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页数:548

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出版时间:2009-5

价格:42.00元

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isbn号码:9787530441633

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《深度学习：原理与实践》—— 驾驭人工智能的未来之钥 图书简介 在信息爆炸的时代，数据正以前所未有的速度累积，如何从海量信息中提取价值，驱动技术创新，已成为决定未来竞争力的关键。本书《深度学习：原理与实践》正是为肩负时代使命的科研人员、资深工程师以及有志于在人工智能领域深耕的学子量身打造的一部全面、深入、实用的技术专著。它并非传统的应试复习资料，而是旨在构建读者坚实的理论基础，并提供将复杂模型付诸实践的完整蓝图。 本书以清晰的逻辑结构，系统地梳理了深度学习的底层数学原理、核心算法架构以及前沿应用技术。我们摒弃了对基础知识的简单罗列，而是着重于阐释“为什么”和“如何做”，力求让读者不仅知其然，更能解其所以然。 第一部分：奠基——深度学习的数学与计算基石 (The Mathematical and Computational Foundation) 本部分是理解深度学习一切复杂模型的先决条件。我们从最基础的线性代数、概率论和微积分入手，但重点在于阐述这些数学工具在神经网络中的具体作用。 矩阵运算的几何意义与计算优化： 详细剖析了张量（Tensor）的概念及其在多维数据表示中的核心地位。重点讲解了矩阵分解（如SVD）如何应用于特征提取和降维，并深入探讨了GPU并行计算的底层机制，这是现代深度学习训练效率的保证。 概率模型与统计推断： 深入讲解了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数优化中的角色。我们将贝叶斯理论融入到模型不确定性分析中，为理解正则化和模型泛化提供了更深刻的视角。 微积分与优化理论： 详尽剖析了梯度下降法的变体（SGD、Momentum、AdamW等）的推导过程及其收敛特性。我们花费大量篇幅讨论了二阶优化方法（如牛顿法、BFGS的局限性与应用场景），并对比了它们在处理大规模稀疏数据时的实际性能差异。 第二部分：核心——神经网络的架构与机制 (Core Architectures and Mechanisms) 这是本书的心脏部分，全面覆盖了当前主流的神经网络模型。我们不仅介绍模型结构，更侧重于分析不同架构如何解决特定类型的数据问题。 多层感知机（MLP）的局限性与激活函数的演进： 剖析了梯度消失/爆炸问题的成因，并系统对比了Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体（Leaky ReLU, Swish）在不同网络深度下的表现，强调了激活函数对非线性和模型表达能力的影响。 卷积神经网络（CNN）的精髓： 不仅仅停留在卷积核、池化层的概念介绍。我们深入探讨了感受野的理论计算、空洞卷积（Atrous Convolution）在语义分割中的应用，以及分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端部署中的效率优势。详尽解析了ResNet残差连接、DenseNet的特征复用机制以及Vision Transformer（ViT）对传统CNN范式的颠覆。 循环神经网络（RNN）及其改进： 详细解释了序列数据处理的挑战。重点分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控”机制的精确工作原理，以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）解决传统RNN在处理长序列时的信息瓶颈问题。 Transformer的革命性设计： 专门用一章来解析自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度与并行化潜力。我们详细展示了多头注意力（Multi-Head Attention）如何从不同子空间捕获信息，并深入探讨了位置编码（Positional Encoding）在不依赖序列顺序信息时的作用。 第三部分：训练与优化——从理论到实践的桥梁 (Training, Optimization, and Practical Implementation) 本部分聚焦于如何高效、稳定地训练复杂的深度模型，这是将理论转化为实际应用的关键环节。 损失函数的设计艺术： 剖析了交叉熵、均方误差、Hinge Loss等基础损失函数的适用场景。重点讲解了焦点损失（Focal Loss）在处理极端类别不平衡问题上的有效性，以及结构化预测中的Dice Loss等在特定领域（如医学影像）的应用。 正则化技术与泛化能力： 深入探讨了L1/L2正则化、Dropout的随机性原理以及批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的作用。对比了不同的归一化方法在RNN和Transformer中的适用性。 超参数调优与模型评估： 提供了系统化的超参数搜索策略，包括网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化。详细阐述了ROC曲线、PR曲线、IoU等评估指标在不同任务下的侧重点和局限性，强调了鲁棒性测试的重要性。 模型部署与效率优化： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，为将大型模型部署到资源受限的环境提供了实用的工程指导。 第四部分：前沿与应用——探索无限可能 (Frontier Topics and Applications) 本部分将读者的视野引向当前最活跃的研究领域，并展示深度学习在关键行业中的落地案例。 生成模型： 详细解析了生成对抗网络（GANs）的博弈论基础、训练不稳定性分析及其改进（如WGAN, CycleGAN）。同时，系统介绍了变分自编码器（VAEs）的概率推断框架，并前瞻性地讨论了扩散模型（Diffusion Models）的工作原理及其在图像合成中的巨大潜力。 强化学习的深度融合： 重点介绍深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如A2C/A3C, PPO）。剖析了蒙特卡洛树搜索（MCTS）与深度学习结合的AlphaGo范式，旨在帮助读者理解决策制定过程中的算法选择。 领域特定应用综述： 提供了自然语言处理（BERT, GPT系列）、计算机视觉（目标检测如YOLO, Mask R-CNN）和图神经网络（GNN）的最新进展概述，并配有高质量的代码示例和实验结果分析。 本书特色： 本书的编排侧重于深度、连贯性与工程实践的结合。每个章节都包含丰富的数学推导、算法伪代码以及基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的实战代码片段。我们相信，只有将严谨的理论与可复现的代码相结合，才能真正掌握深度学习的精髓。本书旨在培养的，是能够自主设计、优化和部署复杂AI系统的顶尖人才。

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这本书不仅仅是知识的堆砌，更重要的是它还融入了许多备考的策略和技巧。作者在讲解知识点的时候，会穿插一些解题的小窍门，以及如何快速把握题意、审清题目的方法。这些经验性的指导对于正在备考的考生来说，无疑是非常宝贵的财富，能够帮助我们事半功倍。

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我特别喜欢这本书的例题和习题设计。例题都非常典型，涵盖了各种题型，并且解析过程非常详细，讲解透彻，让我能够理解每一个步骤的原理。习题部分则是由易到难，由浅入深，既巩固了基础知识，又锻炼了我的解题能力。做完习题后，我都会对照答案进行反思，找出自己的薄弱环节，然后有针对性地进行复习。

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我之前也接触过不少考研辅导材料，但说实话，很多书都存在内容冗杂、重点不突出、甚至有些地方还存在错误的情况。然而，这本书给我一种截然不同的感觉。它的内容编排逻辑性很强，从基础知识的梳理到难点解析，再到习题的配套，层层递进，非常适合我这种基础不太牢固的学习者。

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这本书的封面设计非常简洁大气，配色也十分舒服，光是看着就让人觉得很专业。我是在一个朋友的推荐下了解到这本教材的，她去年考研就是用的这套书，成绩很不错。我拿到书后，迫不及待地翻阅了一下，纸张的质感很细腻，印刷也非常清晰，字迹工整，阅读起来不会有任何不适感。

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坦白说，备考的过程非常枯燥和漫长，有时候会感到迷茫和焦虑。但是，当我翻开这本书，看到里面详实的内容和条理清晰的讲解时，我内心就会涌起一股踏实的动力。它就像一位经验丰富、循循善诱的老师，在我前进的道路上，指引方向，给予鼓励。我相信，坚持使用这本书，我的考研之路一定会更加顺畅。

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