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出版者:Research Studies Pr Ltd

作者:Fong, Alvis Cheuk Ming/ Hui S. C.

出品人:

頁數:250

译者:

出版時間:

價格:52.5

裝幀:HRD

isbn號碼:9780863802867

叢書系列:

圖書標籤:

• 互聯網
• 多媒體
• 工程
• 計算機網絡
• 通信工程
• 信息技術
• 網絡工程
• 多媒體技術
• 數字通信
• 網絡安全

深度學習原理與實踐：賦能新一代人工智能 圖書簡介 本書聚焦於當前人工智能領域最前沿、最核心的技術——深度學習。它不僅僅是一本理論介紹的教科書，更是一本麵嚮實際應用、強調動手實踐的工程指南。全書結構嚴謹，內容全麵，旨在為讀者構建起從基礎數學原理到復雜神經網絡架構的完整知識體係，並最終指導讀者將這些知識應用於解決現實世界中的復雜問題。 本書的讀者群體涵蓋瞭計算機科學、數據科學、電子工程、模式識彆等相關領域的本科高年級學生、研究生，以及希望深入理解和應用深度學習技術的工程師和研究人員。 第一部分：深度學習的數學與統計基石 本部分旨在為讀者夯實必要的理論基礎，理解深度學習模型背後的數學邏輯，避免盲目地將模型視為“黑箱”。 第1章：概率論與信息論迴顧 本章從深度學習所需的最小化概率角度齣發，復習瞭貝葉斯定理、隨機變量、概率分布（高斯分布、伯努利分布等）。隨後深入探討信息論基礎，包括熵、互信息和交叉熵，明確瞭交叉熵作為深度學習中損失函數的核心地位及其意義。 第2章：綫性代數在神經網絡中的應用 重點解析瞭嚮量、矩陣、張量在深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）中的錶示和操作。詳細闡述瞭矩陣乘法在全連接層中的作用，特徵值與特徵嚮量在主成分分析（PCA）等降維技術中的應用。特彆強調瞭奇異值分解（SVD）在綫性迴歸和矩陣分解中的作用。 第3章：優化算法與梯度下降 這是模型訓練的核心。本章首先介紹瞭梯度下降法的基本原理，並逐步引齣隨機梯度下降（SGD）、Mini-batch SGD。隨後，深入探討瞭動量（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam優化器。每種算法的推導、優勢與局限性都被詳盡分析，並提供瞭在不同數據集上選擇閤適優化器的工程經驗。 第二部分：經典與現代神經網絡架構 本部分係統地介紹瞭構建深度學習模型的各類核心組件和主流網絡結構。 第4章：前饋神經網絡（FNN）與激活函數 從最基礎的感知機開始，構建多層前饋網絡（MLP）。本章對Sigmoid、Tanh等傳統激活函數的飽和問題進行瞭深入剖析，並重點講解瞭ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何解決梯度消失問題，以及Swish等新型激活函數的興起。 第5章：捲積神經網絡（CNN）的原理與應用 CNN是處理圖像和序列數據的核心。本章詳細解析瞭捲積操作（步長、填充、多通道捲積）、池化操作的本質。隨後，全麵介紹經典架構的演進：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception模塊的結構設計）以及ResNet（殘差連接的數學意義）。此外，還探討瞭目標檢測中的基礎結構，如區域提議網絡（RPN）的初步概念。 第6章：循環神經網絡（RNN）及其變體 針對序列數據，本章首先講解瞭標準RNN的結構和時間步展開。重點分析瞭梯度消失/爆炸問題在RNN中的體現。隨後，深入剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，包括輸入門、遺忘門、輸齣門的精確工作流程，並討論瞭它們在自然語言處理（NLP）和時間序列預測中的應用案例。 第7章：深度無監督學習與特徵學習 本章關注不依賴標簽的學習方法。詳細介紹自編碼器（Autoencoders, AE）的基本原理，包括標準AE、稀疏自編碼器（Sparse AE）和去噪自編碼器（Denoising AE）。接著，深入講解變分自編碼器（VAE），側重於其潛在空間的重參數化技巧和KL散度項的引入。 第三部分：高級主題與前沿模型 本部分深入探討瞭當前推動AI突破的幾項關鍵技術和最新趨勢。 第8章：深度強化學習（DRL）基礎 本章將強化學習的馬爾可夫決策過程（MDP）與深度學習相結閤。介紹基於價值的方法（如DQN及其改進，Double DQN, Dueling DQN）和基於策略的方法（如REINFORCE, Actor-Critic架構）。重點分析瞭策略梯度方法的收斂性和穩定性挑戰。 第9章：生成對抗網絡（GAN）的理論與實踐 GAN被視為深度學習中最具創新性的結構之一。本章詳盡解析瞭生成器與判彆器之間的博弈過程，並探討瞭訓練過程中的模式崩潰問題。隨後，詳細介紹瞭WGAN（Wasserstein GAN）及其改進，以及StyleGAN在高質量圖像閤成方麵的突破性進展。 第10章：注意力機製與Transformer架構 注意力機製是現代NLP和許多視覺任務的基石。本章首先闡述瞭Seq2Seq模型中的軟注意力機製。核心內容聚焦於Transformer模型，詳細解釋瞭自注意力（Self-Attention）機製的計算過程，多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢，以及Encoder-Decoder結構的堆疊方式。 第11章：模型部署與工程化考量 本部分將理論模型轉化為實際可用的係統。討論瞭模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，以適應移動端和邊緣計算的部署需求。同時，介紹瞭使用ONNX等中間錶示格式進行跨平颱部署的最佳實踐，並討論瞭模型可解釋性（XAI）的初步方法，如Grad-CAM的應用。 附錄：深度學習框架實戰指南 附錄提供瞭使用主流框架（如PyTorch）快速搭建和訓練上述所有網絡結構的詳細代碼片段和調試技巧，確保讀者能夠立即將所學知識轉化為可執行的項目。 本書力求在深度與廣度上達到平衡，強調從“為什麼”（數學原理）到“怎麼做”（工程實現）的完整鏈條，是構建穩固深度學習知識體係的必備參考書。

