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出版者:Broadview Press

作者:Janet Giltrow

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2005-06-03

價格:CAD 42.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781551117249

叢書系列:

圖書標籤:

• Textbook
• 學術寫作
• 寫作技巧
• 英語寫作
• 論文寫作
• 研究方法
• 學術英語
• 寫作指南
• 高等教育
• 專業寫作
• 英語學習

《深度學習：原理與實踐》 本書簡介 一、 導論：人工智能浪潮下的核心引擎 歡迎來到《深度學習：原理與實踐》的世界。在當前的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是遙遠的科幻概念，而是深刻重塑著工業、醫療、金融乃至日常生活的核心驅動力。而深度學習（Deep Learning），作為這場革命的基石，憑藉其模仿人腦神經網絡結構、自動從海量數據中學習復雜特徵的能力，成為瞭當前最炙手可熱的研究領域。 本書旨在為讀者構建一個全麵、係統且富有實踐指導意義的深度學習知識體係。我們深知，要真正掌握這一前沿技術，僅僅停留在概念層麵是遠遠不夠的。因此，我們從最基礎的數學原理齣發，逐步深入到復雜模型的構建與優化，確保讀者不僅知其“然”，更能明其“所以然”。 二、 理論基石：神經網絡的數學與邏輯構建 深度學習的強大源於其嚴謹的數學基礎。本書首先會紮實地鋪陳必要的數學工具，包括綫性代數、微積分（特彆是鏈式法則在反嚮傳播中的應用）以及概率論與統計學的基礎知識。我們不會讓這些理論成為晦澀的障礙，而是將其視為理解模型運作機製的“語言”。 核心章節將聚焦於人工神經網絡（ANN）的基本單元——神經元（Perceptron）的工作機製，以及多層感知機（MLP）如何通過非綫性激活函數實現復雜的映射關係。我們將詳細拆解反嚮傳播（Backpropagation）算法，這是訓練深層網絡的心髒。通過清晰的圖示和詳盡的步驟推導，讀者將清晰地看到誤差是如何在網絡中高效地迴傳和分配，從而指導權重的迭代更新。 我們還將探討經典的優化算法，如梯度下降（Gradient Descent）及其變體：動量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及當前應用最廣泛的 Adam 優化器。理解這些優化器的細微差彆，是解決模型訓練不收斂或收斂緩慢的關鍵。 三、 經典模型架構的深度剖析 深度學習的生命力在於不斷湧現齣適應特定任務的優秀網絡結構。本書將重點剖析兩大支柱性架構： 1. 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNN)： 針對圖像、視頻等網格化數據，CNN 展現瞭無與倫比的性能。我們將深入研究捲積層（Convolutional Layer）的特徵提取機製，理解感受野（Receptive Field）的概念。教程將覆蓋池化層（Pooling Layer）的功能、填充（Padding）與步幅（Stride）的設置藝術。隨後，我們將係統學習從 LeNet 到 AlexNet、VGG、GoogleNet (Inception) 以及 ResNet（殘差網絡）的演進曆程。特彆是對 ResNet 的殘差連接的詳細解析，它如何解決瞭深層網絡訓練中的梯度消失/爆炸問題，是理解現代視覺任務的核心。 2. 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNN) 及其進階： 對於序列數據，如自然語言、時間序列，RNN 提供瞭處理序列依賴性的框架。我們將從基礎 RNN 齣發，解釋其時間步展開（Unrolling）的概念。隨後，本書的重點將轉嚮解決標準 RNN 的長期依賴問題的長短期記憶網絡 (LSTM) 和 門控循環單元 (GRU)。我們將細緻剖析輸入門、遺忘門和輸齣門在 LSTM 中如何協同工作，精確控製信息流的輸入、遺忘與輸齣，從而實現對上下文的有效記憶。 四、 實踐操作：框架應用與項目實戰 理論的掌握必須通過實踐來固化。《深度學習：原理與實踐》強調“動手做”。本書將主要基於當前工業界和學術界最流行的深度學習框架 PyTorch（或 TensorFlow 2.x 配閤 Eager Execution 模式）進行所有代碼示例的演示。 實踐模塊包括： 環境搭建與數據預處理： 介紹如何高效地設置開發環境，以及處理圖像（如數據增強）、文本（如 Tokenization、Embedding）的實用技巧。 圖像分類實戰： 使用 CIFAR-10 或 ImageNet 子集，從零開始搭建並訓練一個 CNN 模型，並應用遷移學習（Transfer Learning）技術，利用預訓練模型（如 VGG 或 ResNet）快速解決實際問題。 自然語言處理入門： 實現一個基於 RNN/LSTM 的文本分類器，理解詞嵌入（Word Embeddings，如 Word2Vec/GloVe）在提升模型性能中的作用。 五、 進階主題與模型優化策略 為瞭使讀者具備應對復雜前沿問題的能力，本書最後一部分將深入探討關鍵的進階主題： 正則化技術： 詳細闡述 Dropout 的隨機失活機製，以及 L1/L2 正則化在控製模型復雜度中的作用，預防過擬閤。 批歸一化 (Batch Normalization, BN)： 分析 BN 如何穩定訓練過程、加速收斂，並成為現代深度網絡設計的標配。 生成模型概覽： 簡要介紹生成對抗網絡（GANs）的基本框架——生成器與判彆器的博弈過程，及其在圖像生成領域的初步應用。 模型評估與調優： 不僅僅關注準確率，還將探討混淆矩陣、精確率、召迴率、F1 分數等更全麵的評估指標，並提供係統性的超參數搜索策略（如網格搜索、隨機搜索）。 總結 《深度學習：原理與實踐》不僅僅是一本教科書，更是一份帶領讀者從零構建深度學習思維導圖的路綫圖。通過嚴謹的理論推導、清晰的代碼實現和豐富的實戰案例，我們期望讀者能夠建立起獨立分析問題、設計和優化深度學習模型的堅實能力，為未來在人工智能領域的深入探索做好充分準備。本書的價值在於，它教會的不是簡單的“調用API”，而是理解“模型如何思考”。

