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出版者:

作者:邝邦洪编

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:2004-3

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787218042879

丛书系列:

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武兵
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具体描述

这部教材力求创新，力避空泛的理论漫谈，注重实用性和可操作性，侧重于汉语言文学专业各学科的选题和研究方法的指导，并配以论文评析，让学生可视可思可学，从而提高学生写作学术论文的能力和创新能力。

《深度学习理论与实践：从基础到前沿》简介：这是一本面向希望深入理解深度学习核心原理并掌握实际应用技巧的读者而设计的综合性著作。本书旨在构建一个坚实的理论基础，并辅以丰富的实战案例，带领读者逐步探索深度学习的广阔天地，从经典模型到最新研究成果，无所不包。本书内容详解：第一部分：深度学习基础第一章：人工智能、机器学习与深度学习的关系我们将首先梳理人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的演进与关联，明确它们各自的范畴、核心思想及发展脉络。 AI的宏观愿景：探讨人工智能的定义、发展阶段（弱人工智能、强人工智能、超人工智能）以及其在人类社会中的潜在影响。 ML的统计学基石：深入讲解机器学习的分类，包括监督学习、无监督学习、强化学习，并介绍监督学习中的回归与分类问题。 DL的神经网络革命：阐述深度学习为何能成为机器学习的强大分支，重点介绍其在处理高维、非结构化数据方面的优势。第二章：神经网络的基本原理神经元的数学模型：解析人工神经元（感知器）的结构和激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU等）的作用，理解它们如何模拟生物神经元的兴奋与抑制。前向传播：详细阐述数据如何通过多层神经元网络进行层层传递，计算输出结果的过程。损失函数：介绍用于衡量模型预测值与真实值之间差异的各种损失函数（如均方误差、交叉熵），并说明其选择的重要性。反向传播算法：这是深度学习的核心训练机制。我们将分步解析反向传播的数学原理，包括链式法则的应用，以及如何通过计算梯度来更新网络权重。第三章：梯度下降优化算法批量梯度下降 (Batch Gradient Descent)：理解其通过计算整个数据集的梯度进行优化的方式，并讨论其计算效率和收敛特性。随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)：介绍其每次迭代使用单个样本或一小批样本的梯度，从而提高训练速度和跳出局部最优的能力。小批量梯度下降 (Mini-batch Gradient Descent)：这是最常用的优化方法，我们将详细讲解其在计算效率和稳定性之间的权衡。动量 (Momentum)：解释动量如何加速SGD的收敛，并帮助模型越过平坦区域。自适应学习率算法：深入讲解Adagrad, RMSprop, Adam等算法，它们如何根据参数的重要性动态调整学习率，从而实现更高效的训练。第二部分：经典深度学习模型第四章：卷积神经网络 (CNN) CNN的起源与设计理念：介绍CNN为何在图像识别领域取得巨大成功，其模拟人类视觉皮层处理信息的方式。卷积层：解析卷积核（滤波器）的工作原理，如何提取图像的局部特征，并讲解卷积的步长、填充等参数。池化层：理解池化（最大池化、平均池化）如何减小特征图的尺寸，增强模型的鲁棒性，并保留重要的特征信息。全连接层：介绍CNN最后的全连接层如何将提取到的高级特征进行分类。经典CNN架构：详细剖析AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet等里程碑式的CNN模型，理解它们在网络深度、宽度、连接方式上的创新。 CNN的应用：图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。第五章：循环神经网络 (RNN) RNN的结构与时序数据处理：讲解RNN如何处理序列数据，如文本、语音、时间序列，以及其“记忆”机制。基本RNN的梯度消失/爆炸问题：分析标准RNN在处理长序列时遇到的挑战。长短期记忆网络 (LSTM)：深入讲解LSTM的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）如何有效地解决梯度问题，使其能够学习长期依赖关系。门控循环单元 (GRU)：介绍GRU作为LSTM的简化版本，其结构和性能优势。 RNN的应用：自然语言处理（文本生成、机器翻译、情感分析）、语音识别、时间序列预测等。