计算机应用基础习题集与上机指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李凤霞

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2000-6-1

价格:21.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810457064

丛书系列:

图书标签:

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深度学习：原理与实践 本书聚焦于深度学习这一人工智能领域的核心分支，旨在为读者提供从基础理论到前沿应用的全面、深入的指导。我们致力于构建一座连接数学原理与工程实践的桥梁，让复杂晦涩的概念变得清晰易懂，使读者能够扎实掌握深度学习的基石，并能熟练应用于解决实际问题。 第一部分：理论基石与数学内核 (Foundational Theories and Mathematical Core) 本部分将构建读者理解深度学习所需的一切数学和统计学基础，确保对后续复杂模型的掌握建立在坚实的逻辑之上。 第一章：概率论与数理统计回顾 本章首先回顾了深度学习中至关重要的概率分布，包括高斯分布、伯努利分布以及多项式分布。我们将深入探讨信息论的基础，详细阐述熵、交叉熵（Cross-Entropy）及其在分类任务中的核心作用。随后，重点解析了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），将其作为优化模型参数的理论出发点。我们还将引入贝叶斯定理，并讨论其在概率模型中的应用。 第二章：线性代数与多变量微积分 线性代数是理解张量（Tensor）操作的语言。本章详细讲解了向量空间、矩阵分解（如SVD、LU分解）的几何意义，并将其与深度学习中的数据表示紧密联系。在微积分方面，重点放在了多元函数求导、链式法则的推广——即雅可比矩阵（Jacobian Matrix）的构造与计算，这是理解反向传播算法的先决条件。我们还将介绍泰勒展开式在高阶近似中的应用，为理解优化算法的收敛性打下基础。 第三章：从感知机到经典神经网络 本章是深度学习的“创世纪”。我们从最简单的线性分类器——感知机（Perceptron）开始，逐步引入Sigmoid、Tanh等激活函数，并探讨它们在梯度消失问题上的表现。随后，详细阐述了多层感知机（MLP）的结构，包括前馈（Forward Propagation）的计算流程。重点分析了激活函数的选择对网络性能的决定性影响，并对比了ReLU家族（Leaky ReLU, PReLU）的优越性。 第二部分：核心算法与优化策略 (Core Algorithms and Optimization Strategies) 掌握了基础网络结构后，本部分将深入剖析训练网络的“引擎”——优化算法及其背后的数学逻辑。 第四章：误差反向传播（Backpropagation）的机制 反向传播是深度学习的基石。本章将以清晰的数学推导，从输出层的损失函数开始，利用链式法则逐步计算每一层参数的梯度。我们不仅会讲解标准的批次梯度下降（Batch Gradient Descent），还会详细区分随机梯度下降（SGD）及其变种。通过矩阵运算视角，读者将清晰地看到梯度如何在网络中流动和累积。 第五章：高级优化器与自适应学习率 本章超越了基础的SGD，探讨了如何加速收敛和提高泛化能力。我们将深入分析动量法（Momentum）如何帮助跳出局部最优，以及Nesterov加速梯度（NAG）的效率提升。随后，详细解析了自适应学习率算法：AdaGrad、RMSProp和Adam（及其变种AdamW）。每一算法的推导都将基于其对梯度一阶矩和二阶矩的估计，并结合实际应用场景对比其优缺点。 第六章：正则化技术与泛化能力的提升 过拟合是深度学习模型面临的主要挑战。本章系统性地介绍了多种正则化手段。除了L1和L2权重衰减（Weight Decay），我们将重点讲解Dropout机制的原理——如何通过随机失活单元实现模型集成效果。此外，还将介绍批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization），分析它们如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），从而显著加速训练并改善模型稳定性。 第三部分：主流深度学习架构解析 (Analysis of Mainstream Deep Learning Architectures) 本部分将聚焦于当前人工智能领域最成功的两大支柱性网络结构：卷积神经网络与循环神经网络，并适度引入现代Transformer架构的初步概念。 第七章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章从二维信号处理的角度切入卷积操作的数学定义，解释卷积核（Filter）是如何实现特征提取的。我们将详细剖析卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的组合结构。通过对LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception等经典模型的深入剖析，读者将理解残差连接（Residual Connection）为何能训练出数百层的网络，以及如何通过$1 imes1$卷积进行维度控制。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于处理时间序列、文本等序列数据，RNN是基础模型。本章首先讲解标准RNN的结构和其在处理长序列时的“记忆瓶颈”（长期依赖问题）。随后，我们将详细拆解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，重点分析遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以有效控制信息的流动和存储。 第九章：注意力机制与序列到序列（Seq2Seq）模型 为了解决传统RNN在长序列翻译或生成任务中的信息瓶颈，注意力机制应运而生。本章将详细阐述“注意力”的数学模型，即查询（Query）、键（Key）和值（Value）的交互过程。随后，我们将构建完整的Seq2Seq框架，并讨论如何利用注意力机制显著提升机器翻译的质量和流畅性。 第四部分：实践、调优与前沿趋势 (Practice, Tuning, and Emerging Trends) 本部分着重于将理论转化为可操作的工程技能，并对最新的发展方向进行展望。 第十章：模型评估、超参数调优与调试实践 一个好的模型需要科学的评估。本章讲解了精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积（AUC）等核心评估指标。我们将系统介绍超参数搜索的策略，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）以及基于贝叶斯优化的方法。此外，提供一套实用的模型调试方法论，指导读者如何诊断欠拟合、过拟合、梯度爆炸/消失等常见问题。 第十一章：迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的领域，直接从零开始训练模型是不现实的。本章深入探讨迁移学习的原理，解释为什么在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的CNN权重）可以有效迁移到新的任务。我们将详细介绍微调（Fine-tuning）的不同策略，包括冻结部分层或仅调整特定层的参数。 第十二章：现代深度学习的前沿展望 最后，本章将简要介绍当前研究热点。我们将初步探讨Transformer架构的核心思想——纯粹基于自注意力机制，以及其在自然语言处理（NLP）中带来的颠覆性变革（如BERT、GPT系列模型的初步概念）。同时，也会提及生成对抗网络（GANs）在图像生成领域的突破性进展，为读者指明未来探索的方向。 本书特色： 理论与实践并重： 每章理论讲解后，都附有核心算法的伪代码和关键步骤的数学解释。 结构严谨清晰： 从最基本的线性代数到复杂的序列模型，知识点层层递进，逻辑链条完整。 聚焦核心概念： 避免陷入过于繁杂的特定框架（如TensorFlow或PyTorch）的语法细节，而是专注于理解算法背后的数学和概念本质。 本书适合对象： 具有一定线性代数、微积分和编程基础的计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习核心原理的工程师和研究人员。阅读本书后，读者将具备设计、训练和评估复杂深度学习模型的能力。

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