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• 2019版

店铺： 纳卓图书专营店

出版社： 安徽师范大学出版社

ISBN：9787567620285

商品编码：26302374029

丛书名： 高考快速提分笔记

开本：16开

出版时间：2015-07-01

备战未来，引领方向：《深度学习与未来计算》 本书聚焦于人工智能领域的前沿技术——深度学习，旨在为读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识体系。我们超越了基础的算法介绍，深入探讨了驱动现代科技革命的核心理论、复杂模型构建、高效优化策略以及在实际工程中的应用落地，特别关注其在处理大规模非结构化数据方面的突破性能力。 --- 第一部分：理论基石与模型构建的艺术 本部分是构建深度学习知识大厦的坚实地基，详细阐述了支撑一切复杂模型的基础数学原理和核心网络结构。 第一章：神经科学启示与人工神经网络的演进 本章追溯了人工神经网络（ANN）的起源，从早期的感知机模型到多层前馈网络（MLP）的建立。我们着重分析了激活函数（如Sigmoid, ReLU及其变体）的选择如何影响网络的非线性拟合能力和梯度传播的稳定性。此外，还将详细解析误差反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，强调其作为训练网络的基石地位，以及在现代计算框架下的优化实现。 第二章：深度卷积网络的范式革命（CNN） 卷积神经网络（CNN）是图像识别和处理领域无可争议的主导力量。本章将从二维和三维卷积操作的本质入手，阐述参数共享、稀疏连接和局部感受野等关键概念。我们将深入剖析经典网络架构的演变历程： LeNet与AlexNet： 奠定现代CNN基础的里程碑工作，重点分析其在特征提取层级上的设计哲学。 VGG与Inception系列： 探讨网络深度与宽度对性能的影响，以及如何通过模块化设计（如Inception模块）实现计算效率与模型容量的平衡。 残差网络（ResNet）与密集连接网络（DenseNet）： 深入解析残差连接（Skip Connections）如何有效解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题，以及密集连接在特征重用方面的优势。 第三章：序列数据的驾驭者：循环神经网络（RNN）及其变体 对于处理时间序列、文本和语音等序列数据，循环神经网络（RNN）及其高级变体是核心工具。 标准RNN的局限性： 分析其在处理长依赖关系时的内在缺陷——“遗忘”问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细解析输入门、遗忘门和输出门的工作机制，以及如何通过“细胞状态”来维护长期记忆。 门控循环单元（GRU）： 探讨GRU如何通过简化结构（仅包含更新门和重置门）实现与LSTM相媲美的性能，适用于对计算资源有一定要求的场景。 双向RNN与深度RNN： 研究如何通过信息流的两个方向捕捉上下文信息，以及堆叠RNN层以增强模型对复杂序列模式的抽象能力。 第二部分：模型优化、训练策略与前沿进展 本部分着眼于如何高效、稳定地训练复杂的深度模型，并介绍当前研究领域中最具影响力的技术突破。 第四章：高效优化器与正则化技术 深度模型的性能高度依赖于优化算法的选择和正则化手段的运用。 优化器深度剖析： 不仅介绍SGD及其动量（Momentum）变体，更侧重于自适应学习率方法——AdaGrad、RMSProp，以及最终的Adam（及其变体AdamW）。我们将分析这些优化器在不同数据集和模型结构上的收敛特性和鲁棒性差异。 正则化的艺术： 深入探讨Dropout、L1/L2权重衰减（Weight Decay）如何限制模型复杂度，防止过拟合。此外，还将介绍批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）在稳定训练过程和加速收敛中的关键作用。 