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出版者:清华大学出版社

作者:龙岗 黄萍

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:2002-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787302052258

丛书系列:

图书标签:

• 局域网
• 网络技术
• 案例教程
• 网络工程
• 计算机网络
• TCP/IP
• 网络配置
• 网络故障排除
• 网络安全
• 实战

面向现代数据科学与工程的深度学习实践指南 本书旨在为读者提供一个全面且深入的深度学习技术栈指南，重点关注如何将前沿的深度学习模型应用于解决实际的工业界和学术界复杂问题。全书不涉及任何关于计算机网络架构、局域网配置管理或传统网络故障排除的内容，而是完全聚焦于算法、模型构建、大规模数据处理以及高性能计算在人工智能领域的应用。 第一部分：深度学习基础与数学原理重构 本部分将从根本上夯实读者对现代深度学习的理解。我们首先跳过基础的计算机组成原理和网络协议内容，直接切入高维线性代数在神经网络中的表征，包括张量分解、奇异值分解（SVD）在降维和特征提取中的应用，以及如何使用雅可比矩阵和Hessian矩阵来理解损失函数的非凸优化地形貌。 我们将详细阐述反向传播算法的数学推导，重点分析其在计算图上的效率优化，而非数据如何在网络中传输。随后，会深入探讨优化器（如AdamW, L-BFGS）的收敛性分析，利用随机梯度下降（SGD）的蒙特卡洛近似性质来解释其在大型数据集上的鲁棒性。对于正则化技术，我们不再讨论物理网络安全策略，而是专注于L1/L2正则化、Dropout的理论基础，以及批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）如何影响梯度流和模型泛化能力。 第二部分：核心模型架构的精细解构 本部分是本书的核心，详尽解析了当前主流深度学习模型的内部机制、设计哲学及其适用场景。 卷积神经网络（CNN）的演进与视觉任务： 我们将深入分析经典LeNet、AlexNet到现代ResNet、DenseNet乃至Transformer结构（如Vision Transformer, ViT）在图像处理中的演变。重点在于解释残差连接如何解决深度网络中的梯度消失问题，以及空洞卷积（Dilated Convolution）如何在保持特征图分辨率的同时扩大感受野。对于目标检测，我们将详细剖析Faster R-CNN、YOLO系列（v5到v8的演进）中区域提议网络（RPN）的设计思想、Anchor Box的生成策略，以及非极大值抑制（NMS）在后处理中的优化技巧。图像分割方面，U-Net及其变种在医学影像分析中的成功，归功于其对称的编码器-解码器结构和跳跃连接，本书对此进行数学建模。 循环神经网络（RNN）及其后继者： 本章聚焦序列数据处理。标准RNN的梯度问题将引导我们深入研究长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，分析遗忘门、输入门和输出门如何精确控制信息的流动。更进一步，我们将讨论基于注意力机制（Attention Mechanism）的Encoder-Decoder架构，这是理解现代序列到序列（Seq2Seq）模型，如机器翻译和文本摘要的基础。 Transformer架构的革命： 我们将用大量篇幅来解构Attention Is All You Need论文中的核心思想。重点分析自注意力（Self-Attention）机制的计算复杂度，多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同子空间的特征关联，以及位置编码（Positional Encoding）在缺乏循环结构下如何引入序列顺序信息。此外，我们将探讨BERT、GPT系列模型中预训练任务的设计（如掩码语言模型MLM和下一句预测NSP），及其在迁移学习中的强大效能。 第三部分：大规模模型训练与工程实践 本部分专注于将理论模型转化为可部署的高性能系统，强调分布式计算和内存优化。 分布式训练策略： 我们将详细比较数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的优缺点。对于数据并行，重点讨论同步随机梯度下降（Synchronous SGD）和异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的性能权衡，并介绍All-Reduce算法在梯度聚合中的作用及其在NCCL等高性能通信库中的实现细节。对于超大型模型，模型并行（如流水线并行Pipeline Parallelism和张量切分Tensor Parallelism）的实现方法和同步开销将是讨论的重点。 模型压缩与高效推理： 在模型部署阶段，推理速度和内存占用至关重要。本书将介绍多种模型压缩技术：知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何用小型模型模仿大型模型行为；权重剪枝（Weight Pruning）如何系统地移除冗余连接；以及量化（Quantization）技术，从浮点数到低精度整数（INT8, INT4）的映射策略及其对精度的影响分析。 第四部分：前沿领域与跨模态集成 本部分探索当前最活跃的研究方向，例如如何整合不同类型的数据和模型。 生成模型与扩散过程： 区别于传统的生成对抗网络（GANs），我们将深度解析当前主流的扩散模型（Diffusion Models, 如DDPM）。重点在于理解前向过程（加噪）和反向过程（去噪）的随机微分方程基础，以及如何通过引入条件信息（如文本描述）实现高保真度的图像合成。 图神经网络（GNNs）： 针对非欧几里得结构数据（如图、分子结构、社交网络），我们将详细讲解图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的核心操作，即如何有效地聚合邻居节点的信息。这部分内容完全侧重于拓扑结构上的特征学习，与网络拓扑结构无关。 强化学习（RL）的高级应用： 虽然RL常用于控制系统，本书将其视角聚焦于模型优化和决策制定，如使用Policy Gradient方法（如REINFORCE, A2C, PPO）解决复杂的策略搜索问题，以及深度Q网络（DQN）在离散决策空间中的应用。 全书的技术栈涵盖TensorFlow 2.x, PyTorch等主流框架的高级API，代码示例主要围绕算法实现和性能调优展开，确保读者能够构建出面向工业级标准的高效、智能系统。本书假设读者已具备扎实的微积分和线性代数基础，并对基本的编程概念有所了解，致力于将读者从基础理论迅速带入到尖端研究和工程实践的交汇点。

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