数值计算方法和算法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张韵华

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2000-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787030073778

丛书系列:

图书标签:

• 数值计算
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深度学习中的优化算法与模型设计 内容简介 本书聚焦于现代深度学习领域的核心挑战——如何高效、稳定地训练出性能卓越的神经网络模型。我们深入探讨了支撑当前人工智能浪潮的各种优化算法的理论基础、实际应用及其在复杂模型结构中的调优策略。本书旨在为致力于深入理解和实践深度学习的工程师、研究人员以及高阶学生提供一本兼具理论深度与工程实战指导的参考手册。 第一部分：优化算法的基石与演进 本部分首先回顾了传统优化理论在处理高维、非凸函数时的局限性，为引入随机优化方法奠定基础。 第一章 梯度下降法的核心理论与变种 详细阐述了梯度下降法（Gradient Descent）的基本原理，包括一阶和二阶方法的区别。重点解析了随机梯度下降（SGD）的收敛性分析，并剖析了批量大小（Batch Size）对优化过程稳定性和收敛速度的影响。我们引入了动量（Momentum）的概念，探讨了其如何加速收敛并跳出局部最优，以及Nesterov加速梯度（NAG）相比传统动量的优势所在。本章将通过严谨的数学推导，展示不同变种在特定损失曲面上的行为差异。 第二章 自适应学习率方法：AdaGrad到AdamW 本章系统梳理了自适应学习率方法的发展脉络。从AdaGrad（Adaptive Gradient Algorithm）如何根据参数的历史梯度调整学习率开始，分析其在稀疏数据场景下的优势及其在训练后期学习率过早衰减的问题。随后，我们将深入探讨RMSProp如何通过指数移动平均修正AdaGrad的缺陷。 核心内容集中在Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器。我们将详细解读Adam结合了动量和RMSProp思想的机制，以及其参数$eta_1, eta_2, epsilon$的物理意义。最后，本书将重点介绍AdamW，阐释L2正则化（权重衰减）在Adam框架下的正确应用方式，并证明AdamW在泛化能力上优于标准Adam。我们将提供在不同数据集和模型架构上应用这些优化器的实战案例和参数调优指南。 第三章 一阶优化器的精细调控：学习率调度与预热 即使使用最先进的优化器，学习率的选择和调度策略仍是决定模型性能的关键因素。本章专注于学习率（Learning Rate, LR）的动态管理。 我们将介绍经典的学习率退火策略，如余弦退火（Cosine Annealing）和多步衰减（Step Decay），并分析它们在训练周期内对模型稳定性的影响。特别地，本章将详细介绍“学习率预热（Warmup）”机制的重要性，尤其是在使用大批量训练Transformer等深度模型时，预热如何帮助模型度过初始不稳定阶段，并提升最终性能。此外，我们还会探讨循环学习率（Cyclical Learning Rates, CLR）及其在快速探索参数空间中的应用。 第二部分：处理高维非凸优化的策略 深度学习的损失函数空间极为复杂，充满了鞍点、高原和尖锐的局部最小值。本部分关注如何设计策略来应对这些挑战。 第四章 鞍点逃逸与曲率估计 鞍点（Saddle Points）在高维空间中比局部最小值更为普遍。本章将分析鞍点的几何特性，并介绍旨在逃逸鞍点的优化技术，例如基于Hessian矩阵信息或近似估计的方法。我们将讨论如何利用二阶信息（如自然梯度或K-FAC的近似）来加速收敛，即使我们只能负担得起一阶计算成本。 第五章 批量归一化（Batch Normalization）与层归一化（Layer Normalization） 规范化技术是稳定和加速训练的关键。本章深入解析了批量归一化（BN）的原理，包括其对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用，以及在训练和推理阶段的行为差异。我们还将对比分析层归一化（LN）、实例归一化（IN）和组归一化（GN），重点讨论在RNN、GANs和小型批次训练场景下，选择哪种规范化方法更为合适。本章将提供这些技术在不同模型层级的实现细节和注意事项。 第六章 提高样本效率：元学习与少样本优化 为了在数据稀缺的环境下训练模型，我们需要算法能够“学习如何学习”。本章介绍基于优化的元学习（Meta-Learning）框架，特别是MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）。我们将解析MAML如何通过二阶优化来学习一组初始化参数，使得模型能够在少量梯度更新后快速适应新任务。同时，本书也会探讨其他提高样本效率的优化策略，如对比学习中的代理任务优化。 第三部分：特定任务的优化挑战 本部分将理论应用于当前的复杂模型结构和应用场景。 第七章 生成对抗网络（GANs）的优化 训练GAN是出了名的困难，主要源于其非合作博弈的性质。本章将聚焦于解决GAN优化不稳定的方法。我们将详细分析Wasserstein GAN (WGAN)及其改进版（如WGAN-GP），解释它们如何通过使用Earth Mover's Distance来提供更稳定的梯度信号，避免模式崩溃（Mode Collapse）。此外，本章还将探讨如何将梯度惩罚项（Gradient Penalty）有效地融入到优化目标中。 第八章 Transformer模型的优化实践 Transformer架构是自然语言处理和视觉任务的主流。本章专门讨论优化大规模Transformer模型的关键技术。除了标准优化器的选择外，我们将深入探讨稀疏注意力机制对优化动态的影响，以及如何设计有效的梯度裁剪（Gradient Clipping）策略来应对长序列输入导致的梯度爆炸问题。同时，我们还将审视在分布式训练环境中，优化器状态的同步和通信效率优化。 第九章 鲁棒性与泛化：优化导向的正则化 优化过程不仅关乎收敛速度，更关乎模型在未见数据上的表现。本章从优化的角度探讨正则化。我们将超越传统的L2/L1正则化，深入研究标签平滑（Label Smoothing）作为一种对模型置信度进行惩罚的优化技术，以及Dropout在训练过程中的随机性如何作为一种隐性的模型平均化工具。我们还将讨论如何通过调整优化过程中的噪声水平来提高模型的泛化边界。 结语 本书通过对优化算法的深入剖析和对前沿模型训练挑战的实战检验，构建了一套完整的深度学习优化方法论。读者在掌握这些工具后，将能更有效地诊断和解决复杂的模型训练难题，从而推动自身研究和应用水平的提升。

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