第五章：生成模型与无监督学习的崛起 深度学习的威力不仅体现在判别任务上，更在于其强大的数据生成能力。 变分自编码器（VAE）： 阐述VAE如何通过引入潜在空间（Latent Space）和KL散度约束，实现数据的概率密度建模和高质量样本生成。 生成对抗网络（GANs）： 详细解析生成器与判别器之间的“零和博弈”机制。我们将对比DCGAN、WGAN及其改进版本，重点讨论如何解决GAN训练中常见的模式崩溃（Mode Collapse）问题。 自监督学习（Self-Supervised Learning）： 探讨在海量未标注数据上预训练模型的策略，如对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR），这代表了未来AI模型构建的主要方向。 第六章：Transformer架构与注意力机制的统治 Transformer架构的出现，彻底革新了自然语言处理（NLP）领域，并正迅速扩展到计算机视觉等其他领域。 自注意力（Self-Attention）机制： 深入解析Queries (Q), Keys (K), Values (V) 的计算过程，理解其如何实现全局依赖的捕获，克服了RNN的序列依赖瓶颈。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 分析多头机制如何使模型能够从不同的表示子空间学习信息。 Transformer的Encoder-Decoder结构： 详细拆解Transformer的完整结构，包括位置编码（Positional Encoding）的必要性。 预训练语言模型（PLMs）： 探讨BERT、GPT系列等基于Transformer的巨型模型如何通过大规模语料的预训练，实现对通用语言理解能力的掌握。 第三部分：应用前沿与工程实践 本部分将理论与实践相结合，探讨深度学习在关键工业领域的应用，并讨论模型部署的挑战。 第七章：计算机视觉的深度应用 本章聚焦于深度学习在图像理解中的实际落地。 目标检测框架： 对比两阶段检测器（如Faster R-CNN）与一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的精度与速度权衡。 语义与实例分割： 探讨U-Net、Mask R-CNN等模型如何实现像素级的分类与定位，及其在自动驾驶和医学影像分析中的重要性。 视觉Transformer（ViT）： 分析如何将注意力机制应用于图像处理，挑战了CNN的主导地位。 第八章：深度强化学习（DRL） 深度强化学习将深度神经网络的感知能力与强化学习的决策制定过程相结合，是实现通用人工智能的关键路径之一。 核心概念回顾： 马尔可夫决策过程（MDP）、价值函数与策略函数。 基于价值的方法： 深入解析Q-Learning的深度版本——DQN，以及其经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）的稳定性设计。 基于策略的方法： 探讨策略梯度（Policy Gradient）方法，特别是Actor-Critic架构，如A2C和PPO，后者是当前处理复杂连续控制问题的首选算法之一。 第九章：模型部署、效率与可解释性 一个成功的深度学习项目不仅需要强大的训练模型，更需要高效的部署和可靠的解释性。 模型轻量化技术： 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation），以减小模型体积和推理延迟，适应边缘计算需求。 硬件加速与框架优化： 简要介绍TensorRT、OpenVINO等推理引擎的工作原理，以及如何利用GPU/TPU进行高效计算。 深度学习的可解释性（XAI）： 探讨LIME和SHAP等工具如何揭示模型决策过程，增强用户对复杂AI系统的信任度，这对于金融、医疗等高风险领域的应用至关重要。 --- 本书的读者对象为具备一定高等数学和编程基础的计算机科学专业学生、研究人员以及希望深入理解和应用前沿AI技术的工程师。通过对这些核心理论和最新进展的系统学习，读者将能够独立构建、优化并部署下一代智能系统。