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我是一名負責大型企業內部數據中心互聯規劃的資深技術經理，我們的核心挑戰在於如何在保證極高可靠性的前提下，為不斷增長的AI計算集群提供超低帶寬延遲的連接。過去我們主要依賴傳統的廠商白皮書和有限的行業報告來做決策，但這些信息往往是碎片化的，缺乏一個統一的、麵嚮未來擴展性的框架來指導我們進行十年期的基礎設施投資。這本書的齣現，無疑是為我們提供瞭這樣一套強有力的理論基石。它對光網絡技術（如DWDM和OTN）的最新進展進行瞭詳盡的綜述，並將其與IP層的路由策略無縫銜接起來。最讓我眼前一亮的是，它探討瞭確定性網絡（Deterministic Networking，DetNet）在工業控製和高性能計算場景中的應用潛力，詳細分析瞭如何通過時間敏感網絡（TSN）機製來確保數據包到達時間的確定性，這對於同步多個GPU節點進行分布式訓練至關重要。這種前瞻性視角，幫助我成功說服瞭高層，將一部分架構升級的重點放在瞭對網絡抖動和延遲的極緻控製上，極大地提高瞭我們項目的前瞻性和競爭力。

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說實話，剛拿到這本書的時候，我有些擔心它會過於偏重學術理論而顯得晦澀難懂，畢竟“工程手冊”這個詞匯常常暗示著枯燥的公式和抽象的模型。然而，我很快發現我的擔憂是多餘的。這本書的敘事結構非常巧妙，它總是能將復雜的理論概念通過極具說服力的實際應用場景來串聯起來。例如，在討論網絡安全與隱私保護時，它並沒有停留在加密算法的羅列上，而是將零信任架構（Zero Trust Architecture）的理念，如何通過網絡層麵的微隔離和動態策略執行來落地，進行瞭非常生動且邏輯清晰的闡述。我記得有一章專門講解瞭針對物聯網（IoT）設備的資源受限環境下的安全通信協議設計，它對比瞭不同資源消耗下的安全強度，並給齣瞭針對電池壽命和數據吞吐量的實用權衡指南。這種“做中學”式的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫，使得那些原本需要結閤多本專業書纔能理解的知識點，在這裏得到瞭高度的集成和消化。它不隻是在告訴你“是什麼”，更是在教你“怎麼做，以及為什麼這樣做是最優解”。

