Statistical Analysis of Non Normal Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Deshpande, Jayant V./ Gore, A. P./ Shanubhogue, A.

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:1995-11

价格:$ 105.95

装帧:HRD

isbn号码:9780470220573

丛书系列:

图书标签:

• 统计分析
• 非正态数据
• 数据分析
• 统计方法
• 非参数统计
• 稳健统计
• 数据建模
• 统计推断
• 数据科学
• 应用统计

深度学习与神经网络的原理与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的指南，探索现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习与神经网络。我们摒弃了对基础概念的肤浅介绍，而是致力于构建扎实的理论框架，并辅以大量前沿的工程实践案例，使用户不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”和“为何如此”。 第一部分：理论基石与数学回溯 本部分从数学和统计学的角度，为深入理解神经网络的运作机制打下坚实的基础。我们首先回顾了多变量微积分中的梯度、海森矩阵以及泰勒展开等关键概念，这些是理解反向传播算法的几何意义所必需的工具。随后，我们详细剖析了概率论与信息论在机器学习中的作用，重点讨论了最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）以及熵、交叉熵和KL散度的实际应用。 接着，本书进入神经网络的结构核心。我们将线性模型和逻辑回归视为最基础的感知器，并在此基础上构建多层感知机（MLP）。我们深入探讨了激活函数的选择，不仅分析了Sigmoid和Tanh的局限性（如梯度消失问题），还详尽论述了修正线性单元（ReLU）及其变体（如Leaky ReLU、PReLU）的优势，并从理论上解释了为什么它们能加速收敛。 训练算法是本卷的重中之重。梯度下降法（GD）的局限性被清晰揭示，并引出随机梯度下降（SGD）及其变种。我们花费大量篇幅，系统性地比较和分析了Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam等优化器的内部机制，解释了它们如何通过适应性学习率和动量项来平滑优化路径，并提供了在不同数据集和模型架构下选择合适优化器的实用指导原则。 第二部分：核心网络架构的构建与剖析 在掌握了基础理论之后，本书转向当前主流的深度学习模型架构。 卷积神经网络（CNNs）：视觉的革命 CNNs的章节是本书的亮点之一。我们从信号处理的角度出发，解释了卷积操作的本质——局部连接与权重共享，这使得网络具备了平移不变性。对池化层（Pooling）的作用，我们不仅视为降维工具，更将其解读为特征提取过程中的空间不变性增强器。 本书对经典CNN架构进行了详尽的解构与重构练习，包括LeNet、AlexNet、VGG系列，并重点深入分析了残差网络（ResNet）的核心创新——残差连接（Skip Connection）。我们通过数学公式和拓扑结构图，清晰展示了残差连接如何有效解决深度网络中的退化问题，使得训练深度超过百层的网络成为可能。此外，我们还探讨了Inception模块（GoogLeNet）的多尺度特征融合策略，以及空洞卷积（Dilated Convolution）在提升感受野而无需牺牲分辨率时的应用场景。 循环神经网络（RNNs）：序列数据的处理 针对时间序列、自然语言处理等序列数据，本书详细介绍了RNNs的基本单元，并立即指出标准RNN在处理长依赖问题上的固有缺陷。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）被视为解决此问题的关键。我们对LSTM中的输入门、遗忘门和输出门进行了逐一的数学建模和逻辑推导，解释了细胞状态（Cell State）如何充当信息高速公路，安全地传递长期信息。对于GRU，我们则侧重于其在保持高性能的同时如何通过简化结构实现更快的计算效率。 为了应对梯度爆炸问题，本书还介绍了梯度裁剪（Gradient Clipping）技术，并提供了在实际序列任务中应用双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）的详细案例。 第三部分：前沿进展与工程实践 第三部分将理论与最新的研究成果相结合，并侧重于实际部署中的挑战与解决方案。 注意力机制与Transformer 注意力机制被认为是现代深度学习的“炼金术”。我们首先介绍了一种自注意力（Self-Attention）机制，解释了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量之间的交互如何允许模型动态地权衡输入序列中不同部分的重要性。随后，我们全面解析了Transformer架构，详细描述了其编码器-解码器结构，以及关键的多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行地关注不同表示子空间的信息。本书强调了Transformer在摒弃循环结构后，如何通过并行化显著提升训练速度，并成为NLP领域（如BERT、GPT系列）的基石。 正则化、泛化与模型稳定性 深度学习模型往往具有极高的容量，容易导致过拟合。本部分系统梳理了多种强大的正则化技术。除了L1/L2权重衰减和Dropout，我们还深入探讨了批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）。我们不仅展示了BN在加速收敛和降低对初始化敏感度方面的效果，还讨论了在序列模型中LN的适用性。此外，我们还涵盖了数据增强（Data Augmentation）作为一种隐式正则化的强大力量，以及早停法（Early Stopping）的精确实现准则。 优化挑战与可解释性 本书的最后部分聚焦于高维空间中的训练难度。我们讨论了鞍点（Saddle Points）在优化过程中的影响，并介绍了如AdamW等改进优化器如何更精确地处理权重衰减。最后，我们触及了模型的可解释性（XAI）领域，介绍了如Grad-CAM、SHAP值等工具，它们帮助研究人员和工程师理解复杂模型为何做出特定预测，这对于构建可信赖的AI系统至关重要。 本书的每一个章节都配备了基于Python和主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的详细代码示例和可运行的Jupyter Notebooks，确保读者能够将理论知识无缝转化为实际的工程能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