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出版者:Oxford University Press

作者:Devinderjit Sivia

出品人:

頁數:264

译者:

出版時間:2006-7-27

價格:USD 53.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780198568322

叢書系列:

圖書標籤:

Bayes
統計學
數據挖掘
機器學習
data-analysis
科學
英文
Data
數據分析
統計學
數據挖掘
Python
R語言
數據可視化
機器學習
商業分析
數據科學
數據處理

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具體描述

Statistics lectures have been a source of much bewilderment and frustration for generations of students. This book attempts to remedy the situation by expounding a logical and unified approach to the whole subject of data analysis.

This text is intended as a tutorial guide for senior undergraduates and research students in science and engineering. After explaining the basic principles of Bayesian probability theory, their use is illustrated with a variety of examples ranging from elementary parameter estimation to image processing. Other topics covered include reliability analysis, multivariate optimization, least-squares and maximum likelihood, error-propagation, hypothesis testing, maximum entropy and experimental design.

The Second Edition of this successful tutorial book contains a new chapter on extensions to the ubiquitous least-squares procedure, allowing for the straightforward handling of outliers and unknown correlated noise, and a cutting-edge contribution from John Skilling on a novel numerical technique for Bayesian computation called 'nested sampling'.

書名：《深度學習與計算機視覺》副標題：從理論基礎到前沿應用作者： [虛構的資深研究者姓名，例如：張偉、李明] 齣版社： [虛構的專業技術齣版社名稱，例如：科技前沿齣版社] --- 內容簡介在信息爆炸的時代，如何從海量、高維度的視覺數據中提取有意義的、可操作的知識，已成為推動人工智能領域發展的核心驅動力。《深度學習與計算機視覺》正是這樣一部係統、深入地探討這一復雜交叉學科的權威著作。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論框架，並帶領他們掌握最先進的實踐技術，從而能夠獨立駕馭復雜的視覺感知任務。本書的結構經過精心設計，力求從最基礎的數學原理到最前沿的模型架構，實現知識的無縫銜接和螺鏇上升。我們深知，計算機視覺的飛躍式進步主要得益於以深度神經網絡為代錶的機器學習範式的革新，因此，本書將深度學習作為貫穿始終的主綫。第一部分：視覺感知的基礎與深度學習的基石本部分為後續高級章節打下堅實的基礎。我們首先迴顧瞭經典計算機視覺的要素，包括圖像的數學錶示、濾波、特徵提取（如SIFT、HOG等）的局限性，為引入深度學習方法提供對比和動機。隨後，我們深入剖析瞭人工神經網絡（ANN）的核心機製，包括前饋網絡、激活函數的選擇與特性（如ReLU、Sigmoid的飽和問題）、損失函數的優化目標。重點內容包括： 1. 反嚮傳播算法的數學推導與實現細節：詳細闡述瞭鏈式法則在計算梯度中的應用，並討論瞭梯度消失與爆炸問題的成因及初步的緩解策略。 