高中英语考点记忆例释 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:龙门书局

作者:李文宏

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2002-6-1

价格:7.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801605214

丛书系列:

图书标签:

• 高中英语
• 考点
• 记忆
• 例句
• 学习
• 辅导
• 考试
• 词汇
• 语法
• 提升

好的，为您撰写一份关于《高中英语考点记忆例释》之外的其他图书的详细简介，字数约1500字，力求自然流畅，不包含任何与原书内容相关的信息。 书籍简介：《深度学习的基石：现代神经网络架构与优化实践》 第一部分：理论基础与前沿架构的深度剖析 《深度学习的基石：现代神经网络架构与优化实践》并非仅仅是一本介绍深度学习概念的入门读物，它是一部旨在为专业研究人员、资深工程师以及希望深入理解当前AI前沿技术的学习者提供全面而深入指导的综合性著作。本书的核心目标是系统地梳理和剖析自2012年AlexNet突破以来，深度学习领域中最具影响力和变革性的神经网络架构，并结合最新的优化算法，提供一套完整的理论框架和实践操作指南。 全书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的数学原理出发，稳步推进至复杂的模型结构。 第一章：重温基础：从感知机到反向传播的数学本质 本章深入探讨了深度学习赖以生存的数学工具，重点阐述了梯度下降法在多层网络中的高效应用——反向传播算法的推导过程。我们不仅关注公式本身，更侧重于理解其背后的几何意义和计算复杂度，为后续的复杂模型优化打下坚实的基础。 第二章：卷积革命：CNN的演进与空间特征提取的艺术 卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的绝对核心。本章详尽解析了LeNet、AlexNet、VGGNet的经典设计哲学，重点剖析了ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决了深层网络的梯度消失问题，以及Inception（GoogLeNet）模块如何实现多尺度特征的并行捕获。此外，对DenseNet的层级特征复用机制也进行了深入的理论建模和案例分析。 第三章：序列的魅力：RNN、LSTM与Transformer的范式转换 处理序列数据是自然语言处理（NLP）和语音识别的关键。本章首先回顾了循环神经网络（RNN）的局限性，随后重点介绍了LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）如何通过精巧的“门控”结构解决了长期依赖问题。然而，本书的重点在于对Transformer架构的彻底解构。我们详细阐述了自注意力机制（Self-Attention）的运作原理，并比较了多头注意力机制在并行计算和长程依赖捕捉上的优越性，指出它是当前NLP乃至多模态领域的基础。 第四章：生成模型的高级形态：GANs、VAE与扩散模型的博弈 生成模型是衡量深度学习发展水平的试金石。本章系统对比了生成对抗网络（GANs）的结构，包括DCGAN、WGAN等改进版本，分析了其训练过程中的模式崩溃问题。随后，本书转向变分自编码器（VAEs）在潜在空间学习上的贡献。最后，我们重点介绍了近年来迅速崛起的扩散模型（Diffusion Models），剖析了其基于马尔可夫链和去噪过程的生成机理，并展示了其在高清图像生成上的卓越性能。 第二部分：优化、部署与实战工程化 架构的强大必须依赖高效的优化和稳健的部署。本书的第二部分将理论与工程实践紧密结合，聚焦于如何将这些复杂的模型转化为高效、可用的产品级解决方案。 第五章：训练的艺术：现代优化器与正则化策略 训练一个深度模型往往比构建它更具挑战性。本章超越了基础的SGD，深入探讨了Adam、RMSProp、Adagrad等自适应学习率优化器的内在机制和适用场景。特别地，本章详细介绍了学习率调度策略（如余弦退火、Warmup）对模型收敛速度和最终精度的关键影响。同时，我们讨论了Batch Normalization、Layer Normalization等归一化技术，以及Dropout在应对过拟合时的有效性。 第六章：模型压缩与轻量化部署 在实际应用中，模型的效率和内存占用至关重要。本章专注于模型压缩的四大技术流派： 1. 剪枝（Pruning）：结构化与非结构化剪枝的原理与实现。 2. 量化（Quantization）：从训练中感知量化（PTQ）到量化感知训练（QAT）的全过程解析。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何利用一个大型“教师”模型来指导小型“学生”模型的训练。 4. 网络架构搜索（NAS）的简化应用：如何在有限资源下寻找最优轻量级结构。 第七章：高效能计算与异构平台加速 深度学习的性能瓶颈往往在于硬件I/O和并行计算效率。本章引导读者了解如何利用现代GPU（如NVIDIA CUDA核心架构）进行高效的张量操作。内容覆盖了混合精度训练如何显著加速模型训练并节省显存，以及如何利用如TensorRT、OpenVINO等推理引擎优化模型在边缘设备上的部署性能。 第八章：可解释性AI（XAI）与模型鲁棒性 随着模型在关键决策领域（如医疗、金融）的应用日益广泛，理解“为什么”模型做出某个决策变得不可或缺。本章详细介绍了LIME、SHAP等局部解释方法，以及Grad-CAM等梯度可视化技术，帮助读者洞察模型内部的决策逻辑。此外，本书还探讨了如何通过对抗性训练来增强模型的鲁棒性，抵抗精心构造的恶意输入。 结语与适用读者 《深度学习的基石：现代神经网络架构与优化实践》以其详尽的数学推导、对最新研究成果的及时收录（特别是在Transformer和扩散模型方面），以及强大的工程实践指导，定位于深度学习领域的“中坚力量读本”。它要求读者具备扎实的线性代数、微积分基础以及一定的Python编程经验。 本书是为那些不满足于调用高级API、渴望真正掌握底层机制的工程师、致力于发表顶级会议论文的研究生，以及需要将前沿AI技术落地为高性能产品的技术团队所量身打造的权威参考书。阅读本书，您将获得驾驭下一代人工智能应用所需的坚实知识和实战技能。

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