(正版特价)谷物大脑 [美] 戴维 珀尔玛特（David Perlmut…|229176 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 戴维 珀尔玛特David Per 著，温旻 译

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111499411

商品编码：17020897512

出版时间：2015-05-01

书名：	(正版特价)谷物大脑|229176
图书定价：	45元
图书作者：	[美] 戴维·珀尔玛特（David Perlmutter）;[美] 克里斯廷·洛伯格（Kristin Loberg）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2015/5/1 0:00:00
ISBN号：	9787111499411
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

《深度学习的奥秘：从理论到实践的全面指南》 内容简介 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心引擎。理解和驾驭海量数据的能力，已成为衡量技术先进性的重要标志。本书《深度学习的奥秘：从理论到实践的全面指南》，旨在为读者提供一个全面、深入且极具实操性的深度学习知识体系。它不仅仅是一本理论教材，更是一本面向未来的实践手册，旨在帮助工程师、研究人员以及对人工智能抱有热情的学习者，跨越从基础概念到前沿应用的鸿沟。 本书结构清晰，逻辑严谨，内容涵盖了深度学习领域的核心基石、关键算法以及最新的技术进展。我们摒弃了过于晦涩难懂的数学推导，转而聚焦于直观的理解、算法的内在逻辑以及它们在真实世界中的应用潜力。 第一部分：奠定基础——理解神经网络的本质 本部分是构建深度学习知识大厦的地基。我们从基础的机器学习概念入手，回顾了回归、分类等经典任务，并引入了人工智能发展史上里程碑式的概念——人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）。 我们将详细剖析单个神经元（感知器）的工作机制，如何通过激活函数引入非线性，这是深度学习得以模拟复杂现实世界的关键。随后，我们将系统地介绍多层感知器（MLP），并深入探讨其核心学习机制：反向传播算法（Backpropagation）。我们不仅会解释其数学原理，更重要的是阐释其在计算梯度、优化模型权重方面的实际意义。理解反向传播，如同掌握了打开深度学习能力之门的钥匙。 此外，本部分还将重点介绍优化器（Optimizers）的选择与应用，包括经典的梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），以及解决收敛慢和震荡问题的改进算法，如动量（Momentor）、RMSprop 和强大的自适应学习率方法——Adam。合理的优化器选择，是模型能否高效学习的关键所在。 第二部分：视觉的革命——卷积神经网络（CNNs）的深度探索 图像识别和计算机视觉是深度学习最早实现商业化突破的领域之一。本部分将聚焦于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。 我们将详尽解析卷积操作的原理，如何通过共享权重和局部连接，极大地降低了模型的参数数量，同时有效地捕捉空间层次特征。池化层（Pooling Layers）的作用、填充（Padding）策略、步长（Stride）的选择，都将在具体案例中得到清晰的解释。 随后，本书将带领读者深入了解一系列里程碑式的 CNN 架构演进。从 LeNet 奠定基础，到 AlexNet 开启深度学习时代，再到 VGG 强调网络深度，GoogleNet（Inception 模块）带来的网络宽度与稀疏连接的思考，以及 ResNet（残差网络）如何通过“跳跃连接”解决了深层网络中的梯度消失问题，使得训练数百层的网络成为可能。每一代架构的创新点和它们解决的核心挑战，都将被细致地剖析。 更进一步，我们将探讨模型压缩与部署技术，如知识蒸馏（Knowledge Distillation）和网络剪枝（Pruning），确保强大的视觉模型能够在资源受限的设备上高效运行。 第三部分：语言的脉络——循环神经网络（RNNs）与注意力机制 自然语言处理（NLP）是深度学习应用的另一广阔疆域。本部分侧重于处理序列数据——文本、时间序列和语音。 我们将从基础的循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）讲起，解释其“记忆”机制如何处理上下文信息。然而，标准 RNN 在处理长距离依赖问题上存在固有缺陷。因此，本书将重点剖析两大解决方案：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），详细阐述输入门、遗忘门、输出门如何协同工作，精确控制信息的流动与遗忘。 接着，我们将步入 NLP 领域最激动人心的变革——注意力机制（Attention Mechanism）。我们将解释注意力如何让模型在处理长序列时，动态地将计算资源集中在最相关的部分，彻底解决了传统 Seq2Seq 模型在长句子编码上的瓶颈。 第四部分：架构的飞跃——Transformer 与预训练模型时代 注意力机制的成功催生了深度学习历史上最具颠覆性的架构——Transformer。本部分将全面拆解 Transformer 的内部结构，包括其多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制，以及如何用前馈网络和层归一化取代 RNN 的循环结构。 本书将深入探讨 Transformer 架构如何支撑起现代自然语言处理的基石：预训练模型。我们将详细介绍 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，以及 GPT 系列模型如何利用单向语言模型实现强大的文本生成能力。读者将学习如何进行模型的微调（Fine-tuning），将这些庞大的通用模型适配到特定的下游任务中，例如情感分析、问答系统和文本摘要。 第五部分：进阶主题与工程实践 最后一部分，本书将视野拓展到深度学习的前沿研究和实际部署。 我们将讨论生成对抗网络（GANs）的原理，包括生成器和判别器的博弈过程，以及它们在图像生成、数据增强中的应用。同时，也会触及自编码器（Autoencoders）及其变体（如 VAEs）在降维和特征学习方面的独特优势。 在工程实践方面，本书提供了丰富的实战指导： 1. 框架选择与搭建： 侧重于 TensorFlow 和 PyTorch 两个主流框架的实战对比，讲解数据管道的构建和模型部署的最佳实践。 2. 可解释性（XAI）： 探讨如何使用 LIME 和 Grad-CAM 等工具，揭示模型决策背后的逻辑，增加模型的透明度和可信度。 3. 性能调优： 涵盖超参数搜索（如网格搜索、贝叶斯优化）、分布式训练策略，以及 GPU/TPU 资源的高效利用。 通过本书的学习，读者不仅能掌握深度学习的“是什么”和“为什么”，更能掌握“如何做”，从而有能力构建出解决复杂现实问题的智能系统。本书为所有渴望在人工智能浪潮中占据领先地位的学习者，提供了一张通往精深领域的路线图。