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對於那些剛從計算機科學本科教育轉入專業網絡或多媒體技術領域的年輕工程師來說，這本書的價值簡直是無法估量的。我迴想起自己剛畢業時，麵對如浩瀚星空般的專業名詞，感到無所適從的迷茫。如果當時我能有一本這樣的參考書，我的職業起步會順利得多。它不僅僅是一個知識的匯編，更像是一位經驗豐富導師的精煉總結。它對網絡性能度量的指標體係進行瞭百科全書式的整理，從最基礎的丟包率、端到端延遲，到更高級彆的Jitter、MOS分數，它不僅定義瞭它們，還清晰地指齣瞭在不同應用場景（比如VoIP、高清視頻流、在綫遊戲）下，不同指標的權重和容忍閾值。這種對“度量即管理”理念的深刻貫徹，教會瞭我如何用數據驅動的方式去評估和改進係統。此外，書中對網絡協議棧中各個層次之間的相互影響和製約關係，描述得極其到位，讓你清楚地看到，底層物理層的微小變動是如何通過軟件協議層層放大，最終影響到用戶感知的交互體驗。這種全麵的係統觀，是任何孤立地學習某個協議模塊都無法獲得的寶貴財富。

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這本書簡直是我的救命稻草，尤其是當我需要深入理解現代通信技術背後的復雜機製時。我記得上次為一個關於高速網絡架構的項目熬瞭好幾個通宵，腦子裏全是各種協議棧、物理層傳輸限製和信號完整性的問題。市麵上那些入門級的教材，講得總是浮光掠影，真正到瞭需要優化QoS或者設計彈性帶寬分配策略的關鍵環節，就完全抓瞎瞭。然而，這本厚厚的著作，它沒有停留在簡單地描述“什麼是互聯網”，而是毫不留情地解剖瞭“為什麼它能以當前的速度運行”。它對TCP/IP協議簇的深入挖掘，特彆是對擁塞控製算法（比如BBR和CUBIC的演變過程）的數學建模和性能分析，簡直是教科書級彆的嚴謹。我特彆欣賞它對下一代網絡技術，比如SDN（軟件定義網絡）和NFV（網絡功能虛擬化）的係統性梳理，它不僅講解瞭技術原理，還深入探討瞭其在雲計算和邊緣計算部署中的實際挑戰和優化路徑。讀完對這些底層邏輯有瞭全新的認識，感覺自己看待任何網絡故障或者性能瓶頸時，都能迅速定位到最核心的瓶頸所在，那種“茅塞頓開”的感覺，是其他任何資料都無法比擬的。對於希望從使用者升級為架構師的人來說，這本書絕對是案頭必備的工具書。

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我最近在嘗試將我過去側重於傳統軟件工程的知識體係拓展到更前沿的沉浸式體驗開發領域，尤其是在處理大規模實時音視頻流和用戶交互同步方麵遇到瞭巨大的認知鴻溝。市麵上的很多多媒體工程書籍，要麼太偏重於藝術錶現和用戶體驗設計，對底層的流媒體傳輸、編解碼效率和網絡延遲管理避而不談；要麼就陷在具體的某個軟件工具鏈裏打轉，缺乏宏觀的、跨平颱的視野。這本手冊的獨特之處在於，它提供瞭一個近乎完美的平衡點。它詳細拆解瞭從MPEG標準到WebRTC等不同範式下的媒體數據處理流程，著重探討瞭如何利用網絡工程的智慧來最小化感知延遲（Perceived Latency）。我尤其對其中關於內容分發網絡（CDN）的優化章節印象深刻，它不僅僅是介紹瞭緩存策略，而是深入分析瞭邊緣節點部署、動態內容路由算法如何協同工作，以確保全球用戶都能獲得接近本地的媒體加載速度。對於我這種需要開發跨越地理限製的高並發互動應用的工程師來說，這種從媒體源到最終渲染端全鏈路的係統級視角，是無可替代的寶貴財富。

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