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Barbara Thomas & Louis... 著

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出版社： Cambridge University P...

ISBN：9781107481060

商品编码：1646134614

包装：平装

外文名称：Grammar and Vocabulary...

出版时间：2015-05-28

页数：256

正文语种：英语

图书基本信息

Grammar and Vocabulary for First and First for Schools Book with Answers and Audio
作者： Barbara Thomas;Louise Hashemi;Laura Matthews;
ISBN13： 9781107481060
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2015-05-28
出版社： Cambridge University Press
页数： 256
重量（克）： 498
尺寸： 24.384 x 18.796 x 1.524 cm

商品简介

Grammar and Vocabulary reference and practice for the revised Cambridge English: First (FCE) and Cambridge English: First (FCE) for Schools from 2015 Cambridge Grammar and Vocabulary for First and First for Schools provides complete coverage of the grammar and vocabulary needed for the Cambridge First exams, and develops listening skills at the same time. It includes the full range of First and First for Schools exam tasks from the Reading and Use of English, Writing and Listening papers, and contains helpful grammar explanations. This edition is updated for the new exam to be introduced from 2015. It is informed by the Cambridge Learner Corpus to ensure that the language tackles real learner errors. The accompanying listening material is available online for download.

好的，这是一份关于另一本虚构图书的详细简介，内容完全独立于您提到的《Grammar and Vocabulary for First and First...》。 --- 《深度学习中的概率模型与优化算法：从理论基础到前沿应用》 作者： 张伟、李明哲 出版社： 环球科技出版社 出版日期： 2024年10月 ISBN： 978-1-947821-55-3 页数： 780页 --- 内容简介 在当今人工智能（AI）飞速发展的浪潮中，深度学习已成为驱动技术变革的核心引擎。然而，支撑起复杂神经网络模型（如Transformer、GANs、扩散模型）的基石，依然是坚实的数学基础——概率论、统计推断与高效的优化算法。本书《深度学习中的概率模型与优化算法：从理论基础到前沿应用》旨在为有志于深入理解和创新深度学习的工程师、研究人员及高年级学生提供一本全面、深入且实用的技术宝典。 本书结构严谨，内容覆盖了从经典机器学习到最新AI范式的数学核心，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：深度学习的概率统计基础重构 本部分着重于夯实读者对深度学习中核心数学概念的理解，特别强调了在处理不确定性和高维数据时的概率视角。 第一章：概率分布与信息论回顾 详细回顾了高斯分布、混合模型（GMM）在特征表示中的作用。深入探讨了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的内在联系与区别，并引入了贝叶斯推断的基本框架。信息论部分，重点分析了KL散度、交叉熵在损失函数设计中的核心地位，并讨论了信息瓶颈理论对模型复杂度的约束意义。 第二章：随机过程与序列建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，本章深入探讨了马尔可夫链、隐马尔可夫模型（HMM）的现代解读。随后，过渡到循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）的概率生成视角，解释了梯度消失/爆炸问题在概率路径积分下的深层原因。 第三章：变分推断（VI）的现代应用 变分推断是处理复杂后验分布的关键工具。本章详细阐述了均场近似（Mean-Field Approximation）和ELBO（Evidence Lower Bound）的推导。着重介绍如何将VI应用于贝叶斯深度学习（BDL）中，包括对神经网络权重的近似推断，以及在生成模型中对潜在空间分布的刻画。 --- 第二部分：优化理论与高效求解器 深度学习的成功在很大程度上依赖于高效的优化算法。本部分系统梳理了从经典梯度方法到适应性学习率策略的全景图。 第四章：基础梯度下降方法的收敛性分析 详细分析了批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）的收敛速度。引入了强凸性、光滑性等关键性质，并对梯度的方差和偏差进行了严格的数学分析，为后续的动量方法奠定理论基础。 第五章：动量与自适应学习率算法的深入剖析 全面解析了Nesterov加速梯度（NAG）、动量（Momentum）方法的原理。随后，深入讲解了Adagrad、RMSprop以及现代优化器的核心——Adam（及其改进版AdamW）。特别关注了这些算法如何通过历史梯度信息实现对不同参数维度学习率的动态调整，并探讨了其在鞍点和局部最小值附近的表现差异。 第六章：二阶信息与牛顿法族 虽然计算成本高昂，但二阶方法在理解损失曲率方面至关重要。本章探讨了Hessian矩阵的性质。重点介绍了拟牛顿法（如BFGS、L-BFGS）如何利用近似的海森信息来提高收敛速度。同时，讨论了K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）等专门为大规模神经网络设计的近似二阶优化方法。 --- 第三部分：前沿模型中的概率与优化结合 本部分将前两部分的理论知识应用于当前最热门的深度学习架构和方法论中。 第七章：生成对抗网络（GANs）的动态博弈论 从博弈论的角度深入剖析GANs的训练过程，将其视为一个Minimax博弈问题。详细讨论了Wasserstein GAN（WGAN）及其对EM距离的利用，解释了WGAN-GP（梯度惩罚）如何稳定训练过程。本章探讨了如何运用更精细的优化策略来平衡生成器和判别器的收敛速度。 第八章：变分自编码器（VAEs）与潜在空间操控 阐述了VAE作为一种概率图模型，如何通过ELBO来学习数据的低维表示。着重分析了“后验坍塌”（Posterior Collapse）问题，并介绍了如$eta$-VAE等通过正则化来增强潜在空间解耦性的优化技术。讨论了如何利用正则化项引导模型学习到更具语义的潜在向量。 第九章：Transformer架构中的注意力机制与正则化 将Transformer中的自注意力（Self-Attention）机制视为一种动态的、基于上下文的概率加权过程。分析了Scaled Dot-Product Attention中的缩放因子在防止梯度饱和中的概率意义。同时，探讨了在深度Transformer中，如Layer Normalization（层归一化）如何作为一种统计稳定化技术，替代传统的批量归一化（Batch Normalization），并分析了其对优化路径的影响。 第十章：大规模模型训练中的鲁棒性与泛化 本书的收官之章聚焦于实际部署中的挑战。讨论了对抗性攻击的概率建模，以及如何通过鲁棒优化（如Adversarial Training）来增强模型的抵抗力。深入探讨了早停法、权重衰减（L2正则化）的贝叶斯解释，以及如何在实践中平衡模型容量与泛化误差，确保模型在未见数据上的高性能。 --- 适用读者 本书适合具有扎实的线性代数和微积分基础，并对概率论有基本了解的读者。尤其推荐给： 计算机科学、电子工程、应用数学等专业的高年级本科生及研究生。 致力于进行深度学习模型研究与算法开发的工程师和科研人员。 希望从“调参”层面提升到“原理设计”层面的资深机器学习从业者。 通过本书的学习，读者将不仅能够熟练运用现有的深度学习框架，更能掌握设计新模型、开发更高效优化策略的理论工具和分析视角。 ---

