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出版者:清華大學齣版社

作者:劉鵬

出品人:

頁數:192

译者:

出版時間:2002-10-1

價格:19.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302059394

叢書系列:

圖書標籤:

• 分布式計算
• 並行計算
• 雲計算
• 高性能計算
• 網格技術
• 計算機科學
• 信息技術
• 算法
• 數據處理
• 資源共享

圖書名稱：《深度學習：理論與實踐》 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的深度學習知識體係，涵蓋從基礎理論到前沿應用的各個方麵。我們深刻認識到，隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習已成為驅動這場技術革命的核心引擎。本書不僅僅是一本理論教材，更是一本指導實踐的工程師手冊，力求在嚴謹的數學推導和直觀的工程實踐之間架起堅實的橋梁。 第一部分：基礎構建——奠定堅實的理論基石 本部分專注於為讀者建立起理解復雜深度學習模型的必要數學和概念基礎。我們從信息論、概率論和綫性代數的關鍵概念入手，這些是理解神經網絡如何處理和學習數據的底層邏輯。 第一章：機器學習與人工智能的脈絡 本章首先梳理瞭人工智能的發展曆程，明確深度學習在當前範式中的核心地位。我們將詳細區分傳統機器學習方法（如支持嚮量機、決策樹）與深度學習的本質區彆，重點探討“特徵工程”的自動化帶來的革命性進步。此外，本章還會介紹監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習這四大主要範式的基本定義和適用場景。 第二章：綫性代數與微積分的深度聚焦 深度學習的本質是高維空間中的優化問題。因此，本章將重點迴顧和提煉瞭支撐神經網絡運算的核心數學工具。對於綫性代數，我們將深入講解嚮量空間、矩陣分解（如奇異值分解SVD）在數據降維和特徵提取中的作用。在微積分部分，重點放在多元函數求導、偏導數和鏈式法則，為後續講解反嚮傳播算法（Backpropagation）做好鋪墊。我們不會停留在純數學的證明，而是強調這些工具在張量（Tensor）運算中的實際應用。 第三章：感知器到多層網絡：神經網絡的初探 本章是全書的起點。我們從最基礎的生物神經元模型開始，逐步構建齣人工神經元（感知器）。隨後，擴展到具有多層結構的前饋神經網絡（FNN）。本章詳盡解釋瞭激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體）的選擇及其對梯度消失和梯度爆炸問題的潛在影響。我們將清晰地描繪齣數據流和誤差流動的基本路徑。 第二章：優化核心——訓練的藝術與科學 訓練神經網絡是一個尋找全局最優解的迭代過程。本部分深入探討瞭如何高效、穩定地完成這一過程。 第四章：損失函數與評估指標的精選 損失函數是指導模型學習方嚮的“指南針”。本章分類介紹瞭迴歸任務中的均方誤差（MSE）、分類任務中的交叉熵（Cross-Entropy）損失，以及它們背後的信息論解釋。同時，我們探討瞭適用於不同場景的評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫，強調瞭選擇正確評估指標的重要性。 第五章：梯度下降及其變種的精妙調校 梯度下降是深度學習優化的基石。本章不僅詳細闡述瞭批量梯度下降（Batch GD）、隨機梯度下降（SGD）的原理與局限性，更重點剖析瞭現代優化器，如Momentum、AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam算法。我們將使用直觀的幾何解釋來展示這些優化器如何加速收斂並跳齣局部最優。 第六章：正則化與超參數管理 過擬閤是深度學習模型麵臨的長期挑戰。本章係統介紹各種正則化技術：L1/L2權重正則化、Dropout機製的隨機性原理、數據增強（Data Augmentation）策略，以及提前停止（Early Stopping）。此外，我們還將提供關於學習率調度、批大小（Batch Size）選擇和模型架構選擇等關鍵超參數的實用調優指南。 第三部分：核心架構——深入探索關鍵網絡模型 本部分是全書的重點，詳細解析瞭當前最主流、最具影響力的深度學習模型結構。 第七章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 CNN是計算機視覺領域的絕對核心。本章將從二維捲積操作的數學定義齣發，解釋捲積層、池化層（Pooling）、歸一化層（如Batch Normalization）的逐層功能。我們隨後將全麵解析經典和現代的CNN架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模塊的精髓）以及殘差網絡（ResNet）如何通過殘差連接有效解決深層網絡的退化問題。 第八章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列數據和自然語言依賴關係需要專門的架構。本章首先介紹基礎RNN的結構及其處理序列信息的機製。隨後，我們將重點攻剋標準RNN在長距離依賴問題上的缺陷，並深入講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作機製，解釋它們如何通過精妙的“門控”結構實現信息的選擇性記憶與遺忘。 第九章：注意力機製與Transformer架構 注意力機製是近年來最重大的突破之一，極大地提升瞭模型處理長距離依賴和並行計算的能力。本章首先介紹Seq2Seq模型中的基礎注意力機製。隨後，我們將對Transformer架構進行徹底的剖析，重點講解自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product機製、多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，以及位置編碼（Positional Encoding）如何將序列順序信息注入模型。 第四部分：前沿應用與實踐部署 本部分將理論知識轉化為實際的工程能力，涵蓋瞭當前AI領域的熱點應用方嚮。 第十章：自然語言處理（NLP）的高級應用 本章聚焦於如何利用Transformer模型（如BERT、GPT係列的基本思想）進行預訓練和微調。我們將討論詞嵌入（Word Embeddings）的演進（從Word2Vec到上下文嵌入），並展示如何使用這些強大的模型完成文本分類、命名實體識彆（NER）和機器翻譯等核心NLP任務。 第十一章：生成模型與數據閤成 生成模型旨在學習數據的潛在分布，從而創造齣新的、逼真的樣本。本章將詳盡介紹變分自編碼器（VAE）的概率圖模型基礎，以及生成對抗網絡（GAN）中生成器與判彆器之間的“博弈”過程。我們還將探討WGAN等改進型GANs在訓練穩定性上的提升。 第十二章：模型部署與效率優化 一個訓練好的模型隻有被部署纔能産生價值。本章側重於工程實踐，介紹模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技術如何減小模型體積和推理延遲。此外，還將介紹利用ONNX等標準進行跨平颱部署的基本流程，以及使用GPU/TPU加速訓練和推理的最佳實踐。 結語 本書內容嚴謹、結構清晰，配備瞭豐富的代碼示例（基於主流深度學習框架），旨在培養讀者從理論理解到獨立解決復雜問題的全棧能力。閱讀本書後，讀者將能夠自信地設計、訓練並部署前沿的深度學習係統。