第六章：其他重要网络结构自编码器 (Autoencoder)：理解其无监督学习的特性，包括编码器和解码器，以及其在降维、特征学习、异常检测等方面的应用。生成对抗网络 (GAN)：详细阐述生成器和判别器的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的强大能力。第三部分：深度学习的进阶与前沿第七章：深度学习的正则化与优化技巧过拟合的挑战：分析模型过拟合的原因，并介绍常见的过拟合表现。正则化技术： L1/L2正则化：理解如何通过惩罚权重来防止过拟合。 Dropout：讲解Dropout如何在训练过程中随机“丢弃”神经元，以提高模型的泛化能力。 Batch Normalization：介绍Batch Normalization如何加速训练，稳定网络，并降低对初始化的依赖。数据增强 (Data Augmentation)：探讨如何通过对训练数据进行变换（如旋转、裁剪、翻转）来扩充数据集，提高模型的鲁棒性。学习率调度 (Learning Rate Scheduling)：介绍如何随着训练的进行动态调整学习率，如步长衰减、指数衰减等。第八章：深度学习的模型评估与调优评估指标：针对不同任务（分类、回归、聚类等），介绍精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方根误差（RMSE）等常用评估指标。交叉验证：讲解K折交叉验证等方法，以更全面地评估模型的泛化性能。超参数调优：网格搜索 (Grid Search)：系统性地搜索最优超参数组合。随机搜索 (Random Search)：更高效地探索超参数空间。贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)：利用概率模型进行智能超参数搜索。第九章：注意力机制与Transformer模型注意力机制的原理：深入解析注意力机制如何让模型在处理序列时，根据输入的重要性动态地分配注意力权重，尤其是在机器翻译等任务中。 Transformer模型：这是自然语言处理领域的一次革命。我们将详细讲解Transformer的Encoder-Decoder结构，自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制，以及其在并行计算和处理长距离依赖方面的优势。 Transformer的应用：BERT, GPT系列等预训练模型的介绍，以及它们在各种NLP任务中的突破性表现。第十章：深度学习的部署与应用模型部署概述：探讨将训练好的深度学习模型部署到生产环境的挑战和方法。常见的部署框架：介绍TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX等工具，它们如何优化模型以适应移动端或边缘设备。模型压缩与优化：讲解模型剪枝、量化等技术，以减小模型体积，提高推理速度。深度学习的应用领域拓展：除了图像和文本，还将触及如推荐系统、图神经网络 (GNN)、强化学习（与深度学习结合）等前沿应用。本书特色：理论与实践并重：每一章节都精心设计了理论讲解与代码示例，帮助读者融会贯通。循序渐进的难度：从最基础的概念讲起，逐步深入到复杂的模型和前沿技术。丰富的案例分析：涵盖了图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域的典型应用。强调数学原理：深入剖析算法背后的数学原理，帮助读者知其然，更知其所以然。面向未来：不仅介绍经典模型，更着眼于当前和未来的研究热点。适用人群：计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学等相关专业的学生。对深度学习有浓厚兴趣，希望系统学习其理论与实践的开发者、研究人员。需要将深度学习技术应用于实际业务场景的工程师和产品经理。希望了解人工智能最新发展动态的广大技术爱好者。本书将是你深入探索深度学习世界的得力助手。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，是我认为它区别于其他教材的关键因素。它避免了那种高高在上、不食人间烟火的“理论腔调”，反而采用了非常贴近实际写作场景的语境。比如，在讨论如何写出“引人入胜的摘要（Abstract）”时，它没有直接给出摘要的要素清单，而是模拟了一场与审稿人的“首次会面”，强调摘要是你向审稿人发出的第一封“求职信”，必须在极短时间内抓住对方的注意力。这种拟人化和场景化的叙事方式，极大地降低了阅读的枯燥感，让复杂的写作技巧变得鲜活起来。此外，书中对“论证逻辑的连贯性”的讲解也十分精彩，它引入了批判性思维的工具，教导读者如何像一个“内部反对者”一样，不断地自我诘问：“我的证据真的能支撑我的观点吗？”“有没有更强有力的反驳？”这种主动的、批判性的自我审视，是很多写作课本所缺失的，它培养的不仅仅是写手，更是思考者。读完这部分，我感觉自己的思维清晰度都有了显著提高。

