具体描述
环境经济学是研究环境保护与经济发展之间关系的新兴边缘学科。本书分四篇十三章，较详细地介绍了环境经济学的研究对象，建设项目环境经济评价方法，环境-经济系统规划的内容及方法，以及环境管理的经济手段。可作为高等学校环境工程专业本科的教科书，环境规划和管理专业的教学参考书，以及从事环境工程、规划管理、环境科学研究的技术人员和干部继续教育的参考书。
好的，这是一份针对一本名为《实用环境经济学》的图书所设计的、不包含该书内容的、详细的图书简介，旨在描述其他主题的书籍。 --- 图书名称： 《深度学习的基石：从数学原理到前沿应用》 作者： [此处可虚构作者姓名，例如：张宏伟、李静] 出版社： [此处可虚构出版社名称，例如：蓝鲸科技出版社] ISBN： [此处可虚构ISBN号，例如：978-7-8910-1234-5] --- 图书简介： 《深度学习的基石：从数学原理到前沿应用》 在这个信息爆炸、技术迭代飞速的时代，人工智能正以前所未有的深度和广度重塑着我们的世界。而驱动这场变革的核心引擎，正是深度学习。然而，许多从业者和学习者常常陷入“调参”和“堆砌模型”的误区，对背后驱动这一切的数学原理与核心概念感到模糊不清。 《深度学习的基石：从数学原理到前沿应用》正是在这样的背景下应运而生。本书并非又一本简单罗列流行框架（如TensorFlow、PyTorch）操作手册，它致力于为读者提供一个坚实、深入且全面的理论框架，帮助读者真正理解“为什么”模型能够学习，以及“如何”在面对复杂问题时设计出更优的解决方案。 本书核心目标： 本书旨在弥合理论与实践之间的鸿沟，将深度学习中最关键的数学概念——线性代数、微积分、概率论与最优化理论——与现代神经网络结构进行无缝对接。我们相信，只有深刻理解底层逻辑，才能在技术快速演进时保持敏锐的洞察力，并具备解决未知问题的能力。 --- 第一部分：理论的夯实——数学与核心概念的重塑 本书的开篇并非急于展示复杂的网络结构，而是将重点放在构建稳固的数学基础之上。我们认为，没有扎实的数学功底，对深度学习的理解将永远停留在表面。 1. 线性代数在数据表示中的角色： 详细剖析向量、矩阵、张量如何作为信息载体。重点讲解特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）和特征提取中的应用。读者将清晰理解，神经网络的每一步运算本质上都是一系列高效的矩阵乘法。 2. 微积分与优化：梯度下降的精髓： 深入探讨多元函数求导、链式法则（这是反向传播的数学核心）。本书将细致推导梯度下降法的收敛性，并引入随机梯度下降（SGD）及其变种（如动量法、Adam优化器）的数学推导过程，阐明它们如何有效引导模型参数穿越复杂的损失曲面。 3. 概率论与信息论：构建决策的依据： 从贝叶斯定理出发，解释概率模型在分类和回归任务中的地位。详细介绍熵、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度如何作为衡量模型不确定性和预测准确性的关键指标，为损失函数的选择提供坚实的理论依据。 --- 第二部分：网络的构建——经典架构的深入剖析 在打下坚实的数学基础后，本书将系统性地引导读者进入主流神经网络架构的内部世界，不再满足于“黑箱”的表层调用。 4. 全连接网络与激活函数的演进： 不仅介绍Sigmoid、Tanh，还将重点分析ReLU族（Leaky ReLU, PReLU）及其变种如何有效缓解梯度消失问题，并探讨激活函数在引入非线性能力时的代价与益处。 5. 卷积神经网络（CNNs）的几何洞察： 深入剖析卷积操作的权重共享机制和平移不变性。本书将详细拆解LeNet、AlexNet到ResNet的演进路径，特别关注残差连接（Residual Connections）如何从结构上解决深层网络的退化问题，并讨论空洞卷积（Dilated Convolutions）在处理多尺度信息时的优势。 6. 循环神经网络（RNNs）的时序建模： 聚焦于序列数据的处理。本书将详尽对比传统RNN的局限性，然后深入解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的“门控机制”（输入门、遗忘门、输出门），揭示它们如何有效地控制信息流，解决长期依赖问题。 --- 第三部分：前沿与实践——泛化、效率与未来趋势 理解了基本单元后，本书转向如何构建更强大、更高效、更具鲁棒性的系统，并展望领域的前沿研究方向。 7. 正则化与泛化能力的平衡： 详细介绍L1/L2正则化、Dropout在训练过程中的作用，以及它们如何通过约束模型复杂度来提升模型在未见数据上的表现。此外，还将涵盖早停法（Early Stopping）和批标准化（Batch Normalization）对训练稳定性的贡献。 8. 优化策略的精细调校： 超越基础的SGD，本书将专题讨论如AdaGrad、RMSProp以及自适应学习率方法（如AdamW）在不同任务场景下的适用性、收敛速度的差异，并提供如何根据数据集特性选择最佳优化器的实践指导。 9. 生成模型概览： 简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架（生成器与判别器），以及变分自编码器（VAEs）的潜在空间（Latent Space）概念，为读者理解如何让机器进行“创造性”任务奠定基础。 --- 适合读者： 本书面向对人工智能领域有浓厚兴趣，并希望从底层原理上掌握深度学习技术的学生、工程师、研究人员以及技术管理者。如果你已经接触过编程，并希望将“调用库函数”升级为“设计模型架构”，那么这本书将是你不可或缺的理论指南。 通过深入研读《深度学习的基石》，读者将不仅能熟练应用当前的主流框架，更能具备诊断复杂模型故障、创新性地解决新问题的核心能力，真正迈入深度学习领域的专家行列。 --- [图书规格信息] 页数： 约650页 开本： 16开 装帧： 精装/平装 建议零售价： [此处可虚构价格] 目标读者： 计算机科学专业学生、数据科学家、机器学习工程师、AI领域研究人员。
作者简介
张兰生等，1988年著有《实用环境经济学》，由中国文化书院出版。
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