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出版者:

作者:湛为芳

出品人:

页数:438

译者:

出版时间:2009-7

价格:38.50元

装帧:

isbn号码:9787302198826

丛书系列:

图书标签:

• C++
• 程序设计
• 编程
• 技术
• 入门
• 教学
• 代码
• 算法
• 开发
• 计算机
• 软件工程

《深度学习：原理与实践》 图书简介 面向群体： 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统掌握深度学习理论与应用的技术工程师和研究人员。 内容概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且严谨的深度学习知识体系。我们不满足于仅仅介绍流行的模型和框架的使用，而是致力于揭示隐藏在这些技术背后的数学原理、统计学基础以及计算优化策略。全书结构清晰，从最基础的神经元模型讲起，逐步过渡到复杂的深度网络架构，并通过大量的实例和实际案例，展示如何将理论转化为高效的工程实践。 第一部分：基础理论与数学基石 本部分是理解深度学习的理论基石。我们将首先回顾必要的数学工具，包括线性代数（矩阵分解、特征值）、概率论与数理统计（最大似然估计、贝叶斯方法）以及多元微积分（链式法则、梯度、Hessian 矩阵）。这些基础知识的扎实掌握，是理解反向传播算法和优化器设计的前提。 随后，我们将深入探讨人工神经网络（ANN）的核心组件。这包括激活函数的演变历程及其特性分析（如 ReLU、Sigmoid、Tanh 的优缺点与饱和问题），权重初始化策略的最新进展（如 Xavier 和 Kaiming 初始化），以及构建多层感知机（MLP）所需的逻辑结构。重点将放在损失函数的构建，不仅介绍均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），还会探讨针对特定任务如结构化预测的损失函数设计。 第二部分：核心算法与优化策略 本部分是本书的心脏，详细阐述了模型训练过程中至关重要的算法。我们将以反向传播（Backpropagation）为中心，用清晰的数学推导展示梯度是如何高效计算的。这一过程将辅以计算图（Computation Graph）的概念，帮助读者理解自动微分（Autodiff）的底层机制。 优化算法的章节将进行一次全面的梳理。从经典的随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）变体开始，我们将详细分析自适应学习率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和 Adam 及其变体（如 Nadam, AMSGrad）的收敛特性和局限性。此外，我们还将探讨更高级的二阶优化方法（如 L-BFGS 在特定场景下的应用）以及学习率调度（Learning Rate Scheduling）的精妙艺术。 模型训练中的正则化（Regularization）是避免过拟合的关键。本书将深入探讨 L1/L2 正则化、Dropout 的统计学解释（而非仅仅作为一种随机丢弃），以及批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）在稳定训练和加速收敛方面的作用机制。 第三部分：经典深度网络架构 本部分聚焦于构建现代深度学习系统的核心网络结构。 卷积神经网络（CNN）的章节将从一维信号处理过渡到二维图像处理，深入剖析卷积核的设计、填充（Padding）策略、步幅（Stride）的选择以及池化层的作用。我们会详细分析经典架构的演进，包括 LeNet、AlexNet、VGG、Inception 族（GoogLeNet）以及残差网络（ResNet）。ResNet 中的残差连接（Residual Connection）将被视为一种“信息高速公路”进行深入的理论分析，探讨其如何解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题。此外，还会介绍分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在效率优化上的贡献。 循环神经网络（RNN）的探讨将从基础的结构开始，重点解决其在处理长序列依赖性时的挑战。我们将详细讲解 长短期记忆网络（LSTM）和 门控循环单元（GRU）内部的“门控”机制是如何精确控制信息流动的。随后，本书会介绍如何使用双向 RNN（Bi-RNN）和堆叠 RNN 来增强序列建模能力。 第四部分：注意力机制与前沿模型 注意力机制（Attention Mechanism）彻底改变了序列建模的范式。本部分将从 Seq2Seq 模型的注意力权重可视化入手，解释其如何克服传统编码器-解码器架构的瓶颈。随后，我们将进入Transformer 架构的深度剖析，详细讲解其自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括 Q, K, V 矩阵的推导与计算，多头注意力（Multi-Head Attention）的并行优势，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。我们将分析 Transformer 如何通过完全解耦序列依赖关系，实现了训练的并行化。 除了 Transformer，本部分还会简要介绍 生成对抗网络（GAN）的原理，包括判别器和生成器之间的博弈论基础，以及 WGAN、DCGAN 等关键变体。 第五部分：实践、评估与部署 理论知识必须通过实践来固化。本部分将侧重于工程实践和模型评估的标准。我们会探讨超参数调优的方法，包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化等自动化工具的应用。在模型评估方面，我们将超越单纯的准确率（Accuracy），深入分析精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数、ROC 曲线和 AUC 的实际意义，特别是针对不平衡数据集的处理策略。 最后，本书将介绍模型部署的关键环节，包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和加速推理，以及模型剪枝（Pruning）技术，为读者提供从原型设计到实际应用的全链路视角。 本书特色： 1. 数学严谨性： 每一个核心概念（如梯度下降、注意力机制）都辅以清晰、自洽的数学推导，避免“黑箱化”的讲解。 2. 体系化构建： 内容由浅入深，确保读者在学习高阶网络前，对基础的优化和正则化有深刻理解。 3. 强调内在机制： 重点分析为什么某些设计（如残差连接、自注意力）有效，而非简单罗列其结构。 通过系统学习本书内容，读者将不仅能熟练运用现有深度学习框架，更能具备设计、调试和创新新型深度学习模型所需的深厚理论功底。