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性真的超乎我的预期，它不仅仅是一本枯燥的语法参考书，更像是一本实用的语言“工具箱”。我发现许多我在日常交流和写作中经常感到困惑的细微差别，在这本书里都得到了非常精准的剖析。特别是关于那些容易混淆的介词和时态的用法，作者用了非常巧妙的对比方式进行阐述，让我茅塞顿开。我过去在写正式邮件或报告时，总会因为用词不够精确而感到不自信，但自从开始使用这本书进行针对性练习后，我的书面表达能力有了显著的提升。书中的“常见错误解析”部分更是我的最爱，它直接针对学习者最常犯的错误进行纠正和警示，这种高度的针对性极大地提高了我的学习效率。我常常在做完一套练习后，会翻回到之前的章节进行回顾，发现每次重温都能有新的体会和更深的理解。它确实是那种可以放在手边，随时翻阅查阅的宝典级用书。

评分☆☆☆☆☆

我个人对学习材料的“耐读性”有比较高的要求，如果内容过于干燥或者学术化，我很容易产生畏难情绪。然而，这本书的行文风格却出奇地保持了一种恰到好处的亲切感和权威性之间的平衡。作者的语言仿佛在与读者进行一次高质量的对话，既保证了专业性，又避免了晦涩难懂的术语堆砌。例如，在解释一些比较抽象的语法规则时，书中会穿插一些文化背景知识或者幽默的小插曲，这极大地缓解了学习过程中的枯燥感，让学习变成了一种享受。我经常发现自己不知不觉地沉浸其中，甚至会主动去探索那些我原本认为不那么重要的词汇部分。这种轻松愉悦的学习氛围，对于需要长期坚持的语言学习来说，无疑是维持动力的关键所在。一本好的教材应该激发学习者的内在驱动力，而这本书无疑做到了这一点。