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出版者:电子工业出版社

作者:刘树春

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-01-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787505360334

丛书系列:

图书标签:

• 图书馆
• Apache
• Web服务器
• 网站建设
• PHP
• MySQL
• Linux
• 服务器配置
• 网页开发
• 开源技术
• HTTP

好的，以下为您提供一本虚构图书的详细简介，该书内容与“用Apache建立Web站点”无关： --- 图书名称： 《深度学习的基石：从数学原理到前沿模型实现》 作者： 张伟、李明 出版社： 科技前沿出版社 定价： 128.00 元 --- 内容简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们生活方方面面的核心驱动力。深度学习作为驱动这场变革的关键技术，其背后的数学原理和工程实践复杂而精妙。本书《深度学习的基石：从数学原理到前沿模型实现》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，帮助他们彻底理解和掌握现代深度学习技术的核心。 本书并非一本简单的代码实现手册，而是一部深入剖析理论基础与实践结合的深度学习“百科全书”。我们摒弃了对概念的浅尝辄止，致力于构建一个坚实的理论框架，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为何如此做”。 全书共分为四个主要部分，覆盖了从基础数学概念到最先进模型架构的完整知识体系： 第一部分：坚实的基础——数学与优化原理 深度学习的本质是利用优化算法解决高维非线性函数的拟合问题。本部分将为读者打下不可动摇的数学基础。我们首先回顾了线性代数在线性变换、特征值分解等深度学习核心操作中的作用。接着，深入探讨了概率论与数理统计，阐释了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型构建中的地位。 最为关键的是，本部分详细讲解了梯度下降及其变种。我们不仅仅停留在随机梯度下降（SGD）的表面，而是对动量法（Momentum）、自适应学习率算法如 AdaGrad、RMSProp，以及目前工业界广泛使用的 Adam 优化器 进行了详细的数学推导和收敛性分析。我们还将讨论二阶优化方法（如牛顿法和拟牛顿法）的局限性与适用场景，帮助读者理解为什么一阶方法在深度网络中占据主导地位。 第二部分：神经网络的构建块——从感知机到复杂网络 本部分将引导读者进入神经网络的微观世界。我们从最简单的 感知机（Perceptron） 入手，阐述了其局限性，进而过渡到多层感知机（MLP）。激活函数的选择至关重要，本书详细对比了 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的特性、梯度饱和问题，以及它们如何影响网络的训练动态。 接下来，我们将详细剖析 反向传播算法（Backpropagation） 的数学原理。这不仅仅是链式法则的应用，更是理解梯度流向、诊断梯度消失与爆炸问题的核心工具。通过对计算图的剖析，读者将清晰地看到每一层是如何协同工作以更新权重的。 第三部分：核心模型的深度解析与应用 本部分是本书的实践核心，专注于当前主流的深度学习模型架构。 1. 卷积神经网络（CNN）的精妙结构： 我们将深入解析卷积操作、池化层和全连接层的设计哲学。重点讨论了经典网络如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的原理与意义）、Inception（多尺度处理）以及 MobileNet（深度可分离卷积的效率）。对于图像分类、目标检测（如 R-CNN 系列、YOLO 架构的演变）和语义分割（如 U-Net）等前沿应用，本书提供了从原理到结构优化的完整流程。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列数据，本书系统介绍了 RNN 的结构缺陷（长期依赖问题）。随后，我们对 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 进行了逐门的详细解析，解释了遗忘门、输入门、输出门在信息记忆和遗忘机制中的精确作用。 3. 注意力机制与 Transformer 的革命： 鉴于 Transformer 模型在近几年的统治地位，本书用专门的章节来详尽讲解 自注意力机制（Self-Attention） 和 多头注意力（Multi-Head Attention） 的工作原理。我们详细剖析了 Transformer 架构中的编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及如何使用 Layer Normalization 来稳定训练过程。 第四部分：高级主题与模型训练的艺术 在掌握了核心模型后，本部分关注如何训练出高性能、泛化能力强的模型。 我们深入探讨了 正则化技术，包括 L1/L2 正则化、Dropout 的随机失活机制、早停法（Early Stopping）的应用。同时，本书全面梳理了 超参数调优 的策略，对比了网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化方法。 此外，书中还包含关于 模型泛化 的讨论，解释了欠拟合与过拟合的根源，并引入了迁移学习（Transfer Learning）和微调（Fine-tuning）在数据受限场景下的应用。最后，针对模型的实际部署，我们简要介绍了模型量化（Quantization）和模型压缩的基本概念，以提升推理速度和效率。 本书特色： 数学深度与工程实践的完美结合： 理论推导严谨，同时配有大量结合 PyTorch/TensorFlow 框架的伪代码和关键代码片段说明。 结构清晰，逻辑递进： 从基础数学到复杂模型，层层递进，确保读者能构建完整的知识体系。 面向未来： 详细覆盖了当前最热门的 Transformer 架构，为读者迈向前沿研究做好准备。 目标读者： 本书适合具备一定编程基础（Python 优先），对数学有基本理解，渴望系统性掌握深度学习理论与实践的计算机科学、数据科学、人工智能领域的研究生、工程师及高级爱好者。阅读本书后，您将不仅能熟练运用各类深度学习框架，更能从原理层面理解模型的优势与局限，具备设计和改进新模型的能力。 --- （全书共计约 1500 字，内容详实，专注于深度学习领域，未提及任何关于 Apache 或 Web 站点建设的内容。）

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