评分☆☆☆☆☆

这套综合性笔记最绝妙的一点，在于它对“复习效率”的极致追求。高三的每一分钟都无比宝贵，你不能把时间浪费在重复看那些自己已经掌握的内容上。这本合订本显然深谙此道，它在每个模块的开头都设置了一个“自测诊断区”，让你快速评估自己的薄弱点。比如，语文的文言文阅读，它不是堆砌课文，而是总结了最常出现的虚词用法和固定句式，让你只针对性地去强化那些“高频考点”。物理和化学的计算部分，它着重强调了不同学科间知识的迁移和应用，比如如何将化学的平衡常数概念与物理中的热力学联系起来。这种跨学科的整合思维，对于大题的综合分析至关重要。总而言之，这套笔记不是一个简单的知识点集合，更像是一个经过精心设计的“提分作战地图”，它告诉你该往哪里用力，如何才能用最短的时间达到最好的效果，对我这个时间紧张的学生来说，简直是神助攻！

评分☆☆☆☆☆

天哪，这本书简直是为我量身定做的“救命稻草”！我高三的数学简直是一团乱麻，每次做那些解析几何和导数的题目都感觉像是面对一堵看不见的墙。拿到这本合订本的时候，我抱着试试看的心态翻开了数学部分，结果惊喜地发现，它不是那种冷冰冰的公式堆砌，而是用一种非常生活化的语言把那些复杂的定理讲得清清楚楚。尤其是关于空间向量的部分，作者居然用了搭建积木的比喻，我瞬间就理解了那个三维结构的感觉。笔记的排版也特别清晰，重点部分都有醒目的黄色高亮，让你一眼就能抓住核心考点。以前那些让我头疼的错题集，现在感觉终于有了可以对标的范本，我打算把所有做错的题型都对照着笔记重新梳理一遍。说实话，市面上很多提分笔记都吹得天花乱坠，但真拿到手发现内容空泛，但这本的内容密度和实用性，绝对是物超所值。感觉我的数学成绩，终于要看到曙光了！

评分☆☆☆☆☆

物理，那是我最头疼的科目，每次看到那些涉及到运动学和电磁感应的计算题，大脑就自动关机。我一直觉得物理是需要天赋的学科，但读了这本合订本里的物理笔记后，我开始怀疑是不是以前的老师教法不对。笔记的逻辑性非常强悍，它不是按照章节顺序来，而是按照“必考模型”来划分的。比如，对于“能量守恒在复杂过程中的应用”这个大类，它把所有相关的模型——斜面、碰撞、电路——都整合在一起，并给出了统一的解题框架。最让我震撼的是，对于一些容易混淆的概念，比如电流、磁场方向的判断，它都配上了非常简洁的示意图，连我这种“图形白痴”都能一眼看明白。我用笔记上的方法去解了几道往年压轴题，居然都能勉强跟上思路了，这简直是奇迹！它让我感觉物理不再是玄学，而是有章可循的逻辑游戏。

评分☆☆☆☆☆

化学这门课对我来说一直是个“薛定谔的科目”，状态好的时候能拿高分，状态不好就直接稀里糊涂。特别是电化学和有机化学部分，方程式和反应机理总是记混。这本合订本的化学笔记简直就是我的“反应速查手册”。它把那些复杂的有机反应路径做成了树状图，清晰地展示了从起始物到最终产物的每一步转化条件，比课本上的文字描述直观多了。对于无机化学中的离子沉淀和定性分析，它提供了一个“排除法”的流程图，把复杂的实验步骤简化成了几个关键的判断点。我发现，很多时候我们失分不是因为不会，而是因为没有建立起一个清晰的知识网络。这本笔记恰恰帮我构建了这样一个高效的网络，感觉我的记忆负担一下子减轻了不少，现在做选择题时，很多判断可以直接通过流程图得出结论。

评分☆☆☆☆☆

我这个人对英语的投入时间一直不够，总觉得背单词背语法太枯燥，分数一直徘徊在中等水平，尤其是在阅读理解和作文上总是丢分。朋友推荐我看看这套合订本里的英语部分，我本来是抱着怀疑态度的，心想理综类的合订本，英语能有多大起色？结果，英语笔记的侧重点完全出乎我的意料。它没有过多地纠结那些基础的词汇，而是直击高考阅读中的“陷阱”设置和长难句的快速拆解技巧。比如，对于那些信息量巨大的说明文，它提供了一套“四步定位法”，我试着用这个方法做了一套模拟题，正确率竟然提升了近20%。作文部分也给出了不同主题的高级句式替换模板，比起那种老掉牙的“First, Second, Finally”结构，这些模板听起来地道多了。这套笔记不是教你死记硬背，而是教你“如何应试”，这种实战性真的太强了，感觉我的英语成绩要被这套笔记强行拉一把了！