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出版者:航空工业出版社

作者:王战航

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2001-12-1

价格:12.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787801349606

丛书系列:

图书标签:

• 计算机应用基础
• 办公软件
• 计算机等级考试
• 基础知识
• 技能提升
• 入门教程
• 标准教程
• 应用技能
• 办公自动化
• 信息技术

好的，这是一份关于一本不同书籍的详细简介，该书与《计算机应用基础标准培训教程》无关，聚焦于深度技术与实践应用领域。 --- 《深度学习与前沿模型：从理论基石到工业实践》 图书简介 本册教材专注于现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习。它并非侧重于基础的计算机操作与应用软件使用，而是深入剖析了支撑当前AI革命的数学原理、复杂网络架构及其在真实世界中的部署策略。全书结构严谨，从数学基础的复习开始，逐步过渡到尖端模型的研究与实现，旨在为读者构建一个全面且实用的知识体系，使他们能够从“使用者”转变为“构建者”和“创新者”。 第一部分：深度学习的数学基石与基础理论 本书的第一部分为读者打下坚实的理论基础，这对于理解和创新深度学习模型至关重要。我们摒弃了对基础办公软件操作的叙述，转而聚焦于支撑现代计算科学的数学工具。 章节聚焦： 线性代数与概率统计的再审视： 本章不再回顾简单的集合运算，而是深入探讨张量代数、特征值分解（Eigendecomposition）在降维（如PCA）中的应用，以及贝叶斯定理在概率图模型中的关键作用。重点讲解了高维空间中的几何直觉与矩阵微分的计算方法。 优化算法的精细化解析： 详细比较了传统梯度下降（GD）与随机梯度下降（SGD）的性能差异，并重点分析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、AdamW）的内部机制和收敛性保证。同时，探讨了处理非凸优化问题的挑战，例如鞍点（Saddle Points）和局部极小值。 信息论基础与损失函数设计： 阐述交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）等信息论度量在衡量模型预测与真实分布差异中的核心地位。并介绍如何针对特定任务（如生成对抗网络中的Wasserstein距离）设计定制化的损失函数。 第二部分：核心网络架构的深入探究 在奠定理论基础后，本书转向对当前主流深度学习网络结构的细致解构。这部分内容完全超越了基础的操作系统或应用软件界面介绍，直接面对复杂模型的内部构造。 章节聚焦： 卷积神经网络（CNN）的演进与优化： 从最初的LeNet到AlexNet、VGG的结构模仿，深入分析了残差连接（Residual Connections）如何解决了深层网络中的梯度消失问题（ResNet）。此外，详细讲解了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及分组卷积（Grouped Convolution）在模型轻量化（如MobileNet系列）中的效率优化。 循环神经网络（RNN）及其局限性： 对标准RNN的结构进行批判性分析，重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中，输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的精确工作流程。同时，讨论了在处理超长序列时存在的梯度传播挑战。 Transformer架构：核心驱动力与自注意力机制： 这是本书的重点之一。详细解析了Multi-Head Attention（多头自注意力）的计算过程，解释了Scaled Dot-Product Attention如何通过矩阵乘法高效捕获序列中任意两个元素之间的依赖关系。对位置编码（Positional Encoding）的必要性及其实现方式进行了深入探讨。 第三部分：前沿模型与应用：从预训练到生成 本部分将理论和结构知识应用于最前沿的实践，涵盖了当前AI研究热点，特别是大规模预训练模型（PLMs）的构建和应用。 章节聚焦： 大规模预训练模型（PLMs）的范式转换： 阐述BERT、GPT系列模型如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等自监督任务，在海量无标签数据上进行高效知识蒸馏。重点讨论了模型规模（参数量）对性能提升的边际效应与计算成本的权衡。 生成模型：GAN与Diffusion Models： 深入解析了生成对抗网络（GAN）中判别器与生成器之间的博弈过程，探讨了模式崩溃（Mode Collapse）的成因及解决策略。随后，重点介绍了近年来兴起的扩散模型（Diffusion Models）如何通过逐步去噪过程生成高质量图像，对比了其稳定性和多样性优势。 模型部署、量化与边缘计算： 理论研究必须回归工程实践。本章探讨了如何将训练好的复杂模型部署到资源受限的环境中。内容包括模型剪枝（Pruning）、权重量化（Quantization，如INT8）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）到轻量化推理框架（如ONNX Runtime, TensorFlow Lite）的使用，确保模型在实际生产环境中具备高效的推理速度和低延迟表现。 第四部分：高级主题与伦理考量 最后一部分探讨了深度学习在专业领域（如强化学习、图神经网络）的拓展，并对技术发展带来的社会影响进行了严肃的讨论。 章节聚焦： 图神经网络（GNNs）基础： 介绍如何将深度学习扩展到非欧几里得数据结构（如图、网格）。重点解析了图卷积网络（GCN）中邻域信息聚合（Aggregation）的过程，及其在社交网络分析、药物发现中的潜力。 强化学习（RL）的核心范式： 区分了基于值（Value-Based，如Q-Learning）和基于策略（Policy-Based，如REINFORCE）的学习方法。详细剖析了深度Q网络（DQN）如何利用经验回放（Experience Replay）和固定Q目标（Fixed Q-Targets）来稳定训练过程。 AI伦理、可解释性（XAI）与偏见缓解： 在技术能力达到一定高度后，我们必须关注其社会责任。本章讨论了模型决策过程的“黑箱”问题，介绍了如LIME、SHAP等可解释性工具的应用，并探讨了数据集中固有偏见如何导致模型歧视性输出，以及缓解这些偏见的工程策略。 本书目标读者： 本书面向具备一定编程基础（如Python语言）和微积分/线性代数基础的高年级本科生、研究生，以及希望从应用层面深入到模型内核层面的数据科学家和AI工程师。它不是一本关于如何使用现有软件工具的指南，而是关于如何理解、构建和优化下一代智能系统的深度技术手册。通过本书的学习，读者将能够驾驭复杂的数据结构，设计创新的网络架构，并理解前沿AI技术背后的深层机制。

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