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出版者:经济科学出版社

作者:全国 育自学考试指导委员会办公室

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2003-5

价格:18.50元

装帧:

isbn号码:9787505834460

丛书系列:

图书标签:

• 学前教育
• 幼儿教育
• 早期发展
• 教育心理学
• 儿童发展
• 教学方法
• 课程设计
• 游戏教学
• 亲子教育
• 幼儿园

好的，以下是针对一本名为《学前教育专业》的图书，但不包含其内容的详细图书简介。请注意，这份简介将聚焦于其他领域的书籍，以确保与您提供的书名完全无关。 --- 图书简介： 《深度学习的数学基础与应用前沿》 作者： 陈宇 博士 / 王晓 教授 出版社： 蓝图科技出版社 装帧： 精装 64开 页码： 896页 定价： 人民币 288.00 元 --- 内容聚焦：重塑人工智能时代的数学认知与工程实践 在信息技术飞速演进的今天，深度学习（Deep Learning）已不再是实验室中的理论概念，而是驱动自动驾驶、自然语言处理、生物信息学等前沿领域的核心引擎。然而，支撑起这些复杂模型的，是严谨而深刻的数学原理。本书《深度学习的数学基础与应用前沿》正是为那些渴望从“调参工程师”蜕变为“模型架构师”的读者量身打造的深度指南。 本书的结构设计遵循“理论先行，实践驱动”的原则，共分为四个宏大的部分，力求在数学的严谨性与工程的实用性之间找到完美的平衡点。 第一部分：深度学习的数学基石（Fundamentals） 本部分是全书的理论核心，旨在为读者打下不可动摇的数学基础。我们深知，没有坚实的微积分、线性代数和概率论基础，对深度神经网络的理解将永远停留在表面。 第1章：多变量微积分与优化理论重述 本章并未简单重复标准微积分教材的内容，而是聚焦于高维空间中的梯度概念。我们将详尽解析偏导数、方向导数在高维向量空间中的几何意义，重点阐述拉格朗日乘数法在约束优化问题中的应用，这对于理解批标准化（Batch Normalization）和权重衰减（Weight Decay）背后的原理至关重要。对于反向传播（Backpropagation）中的链式法则，我们提供了基于雅可比矩阵（Jacobian Matrix）的严谨推导，清晰展现了误差信号如何逐层回传。 第2章：线性代数与张量运算的精粹 深度学习的核心数据结构是张量。本章深入探讨了张量代数，从矩阵分解（如SVD、LU分解）到特征值与特征向量，讲解它们在数据降维（PCA）、主成分分析中的实际作用。此外，我们引入了张量网络理论的基础概念，为理解循环神经网络（RNN）和Transformer结构中的信息编码与解码机制提供了代数视角。 第3章：概率论、统计推断与信息论基础 理解模型的不确定性和泛化能力，必须回归概率统计。本章着重解析贝叶斯推断在神经网络中的地位，特别是最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的推导过程。信息论部分则深入剖析熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）作为损失函数的内在逻辑，解释了为何它们能有效指导模型学习数据的真实分布。 第二部分：核心神经网络架构的解析（Architectures） 在坚实的数学基础之上，本书将对当前主流的深度学习模型进行一次自底向上的解构。 第4章：卷积网络（CNN）的深度剖析 从最基础的二维卷积操作出发，本章详细分析了感受野（Receptive Field）、参数共享的效率。我们不仅介绍了经典如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，更深入探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）如何解决语义分割中的信息丢失问题，以及分组卷积（Grouped Convolution）在移动端模型（如MobileNet）中实现计算效率提升的数学依据。 第5章：循环网络（RNN）与注意力机制的演进 本章着重解决序列数据处理的挑战。我们详细分析了标准RNN在长序列中的梯度消失/爆炸问题，并提供了LSTM和GRU单元内部的门控机制（遗忘门、输入门、输出门）是如何通过精心设计的矩阵运算来维护长期依赖的。随后，注意力机制（Attention Mechanism）被引入，我们用点积注意力的公式推导来展示模型如何动态分配对输入序列不同部分的权重。 第6章：Transformer：现代模型的核心范式 本书用一整个章节专门探讨Transformer架构。我们详细剖析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，解释了为何它能并行化处理序列数据。线性层的复杂性分析、残差连接的作用，以及位置编码（Positional Encoding）的引入方式，均提供了翔实的数学建模与实现细节。 第三部分：高级优化与模型正则化策略（Optimization & Regularization） 构建了模型，如何高效且稳定地训练，是工程实践中的关键。 第7章：高级优化算法的实战对比 本章对比了SGD的局限性，并深入讲解了Momentum、AdaGrad、RMSProp以及当前工业界广泛使用的Adam算法的迭代公式。重点在于分析这些算法如何动态调整学习率和引入动量项，以平滑优化路径，并给出了在不同数据集上测试的最佳实践参数范围。 第8章：泛化能力与模型稳定性的保障 正则化不再只是L2范数。本章探讨了Dropout背后的概率解释（集成学习的视角），早停法（Early Stopping）的数学依据，以及层归一化（Layer Normalization）与批归一化（Batch Normalization）在不同应用场景（如NLP和CV）下的适用性权衡。 第四部分：前沿应用与未来展望（Frontiers） 本书最后一部分将目光投向应用领域，展示如何将前述理论应用于解决实际的复杂问题。 第9章：生成模型概述：GANs与VAE 我们深入探讨了生成对抗网络（GANs）中纳什均衡的博弈论基础，详细分析了判别器和生成器之间的相互作用。同时，变分自编码器（VAE）中的重参数化技巧（Reparameterization Trick）被清晰展示，解释了如何使得随机采样的过程可以被反向传播。 第10章：可解释性、鲁棒性与未来趋势 随着模型规模的增大，理解其决策过程变得至关重要。本章介绍了如Grad-CAM等可视化技术背后的梯度计算原理。此外，对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理分析和防御策略，构成了对模型鲁棒性的重要探讨，预示了未来AI系统设计必须考量的核心安全维度。 本书目标读者： 本书适合具备一定高等数学基础（微积分、线性代数基础知识），希望系统、深入理解现代深度学习模型工作原理的研究生、算法工程师、数据科学家，以及希望拓宽研究边界的资深从业者。它是一本严肃的理论参考书，也是一本极具操作价值的工程手册。阅读本书后，您将能够自信地设计、修改并创新复杂的神经网络结构。

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