具体描述
编辑推荐：本书对于正在从事或准备从事智能卡开发工作的计算机开发人员、对智能卡有兴趣的读者，是一本很好的参考书和指导书。 全书分为四部分：第一部分是智能卡背景及基础。第二部分是智能卡软件开发。第三部分是智能卡应用实例。第四部分是附录内容。
深度学习的基石：从理论到实践的神经网络构建与优化 本书并非介绍智能卡技术或相关嵌入式系统的开发指南，而是致力于为读者提供一套全面、深入、且极具实践指导意义的深度学习理论与应用框架。 本书旨在填补当前市面上许多深度学习书籍在理论深度和工程实践之间存在的鸿沟。我们深知，要真正掌握深度学习，必须建立在坚实的数学和统计学基础之上，同时也要能够熟练地将理论转化为可运行、可优化的代码。因此，全书结构围绕“理论构建—核心算法—工程实现—前沿探索”的逻辑链条展开。 第一部分：深度学习的数学与统计学基础重塑 在深入复杂的网络结构之前，我们需要对支撑深度学习的数学工具进行一次彻底的、面向应用的梳理。本部分不只是简单罗列公式，而是侧重于解释这些工具如何驱动学习过程。 第一章：线性代数：张量世界的语言 我们将重新审视矩阵运算的几何意义，重点讲解张量的概念，这对于理解高维数据（如图形、视频）在神经网络中的表示至关重要。内容包括：特征值与特征向量在降维（如PCA）中的作用，奇异值分解（SVD）在矩阵近似和数据压缩中的应用，以及雅可比矩阵和黑塞矩阵在梯度计算中的核心地位。特别地，我们会通过具体例子展示如何使用这些工具来分析和优化损失函数的曲率。 第二章：概率论与信息论：量化不确定性 本章深入探讨贝叶斯定理在深度学习中的角色，特别是它如何用于理解模型的不确定性估计（如贝叶斯神经网络的基础思想）。我们详细阐述熵、互信息和KL散度，并将其与交叉熵损失函数联系起来，解释为何这些信息论度量是衡量模型预测质量的有效标尺。同时，我们将介绍极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）在模型参数选择中的区别和联系。 第三章：微积分与优化理论的实践 本章聚焦于“梯度”——深度学习的驱动力。我们不仅讲解偏导数，更侧重于反向传播算法（Backpropagation）的链式法则的精确推导和直观理解。随后，我们将系统性地分析经典的优化算法：从基础的随机梯度下降（SGD），到动量法（Momentum），再到自适应学习率方法如AdaGrad, RMSProp, 和Adam的内部工作机制和收敛性分析。我们将用伪代码和实际案例演示每种优化器在不同类型损失曲面上的表现差异。 第二部分：核心网络架构的深度解构 本书的第二部分将逐层剖析当代深度学习中最具影响力的网络结构，从基础的感知器到复杂的生成模型。 第四章：多层感知器（MLP）与激活函数的精妙选择 本章从最简单的全连接网络开始，探讨如何通过堆叠层级实现非线性映射。我们将对比Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, ELU以及Swish等激活函数，不仅分析它们的导数特性，更关注它们对梯度消失和梯度爆炸问题的实际影响，并提供在不同网络深度下选择最佳激活函数的经验法则。 第五章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的捕获大师 CNN是计算机视觉领域的核心。本章详细解析卷积操作的数学本质、参数共享的效率优势，以及池化层的设计哲学。重点内容包括：不同类型的卷积核（如空洞卷积、分组卷积），感受野的计算，以及经典架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception）的演进历程及其核心创新点（如残差连接、多尺度处理）。我们将通过实际的图像识别任务，演示如何设计高效的特征提取器。 第六章：循环神经网络（RNN）及其序列处理的挑战 本章探讨处理时间序列和自然语言数据的核心工具——RNN。我们将分析标准RNN在长距离依赖问题上的固有缺陷。随后的重点将放在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，详细解释输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流。此外，本章还会介绍BPTT（随时间反向传播）的局限性以及如何使用梯度裁剪来稳定训练过程。 第七章：注意力机制与Transformer的革命 本章是全书的亮点之一，全面介绍注意力机制（Attention Mechanism）如何从辅助工具演变为核心驱动力。我们将深入讲解自注意力（Self-Attention）的计算过程，特别是“缩放点积注意力”。随后，本书将详尽拆解Transformer架构，包括多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及编码器-解码器结构的完整流程。我们将对比BERT、GPT等预训练模型的结构差异，并探讨其在序列到序列任务中的强大威力。 第三部分：训练的艺术与工程实践 理论再好，也需要高效的训练和部署手段来落地。本部分专注于提升模型性能和解决实际工程难题。 第八章：正则化、泛化与模型评估 本章深入探讨如何避免过拟合，确保模型具有良好的泛化能力。内容涵盖：L1/L2正则化、Dropout的随机性原理、早停法（Early Stopping），以及批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的作用。评估指标方面，我们将超越准确率，讨论F1分数、ROC曲线、AUC值，以及在不平衡数据集下的特定评估策略。 第九章：超参数调优与实验管理 本章提供了系统化的超参数搜索策略，包括网格搜索、随机搜索的优劣对比，以及更高级的贝叶斯优化方法。我们将介绍如何使用现代实验跟踪工具（如MLflow或Weights & Biases）来记录、复现和比较不同实验的结果，强调科学实验在深度学习研发中的重要性。 第十章：迁移学习与模型微调的高效策略 在资源有限的情况下，迁移学习是加速开发的利器。本章详细介绍如何利用预训练模型（如ImageNet权重或大型语言模型权重）来解决新任务。我们将讨论层冻结策略、学习率调度在微调过程中的差异化设置，以及何时选择特征提取器与何时进行端到端微调的最佳实践。 第四部分：前沿模型与应用展望 本部分探索当前正在快速发展的领域，为读者提供面向未来的知识储备。 第十一章：生成模型：从GAN到扩散模型 本章聚焦于非监督学习和数据合成。我们将详细解析生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，并探讨如何解决其训练不稳定（如模式崩溃）的问题。随后，我们将引入当前最先进的扩散模型（Diffusion Models）的原理，解释它们如何通过逐步去噪来实现高质量的图像生成，并对比其与变分自编码器（VAEs）的内在差异。 第十二章：可解释性人工智能（XAI）与模型可靠性 随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”变得至关重要。本章介绍多种后验解释技术，包括LIME（局部可解释性模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations），并探讨梯度可视化技术（如Grad-CAM）如何揭示CNN关注的图像区域。同时，我们将讨论对抗性攻击的原理及其防御策略，以增强模型的鲁棒性。 结论：迈向通用人工智能的道路 本书最后将对深度学习的现状进行总结，并展望未来研究方向，包括自监督学习的最新进展、神经符号结合的可能性，以及在资源受限设备上部署大型模型的挑战与对策。 通过对以上十二个关键领域的深入剖析与实践指导，本书旨在培养读者不仅是能“调用”框架的工程师，更是能“设计”和“优化”下一代深度学习模型的架构师。每一章都配有大量的Python代码示例和数据集分析，确保理论学习能够无缝衔接到实际开发流程中。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有