Sensitivity And Uncertainty Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Cacuci, Dan G./ Ionescu-Bujor, Mihael/ Navon, Ionel Michael

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:

价格:1049.58元

装帧:HRD

isbn号码:9781584881162

丛书系列:

图书标签:

• 不确定性分析
• 敏感性分析
• 风险分析
• 模型验证
• 数值模拟
• 概率统计
• 工程应用
• 决策分析
• 可靠性分析
• 优化算法

深度学习：原理、实践与前沿 本书全面深入地探讨了深度学习的核心理论、关键技术以及在各个领域的实际应用，旨在为读者提供一个从基础构建到前沿探索的完整知识体系。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本书的开篇聚焦于深度学习得以建立的数学和统计学基础。我们将详细阐述线性代数在数据表示和变换中的核心作用，包括向量、矩阵、张量运算的深入解析，以及奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）等降维技术在特征提取中的应用。 接着，我们深入探究概率论与数理统计在模型构建中的必要性。重点讲解了概率分布（如高斯分布、伯努利分布）、贝叶斯定理的深度理解，以及最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在参数学习中的作用。对于理解优化算法至关重要，本书将细致分析凸优化理论的基本概念，如梯度、Hessian矩阵的几何意义，并为后续的神经网络训练打下坚实的数学基础。 第二部分：人工神经网络的构建与核心算法 本部分将引领读者系统地构建和理解人工神经网络（ANN）。从最基础的感知机模型开始，逐步过渡到多层前馈网络（MLP）。我们将详尽解析激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择依据及其对梯度流的影响。 核心内容在于反向传播算法（Backpropagation）的推导与实现。本书不仅展示了链式法则在计算网络中各层权重和偏置梯度上的应用，还深入讨论了其在实际计算中的效率优化和数值稳定性问题。 随后，我们将探讨现代优化算法的精髓。不仅仅是基础的梯度下降法（Gradient Descent），更会全面覆盖动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和在深度学习领域占据主导地位的Adam优化器。我们还将讨论学习率的调度策略，如余弦退火、学习率热身（Warm-up）等，用以提升收敛速度和模型泛化能力。 第三部分：经典深度学习架构的精深解析 本部分是本书的核心，详细剖析了三大主流深度学习架构：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及Transformer模型。 1. 卷积神经网络（CNN）： 我们将从二维卷积操作的数学定义出发，解释卷积核的设计原理、感受野的概念以及参数共享机制带来的效率提升。重点解析了经典网络架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的创新点）、Inception（多尺度特征融合）以及DenseNet（密集连接）的设计哲学。此外，本书还涵盖了特定任务的CNN应用，如目标检测中的R-CNN系列、YOLO系列，以及语义分割中的FCN、U-Net结构。 2. 循环神经网络（RNN）与序列模型： 针对处理时间序列和自然语言等序列数据，本书详细阐述了RNN的基本结构及其在处理长期依赖问题上的局限性。随后，重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，解释它们如何有效控制信息的流动和遗忘。对于更复杂的序列建模，我们将介绍双向RNN、栈式RNN，并讨论序列到序列（Seq2Seq）模型及其在机器翻译中的应用。 3. Transformer架构与自注意力机制： 本部分作为前沿技术的核心，将彻底解构Google在2017年提出的Transformer模型。我们会深入探讨自注意力（Self-Attention）机制的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的意义，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补其缺乏序列顺序信息的缺陷。本书将详细分析编码器-解码器结构，并讨论其在预训练模型（如BERT、GPT系列）中的演化与变体。 第四部分：模型训练、正则化与性能调优 高质量的模型训练离不开有效的正则化和调优策略。本书探讨了避免过拟合的关键技术，包括L1/L2权重正则化、Dropout的随机性原理、早停法（Early Stopping）的应用。 我们还将深入讨论批归一化（Batch Normalization, BN）的工作原理，解释它如何稳定内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）并加速训练。对于模型评估，本书详细阐述了交叉验证、偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off），以及ROC曲线、精确率-召回率（Precision-Recall）等评估指标在不同场景下的适用性。此外，超参数优化，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化，也将被系统地介绍。 第五部分：深度学习的前沿应用与伦理考量 本书的最后部分将视野扩展到深度学习在多个前沿领域的实际落地。 1. 生成模型： 详细介绍变分自编码器（VAE）的概率建模思想，以及生成对抗网络（GAN）的零和博弈机制。我们将分析DCGAN、StyleGAN等在图像生成领域的最新进展，并讨论其在数据增强和内容创作中的潜力与挑战。 2. 强化学习基础： 简要介绍马尔可夫决策过程（MDP）、值函数和策略梯度。重点讲解了深度Q网络（DQN）如何将深度学习与Q学习结合，以解决高维状态空间问题。 3. 深度学习的部署与效率： 讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，这些是确保复杂模型能够在资源受限环境中高效运行的关键。 4. 伦理、可解释性与鲁棒性： 随着模型影响力的增加，本书严肃探讨了深度学习模型中的公平性、偏见问题。我们将介绍LIME和SHAP等可解释性工具，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理和防御策略，强调构建安全、可信赖的AI系统的必要性。 本书内容组织严谨，理论与实践紧密结合，不仅适用于有一定编程基础的研究人员和工程师，也是希望系统掌握深度学习全貌的高阶学生的理想教材。读者在阅读完本书后，将能够独立设计、训练和调优复杂深度学习模型，并对该领域的未来发展方向有深刻的洞察。

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