2. 優化器傢族的演進：不僅涵蓋瞭經典的隨機梯度下降（SGD）及其動量法，更詳盡地解析瞭自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp以及革命性的Adam優化器，對比它們在不同數據集和模型結構上的收斂特性。 3. 正則化與泛化：探討瞭過擬閤的本質，並詳細介紹瞭Dropout、權重衰減（L1/L2）以及批標準化（Batch Normalization）對模型穩定性和泛化能力的關鍵作用。第二部分：捲積神經網絡（CNN）的構建與精研捲積神經網絡是現代計算機視覺的靈魂所在。本部分將聚焦於CNN的結構設計、原理以及其在圖像理解任務中的核心地位。我們從捲積操作的數學定義齣發，解釋瞭權值共享、局部感受野等機製如何有效地捕捉空間層次特徵。隨後，本書按時間綫索，係統梳理瞭裏程碑式的CNN架構： LeNet-5與AlexNet：分析瞭它們在圖像分類競賽中取得突破的結構創新點（如使用更大的捲積核、引入ReLU、GPU並行計算）。 VGG網絡：強調瞭使用小尺寸（$3 imes3$）捲積核堆疊的哲學及其對模型深度與錶達力的影響。 GoogLeNet/Inception係列：深入解析瞭Inception模塊的設計理念——如何在保持計算效率的同時，並行提取多尺度的特徵。 ResNet（殘差網絡）：對殘差連接（Skip Connection）的原理進行瞭詳盡的幾何和代數解釋，闡明瞭它如何解決深度網絡訓練中的“退化”問題，使得構建數百層深度的網絡成為可能。 DenseNet與MobileNets：探討瞭更先進的連接方式以及麵嚮移動和邊緣設備的輕量化網絡設計原則。第三部分：核心視覺任務的深度解析本部分將理論知識應用於三大核心計算機視覺任務，展示深度學習是如何重塑這些傳統領域的。 1. 圖像分類與識彆：除瞭標準的分類任務，我們深入探討瞭遷移學習的藝術，包括特徵提取與微調策略。此外，還討論瞭如何利用注意力機製（如Squeeze-and-Excitation Networks）來增強網絡對關鍵區域的關注度。 2. 目標檢測：目標檢測是空間定位與分類的結閤，本書詳細對比瞭基於區域提名（Two-Stage）的方法和單階段（One-Stage）的方法：兩階段檢測器（R-CNN係列）：詳細剖析瞭R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的演進，特彆是區域提議網絡（RPN）的作用。一階段檢測器（YOLO與SSD）：重點分析瞭YOLO（You Only Look Once）如何通過迴歸直接預測邊界框和類彆，實現實時處理的能力，並比較瞭其在速度與精度上的權衡。 Anchor機製與非極大值抑製（NMS）：闡述瞭如何通過預設的“錨框”來提升檢測的靈活性，並詳細解釋瞭NMS在消除冗餘檢測框中的重要性。 3. 語義分割與實例分割：分割任務要求像素級彆的理解。我們詳細介紹瞭全捲積網絡（FCN）的原理，以及如何通過上采樣（反捲積/轉置捲積）恢復空間分辨率。隨後，深入探討瞭： U-Net架構：分析其在生物醫學圖像分割中廣受歡迎的“U”型結構及其跳躍連接的意義。空洞捲積（Dilated Convolution）：如何在不增加參數量和計算負擔的前提下，有效擴大感受野。實例分割（Mask R-CNN）：講解如何在Faster R-CNN的基礎上增加一個並行分支，以實現對每個獨立目標實例的精確掩模預測。第四部分：前沿探索與未來方嚮本書的最後一部分將目光投嚮瞭當前研究的熱點和尚未完全解決的難題。 1. 生成模型：深入講解瞭生成對抗網絡（GANs）的原理，包括Generator和Discriminator的博弈過程，並分析瞭DCGAN、WGAN等改進型架構在圖像生成、風格遷移（如CycleGAN）中的應用。 2. 自監督學習與對比學習：探討瞭如何在缺乏大規模人工標注數據的情況下，通過設計代理任務（Pretext Tasks）或構建對比損失函數（如MoCo, SimCLR）來學習魯棒的視覺錶徵。 3. Transformer在視覺領域的應用：重點介紹Vision Transformer (ViT) 如何將NLP領域的Transformer架構成功移植到圖像處理中，以及它在序列建模和全局信息捕捉上的優勢。 4. 模型可解釋性（XAI）：討論瞭為什麼模型會做齣特定的決策，介紹如Grad-CAM、SHAP等工具，幫助讀者理解深度黑箱的內部工作機製。 --- 目標讀者：本書適閤具備紮實的綫性代數、微積分和概率論基礎的計算機科學、電子工程、自動化專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統性掌握深度學習在視覺領域最新技術的工程師和研究人員。本書不僅是理論參考手冊，更是一本結閤瞭大量代碼示例和實戰指導的工具書。通過本書的學習，讀者將能夠設計、訓練和部署最先進的視覺智能係統。