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出版者:

作者:McKenna, Michael C./ Robinson, Richard D.

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 88.59

装帧:

isbn号码:9780132074728

丛书系列:

图书标签:

教育教学
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具体描述

Teaching through Text: Reading and Writing in the Content Areas is evidence-based, designed to help middle and high school content teachers apply effective reading-related techniques for fostering comprehension of materials in their area. This book provides a core set of instructional techniques that are easy for teachers to implement and that do not encroach on the time spent learning content. In order to help teachers incorporate reading-related approaches into their classroom, Teaching through Text begins by explaining how these approaches are easy to implement and require no time diverted from content learning. Specific approaches are nested within "before-during-after" lesson formats, such as the DR-TA and Reciprocal Teaching. Unlike other texts on the market in this area, all the approaches provided in the book have a strong empirical base. Some approaches provided in the text include: vocabulary techniques (e.g., graphic organizers, feature analysis, list-group-label), comprehension techniques (e.g., reading guides, questioning strategies), and study techniques. The book also addresses issues of assessment, motivation, and cultural and linguistic diversity.

《深度学习：从理论到实践》作者：[此处填写作者姓名，例如：张伟, 李明] 出版社：[此处填写出版社名称，例如：知识动力出版社] ISBN：[此处填写ISBN，例如：978-7-5086-1234-5] --- 内容简介《深度学习：从理论到实践》是一部旨在为读者提供全面、深入、且富有实践指导意义的深度学习领域专著。本书并非简单地罗列算法公式，而是致力于构建一个从基础概念到前沿应用的完整知识体系，帮助读者跨越理论与工程实践之间的鸿沟。本书的结构设计充分考虑了不同层次读者的需求。对于初学者，我们将从最核心的数学基础（线性代数、概率论与数理统计、微积分）讲起，并详细解析传统机器学习的局限性，从而自然地引出深度学习的必要性。我们坚信，只有扎实地掌握了背后的数学原理，才能真正理解和优化复杂的神经网络模型。第一部分：基础奠基与核心概念在本书的第一部分，我们将聚焦于深度学习的基石。 1. 神经元与网络结构：详细阐述感知机（Perceptron）的原理，以及如何通过多层结构（MLP）实现非线性映射。我们将深入探讨激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的选择标准、梯度消失/爆炸问题的成因，以及批标准化（Batch Normalization）如何有效缓解这些问题。 2. 损失函数与优化器：详尽对比均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等在不同任务中的适用性。优化器部分将涵盖经典的梯度下降法（SGD），动量法（Momentum），以及目前工业界广泛使用的Adam、RMSProp等自适应学习率方法，并辅以收敛性分析。 3. 反向传播算法的精髓：反向传播（Backpropagation）是深度学习的“发动机”。本书将用清晰的链式法则推导过程，结合计算图的视角，彻底揭示梯度是如何高效计算并回传至每一层参数的。我们不仅会展示公式，还会通过伪代码模拟训练过程。第二部分：经典深度学习模型深度解析本书的第二部分将围绕当前应用最广泛的两大支柱——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）展开深入探讨。 1. 卷积神经网络（CNN）：图像革命的驱动力卷积操作的几何意义：详细解释卷积核（Filter）如何提取局部特征，以及参数共享的优势。我们将剖析池化层（Pooling）的作用，以及不同尺寸卷积核的策略。经典架构演进：全面梳理LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接的核心思想）等里程碑式的工作。特别强调残差连接如何从根本上解决了深层网络训练的难题。现代应用：介绍目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的基本思想）、图像分割（如U-Net结构）在实际工程中的部署挑战与技巧。 2. 循环神经网络（RNN）：序列数据的处理之道序列依赖建模：解释标准RNN如何处理时间序列数据，并着重分析其在长距离依赖上的固有缺陷。长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：这是处理序列问题的核心。本书将细致解析输入门、遗忘门、输出门（LSTM）和更新门、重置门（GRU）的内部工作机制，展示它们如何通过“细胞状态”实现信息的选择性记忆与遗忘。高级序列模型：探讨双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）的应用场景，以及它们在自然语言处理（NLP）早期任务中的作用。第三部分：连接的艺术——注意力机制与Transformer 随着序列建模的深入，本书重点转向了当代AI领域最核心的架构——注意力机制（Attention）与Transformer模型。 1. 注意力机制的直观理解：解释注意力机制如何允许模型在处理输入序列的某个部分时，动态地关注到输入序列中最重要的信息片段，从而提升模型的决策质量。 2. Transformer架构的颠覆性创新：全面解析“Attention Is All You Need”论文提出的Transformer结构。重点讲解自注意力（Self-Attention）的缩放点积计算过程，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何增强模型的表达能力。 3. 位置编码与网络堆叠：详细阐述Transformer如何摆脱循环结构，依赖位置编码（Positional Encoding）来维持序列顺序信息。剖析编码器-解码器架构的完整流程。第四部分：训练、调优与前沿拓展本部分关注如何将理论模型转化为高效、可部署的系统，并探讨了领域前沿的研究方向。 1. 正则化与泛化能力：深入探讨防止过拟合的各种技术，包括L1/L2正则化、Dropout的随机失活原理、数据增强（Data Augmentation）的策略设计。 2. 模型部署与效率优化：介绍如何利用量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）来压缩大型模型，以适应边缘计算和低延迟应用环境。 3. 生成模型概述（选讲）：简要介绍生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的基本原理，展示深度学习在数据生成领域的潜力。实践导向与技术栈：本书在讲解每一个核心概念时，都紧密结合主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）。每一章节后都配有清晰的代码示例和动手实验指导，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。本书旨在培养读者独立设计、训练和调试复杂深度学习系统的能力，使其能够驾驭当前AI领域快速迭代的挑战。目标读者：本书适合具有一定微积分和线性代数基础的计算机科学、电子工程、数据科学专业的学生、研究人员，以及希望系统性掌握深度学习核心技术的工程师和技术爱好者。阅读本书后，读者将有能力深入理解顶级会议论文，并能自主设计和实现前沿的深度学习解决方案。