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出版者:

作者:孙慧中 编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787500555544

丛书系列:

图书标签:

• 管理学
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• 管理理论

《深度学习：从原理到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且结构清晰的深度学习知识体系，从基础理论的构建到前沿技术的应用，力求覆盖从入门到精通的全过程。我们不探讨管理学的任何概念或原则，而是专注于揭示现代人工智能领域的核心驱动力——深度神经网络的内在机制、设计哲学及其在复杂问题解决中的实际效能。 第一部分：基础数学与概率论的坚实地基 任何高级计算的基石都离不开扎实的数学支撑。本部分将系统回顾并深入剖析深度学习中不可或缺的数学工具。 第一章：线性代数重塑：我们将详细阐述向量空间、矩阵分解（如奇异值分解SVD、特征值分解）、张量运算的几何直观与计算效率。重点讲解这些概念如何在神经网络中对应于数据表示、权重变换和梯度传播。避免使用任何管理学中的比喻或类比，完全聚焦于代数结构。 第二章：微积分与优化理论：本章深入探讨多变量微积分的核心——偏微分、梯度、Hessian矩阵的意义。我们将用大量的篇幅解释链式法则在反向传播算法（Backpropagation）中的核心地位，并引入凸优化、非凸优化、鞍点问题等概念，为后续学习优化算法打下理论基础。 第三章：概率论与信息论视角：从贝叶斯定理的视角审视模型的不确定性。详细解析熵、互信息、KL散度在衡量信息量、模型拟合优度以及正则化策略中的作用。概率图模型（如受限玻尔兹曼机RBM的预备知识）将作为连接经典统计与现代神经网络的桥梁。 第二部分：神经网络的核心结构与训练范式 本部分是本书的核心，专注于剖析各种神经网络架构的构造原理、激活函数的作用机制以及训练过程的精妙设计。 第四章：感知机到多层网络（MLP）：从最基础的神经元模型开始，构建具有非线性能力的通用函数逼近器。深入分析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish等）的选择对梯度流和模型表达能力的影响。强调参数初始化策略的重要性，如Xavier/He初始化对训练稳定性的决定性作用。 第五章：高效优化算法的演进：传统的随机梯度下降（SGD）受限于收敛速度与震荡问题。本章将详细解析动量法（Momentum）、自适应学习率方法（Adagrad, RMSProp, Adam, NAdam）的数学推导与收敛性分析。探讨学习率调度（Learning Rate Scheduling）如余弦退火在模型稳定收敛中的关键作用。 第六章：反向传播的深度解析：本章是理解深度学习训练的“黑箱钥匙”。不仅展示如何应用链式法则计算梯度，更会剖析计算图（Computational Graph）的构建、内存优化（如梯度检查点技术）以及如何通过软件框架自动实现这一切。 第七章：正则化与泛化能力：模型过拟合是训练中的主要挑战。本部分详述了L1/L2正则化、Dropout机制的随机性解释、早停法（Early Stopping）的原理，以及批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练并提升泛化性能。 第三部分：主流深度学习架构的专题研究 本部分将聚焦于两大核心且影响深远的深度学习架构，并探讨它们如何解决特定领域的问题。 第八章：卷积神经网络（CNN）的图像革命：系统介绍卷积层的核心操作（局部连接、权重共享），池化层的下采样功能。深入讲解LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的机制）到Inception等里程碑式网络的结构创新。重点分析感受野的扩展与特征层次的抽象过程。 第九章：循环神经网络（RNN）的时序建模：针对序列数据的处理，本章阐述RNN的基本结构、梯度消失/爆炸问题。随后，深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，解释它们如何有效捕获长期依赖关系。本章内容完全聚焦于序列依赖，不涉及任何资源或组织流程的叙述。 第十章：注意力机制与Transformer的兴起：这是现代深度学习，尤其是自然语言处理领域的核心范式。详细解析自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括查询（Query）、键（Key）、值（Value）向量的生成与缩放点积。全面解析Transformer架构的编码器-解码器结构，强调其并行计算能力与对RNN的取代趋势。 第四部分：前沿与实践考量 本部分将涉及模型评估、生成模型以及实际部署中的关键考虑因素。 第十一章：模型评估与度量标准：讨论如何科学地评估模型性能，包括分类任务的精确率、召回率、F1分数、ROC曲线与AUC值。对于回归问题，分析MSE、MAE等损失函数的适用场景。强调交叉验证和稳健性测试的重要性。 第十二章：生成模型导论：探索不只是预测，还能“创造”新数据的模型。深入讲解变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）概念，以及生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，包括Generator和Discriminator的相互制约机制。 第十三章：部署与效率：从研究走向应用，本章探讨模型压缩技术，如权重量化、剪枝（Pruning）。讨论模型推理的延迟优化，并简要介绍TensorRT、ONNX等工业级框架在加速模型部署流程中的作用。 全书的叙述风格严谨，力求通过清晰的数学推导和算法流程图，展现深度学习的内在逻辑与工程实现细节，为读者提供一套独立于任何管理或商业哲学之外的、纯粹的计算科学知识体系。

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