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**初識“數字迷宮”：沉浸式體驗與思維的拓寬** 這本書的裝幀設計就帶著一種冷峻的科技感，封麵采用瞭深藍色調，上麵布滿瞭交織的光綫和節點，仿佛一幅宏大的網絡拓撲圖。我最初被它吸引，是衝著它標題中蘊含的“宏大敘事”去的。翻開內頁，我立刻被作者構建的世界觀所震撼。它並非那種枯燥的教科書式講解，而是以一種近乎科幻小說的筆法，描繪瞭一個由無數計算單元通過復雜協議緊密連接的虛擬生態係統。開篇對於“分布式決策的優雅性”的論述，簡直是醍醐灌頂。作者沒有止步於對技術原理的羅列，而是深入挖掘瞭這種計算範式如何重塑瞭人類處理大規模問題的哲學基礎。尤其讓我印象深刻的是第三章，其中對“局部最優解與全局收斂性”之間張力的探討，作者用瞭一個生動的類比——一個由蜂群和蟻群行為構成的動態市場模型，清晰地展現瞭去中心化係統如何在高維空間中自發地趨嚮穩定。這本書的文字充滿瞭一種嚴謹的詩意，它讓你在理解技術深度的同時，也開始思考信息處理的本質邊界。那種在海量數據洪流中尋找確定性的掙紮與最終的洞察，構成瞭閱讀過程中一種持續的、令人興奮的智力冒險。讀完這部分內容，我感覺自己的思維維度被強行拉伸到瞭一個新的高度，那些曾經看似孤立的計算難題，似乎都有瞭新的解釋框架。

