Motivational Interviewing, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The Guilford Press

作者:William R. Miller

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2002-4-12

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781572305632

丛书系列:

图书标签:

• Motivational Interviewing
• Counseling
• Psychotherapy
• Behavioral Change
• Health Communication
• Addiction
• Clinical Psychology
• Self-Help
• Patient Motivation
• Interviewing Skills

好的，这是一份关于一本名为《深度学习的艺术》（The Art of Deep Learning）的虚构图书的详细简介，该书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，以掌握深度学习的理论基础、前沿技术和实践应用，而内容上不涉及《Motivational Interviewing, Second Edition》的任何主题。 --- 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用的全景指南》 概述：驾驭下一代智能的蓝图 在当今科技飞速发展的时代，深度学习已不再是遥不可及的学术概念，而是驱动人工智能革命的核心引擎。从自动驾驶到个性化医疗，从自然语言理解到复杂科学模拟，深度学习模型正以前所未有的速度重塑我们的世界。然而，要在这一快速演进的领域中取得真正的精通，需要的不仅仅是调用现成的库，更需要对底层数学原理、网络结构设计、优化策略以及大规模部署有着深刻的理解。 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用的全景指南》正是为渴望超越“黑箱”操作，真正掌握深度学习精髓的工程师、研究人员和数据科学家而精心撰写。本书摒弃了浮于表面的代码教程，而是深入挖掘了驱动现代AI进步的数学、算法与工程实践的精妙结合。我们致力于提供一个既坚实又前瞻的知识框架，确保读者不仅能理解“如何做”，更能洞悉“为何如此”。 本书的结构设计旨在引导读者遵循一条从基础到高级，从理论到实践的平滑学习路径。我们首先建立起必要的线性代数、概率论和微积分的数学直觉，然后系统地介绍神经网络的基本构建模块，最后探索当前最先进的模型架构及其在复杂现实问题中的应用。 第一部分：奠定基石——数学与基础网络结构 本部分聚焦于构建一个扎实的理论基础，这是理解任何复杂深度学习模型的前提。 第1章：智能的数学直觉 本章将深度学习所需的数学工具融入直观的物理和工程类比中。我们将详尽讨论向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据表示中的角色，以及概率论中的贝叶斯推理如何在模型不确定性量化中发挥关键作用。重点在于梯度的几何意义——理解优化过程在多维参数空间中的“爬升”或“下降”路径。 第2章：感知器的进化与反向传播的魔力 从最基础的感知器开始，我们将构建对人工神经网络的初步认识。随后，本章将用清晰的链式法则推导，揭示反向传播算法的运作机制。我们将探讨不同激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择如何影响梯度流动，并引入梯度消失和梯度爆炸问题的直观解释及其早期对策。 第3章：优化器的核心哲学 优化是训练的灵魂。本章将对比和剖析一系列关键的优化算法。从基础的随机梯度下降（SGD）及其动量（Momentum）版本，到自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam系列。我们会深入探讨学习率调度（Learning Rate Scheduling）的艺术，包括余弦退火和分段恒定学习率策略，分析每种优化器在不同数据集和模型复杂度下的性能权衡。 第二部分：架构的深度——现代模型的构建与精炼 在掌握了基础组件后，本部分将带领读者深入探索定义了现代深度学习领域的关键网络架构。 第4章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章详细剖析了卷积层的内在机制，包括感受野的构建、参数共享带来的效率提升，以及池化操作的作用。我们将逐一分析经典架构的演进，如LeNet、AlexNet、VGG、Inception系列和ResNet。特别关注残差连接（Residual Connections）如何克服深度网络的训练障碍，以及批归一化（Batch Normalization）对加速收敛和提高模型稳定性的关键贡献。 第5章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于处理时间序列和文本数据，RNN是不可或缺的工具。本章首先介绍标准RNN的结构，随后集中解决其在长序列上的局限性。篇幅将重点放在长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制上，阐释它们如何选择性地记忆和遗忘信息。 第6章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制是现代序列模型突破的基石。本章详细解读了“Attention Is All You Need”论文中的核心概念——自注意力（Self-Attention）机制，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的计算过程。随后，我们将系统地构建完整的Transformer架构，解析其编码器-解码器堆栈、位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的优势。 第三部分：高级主题与工程实践 本部分将视角从模型内部转向如何提升模型性能、处理数据稀疏性，以及如何高效地部署这些复杂的系统。 第7章：生成模型：数据的创造者 本章聚焦于深度学习在数据生成领域的应用。我们将详细探讨变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）构造、重参数化技巧，以及生成对抗网络（GAN）中判别器与生成器之间的博弈论动态。此外，还会引入更现代的扩散模型（Diffusion Models）的理论框架，解释其在高质量图像生成中的突破性表现。 第8章：正则化与泛化能力的调校 如何确保模型在未见数据上表现良好是深度学习面临的永恒挑战。本章深入探讨正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout的随机失活机制及其在不同网络层中的适用性。更进一步，我们将分析早停法（Early Stopping）的理论依据，以及数据增强（Data Augmentation）在有效扩展训练集规模中的作用。 第9章：可解释性、鲁棒性与模型部署 构建一个强大的模型只是第一步，理解其决策过程和确保其在实际环境中稳定运行同样重要。本章介绍可解释性人工智能（XAI）的方法，如Grad-CAM和SHAP值，用以探究模型“思考”的过程。在鲁棒性方面，我们将讨论对抗性攻击的原理及其防御策略。最后，本章将涵盖模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以及使用ONNX等中间表示进行高效部署的工程实践。 结语：通往精通之路 《深度学习的艺术》旨在成为一本具有长期价值的参考书。我们坚信，真正的创新源于对基础原理的深刻掌握。通过本书的学习，读者将具备设计、训练、调优和部署前沿深度学习系统的能力，从而能够自信地站在AI技术的最前沿，探索智能的无限可能。本书的最终目标是培养出能够独立思考、解决复杂问题的深度学习架构师。

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