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出版者:浙江人民出版社

作者:庄恩岳

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-1

价格:16.0

装帧:精装

isbn号码:9787213024399

丛书系列:

图书标签:

• 财商教育
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• 储蓄

深入理解人工智能的原理与应用：一本面向未来的技术指南 书籍名称：《深度学习：算法、模型与实践》 书籍简介： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响我们日常生活、科研前沿与产业变革的核心驱动力。本书《深度学习：算法、模型与实践》旨在为读者构建一个全面、深入且实用的知识体系，彻底揭示驱动当前AI浪潮的核心技术——深度学习。我们不满足于停留在表面的概念介绍，而是深入到数学原理的底层逻辑，结合前沿的研究成果，系统阐述如何从零开始构建、训练和优化复杂的深度神经网络。 第一部分：深度学习的基石——数学与计算基础 要真正驾驭深度学习，必须掌握其背后的数学语言。本书从最基础的线性代数、概率论与数理统计出发，重新审视这些学科在神经网络中的作用。我们详细讲解了矩阵运算、向量空间、高斯分布、贝叶斯定理等核心概念，并着重阐述了它们如何体现在数据的表示和特征的学习过程中。 随后，本书进入优化理论的核心。梯度下降法是深度学习的“引擎”，我们不仅仅介绍随机梯度下降（SGD），而是详尽对比分析了动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp以及业界广泛使用的Adam优化器的工作原理、收敛特性和参数选择策略。理解这些优化器如何在海量参数空间中高效导航，是解决实际问题的关键。 在计算层面，本书探讨了GPU加速的必要性以及CUDA编程模型的基本概念，为读者后续的工程实践打下坚实的硬件和软件基础。 第二部分：从感知机到Transformer——核心网络架构的演进 本书的时间线清晰地梳理了深度学习模型的演进历史，从最简单的线性分类器——感知机开始，逐步引入激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU及其变种）对非线性拟合能力的影响。 我们用大量篇幅聚焦于两大核心网络范式： 1. 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析卷积操作的数学原理，解释其如何实现权值共享和特征的层次化提取。全书详细分解了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差网络）以及DenseNet的结构创新点，重点剖析了残差连接如何解决深度网络的退化问题。对于图像处理任务，我们还会讲解目标检测（如YOLO系列、Faster R-CNN）和图像分割（如U-Net）背后的网络设计哲学。 2. 循环神经网络（RNN）及其演变： 针对序列数据，我们首先介绍标准RNN的结构及其面临的梯度消失/爆炸问题。随后，重中之重地介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作机制，理解它们如何精确控制信息的流动与保留。 第三部分：站在前沿——注意力机制与生成模型 本书的后半部分紧跟当前学术界和工业界最热门的研究方向。 注意力机制（Attention Mechanism） 被视为深度学习的又一次范式转变。我们详细解析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，展示了它如何突破RNN在长距离依赖建模上的瓶颈。在此基础上，我们全面介绍Transformer架构，从多头注意力、位置编码到层归一化，构建起现代大语言模型（LLM）的理论框架。 生成模型 是AI创造力的体现。本书系统比较了变分自编码器（VAE） 和生成对抗网络（GAN） 的生成机制。对于GAN，我们不仅讲解了判别器与生成器之间的博弈过程，还会涵盖DCGAN、WGAN等改进版本，并讨论了它们在图像合成、数据增强中的实际应用。 此外，我们也引入了扩散模型（Diffusion Models） 的基本思想，解释它们如何通过逐步去噪过程实现高质量的图像生成，预示着下一代生成式AI的发展方向。 第四部分：工程实践与模型部署 理论的价值在于指导实践。本书采用主流的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）进行代码演示。我们不仅提供模型构建的API调用，更侧重于数据预处理、模型训练的超参数调优策略、防止过拟合的正则化技术（如Dropout、权重衰减） 等实战技巧。 最后，本书探讨了模型部署的挑战，包括模型量化、剪枝技术以减小模型体积，以及如何在移动端或边缘设备上实现高效推理，确保深度学习模型真正落地产生商业价值。 读者对象： 本书适合具有一定高等数学基础（微积分、线性代数基础概念）的计算机科学、电子工程、数据科学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性提升AI工程能力的软件工程师和算法研究人员。阅读本书后，读者将不仅能“使用”深度学习框架，更能“理解”并“设计”出更优的深度学习模型。

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