入剖析Transformer的自注意力机制（Self-Attention），理解其如何能够并行地处理序列中的任意两个位置之间的关系，从而摆脱了RNN的顺序处理限制。我们将详细解释Transformer中的编码器-解码器结构，以及它如何在自然语言处理领域掀起巨浪，催生了像GPT、BERT等一系列强大的预训练语言模型。读者将体会到，Transformer模型如何让机器在理解和生成人类语言方面，迈出了前所未有的一大步。 除了这些主流的模型，本书还将触及其他重要的神经网络架构，例如生成对抗网络（GAN），它们如何通过“竞争”的方式来学习数据的分布，从而生成逼真的图像、音乐甚至视频，赋予机器创造的能力。我们还将探讨图神经网络（GNN），它们如何在非结构化的图数据上进行学习，为社交网络分析、分子结构预测等领域开辟新的可能性。 本书的价值不仅仅在于介绍各种神经网络模型的技术细节，更在于其对这些技术背后核心思想的深入挖掘。我们将强调神经网络的学习过程，从反向传播算法的数学原理到各种优化器的作用，让读者理解神经网络是如何从随机的权重开始，通过与数据的互动，逐步“领悟”到问题的本质。我们将探讨激活函数的多样性及其选择的重要性，理解损失函数在指导学习过程中的关键作用，以及正则化技术如何防止模型过拟合，提升泛化能力。 更重要的是，本书将引导读者思考神经网络的哲学意涵。当我们谈论神经网络能够“学习”时，我们是否在复制人类的学习过程？当神经网络能够生成创意内容时，它是否具备了真正的“创造力”？本书将鼓励读者批判性地审视当前的AI技术，探讨其与人类智能之间的共性与差异，以及我们应该如何负责任地发展和应用这些强大的技术。 展望未来，本书将勾勒出神经网络技术发展的前沿方向。我们将探讨可解释性AI的重要性，如何理解神经网络的“黑箱”，如何增强用户对AI决策的信任。我们将讨论小样本学习和元学习，如何让AI在数据量有限的情况下也能快速适应新任务。我们将展望多模态学习，如何让AI能够同时理解文本、图像、声音等多种信息。我们还将探讨自监督学习和强化学习的最新进展，以及它们如何进一步推动AI能力的边界。 本书并非局限于纯粹的技术讨论，它将穿插大量真实的案例研究。从医学诊断的进步，到自动驾驶的演进，从个性化推荐的普及，到科学研究的加速，你将看到神经网络技术如何在各个领域落地生根，为人类社会带来深远的影响。我们将分析这些成功的应用，也同样会审视其面临的挑战和局限性。 《深度潜行：神经网络的黎明与未来》，是一本献给所有对智能、对科技、对人类未来充满好奇的读者的书。它将为你打开一扇通往神经网络世界的窗户，让你不仅能够理解这项革命性技术的运作原理，更能激发你对人工智能未来发展的深刻思考。它将是一次智识的冒险，一次对人类创造力极限的探索，一次对智能本质的追问。准备好，与我们一同潜入神经网络的深邃海洋，见证智能的黎明，并一同眺望那充满无限可能的未来。

评分☆☆☆☆☆

我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了，他不喜欢更新的第三版。 感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...  

评分☆☆☆☆☆

垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 the long-term proportion of time spent by the chain .. The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by.. The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed ran...  

评分☆☆☆☆☆

总体看来，原著的结构性是比较强的，而且原著作者是经过信号处理转过来的，以LMS作为BP 的引导这块感觉挺有新意，同时不仅从数学分析方法，更重要的是从贝叶斯估计入手，更容易理解机器学习是一种统计推断，而不是看起来完美的微积分推导。但是，翻译的人，对， 就是那个姓申的...  

评分☆☆☆☆☆

垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 the long-term proportion of time spent by the chain .. The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by.. The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed ran...  

评分☆☆☆☆☆

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...  