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**細膩的工程實踐剖析：從概念到落地的現實檢驗** 與許多停留在理論高屋建瓴的著作不同，這本書的價值更體現在其對實際工程挑戰的細緻入微的剖析上。我特彆欣賞作者在探討“資源調度與負載均衡”那一章節所采用的務實態度。他沒有迴避真實世界中網絡延遲、異構硬件兼容性帶來的巨大阻力，而是將其視為係統設計中必須優雅解決的核心矛盾。書中對幾種主流調度算法的對比分析，絕非簡單的性能跑分比較，而是結閤瞭特定的應用場景——例如，在處理實時金融交易數據流與進行非實時科學模擬計算時，不同算法的適用邊界和隱含的係統開銷被闡述得淋灕盡緻。我尤其關注瞭其中關於“容錯與拜占庭將軍問題”在現代基礎設施中的實際解決方案。作者詳細拆解瞭如何利用冗餘編碼和輕量級共識機製來確保係統的健壯性，避免瞭冗長晦澀的數學推導，轉而側重於工程實現上的權衡取捨。這種“知其然並知其所以然”的敘述方式，極大地滿足瞭我作為一名實踐者對於“如何讓係統真正跑起來”的渴望。讀到此處，我仿佛置身於一個高壓力的機房環境中，親手調試著那些復雜的通信鏈路和管理模塊，體會著每一次係統崩潰與重啓背後的教訓。

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**人文關懷與未來圖景的交織：超越純粹技術的審視** 這本書的第三個維度，讓我對它的評價從一本技術專著提升到瞭對未來社會形態的深刻反思。作者在討論到“大規模協作中的信任機製構建”時，筆鋒陡然一轉，觸及瞭社會學和倫理學的範疇。他沒有把這種計算模式僅僅視為一種工具，而是將其視為一種重塑人與人、組織與組織之間交互模式的新型基礎設施。例如，書中關於數據主權和計算透明度的章節，以一種極其警醒的口吻，探討瞭當計算能力高度集中或高度分散時，可能對個人隱私和集體決策帶來的潛在風險。我被作者對“算法的社會責任”的拷問深深觸動。他提齣的觀點是，構建高效的計算網絡的同時，更需要構建與之匹配的、能夠製約和引導技術發展的社會契約。這種將技術進步與人文價值緊密結閤的敘事，使得全書的閱讀體驗變得立體而厚重。它強迫讀者跳齣屏幕前的代碼和服務器，去思考，當我們擁有瞭近乎無限的計算能力後，我們究竟想用它來解決什麼樣的問題，以及，我們願意為此付齣什麼樣的代價。

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**閱讀障礙與挑戰：對新晉讀者的友好度評估** 坦率地說，這本書並非是為初學者準備的“入門嚮導”。它的深度和廣度，要求讀者必須具備紮實的計算機科學基礎，特彆是對操作係統、網絡協議和並行編程概念有所瞭解。在某些章節，例如涉及到高級加密算法在分布式認證中的集成時，作者的敘述速度明顯加快，專業術語的密度陡然增加，這對於剛剛接觸該領域的讀者來說，可能會造成一定的閱讀挫敗感。我記得在理解某一特定的“一緻性哈希算法”變體時，我不得不暫停下來，查閱瞭三篇相關的學術論文纔能真正把握其微妙之處。然而，正是這種不妥協的專業深度，保證瞭它對資深工程師和研究人員的長期價值。它更像是一本“進階工具箱”，而不是“基礎工具手冊”。雖然閱讀過程充滿挑戰，需要不斷地迴溯和查閱資料，但每一次成功攻剋一個技術難點，隨之而來的成就感也是巨大的。它要求讀者投入時間與精力，但最終的迴報是知識體係的顯著躍升，而非浮光掠影的理論概念。

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**對特定領域應用的洞察：細微之處見真章** 在全書的中後段，作者將筆力集中於幾個高精尖領域的應用案例，這部分內容可以說是技術愛好者和領域專傢都無法繞過的精華所在。我尤其對其中關於“復雜係統模擬”的章節進行瞭反復閱讀。它不僅僅介紹瞭如何將龐大的物理模型分解成可以在不同節點上獨立求解的子問題，更重要的是，它詳盡闡述瞭如何高效地處理這些子問題之間需要進行信息交換的“邊界條件”。作者以氣象預測模型的並行化為例，生動地展示瞭數據依賴關係如何成為製約整體性能的瓶頸，並詳細對比瞭基於消息傳遞接口（MPI）和基於高級抽象模型（如Actor模型）在處理這種依賴時的效率差異和編程復雜度。此外，關於“基因組測序數據的高速比對”那部分，書中對I/O瓶頸和內存訪問模式的分析極其精闢，提供瞭許多教科書中難以找到的、基於實際大規模數據集的優化思路。這些深入到特定應用場景的案例分析，展現瞭作者深厚的跨學科知識背景和對計算效率極限的執著追求。

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