评分☆☆☆☆☆

在书架上看到《谷物大脑》这本书，其实是抱着一种既好奇又有点怀疑的心态。毕竟，我们从小就被教育要多吃主食，把米饭、面条当成能量的主要来源。突然有人说谷物不好，这听起来有点颠覆认知，需要极大的勇气和足够的证据才能让人信服。作者戴维·珀尔玛特，这个名字对我来说是陌生的，但“美国”这个标签让我联想到一些关于西方饮食文化的研究。我很好奇，他是基于怎样的研究基础，提出了“谷物大脑”这个概念？这本书会不会深入探讨谷物中的某些成分，比如麸质，对大脑产生的具体影响？我比较关注的是，作者是否能用通俗易懂的语言，解释清楚复杂的生化过程，让非专业人士也能理解。如果这本书能够提供一些清晰的、可操作的建议，比如哪些谷物应该尽量避免，哪些食物可以作为替代，并且这些建议是基于科学的，那我将会非常愿意去尝试。我希望这本书能回答我心中关于“主食”的种种疑问，并且让我对自己的饮食选择有更清晰的判断。

评分☆☆☆☆☆

我对《谷物大脑》这本书的兴趣，很大程度上源于我对现代饮食模式的质疑。我们现在的生活节奏越来越快，很多时候为了方便，我们会选择一些速食或者加工食品，而这些食品往往富含精制碳水化合物。作者戴维·珀尔玛特，作为一名美国医生，他的专业背景让我想象他会从一个更科学、更深入的角度来剖析这个问题。我非常期待这本书能够解释清楚，为什么我们日常摄入的谷物，尤其是经过深加工的谷物，会对我们的神经系统，特别是大脑，产生一些我们未曾意识到的负面影响。我希望这本书能够提供一些清晰的、有说服力的论据，比如关于血糖波动、炎症反应，以及它们与大脑健康之间的关联。我还在想，这本书会不会给出一些关于如何辨别食物成分，如何选择对大脑更有益的食物的实用建议。如果它能帮助我建立起一个更科学、更健康的饮食观念，那么这本书的价值就太大了。

评分☆☆☆☆☆

《谷物大脑》这本书，我光是看到书名就觉得引人入胜。我们从小到大，米面这些谷物一直是餐桌上的常客，被认为是提供能量的主要来源。但近年来，关于低碳水饮食的讨论也越来越多，总让人觉得是不是有什么被忽略了。作者戴维·珀尔玛特，美国医生，他的专业背景让我想象这本书的内容会相当有分量。我特别想知道，他将如何把谷物和大脑健康联系起来，这里面究竟有什么样的科学原理？我希望这本书能够提供一些具体的、可操作的建议，不仅仅是理论上的陈述，而是能够指导我们在日常生活中做出更健康的选择。例如，如果真的要减少谷物摄入，那应该如何补充能量？有没有一些更健康的替代品？我非常期待能够通过这本书，对自己的饮食习惯有一个更深入的了解，并且能够找到一条真正有助于改善大脑健康和整体健康的饮食道路。

评分☆☆☆☆☆

《谷物大脑》这本书，我早就听说过，据说能颠覆很多人对碳水化合物的看法。我一直对健康饮食很有兴趣，而且近年来也确实感受到一些关于麸质和谷物对身体影响的讨论，所以一直想找个机会深入了解一下。这本书的作者是戴维·珀尔玛特，听名字就觉得是个有学识的人，而且是美国的，不知道是不是和很多西方人的饮食习惯有关，他们的精制碳水化合物摄入量好像确实比我们高一些。我尤其好奇他作为一名神经内科医生，是如何将大脑健康与日常饮食联系起来的，这其中的逻辑和科学依据是什么？我希望这本书能提供一些扎实的研究数据和案例，而不是泛泛而谈的理论。我还在想，这本书会不会提到一些具体的食物替代方案，或者是有一些指导性的饮食计划，能够帮助普通读者在日常生活中实践。毕竟，理论再好，落地才是关键。我非常期待能读到这本书，看看它能否真正地改变我对食物的认知，甚至在我的健康生活方式上带来一些积极的改变。我希望它能解释清楚，为什么有些看似健康的食物，对我们的大脑可能并不友好。

评分☆☆☆☆☆

最近对健康饮食的误区特别感兴趣，尤其是关于碳水化合物的那些。我总觉得，我们对某些食物的看法可能被误导了，而《谷物大脑》这本书似乎就触及了这一敏感点。作者戴维·珀尔玛特，一个美国医生，他的视角和我们传统的饮食观念会有很大不同吧？我尤其好奇，他是怎么把“谷物”和“大脑”这两个词联系起来的？这本书会不会揭示一些我们平时忽略的、谷物对我们大脑可能产生的负面影响？我希望这本书能够提供一些令人信服的科学依据，比如具体的实验数据、研究论文的引用，而不是仅仅停留在个人经验或者猜测。我希望它能提供一些关于如何选择更健康的食物，如何调整饮食结构，以达到改善大脑功能，甚至预防神经退行性疾病的目的。我一直在寻找一些能够真正指导我进行健康饮食的书籍，如果《谷物大脑》能提供一套科学且实用的方法论，那我绝对会毫不犹豫地将其收入囊中。

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