评分☆☆☆☆☆

我最看重的一点是，这本书的“实操性”和“工具属性”。很多教材看完后，合上书本就束之高阁，等到真正动笔时，又不知从何下手。但《中文专业论文写作教程》的设计显然是希望它能成为一本“常驻桌面”的参考书。它在每一章的末尾都附带了“写作自检清单”（Checklist），这些清单极其具体，从“全文的论点是否清晰一致”到“图表标题的措辞是否专业”，事无巨细。更贴心的是，书中附赠了一个非常详细的“术语与句式速查表”，涵盖了大量用于过渡、转折、强调和总结的“万能句式”，但这些句式都经过筛选，确保了其学术的严谨性，避免了滥用。这使得我在写作的“打磨”阶段，可以迅速找到提升语言质量的“捷径”。这本书成功地将抽象的写作要求，转化为了可以即时检查和应用的具体步骤和工具，真正实现了“授人以渔”的目的，让我相信，即便是面对最棘手的研究课题，只要遵循书中的步骤，也能产出一份结构严谨、逻辑清晰的合格甚至优秀的中文专业论文。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是学术界的“一抹亮色”，那种沉稳又不失现代感的排版，光是摆在书架上就让人觉得专业度倍增。我当初毫不犹豫地把它收入囊中，主要是冲着它那承诺的“体系化指导”去的。说实话，很多写作指导书要么过于理论化，堆砌着晦涩难懂的术语，读起来如同啃硬骨头；要么又过于口语化，流于表面，根本解决不了实际问题。这本书在这一点上把握得非常精准。它似乎懂得初入研究领域的学生那种既兴奋又迷茫的心态，没有一上来就抛出复杂的结构图，而是循序渐进地引导你理解学术规范的“为什么”比“是什么”更重要。我特别欣赏它对“研究问题凝练”这一环节的深入剖析。在那部分，作者没有简单地说“要找好问题”，而是提供了一套可操作的筛选机制，教你如何从一堆看似有价值的材料中，像淘金一样，筛选出那个真正具有学术价值和可行性的核心。它用大量的实例对比，清晰地展示了“模糊的兴趣”和“清晰的研究焦点”之间的巨大鸿沟，这对我这个曾经深陷于信息过载泥潭的人来说，简直是醍醐灌顶。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位经验丰富、极具耐心的导师，而不是在被动地接受知识灌输，这种体验非常难得。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对格式和规范有强迫症的人，尤其头疼于引用标注的混乱。市面上很多书籍对于引注部分的讲解，往往是简单罗列几种格式（APA, MLA等），然后让读者自己去查阅标准手册，实用性大打折扣。然而，这本书在“规范与伦理”这一章的处理上，完全超出了我的预期。它不仅详细解析了中文学术界常用的引注标准，更重要的是，它深入探讨了“学术诚信”背后的哲学基础。作者用非常生动的案例，解释了“无意的抄袭”和“蓄意的剽窃”在学术伦理上的区别与严重性，这远比简单的“不要抄袭”要有教育意义得多。更实际的是，它提供了一份详尽的“错误集锦”，列举了学生在引用时最容易犯的十大类错误，并配上了“正例”与“误例”的清晰对比图表。这使得我这个原本觉得头疼的格式问题，变成了一个可以系统学习和避免失误的技能点。它让我明白，规范不仅仅是形式，更是对研究对象和学术共同体的尊重，这种深层次的理解，是任何速成技巧都无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，展现出一种近乎“工匠精神”的严谨。我之前用过几本市面上流行的写作手册，很多都是将“引言”、“主体”、“结论”孤立地讲解，导致读者总感觉写完一个部分后，不知道如何平滑过渡到下一个部分，就像搭积木一样生硬。但这本教程却巧妙地将写作视为一个“有机体”的构建过程。最让我感到惊艳的是它对“文献综述”的论述部分。它没有停留在告诉你要“总结前人研究”，而是深入探讨了如何通过文献的“对话”来确立自己研究的“位置”。书中提到了一个非常实用的方法论，教你如何识别现有研究中的“空白点”（gaps）和“争议点”（controversies），并指导你如何用自己的研究去填补或解决这些问题，从而构建起强有力的理论基础。这种“以终为始”的写作思路，极大地提升了我对整体框架的把控能力。而且，书中针对不同学科（虽然它以中文写作见长，但底层逻辑是通用的）的论文特征，提供了差异化的建议，比如理工科的实证分析与人文学科的文本解读在论证侧重点上的细微差别，这些细节的处理，体现了编著者深厚的学术功底和对写作实践的深刻洞察力。

评分☆☆☆☆☆

指导中文系大学生论文写作的好书！

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