Mathematics for Retail Buying pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Fairchild Books

作者:Tepper, Bette K.

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:

价格:75

装帧:Pap

isbn号码:9781563672934

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是为您构思的一份图书简介，旨在描述一本与《Mathematics for Retail Buying》主题无关的专业书籍，并确保内容详实、自然流畅，不包含任何可能泄露AI身份的表述。 --- 《深度学习前沿：从理论基础到复杂模型构建》 作者：[虚构作者名，例如：陈宇飞] 出版社：[虚构出版社名，例如：启明科技出版社] 本书导言：驾驭智能的浪潮 在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥远的科幻概念，而是深刻重塑商业、科学研究乃至日常生活的核心驱动力。《深度学习前沿：从理论基础到复杂模型构建》正是在这一背景下应运而生的一部深度、全面的专业著作。本书旨在为那些希望从根本上理解、掌握并应用现代深度学习技术的工程师、数据科学家、研究人员和高级学生提供一张详尽的路线图。 我们深知，深度学习领域的知识更新速度极快，新算法、新架构层出不穷。因此，本书的重点并非简单罗列最新的模型，而是着力于构建坚实的理论基石，确保读者能够理解模型背后的数学原理、计算效率瓶颈以及如何根据具体问题需求进行灵活的模型设计与调优。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在深度与广度之间取得完美的平衡。 第一部分：理论基石与数学核心（奠定坚实基础） 本部分是全书的理论支柱，它将引导读者回顾和深入理解支撑现代神经网络的数学概念。我们首先从信息论和概率论的基础公理出发，为后续的优化算法打下基础。 第1章：线性代数与张量运算的重塑： 我们将超越传统线性代数的范畴，重点探讨高维张量空间的操作。详细解析矩阵分解技术（如SVD、LU分解）在处理大规模参数集时的应用，以及如何在GPU并行计算环境中高效实现这些操作。特别地，本章深入探讨了雅可比矩阵和海森矩阵在非凸优化中的作用及其计算复杂性。 第2章：概率模型与统计推断： 深入讲解贝叶斯推断在神经网络中的应用，包括如何利用变分推断（Variational Inference）来近似难以处理的后验分布。探讨最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）的权衡，以及它们如何指导损失函数的选择。 第3章：凸优化与非凸优化策略： 优化算法是训练深度模型的心脏。本章详尽分析了梯度下降（GD）的变体，包括SGD、动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp及大名鼎鼎的Adam优化器。更重要的是，我们探讨了这些算法在面对深度网络中普遍存在的鞍点（Saddle Points）和局部极小值时的收敛特性和实际性能差异。 第二部分：核心网络架构与经典模型解析（构建知识体系） 这一部分将系统梳理并精细解构当前主流的深度学习网络结构，分析它们解决特定类型问题的内在机制。 第4章：卷积神经网络（CNNs）的精妙设计： 本章不仅覆盖了AlexNet、VGG、ResNet等经典架构，更侧重于分析残差连接（Residual Connections）、注意力机制（Attention Mechanisms）如何解决深度网络中的梯度消失问题。我们将详细剖析空洞卷积（Dilated Convolutions）在语义分割中的应用，以及分组卷积在提升模型效率方面的贡献。 第5章：循环神经网络（RNNs）及其演进： 从基础的Elman网络到Jordan网络，再到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），本章详述了这些架构如何处理序列数据。关键内容包括对遗忘门、输入门和输出门工作原理的数学化描述，以及如何利用双向RNN和Transformer架构克服传统RNN的顺序依赖性瓶颈。 第6章：Transformer架构的革命性突破： 作为现代自然语言处理（NLP）的基石，Transformer值得专章深入探讨。本书详细解析了自注意力（Self-Attention）机制的矩阵运算细节，包括Scaled Dot-Product Attention的计算流程。此外，我们还分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间中学习信息，并讨论了其在机器翻译和序列生成任务中的优势与局限。 第三部分：进阶技术与前沿探索（迈向实践应用） 本部分聚焦于提升模型性能、解决实际部署挑战的关键技术，以及对下一代模型的展望。 第7章：生成模型：从对抗到扩散： 生成模型是深度学习领域最具活力的前沿阵地。本章首先全面回顾了生成对抗网络（GANs）的对偶博弈原理，深入剖析了WGAN（Wasserstein GAN）如何解决模式崩溃问题。随后，本书将重点介绍近两年异军突起的扩散模型（Diffusion Models），阐述其前向加噪过程与反向去噪过程的随机微分方程基础，以及它们在图像合成领域超越GANs的潜力。 第8章：模型可解释性与鲁棒性（XAI）： 深度学习模型常被称为“黑箱”。本章探讨了如何揭示模型的决策过程，包括梯度可视化技术（如Grad-CAM、Integrated Gradients），以及通过对抗样本测试来评估模型的鲁棒性。理解模型的局限性是负责任AI开发的关键。 第9章：高效训练与部署策略： 理论模型必须能够落地。本章讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些都是在保持高性能的同时，减小模型体积、加速推理速度的关键手段。同时，我们也将分析分布式训练框架（如Horovod、PyTorch DDP）的底层通信机制。 结语：面向未来的研究者 《深度学习前沿》并非一本简单的参考手册，而是一份深入研究的伙伴。本书内容紧密围绕深度学习的核心算法、数学原理和工程实践展开，旨在培养读者独立分析复杂问题的能力。掌握了这些知识，读者将能够自信地驾驭当前的主流框架，并有能力对下一代人工智能模型进行创新和优化。本书的最终目标，是激励读者超越既有框架的限制，真正站在技术前沿，推动AI领域的持续进步。 目标读者： 具备扎实的微积分、线性代数和概率论基础的研究生、博士生、资深软件工程师以及致力于AI算法研发的专业人士。 ---

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