多媒体技术实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:万华明

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2003-11-1

价格:35.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030122698

丛书系列:

图书标签:

• 多媒体技术
• 实验教学
• 高等教育
• 计算机科学
• 教学参考书
• 实践指导
• 音视频处理
• 图像处理
• 网络多媒体
• 实验报告

好的，这是一份关于一本名为《多媒体技术实验教程》以外的、内容详尽的图书简介，旨在避免提及任何与该教程相关的主题，并力求自然、专业。 --- 《深度学习：原理、算法与应用实战》 图书简介 本书是一部全面深入探讨现代人工智能核心驱动力——深度学习技术的专业著作。它旨在为具有一定数学和编程基础的读者，提供从理论基石到前沿实践的完整知识体系，是理解和掌握当前人工智能浪潮的必备参考手册。 一、 理论基石：构建坚实的数学与统计学基础 深度学习的强大能力源于其坚实的数学基础。本书的开篇部分，我们着重于夯实读者的理论根基，这部分内容是理解复杂模型运行机制的关键。 1. 线性代数在数据表示中的作用： 详细阐述了向量空间、矩阵分解（如SVD）以及张量（Tensors）的概念及其在数据结构化中的应用。我们解释了如何将高维图像、文本序列转化为机器可理解的数学实体。 2. 概率论与信息论核心概念： 深入探讨了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在模型训练中的地位。熵、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度被系统性地介绍，它们是衡量模型性能和指导损失函数设计的核心工具。 3. 优化理论基础： 梯度下降法（Gradient Descent）作为所有深度学习训练的基石，被细致剖析，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp直至著名的Adam优化器。我们不仅展示了算法公式，更侧重于解释它们在处理高维、非凸损失面时的收敛特性和局限性。 二、 核心模型架构：从感知机到Transformer 本书的中间部分聚焦于深度学习模型的演进和当前主流的几种核心架构，每一章节都包含了丰富的理论推导和清晰的结构图解。 1. 人工神经网络（ANN）与反向传播： 详细解析了前馈网络（Feedforward Networks）的结构，并以链式法则为核心，完整推导了反向传播算法（Backpropagation）的每一步计算过程，阐明了梯度如何高效地在网络中流动。 2. 卷积神经网络（CNN）的精妙： 针对图像处理领域，本书深入讲解了卷积层、池化层（Pooling）、激活函数的选择及其在特征提取中的作用。我们系统性地回顾了经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）和DenseNet的创新点及其对网络深度的突破。 3. 循环神经网络（RNN）及其演进： 针对序列数据（如时间序列和自然语言），我们剖析了标准RNN在处理长期依赖性时的梯度消失/爆炸问题。随后，本书重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作机制，这是理解序列建模的关键。 4. 注意力机制与Transformer： 面对RNN的局限性，本书用大量篇幅介绍了注意力机制（Attention Mechanism）如何允许模型动态聚焦于输入序列中最相关的部分。最后，本书的核心亮点之一是Transformer架构的详尽解析，特别是其自注意力（Self-Attention）机制和多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，解释了它如何彻底革新了自然语言处理领域。 三、 前沿专题与应用实例 在理论和基础模型讲解之后，本书转向当前研究热点和实际工业应用，强调如何将所学知识转化为解决实际问题的工具。 1. 生成模型探索： 深入探讨了两种主要的生成模型家族。变分自编码器（VAE） 侧重于数据的概率建模和潜在空间（Latent Space）的连续性；生成对抗网络（GAN） 则通过判别器与生成器之间的博弈过程，展现了生成逼真样本的强大能力，并讨论了条件GAN、CycleGAN等变体。 2. 无监督与自监督学习： 鉴于标注数据的昂贵，本书介绍了如何利用海量未标注数据进行预训练。内容涵盖自编码器的变体、对比学习（Contrastive Learning）的基本思想，以及在大规模预训练模型（如BERT、GPT系列模型的前置概念）中的应用逻辑。 3. 模型可解释性（XAI）： 随着深度学习模型在关键决策中的应用日益广泛，理解“为什么”变得至关重要。本书讨论了LIME、SHAP值等局部解释方法，以及CAM（Class Activation Mapping）等可视化技术，帮助读者洞察黑箱模型的决策依据。 4. 迁移学习与模型部署： 讲解了如何利用大规模预训练模型进行高效的迁移学习（Fine-tuning），加速特定任务的开发。同时，我们还涵盖了模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以及如何利用TensorRT或ONNX等工具链优化推理速度，以应对边缘计算和实时系统的需求。 本书特色 代码与理论并重： 本书采用流行的Python语言，并深度结合PyTorch框架进行所有算法的实现演示。每一核心概念后都附有简洁、可复现的代码片段，确保读者能够“边学边做”。 面向工程实践： 我们避免了过于晦涩的纯理论推导，而是将重点放在算法的直觉理解、工程实现时的注意事项（如Batch Normalization的部署细节、梯度截断等）以及常见陷阱的规避上。 结构清晰，层层递进： 全书设计遵循“从简单到复杂，从基础到前沿”的原则，保证初学者可以稳步入门，而高级用户也能从中找到对前沿架构的深入洞察。 目标读者 本书适合计算机科学、数据科学、电子工程等领域的本科高年级学生、研究生，以及希望从传统机器学习转向深度学习，或希望系统提升自身深度学习工程能力的软件工程师和研究人员。阅读本书需要具备基本的Python编程能力和微积分、线性代数的基础知识。

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