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出版者:機械工業齣版社

作者:韋斯(Mark Allen Weiss)

出品人:

頁數:511

译者:

出版時間:2010-8

價格:45.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787111312802

叢書系列:經典原版書庫

圖書標籤:

• 數據結構
• 算法
• 計算機
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• Algorithms
• 編程
• 計算機科學
• 數據結構與算法
• 數據結構
• 算法分析
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深度學習：從理論基石到前沿應用 圖書簡介 書籍名稱：《深度學習：從理論基石到前沿應用》 作者： [此處可填寫虛構的資深專傢姓名，例如：李明、王芳] 齣版社： [此處可填寫虛構的權威齣版社名稱，例如：精工科技齣版社] 頁數： 約 800 頁 --- 內容概述 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。它不僅涵蓋瞭深度學習理論的數學基礎、核心算法的原理推導，更側重於如何將這些知識應用於解決現實世界中的復雜問題。全書結構嚴謹，邏輯清晰，從入門到精通，力求成為讀者在人工智能領域探索道路上的一部權威參考手冊。 第一部分：深度學習的數學與理論基礎（奠定堅實的地基） 本部分著重於構建讀者理解復雜神經網絡所需的數學直覺和理論框架。 第1章：綫性代數與概率論迴顧 本章不會停留於基礎概念的簡單羅列，而是聚焦於深度學習中頻繁使用的數學工具。重點闡述嚮量空間、矩陣分解（如SVD、特徵值分解）在綫性迴歸和降維中的作用。概率論部分則深入探討瞭最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）的推導過程，以及貝葉斯定理在模型不確定性量化中的應用。 第2章：優化理論與梯度下降的精妙 本章是訓練神經網絡的“心髒”。詳細剖析瞭凸優化和非凸優化的區彆。深入講解瞭標準梯度下降（GD）、隨機梯度下降（SGD）及其變體（如動量法、Adagrad、RMSprop、Adam）。著重分析瞭學習率調度策略對模型收斂速度和最終性能的影響，並討論瞭鞍點問題在高維空間中的錶現與應對方法。 第3章：信息論與信息最大化原理 引入信息論的視角來理解神經網絡的錶達能力。講解瞭熵、交叉熵（Cross-Entropy）作為損失函數背後的信息學意義。探討瞭互信息（Mutual Information）在特徵選擇和錶徵學習中的潛在應用，為後續的自監督學習打下理論基礎。 第二部分：核心神經網絡架構的精細解構（構建模型骨架） 本部分係統地介紹瞭當前主流的神經網絡模型，並從結構設計和參數效率的角度進行深入剖析。 第4章：前饋網絡（FNN）與激活函數的選擇藝術 從最基礎的多層感知機（MLP）齣發，詳細分析瞭Sigmoid、Tanh的飽和問題，並重點探討瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何有效緩解梯度消失問題，以及這些選擇對模型訓練速度的影響。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 本章是本書的重點之一。不僅講解瞭捲積層、池化層、填充（Padding）等基本操作，更著力於分析經典架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception/GoogLeNet）的設計哲學。ResNet中的殘差連接（Skip Connection）將被深度剖析為一種有效的“信息高速公路”。此外，還將介紹深度可分離捲積在移動端部署中的重要性。 第6章：循環神經網絡（RNN）與序列建模的挑戰 本章處理時序數據。詳細對比瞭標準RNN、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構和門控機製。重點分析瞭標準RNN的長期依賴問題，並通過細緻的圖示解釋LSTM的“細胞狀態”如何實現信息的選擇性遺忘和保留。同時，將簡要討論雙嚮RNN（Bi-RNN）的應用場景。 第7章：自注意力機製與Transformer架構 本章聚焦於當前自然語言處理（NLP）領域的主導範式。詳盡解釋瞭自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product機製，並講解瞭多頭注意力（Multi-Head Attention）如何捕獲不同子空間的信息。Transformer的編碼器-解碼器結構、位置編碼（Positional Encoding）的必要性與實現方式將被全麵解析。 第三部分：訓練技巧、正則化與模型泛化（提升模型性能） 成功的深度學習不僅僅是選擇正確的架構，更在於精妙的訓練策略。 第8章：損失函數、正則化與避免過擬閤 本章深入探討瞭分類問題中的Softmax與KL散度，迴歸問題中的L1/L2範數。正則化方麵，除瞭權重衰減，還將詳細討論Dropout機製（包括其在不同層上的應用差異），以及早停法（Early Stopping）的實現細節。 第9章：批量歸一化（Batch Normalization）與層歸一化（Layer Normalization） 深入研究瞭數據分布在網絡中動態變化（Internal Covariate Shift）的問題，並詳細闡述瞭BN如何通過規範化激活層的輸入分布來加速訓練並允許使用更高的學習率。同時，會對比LN在處理可變長度序列數據（如NLP任務）時的優勢。 第10章：遷移學習、微調與預訓練模型的使用範式 本章探討如何在資源有限的情況下利用大規模數據集訓練的模型。詳細講解瞭特徵提取（Frozen Layers）和全模型微調（Fine-tuning）的策略選擇，以及如何根據目標任務與源任務的相似度來調整學習率。 第四部分：前沿應用與專業領域探索（實踐與未來方嚮） 本部分將理論知識應用於特定領域，並展望深度學習的未來趨勢。 第11章：生成模型：從變分自編碼器到生成對抗網絡（GANs） 本章深入研究如何讓模型學會“創造”。詳細解析瞭變分自編碼器（VAE）的潛在空間（Latent Space）和重參數化技巧。隨後，重點剖析GANs的零和博弈框架、判彆器與生成器之間的動態平衡，以及DCGAN、WGAN等改進型GANs在圖像生成中的突破。 第12章：深度強化學習（DRL）簡介 將深度學習與決策製定相結閤。介紹瞭馬爾可夫決策過程（MDP）的基本要素。重點講解瞭基於價值的方法（如DQN及其改進Double DQN）和基於策略的方法（如Policy Gradients）。 第13章：可解釋性與魯棒性 隨著模型復雜度的增加，理解其決策過程至關重要。本章介紹瞭幾種主流的XAI（eXplainable AI）技術，如LIME和Grad-CAM，用於可視化模型關注的區域。同時，探討瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理及防禦策略，強調模型魯棒性的構建。 總結 本書的編寫風格旨在達到學術的嚴謹性和工程的實用性之間的完美平衡。每一章節都配有清晰的數學推導、算法流程圖以及僞代碼示例，確保讀者不僅“知道是什麼”，更能“理解為什麼”以及“如何做”。本書適閤作為高等院校相關專業（計算機科學、電子信息工程、應用數學等）的高年級本科生或研究生的教材，同時也為希望係統性掌握深度學習技術棧的工程師和研究人員提供瞭一份寶貴的實踐指南。 ---

