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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Paolella, Marc

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2006-5

价格:991.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470025949

丛书系列:

图书标签:

• 数学分析
• 概率论
• 概率统计
• 数学
• 统计学
• 随机过程
• 测度论
• 高等数学
• 学术
• 教材
• 概率模型

深度学习与神经网络：从理论基石到前沿应用 本书是一部全面而深入的著作，旨在为读者提供坚实的深度学习和神经网络理论基础，并引导他们掌握当前最先进的应用实践。 区别于侧重于概率论或统计推断的传统教材，本书将视角完全聚焦于现代人工智能的核心驱动力——深度学习模型及其背后的数学和计算原理。 本书结构严谨，内容覆盖了从基础概念的建立到复杂模型实现的完整学习路径。 我们力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点，确保读者不仅理解“如何做”，更能深刻理解“为什么这样有效”。 --- 第一部分：基础构建——机器学习与神经网络的复兴 本部分为后续复杂模型的学习奠定坚实的基础。我们不从抽象的概率分布开始，而是直接切入现代机器学习的视角，探讨数据、特征与模型之间的关系。 第一章：机器学习范式回顾与深度学习的崛起 本章首先回顾了经典的统计学习理论（如偏差-方差权衡、正则化方法的引入），并将这些概念映射到深度学习的背景下。重点探讨了驱动深度学习复兴的关键技术突破，包括：大规模数据集的出现（如ImageNet）、计算能力的指数级增长（GPU加速）以及算法上的创新（如ReLU激活函数和Dropout的推广）。 本章详尽分析了传统浅层模型（如SVM、决策树）的局限性，从而自然过渡到深度网络所需的层次化特征提取能力。 第二章：核心构建块：人工神经网络基础 本章深入剖析了最基础的神经元模型和前馈网络（FFN）。我们将严格推导激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的数学特性及其对梯度流的影响。反向传播算法（Backpropagation）被视为本章的核心，我们不仅展示其链式法则的应用，更会从计算图的角度解释其高效性，并对比解析梯度计算与数值梯度的差异。本章详细讨论了损失函数（如交叉熵、均方误差）的选择标准及其在不同任务中的适用性。 第三章：优化器的演进与稳定训练 优化是训练深度网络的关键。本章全面梳理了梯度下降算法的变种。从基础的SGD开始，详细分析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam）的内在机制及其如何解决传统SGD的收敛性问题。此外，本章还探讨了学习率调度策略（如余弦退火、Warmup）对模型最终性能的决定性作用，以及批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程、加速收敛。 --- 第二部分：卷积网络的革命——视觉智能的基石 本部分专注于卷积神经网络（CNNs），这是当前计算机视觉领域无可替代的主导技术。 第四章：卷积操作的几何与代数分析 本章详细阐述了卷积层的设计原理。我们用严格的数学术语定义了卷积核（Filter）、步幅（Stride）、填充（Padding），并解释了局部感受野和权重共享如何极大地减少模型参数量并捕获空间层次特征。本章还讨论了1x1卷积在维度控制和跨通道信息融合中的重要作用。 第五章：经典CNN架构的演变与深度化挑战 本章按时间顺序系统回顾了里程碑式的CNN架构：从LeNet到AlexNet的突破，再到VGG对网络深度的探索。重点分析了GoogLeNet (Inception)如何通过“Inception模块”实现稀疏连接和多尺度特征的并行提取。最后，我们将深入探讨残差网络（ResNet）的核心思想——残差连接（Skip Connections），解释其如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，从而使得训练数百层的网络成为可能。 第六章：先进的CNN变体与应用 本章面向前沿应用，介绍仍在活跃研究中的先进CNN技术：深度可分离卷积（如MobileNet）在移动设备上的高效部署；注意力机制的引入（如Squeeze-and-Excitation Networks）如何赋予网络选择重要特征的能力；以及密集连接网络（DenseNet）如何增强特征的复用。本章最后涵盖了目标检测（如Faster R-CNN的区域提议网络）和语义分割中的CNN应用实例。 --- 第三部分：序列处理与生成模型——时序数据与文本理解 本部分聚焦于处理序列数据，涵盖了自然语言处理（NLP）和时间序列分析的核心技术。 第七章：循环神经网络（RNN）的结构与局限性 本章介绍了处理可变长度序列的基础结构——循环神经网络（RNN）。我们推导了其在时间维度上的展开形式，并分析了标准RNN在处理长依赖关系时固有的梯度消失问题。 第八章：长短期记忆网络（LSTM）与门控机制 本章的重点是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将详细剖析输入门、遗忘门和输出门的数学作用，解释这些“门”如何精细控制信息流的保留和遗忘，从而有效解决了长期依赖问题。本章还讨论了双向RNN（Bi-RNN）在需要上下文信息的任务中的应用。 第九章：注意力机制与Transformer架构 本章是理解现代NLP的基石。我们首先讲解了注意力机制（Attention Mechanism）如何允许模型在解码或预测时聚焦于输入序列中最相关的部分。在此基础上，我们全面介绍Transformer模型的架构，重点解析自注意力（Self-Attention）的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补模型缺乏序列顺序信息的缺陷。本章将详细探讨BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型的原理和应用。 --- 第四部分：模型的高级主题与实践 本部分探讨了训练和部署深度模型时必须考虑的关键工程和理论议题。 第十章：正则化与泛化能力控制 深度网络极易过拟合，本章专门讨论了对抗过拟合的技术。除了L1/L2正则化和Dropout外，我们还将深入探讨数据增强（Data Augmentation）的有效策略、早停法（Early Stopping）的实现，以及批标准化本身所扮演的隐式正则化角色。 第十一章：模型评估、可解释性与对抗性鲁棒性 一个训练好的模型需要经过严格的评估。本章涵盖了性能指标（如精确率、召回率、F1分数、ROC/AUC）的深入解读。更重要的是，我们探讨了深度学习模型的可解释性（XAI），包括Grad-CAM和LIME等技术，使“黑箱”模型的部分决策过程透明化。最后，本章引入了对抗性样本（Adversarial Examples）的概念，并讨论了提高模型鲁棒性的防御性训练策略。 第十二章：迁移学习、微调与前沿研究方向 本章将理论与工程实践紧密结合。我们详细阐述了迁移学习（Transfer Learning）的策略，解释了如何在预训练模型（如ImageNet权重或BERT权重）的基础上，通过特征提取或微调（Fine-Tuning）高效解决特定下游任务。本章末尾展望了如生成对抗网络（GANs）、强化学习中的深度方法（Deep RL）以及自监督学习等当前最热门的研究前沿。 --- 本书的特点： 强调计算图思维： 理论推导紧密结合现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的计算图模型，易于读者将理论转化为代码。 丰富的数学推导： 确保所有核心算法（如反向传播、注意力机制）都有清晰、完整的数学推导过程，而非停留在概念层面。 面向实践的案例分析： 穿插有大量关于图像识别、自然语言理解的实际工程案例和代码片段示例，指导读者构建和调试自己的深度模型。 本书适合对象： 具有扎实线性代数和微积分基础的计算机科学、工程学、数据科学及相关领域的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习核心技术的软件工程师和研究人员。

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