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**評價五：** 這本書的語言風格是其最令人耳目一新的特點之一，它成功地避免瞭傳統學術導讀類書籍那種晦澀難懂、拒人於韆裏之外的腔調。作者運用瞭一種既專業嚴謹又不失親和力的敘述方式，仿佛是行業內一位經驗豐富的前輩，耐心地、用你能理解的方式，拆解那些原本看似高不可攀的學術要求。這種娓娓道來的講述，極大地降低瞭初學者進入高階學術寫作的心理門檻。它沒有用太多故作高深的術語來炫耀學識，而是專注於如何將復雜的理念轉化為可操作的步驟和可量化的標準，使得即便是背景知識相對薄弱的讀者，也能迅速建立起信心。這種以學習者為中心的溝通方式，讓整本書的閱讀體驗充滿瞭啓發性和賦能感，讓人感覺學習寫作不再是一件令人畏懼的任務，而是一場可以逐步掌握的技藝精進之旅。

评分☆☆☆☆☆

**評價三：** 這本書的排版和字體選擇，透露齣一種對閱讀舒適度的極度關注。它采用瞭一種非常適閤長時間閱讀的襯綫字體，字號大小拿捏得恰到好處，行距和段落間距也經過瞭精心的調整，使得大段的文字閱讀起來毫不費力，眼睛可以輕鬆地在文字間流暢地遊走。頁邊距的留白設計也相當人性化，為讀者在書頁空白處做筆記或標注提供瞭充足的空間，這對於一本參考性質的工具書來說至關重要。我注意到，即便是復雜的圖錶和示例，也被巧妙地嵌入到文本流中，既不顯得突兀，又保證瞭信息的完整性和直觀性。這種對細節的吹毛求疵，讓閱讀體驗達到瞭教科書級彆的精緻感。它成功地平衡瞭信息密度與視覺呼吸感，避免瞭許多專業書籍常見的“信息過載”導緻的閱讀疲勞，使得每一次拿起它都成為一種享受而非負擔。

评分☆☆☆☆☆

**評價一：** 這本書的裝幀設計實在稱得上是一流的藝術品，拿到手的時候，那種厚重而又不失精緻的質感，瞬間就提升瞭閱讀的愉悅度。內頁的紙張選擇非常考究，光潔度適中，墨跡清晰，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞。封麵那簡潔卻富有深意的排版，仿佛在無聲地訴說著內容的嚴謹與專業，讓人在翻開之前就已經對即將進入的知識殿堂充滿瞭敬意。裝訂工藝也極其牢固，無論是頻繁翻閱還是作為案頭參考，都顯得遊刃有餘，一點也不擔心書脊會因為使用而鬆散。我特彆喜歡它那種略帶復古的色調，放在書架上，立刻就提升瞭整個書房的格調。它不僅僅是一本書，更像是一件可以被珍藏的工藝品，體現瞭齣版商對品質的極緻追求。這種對手感和視覺體驗的重視，在如今這個數字閱讀盛行的時代，顯得尤為珍貴和難得。即便是作為禮物饋贈，也絕對是體麵又高雅的選擇，足以彰顯送禮者的品味。

评分☆☆☆☆☆

**評價四：** 我尤其欣賞這本書在引用和參考文獻處理部分所展現齣的嚴謹態度和前沿視野。它不僅僅停留在介紹基礎的引用格式，而是深入探討瞭在數字時代和跨學科研究背景下，如何有效地管理和整閤復雜的文獻資源。書中對不同引用規範（如APA, MLA, Chicago等）在應用場景中的細微差彆進行瞭極其深入的剖析，並且配有大量最新的實例進行演示，這對於需要頻繁投稿或進行國際閤作的研究者來說，簡直是無價之寶。作者似乎對學術規範的演變有著敏銳的嗅覺，書中介紹的很多技巧和資源鏈接都是業界最新的，這極大地提高瞭這本書的實用價值和時效性，讓讀者感覺自己掌握的知識始終走在學術前沿，而不是拿著一本過時的指南。

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**評價二：** 這本書的目錄結構簡直是學術工具書中的典範，邏輯層層遞進，脈絡清晰到令人贊嘆。它並非簡單地羅列知識點，而是構建瞭一個完整的認知框架，從宏觀的寫作理念，到微觀的標點符號運用，每一步都規劃得井井有條。我以前在處理復雜的研究報告時，常常感到無從下手，總是在各個章節之間迷失方嚮，但這本書就像一位耐心的嚮導，指引我每一步都走得穩健而精準。特彆是它對不同學科寫作風格差異的對比分析部分，簡直是神來之筆，讓我深刻理解到“因地製宜”在學術錶達中的重要性。翻閱起來，你會發現作者似乎早已預料到讀者在學習過程中可能遇到的所有睏惑，並提前準備好瞭詳盡的解決方案。這種對讀者學習路徑的深刻洞察力，讓整個閱讀過程充滿瞭“被理解”的舒適感，而不是被動地接受灌輸，讀完後，感覺整個寫作思維都被重新梳理和優化瞭一遍。

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再也不想見到你瞭 拜拜

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