評分☆☆☆☆☆

開篇第一章引論的第一節提齣一個問題： “設有一組N個數而要確定其中第K個最大者” 並給齣兩種解法 全排序後返迴K位置上的元素。平均復雜度O(NLogN) 再建立一個臨時數組，從N中讀取K個數，全排序，然後依次讀入其餘N - K個數進來和第K名比較，大於K的值則插入到閤適位置...  

評分☆☆☆☆☆

大學期間從頭到尾看瞭5遍。 代碼比較精緻，尤其是avl樹那段，記憶猶新。 內容上偏基礎嚮，偏實現，適閤有一定C語言基礎的人入門數據結構。 自己感覺圖論講的一般，後麵攤還分析講的也比較湊閤。 額，我的評論太短瞭。。  

評分☆☆☆☆☆

斷斷續續看瞭兩個月，沒有完全看完。 所有的算法都能看懂，而且可以編程實現，但還是不會做習題。 離散數學的功底不行，先看看離散數學再看這本書。  

評分☆☆☆☆☆

現在的程序員總是用著彆人封裝好的函數、類、庫、API，滿滿的，我們就會覺得編程不過是這麼迴事，搭積木而已，彆人都把材料提供好瞭，至於材料是怎麼做的，不用理會。 真的是這樣嗎？說數據結構和算法沒用的人，那是因為他用不到。為什麼用不到？他的層次決定瞭他不會接觸到編...  

評分☆☆☆☆☆

薄薄的小書，tex排版，圓圓的字體排代碼，c語言代碼並不是全的，是c僞代碼。 - - 我很菜的，所以專業的東西說不齣來。感覺在解說上沒有算法導論那樣詳細（其實我覺得算法導論囉嗦）。  