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抛开那些技术细节不谈，这本书最难能可贵的一点，在于其对C++“哲学”的诠释。作者似乎认为，C++的强大源于其对不同编程范式的包容性，以及它对程序员的信任——给予你能力去高效地控制资源，但也要求你承担相应的责任。书中通过比较C++与某些更高级语言在错误处理和资源管理上的哲学差异，深刻地阐释了这种“信赖与责任”的关系。在讨论泛型编程时，它巧妙地引入了“Concepts”的理念，即使是在标准尚未完全普及的背景下，作者也强调了清晰的接口契约对于大型代码库的重要性。这种对代码“可读性”和“可维护性”的重视，与对“性能”的极致追求形成了奇妙的平衡。读完此书，我感觉自己获得的不仅仅是C++的语法知识，更是一种审慎的、面向长期维护的软件设计观，它教会了我如何用更“负责任”的方式去驾驭C++这门强大的工具。

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我本以为这是一本纯粹的代码实现手册，专注于教人如何写出高效的C++代码，但出乎意料的是，书中花费了大量篇幅讨论了软件工程实践在C++项目中的应用。作者显然深知，再优秀的代码也需要合理的管理和维护。书中详尽地介绍了构建大型C++项目时如何有效地使用CMake和Makefiles，并对不同构建系统的优劣进行了细致的对比分析。更让我惊喜的是，它没有回避C++生态中那些常常被初学者忽略的灰色地带，例如异常安全性的保证、RAII（资源获取即初始化）在资源泄漏预防中的关键作用，以及如何编写线程安全的代码。有一章专门探讨了内存模型的不同层次，从硬件缓存到操作系统层面的内存屏障，这部分内容极为扎实，读起来需要极大的专注力，但收获也是巨大的。这本书似乎在暗示：C++的“技术”不只是语言特性本身，更是如何将这些特性融入到健壮的工程体系之中，体现了一种对质量和可靠性的执着追求。

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这本书的阅读体验，与其说是在学习编程，不如说是在进行一场关于底层原理的考古挖掘。它对指针、引用和底层内存布局的探讨，细致入微到令人汗颜。我原以为自己对C++的内存管理已经有了不错的理解，但在阅读关于`placement new`和对象生命周期管理的章节后，才发现自己对某些边缘情况的认知是多么的片面。书中通过图示和汇编层面的分析，清晰地展示了函数调用栈的实际工作方式，以及编译器是如何进行栈帧分配和寄存器优化的。这种“不满足于表面”的探究精神，使得这本书超越了一般的教程范畴，更像是一本面向资深系统软件开发者的参考手册。阅读过程中，我不得不经常停下来，对照调试器来验证作者描述的内存操作细节，那种对“机器如何思考”的求知欲得到了极大的满足。这绝不是一本轻松的读物，但对于渴望触及程序执行最深层奥秘的读者来说，它是无价之宝。

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拿到这本书时，我的期望是能找到关于C++新特性，比如C++17或C++20中引入的并发支持、协程（Coroutines）等前沿技术的详细讲解。这本书确实没有辜负我的期待，但它处理这些新特性时的方式非常独特。它没有急于展示最新的语法糖，而是先用大量篇幅回顾了传统同步机制（如互斥量、条件变量）的局限性，从而自然地引出了现代并发编程模型的必要性。当讨论到`std::future`和`std::async`时，作者将其与异步I/O的模式相结合，展示了如何在不阻塞主线程的情况下处理耗时操作。让我印象尤为深刻的是，书中对“零开销抽象”这一C++核心理念的贯彻。无论是在讲解移动语义（Move Semantics）时，还是在讨论模板特化以避免不必要的拷贝时，都能清晰地感受到作者在努力平衡表达力和运行效率之间的微妙关系。这本书的价值在于，它不是在罗列新特性，而是在教授如何运用这些新特性来解决实际的性能瓶颈问题。

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这本关于C++程序设计的书，从书名来看，似乎专注于那些深入到编程核心的“技术”层面。然而，当我翻开它，首先映入眼帘的却是对面向对象设计原则的精妙阐述。作者并未直接堆砌晦涩难懂的语法规则，而是通过一系列精心构造的案例，比如模拟一个复杂的交通管理系统，来讲解封装、继承与多态的实际应用。书中对抽象数据类型的理解尤其深刻，不仅仅停留在理论的表面，还结合了现代C++标准库中`std::vector`和`std::map`的底层实现逻辑进行剖析，这使得读者能够真正理解“技术”背后的效率考量。尤其欣赏的是，作者在讨论模板元编程时，没有使用过于花哨的例子，而是聚焦于如何利用模板实现编译期计算，这对于需要优化性能的系统级程序员来说，无疑是一份宝贵的参考资料。全书的逻辑脉络清晰，从基础概念到高级技巧的过渡自然流畅，像是一位经验丰富的大师在耳边细语，引导我们拨开C++语言的重重迷雾，直达其设计的精髓。那种豁然开朗的感觉，远超出了仅仅学习一门语言的范畴，更像是一次对计算思维深层结构的探索。

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