评分☆☆☆☆☆

与其他市面上那些热衷于用绚丽图表展示“深度学习威力”的书籍相比，这本书的风格简直可以说是反潮流的。它几乎完全依赖文字和数学符号来构建其知识体系，你找不到任何关于TensorFlow或PyTorch的实例化代码片段，也没有任何关于最新模型（比如Transformer或GANs）的详细应用介绍。它专注于对核心算法的数学基础进行彻底的、近乎哲学层面的探讨。例如，它对“正则化”的阐述，并没有停留在“防止过拟合”这个口号上，而是深入剖析了L1和L2范数在高维空间中对模型复杂度的几何约束作用，甚至关联到了贝叶斯方法的视角。这种钻研精神令人钦佩，但同时也意味着这本书的“保质期”似乎更长，因为它探讨的是底层原理，而不是转瞬即逝的前沿技术。对于那些痴迷于底层机制的工程师来说，这无疑是一座宝藏；但对于需要快速将技术落地到产品中的实践者而言，它可能显得过于“形而上”了，读起来像是在攻克一门古老的理论学科，而非学习一项现代工程技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得极为简洁，纯黑的背景上只有一行白色的、仿佛是用老式打字机打出的标题，透着一股复古的工业美感。我最初被它吸引，纯粹是因为它散发出一种不加修饰的、直击核心的严肃感。翻开扉页，内文的排版也延续了这种克制，几乎没有任何花哨的图表或彩插，全是密密麻麻、严谨的符号和公式。老实说，对于一个非专业背景的读者来说，初次接触是有些压力的，感觉像是直接被扔进了一个满是古希腊文的密室。我原本期望能找到一些关于“人工智能如何改变我们生活”的通俗解读，但这本书显然不走寻常路。它更像是一本深挖地基的工程手册，而不是介绍摩天大楼外观的旅游指南。阅读过程中，我不得不频繁地停下来，查阅那些与线性代数和微积分相关的知识点。这种体验是痛苦的，但每当我成功解构一个复杂的梯度下降过程时，那种醍醐灌顶的快感，也非同一般。它不是一本能让你在咖啡馆里轻松翻阅的读物，它要求你拿出笔记本，画满草图，并准备好与枯燥的数学进行一场持久的拉锯战。如果你想了解神经网络的“原理”而非仅仅是“应用”，这本书绝对是硬核玩家的圣经，只是，它对读者的耐心和基础知识储备提出了近乎苛刻的要求。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书像是一趟艰苦但必要的知识长征。它不是那种能让你在短时间内“学会”某个技能的书，而更像是一部需要你反复研读、时常回顾的参考巨著。我发现自己无法一口气读完，它更适合像字典一样，在你遇到某个特定的理论困惑时，翻到对应章节，进行一次深度学习。它对数学的依赖程度非常高，我甚至建议任何想要认真对待这本书的人，都应该先复习一遍高等数学和概率论。这本书的价值不在于教会你如何“使用”神经网络，而在于让你真正“理解”神经网络的内部运作逻辑，从最基本的感知器到多层网络的涌现特性。它就像一块未经雕琢的矿石，里面蕴含着巨大的理论价值，但需要读者自己投入大量的时间和心血去打磨和提炼。如果你追求的是效率和快速入门，请绕道；但如果你渴望对这个领域有真正深刻、坚不可摧的理解，这本书无疑是通往那一境界的少数几条高难度路径之一。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整三个周末，才啃完了前三章，而且坦白讲，我可能只理解了其中百分之六十的精髓。这本书的叙事逻辑极其严密，几乎没有冗余的过渡句，作者似乎认为读者已经具备了高度的抽象思维能力。最让我印象深刻的是它对“激活函数”部分的处理，它没有采用主流教材中常见的‘历史回顾’或‘应用案例’的切入点，而是直接从信息论和信息熵的角度去构建激活函数的必要性。这种理论层面的深度构建，使得我对ReLU、Sigmoid甚至更晦涩的激活函数有了全新的认识——它们不再是简单的数学函数，而更像是信息在特定拓扑结构中流动的必然产物。当然，这种“高屋建瓴”的方式也带来了阅读上的巨大障碍。有几次我不得不暂时搁置，去寻找一些辅助材料来理解作者是如何从一个看似无关的数学定理跳跃到神经网络的特定结构的。这本书就像一位脾气古怪但才华横溢的导师，他不会喂给你现成的答案，而是通过一系列精心设计的挑战，逼迫你去自己寻找知识的链条。它更像是学术界的“内部参考资料”，而不是面向大众的科普读物，如果你期待的是生动的故事或快速上手的教程，你很可能会感到失望和挫败。

评分☆☆☆☆☆

我带着一种朝圣般的心态去阅读这本书的后半部分，特别是关于优化算法的部分。作者对随机梯度下降（SGD）的变种，如Adam和RMSprop的分析，可谓是鞭辟入里。他没有简单地罗列它们的更新公式，而是详细推导了这些算法在特定损失曲面上的收敛性和稳定性边界。有一段关于“动量项”的论述，通过引入一个物理学的类比——一个在粘稠液体中滚动的球体——来解释它如何帮助模型越过局部鞍点，这个比喻虽然古老，但在这个严谨的数学框架下被重新演绎，竟显得格外有力。这本书最大的特点在于其“去炒作化”的立场，它完全屏蔽了市场上的各种浮夸宣传，只关注算法在数学世界中运行的真实面貌。我感觉自己就像一个钟表匠，不是在看一块智能手表的功能展示，而是在拆解发条和擒纵机构的每一个细节。如果你想知道你的AI模型为什么会收敛或为什么会发散，这本书会给你一个比任何教程都更深刻的、基于数学的解释。

评分☆☆☆☆☆

废话太多。。不如直接编一段做个试验看看

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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