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《數據結構與算法分析》的厚重之作，說實話，第一印象是那種理工科經典的樸實無華，封麵設計簡潔到幾乎可以用“嚴肅”來形容，但翻開內頁，立刻感受到瞭一種深厚的學術底蘊。它不像市麵上很多為瞭迎閤初學者而過度美化和簡化的教材，它直接選擇瞭最硬核的路徑。我印象最深的是它對圖論部分的處理，講解得極其細緻入微，仿佛作者不隻是在羅列算法，而是在引導讀者親手搭建起每一個邏輯節點。書中對復雜度的分析，不是簡單地拋齣$O(n^2)$這樣的結論，而是深入到遞歸樹的構建過程和主定理的應用，那種層層剝開、抽絲剝繭的講解方式，讓我這個曾經對算法分析感到畏懼的人，竟然從中體會到瞭一種近乎數學證明的美感。特彆是關於攤還分析（Amortized Analysis）那一章，作者用極其巧妙的勢函數（Potential Function）概念，將原本看起來很隨機的序列操作成本，規範化、係統化地展現齣來，那種豁然開朗的感覺，真的值得為之點贊。對於任何想真正掌握計算機底層邏輯，而不是僅僅停留在會寫代碼層麵的人來說，這本書無疑是一部值得反復研讀的“內功心法”。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是“全麵且深入的工具箱”。它不僅僅涵蓋瞭經典的綫性錶、樹、圖等核心結構，還專門闢齣章節詳細討論瞭高級主題，例如散列函數的衝突解決策略（特彆是完美哈希的理論探討）以及字符串匹配算法（如KMP和Boyer-Moore）的內涵與外延。我特彆欣賞它對不同算法在不同應用場景下的適用性對比分析。它不是簡單地說A比B快，而是會詳細分析在數據量極小、中等、巨大，以及內存受限等不同約束條件下，各種算法的性能麯綫變化。這種基於現實工程考量的分析，極大地拓寬瞭我對算法選擇的視野。閱讀過程中，我時常停下來，對照著自己過去寫過的代碼，反思當時是否選擇瞭最優的結構或策略。這本書帶來的知識衝擊力是持續性的，它教會我的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這樣做是最好的”，這是一種能持續影響我未來職業發展的底層思維訓練。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，初次接觸這本書的難度是相當高的，它毫不留情地展現瞭數據結構和算法領域知識的深度和廣度。它對於基礎概念的界定非常精準，幾乎不允許任何模糊地帶存在。例如，在講解樹結構時，對於紅黑樹（Red-Black Tree）的鏇轉和顔色調整規則，描述得異常詳盡，甚至細化到瞭每一步操作對樹高度的影響，以及如何保證最壞情況下的時間復雜度。這種追求極緻嚴謹的態度，使得本書不太適閤那種想在兩周內速成麵試技巧的讀者。它更像是為那些緻力於成為係統架構師或底層研發人員準備的“基石”。書中很多章節都需要讀者具備紮實的離散數學背景，如果數學基礎稍弱，可能會在理解某些證明時感到吃力。但一旦你攻剋瞭這些難關，你會發現，你對效率和資源消耗的敏感度會大大提高。它成功地將理論的抽象美，轉化為瞭可操作的工程智慧，這點是其他很多偏重於代碼實現的參考書所欠缺的。

评分☆☆☆☆☆

這本書在內容編排上，展現齣一種非常清晰的、由淺入深、循序漸進的結構美學。它並沒有一開始就堆砌復雜的知識點，而是從最基本的數組、鏈錶操作入手，通過對基本操作時間成本的量化分析，自然地引齣瞭排序和搜索的必要性。這種設計上的匠心體現在它對“問題解決的動機”的強調上。例如，在講解堆（Heap）這一章節時，作者沒有急於介紹堆排序，而是先花瞭大量篇幅討論如何高效地維護一個動態集閤的極值元素，從而使讀者理解為什麼要發明“優先隊列”這個抽象數據類型。書中穿插的那些“曆史注腳”和“相關工作討論”，也讓我對很多算法的演進過程有瞭更立體的認知。它不像一本死闆的教材，更像是一位導師在引導你探索知識的邊界，總是在你即將感到疲憊時，提供一個精彩的應用場景或一個巧妙的證明技巧來重新激發你的求知欲。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格，讓我産生瞭一種與領域內一位經驗極其豐富的教授麵對麵交流的錯覺。它不是那種教科書式的、冷冰冰的知識灌輸，而更像是一種帶著濃厚個人洞察力的技術論述。尤其是在介紹動態規劃（Dynamic Programming）時，作者沒有采用大而全的覆蓋，而是精心挑選瞭幾個標誌性的、能體現思想精髓的案例進行深度剖析。比如，它對最長公共子序列（LCS）的講解，不僅展示瞭狀態轉移方程，更著重探討瞭如何從暴力遞歸的低效性自然過渡到自底嚮上（Bottom-Up）的優化過程，這種對“思維演變”過程的關注，遠比直接給齣最終公式來得更有價值。我甚至覺得，這本書與其說是一本技術手冊，不如說是一部關於“如何像計算機科學傢一樣思考問題”的哲學指南。它要求讀者必須動腦筋去推導，而不是簡單地記憶。那些密集的公式和嚴謹的推導過程，對我提升邏輯嚴密性幫助極大，讀完後，感覺看待任何復雜的計算問題，都有瞭一種更具條理性和預見性的視角。

评分☆☆☆☆☆

相比算法導論，數學證明更簡潔，更易讀，側重於介紹數據結構、算法的概念和應用。

评分☆☆☆☆☆

woc我大概是個弱智//20180716-21重看前九章，到第十章時突然不想看【【

评分☆☆☆☆☆

快速略過最後兩章，重新開始和其它書一塊兒摻著看，順道把習題給處理掉。

评分☆☆☆☆☆

經典多讀

评分☆☆☆☆☆

woc我大概是個弱智//20180716-21重看前九章，到第十章時突然不想看【【