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出版者:科学出版社

作者:白燕

出品人:

页数:210

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:19.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030141750

丛书系列:

图书标签:

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深度学习与卷积神经网络：原理、实践与前沿应用 本书导读： 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是驱动这场技术革命的核心引擎。本书《深度学习与卷积神经网络：原理、实践与前沿应用》旨在为读者构建一个全面、深入且高度实用的学习路径，掌握深度学习领域，特别是卷积神经网络（CNN）这一图像识别和处理领域基石技术的理论基础、核心算法以及前沿发展。我们聚焦于将晦涩的数学原理转化为清晰的编程实践，确保读者不仅“知其所以然”，更能“知其所以能”。 第一部分：深度学习的基石与数学基础 本部分为构建坚实的理论基础，详细阐述了深度学习的起源、核心概念以及支撑其运行的数学框架。 第一章：人工智能、机器学习与深度学习的演进 本章首先梳理了人工智能的发展脉络，明确区分了传统机器学习与深度学习的本质差异。我们将深入探讨感知机模型的局限性，以及多层神经网络的出现如何突破了线性可分性的束缚。重点剖析了“特征工程”在传统方法中的瓶颈，并阐述深度学习通过自动特征提取解决这一难题的内在逻辑。同时，本章也将介绍当前深度学习在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域的应用概览，为后续章节的研究奠定宏观视野。 第二章：神经网络的核心数学工具 深度学习的强大能力建立在扎实的数学基础之上。本章聚焦于支撑神经网络训练的微积分、线性代数和概率论知识。 线性代数： 深入解析向量、矩阵运算在数据表示和模型参数存储中的作用。重点讲解矩阵的乘法、转置、逆运算以及特征值分解在线性变换中的意义。 微积分（梯度与链式法则）： 详细推导反向传播算法（Backpropagation）的数学原理。我们将以清晰的步骤演示如何利用链式法则高效计算损失函数相对于网络中所有权重的梯度，这是模型优化的核心。 概率与统计基础： 介绍信息熵、交叉熵作为损失函数的理论依据，以及最大似然估计（MLE）在模型参数估计中的应用。 第三章：前馈神经网络（FNN）的构建与训练 本章是实践的第一步，专注于最基础的神经网络结构——前馈网络（或称多层感知机，MLP）。 神经元模型： 解释激活函数的必要性，比较 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体的优缺点，特别是 ReLU 激活函数如何缓解梯度消失问题。 损失函数与优化器： 详细讲解均方误差（MSE）、交叉熵损失在分类和回归任务中的选择与应用。然后，系统介绍优化算法的演进，从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如 AdaGrad, RMSProp，并最终深入分析 Adam 优化器的工作机制及其优势。 正则化技术： 探讨过拟合问题，并介绍 L1/L2 正则化、Dropout 等关键技术，以提升模型的泛化能力。 第二部分：卷积神经网络（CNN）的深度剖析 卷积神经网络是现代计算机视觉的支柱。本部分将以模块化的方式，层层递进地拆解 CNN 的各个关键组件。 第四章：卷积运算的本质与实现 卷积层是 CNN 的灵魂。本章将从信号处理的角度，严谨地阐述卷积操作的数学定义。 卷积核（Filter）与特征图（Feature Map）： 解释卷积核如何学习空间特征，以及步长（Stride）、填充（Padding）如何影响输出特征图的维度。 多通道处理： 介绍如何处理 RGB 等多通道输入，以及多核并行运算如何提取不同维度的特征。 池化层（Pooling）： 比较最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，阐述其在降低维度、增加平移不变性方面的贡献。 第五章：经典卷积网络架构的演进 本章回顾了 CNN 发展历程中的里程碑式作品，分析其结构设计思想和创新点。 LeNet-5： 奠基之作，展示了卷积、池化到全连接的完整流程。 