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出版者:人民邮电出版社

作者:[美国] 吴军

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2001-10-1

价格:39.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787115096555

丛书系列:

图书标签:

• C#
• 教程
• 编程
• 开发
• 入门
• 实用
• 实例
• 代码
• 学习
• Windows
• NET

好的，这是一本名为《C实用教程》的图书的图书简介，内容详尽，不涉及该书本身的内容： --- 图书简介：《深度学习：原理、实践与前沿探索》 作者： 张伟，李芳 出版社： 科技之光出版社 装帧： 精装，全彩印刷 页数： 980页 ISBN： 978-7-5675-8888-9 导言：开启智能时代的认知之钥 在二十一世纪的信息洪流中，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻影响着社会结构、产业形态和日常生活的核心驱动力。《深度学习：原理、实践与前沿探索》是一部旨在为读者构建坚实理论基础并提供丰富实践指导的权威著作。本书的撰写，源于对当前人工智能领域快速迭代的深刻洞察，以及对高质量、系统化知识普及的迫切需求。 本书并非仅仅停留在对现有算法的简单罗列，而是力求穿透技术的表层，深入挖掘支撑深度学习强大能力的数学与统计学原理。我们坚信，理解“为什么”比单纯掌握“如何做”更为重要。因此，我们以一种严谨而又不失启发性的方式，引导读者一步步建立起对神经网络、优化算法以及复杂模型结构的核心认知。 第一篇：深度学习的基石与数学之魂（第1章至第4章） 本篇将读者引入深度学习的知识体系，重点夯实其数学基础，为后续复杂模型学习打下坚实的地基。 第1章：信息论与概率模型的再审视 本章首先回顾了信息论中的熵、交叉熵和KL散度等关键概念，它们是衡量模型性能和指导损失函数设计的核心工具。随后，我们深入探讨了贝叶斯推断及其在不确定性量化中的作用，特别关注了如何将这些概念应用于构建概率生成模型。内容侧重于理论的严谨性，而非具体框架的应用。 第2章：线性代数与张量运算的精妙 深度学习的本质是高效的张量运算。本章详细阐述了张量（高维数组）的定义、代数结构及其在GPU加速中的并行计算优势。我们着重分析了奇异值分解（SVD）和特征值分解在线性降维和数据压缩中的应用，并讨论了正定矩阵和伪逆矩阵在求解优化问题时的重要性。 第3章：微积分：梯度下降的动力源泉 梯度下降是所有现代深度学习优化的核心。本章细致剖析了多元函数求导、链式法则在反向传播中的体现。我们不仅介绍了偏导数和雅可比矩阵的概念，还引入了Hessian矩阵，为理解二阶优化方法（如牛顿法和拟牛顿法）做好铺垫。 第4章：优化理论进阶：收敛性与稳定性分析 本章超越基础的随机梯度下降（SGD），探讨了更先进的优化策略。内容涵盖动量（Momentum）、自适应学习率算法（如AdaGrad、RMSProp、Adam的理论推导），以及如何从凸优化和非凸优化的角度分析算法的收敛速度和局部最优点的逃逸机制。 第二篇：核心网络架构的构建与解析（第5章至第9章） 本篇聚焦于深度学习中最具影响力的几类网络结构，分析其内部机制、设计哲学和关键创新点。 第5章：全连接网络（FCN）的结构性缺陷与演进 本章从最基础的前馈网络出发，分析其在处理高维稀疏数据时的局限性，如参数爆炸和对空间特征提取的无能为力。我们详细解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对网络梯度流的影响。 第6章：卷积神经网络（CNN）的革新力量 本章深入讲解了卷积操作的数学本质，包括权值共享和局部感受野的概念。我们系统性地分析了经典架构（如LeNet、AlexNet、VGG）的设计思想，并重点解析了残差连接（Residual Connections）如何解决深度网络中的退化问题，这是理解现代视觉模型的基础。 第7章：循环神经网络（RNN）的时序处理哲学 针对序列数据，本章剖析了标准RNN在处理长期依赖时的梯度消失/爆炸问题。我们详尽地解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和“门控”机制，阐释它们如何有效地控制信息流和记忆单元的更新。 第8章：注意力机制与Transformer的革命 本章是本书的前沿核心之一。我们详述了自注意力（Self-Attention）机制的数学构建，特别是点积注意力与多头注意力的计算流程。随后，我们全面解析了Transformer模型的核心设计——编码器-解码器结构，及其如何完全摆脱循环和卷积结构，实现全局依赖的捕获。 第9章：图神经网络（GNN）的拓扑数据建模 本篇介绍如何处理非欧几里得结构数据。内容涵盖图的拉普拉斯算子、谱图理论基础，以及消息传递（Message Passing）范式。我们对比分析了Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT) 的运算差异。 第三篇：模型训练、规范化与泛化策略（第10章至第13章） 本篇关注如何将理论模型转化为高性能、可部署的实际系统，重点解决过拟合、训练不稳定和效率问题。 第10章：正则化技术：抵御过拟合的盾牌 本章系统性地介绍正则化策略。除了L1/L2权重衰减，我们还详细探讨了Dropout的随机失活机制、数据增强（Data Augmentation）在特征空间中的作用，以及早停法（Early Stopping）在实践中的应用边界。 第11章：批标准化（Batch Normalization）的深层影响 批标准化是现代网络训练的关键技术。本章不仅解释了它如何稳定激活值分布，还深入分析了它对学习率选择、优化过程的影响，以及它在不同网络层（如卷积层与全连接层）中的实现差异。 第12章：模型评估与鲁棒性测试 有效的评估远超准确率的单一指标。本章讲解了精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标的计算和适用场景。更重要的是，我们探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的基础原理，并介绍了模型可解释性（XAI）的基本工具，如Grad-CAM。 第13章：高效训练：分布式计算与模型并行 在大规模模型训练中，单机能力受限。本章介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的实现策略，探讨同步随机梯度下降（Synchronous SGD）和异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的性能权衡与同步机制。 第四篇：前沿方向与跨学科应用（第14章至第16章） 本篇带领读者展望深度学习的未来趋势，探索其在特定复杂任务中的突破。 第14章：生成模型：从概率建模到内容创造 本章聚焦于生成对抗网络（GANs）的结构与训练挑战，分析了其稳定性和模式崩溃问题。同时，我们详细解析了变分自编码器（VAEs）的潜在空间结构，并引入了基于扩散模型（Diffusion Models）的新一代生成范式。 第15章：强化学习中的深度整合 深度强化学习（DRL）是实现自主决策的关键。本章阐述了基于价值的方法（如DQN及其改进版）和基于策略的方法（如Policy Gradients, REINFORCE）。重点分析了Actor-Critic架构如何平衡探索与利用。 第16章：模型部署与边缘计算的挑战 最终，本章讨论了如何将训练好的复杂模型优化以用于实际部署。内容包括模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术，以及如何在资源受限的移动或嵌入式设备上实现低延迟推理。 --- 读者对象： 本书面向有一定编程基础，希望系统、深入学习深度学习理论与实践的研究人员、工程师和高级学生。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础，并渴望掌握构建和调优前沿AI系统的核心技术。 本书特点： 1. 理论深度优先： 每一个核心算法的推导均建立在严谨的数学基础之上。 2. 结构系统化： 从底层数学到高级网络架构，再到前沿应用，逻辑清晰，层层递进。 3. 实践指导性强： 虽然强调理论，但每一个关键概念都辅以清晰的算法流程和实现思路分析。 《深度学习：原理、实践与前沿探索》 旨在成为您在人工智能探索旅程中，最可靠、最深入的理论指南与技术参考手册。

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