AlexNet 的突破： 重点分析 GPU 加速、ReLU 的引入以及 Dropout 的应用，如何使得深层网络得以成功训练。 VGG 网络： 探讨“小卷积核堆叠”的思想，即通过 $3 imes3$ 卷积的重复堆叠实现更大感受野，同时保持参数量适中。 GoogLeNet/Inception 结构： 深入解析 Inception 模块的设计哲学——如何通过“网络中的网络”来并行处理不同尺度的特征，实现计算效率和性能的最佳平衡。 ResNet (残差网络)： 详细解释残差块（Residual Block）的结构，及其通过“恒等映射”（Identity Mapping）有效解决深度网络训练中梯度消失和退化问题的机制，这是构建超深网络的基础。 第六章：迁移学习与模型微调 在实际应用中，从零开始训练一个大型 CNN 往往不切实际。本章侧重于高效利用预训练模型。 预训练模型的选择： 介绍 ImageNet 上的主流预训练模型及其适用场景。 特征提取器模式： 阐述如何冻结预训练模型的卷积基（Conv Base）层，仅训练新的分类器。 微调（Fine-tuning）策略： 讲解如何选择性地解冻部分高层卷积层，并采用较小的学习率进行端到端的微调，以适应特定领域的数据集。 第三部分：实践、评估与前沿展望 本部分将视角从理论转向实际操作，涉及模型的评估、优化部署，并展望了 CNN 领域的未来方向。 第七章：深度学习框架实践与环境配置 本书采用主流的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow/Keras）进行实战演示。 环境搭建： 详细指导读者配置必要的硬件环境（GPU加速）和软件环境（CUDA, 框架库）。 数据加载与预处理： 介绍高效的数据管道（Data Pipeline），包括数据增强（Data Augmentation）技术（如随机裁剪、翻转、色彩抖动）在训练流程中的集成。 模型构建与迭代： 通过实际案例（如 CIFAR-10 分类任务），演示如何使用框架的模块化接口快速搭建和训练一个 CNN 模型，并进行超参数的动态调整。 第八章：模型评估与性能调优 一个优秀的模型不仅要训练成功，更要被科学地评估和部署。 评估指标： 深入分析准确率、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数和 ROC 曲线在不同任务中的适用性。 混淆矩阵的解读： 教导读者如何通过混淆矩阵诊断模型在不同类别上的偏见和错误类型。 模型可视化： 介绍如何使用 Grad-CAM 等技术可视化 CNN 的激活图，直观理解模型“关注”了图像的哪些区域，以辅助模型的可解释性分析。 性能优化： 探讨模型量化、剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在减小模型体积和推理延迟，使其适用于边缘计算设备。 第九章：CNN 的前沿拓展与跨领域应用 本章带领读者超越基础的图像分类，探索 CNN 在更复杂任务中的应用和衍生结构。 目标检测： 介绍基于 CNN 的主流检测框架，如 R-CNN 系列（Fast/Faster R-CNN）和 YOLO（You Only Look Once）系列的演变，理解它们如何在定位（Localization）和分类（Classification）之间取得平衡。 语义分割与实例分割： 阐述全卷积网络（FCN）的基本原理，以及 U-Net 结构在医学图像分割等领域的成功，区分实例分割（如 Mask R-CNN）与语义分割的差异。 生成模型概述： 简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本结构，展示 CNN 在图像生成和风格迁移中的潜力。 学习目标： 完成本书学习后，读者将能够： 1. 熟练掌握深度学习的核心数学原理，特别是反向传播算法的推导与实现。 2. 深刻理解卷积、池化等核心操作对特征提取的贡献。 3. 能够设计、复现并优化主流的 CNN 架构（如 VGG, ResNet）。 4. 熟练运用主流深度学习框架，独立完成复杂视觉任务（分类、检测）的端到端项目。 5. 掌握模型评估、诊断及部署优化（迁移学习、量化）的关键技术。 本书面向对人工智能领域有浓厚兴趣的在校学生、软件工程师以及希望从传统计算领域转型至深度学习方向的专业人士。无须具备深厚的先验知识，但需要具备一定的编程基础（Python 推荐）。

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