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出版者:Wiley-Interscience

作者:Cook, Diane J. (EDT)/ Holder, Lawrence B. (EDT)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:2006-11

价格:USD 121.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471731900

丛书系列:

图书标签:

Graph
Data-Mining
数据挖掘
计算机
数学
图论相关
2011
图数据挖掘
图数据库
数据挖掘
机器学习
网络分析
社交网络分析
知识图谱
算法
数据科学
人工智能

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具体描述

This text takes a focused and comprehensive look at mining data represented as a graph, with the latest findings and applications in both theory and practice provided. Even if you have minimal background in analyzing graph data, with this book you’ll be able to represent data as graphs, extract patterns and concepts from the data, and apply the methodologies presented in the text to real datasets. There is a misprint with the link to the accompanying Web page for this book. For those readers who would like to experiment with the techniques found in this book or test their own ideas on graph data, the Web page for the book should be http://www.eecs.wsu.edu/MGD.

深度学习与计算机视觉前沿探索作者：张伟, 李明, 王芳出版社：科技前沿出版社页数：约 650 页装帧：精装 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X --- 内容概述本书全面深入地探讨了近年来在深度学习和计算机视觉领域取得的重大突破与挑战，旨在为研究人员、工程师以及高年级学生提供一个既有理论深度又具实践指导意义的参考框架。全书涵盖了从基础理论到尖端应用的全景图，重点剖析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的演变，并着重介绍了Transformer架构在视觉任务中的革新性应用。核心章节与内容详解第一部分：深度学习基础与模型架构演进 (1-150页) 本部分从经典机器学习的局限性切入，系统阐述了深度学习的核心数学基础，包括反向传播算法的精确推导、优化器（如SGD、AdamW）的机制对比，以及正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）在提高模型泛化能力中的作用。卷积网络基石：详细解析了LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet等里程碑式架构的创新点，特别是残差连接和Inception模块如何解决了深层网络中的梯度消失问题。高效网络设计：探讨了MobileNet系列和ShuffleNet等轻量级网络的设计哲学，侧重于如何在保持较高精度的同时，大幅降低计算复杂度和模型体积，以适应移动和边缘计算环境。注意力机制的引入：介绍Channel Attention（如SE Block）和Spatial Attention的原理，为后续Transformer的自注意力机制做铺垫。第二部分：计算机视觉核心任务与经典模型 (151-300页) 本部分聚焦于计算机视觉领域的三大核心任务：图像分类、目标检测和语义分割，并深入分析了支撑这些任务的经典深度学习模型。图像分类的最新进展：不仅回顾了EfficientNet等复合缩放策略，还重点分析了 Vision Transformer (ViT) 如何颠覆传统的卷积范式，讨论了其对图像局部特征建模的改进方法（如Swin Transformer）。目标检测的范式转变：全面对比了基于候选区域的两阶段检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLOv3/v4/v5/v7）的性能权衡。特别详述了Anchor-Free方法（如FCOS）如何简化了检测流程。高精度分割技术：深入讲解了U-Net及其在医学影像分析中的应用，并对比了DeepLab系列在上下文信息捕获方面的优化策略，包括空洞卷积（Dilated Convolution）和ASPP模块。第三部分：生成模型与数据合成 (301-450页) 本部分是本书的亮点之一，专注于深度学习在数据生成和内容合成领域的应用，尤其关注高保真图像和视频的生成。生成对抗网络（GANs）的深度剖析：从原始GAN的训练不稳定性问题出发，详述了WGAN、Progressive GAN (PGAN) 和 StyleGAN 系列如何实现高分辨率、可控性强的图像生成。重点分析了StyleGAN中解耦潜在空间（Latent Space）的意义。扩散模型（Diffusion Models）的崛起：系统介绍了DDPM、Latent Diffusion Model (LDM) 的数学原理，包括前向加噪过程、反向去噪过程的采样策略，以及它们在图像超分辨率和文本到图像生成中的巨大潜力。视频生成与预测：探讨了如何利用RNNs和时空卷积网络（3D CNN）来建模时间维度上的依赖性，以及条件生成模型在短视频预测中的应用。第四部分：自监督学习与表征学习 (451-580页) 本部分探讨了如何减少对大规模人工标注数据的依赖，通过数据自身的结构和内在关系进行学习，构建更鲁棒的特征表示。对比学习的范式：详细介绍了SimCLR、MoCo等代表性方法，解释了正负样本对（Positive/Negative Pairs）的构建策略、动量编码器（Momentum Encoder）的作用，以及InfoNCE损失函数的机制。掩码学习（Masked Learning）：将BERT在NLP中的思想引入视觉，如MAE (Masked Autoencoders)，分析其在大规模预训练中的高效性和对下游任务的迁移能力。多模态融合与跨模态学习：介绍了CLIP等模型如何通过联合嵌入空间学习文本和图像之间的语义联系，及其在零样本分类（Zero-shot Classification）中的突破性表现。第五部分：前沿应用、部署与挑战 (581-650页) 最后一部分将理论知识与实际工程部署相结合，并展望了该领域未来的发展方向。模型量化与剪枝：针对实际部署的需求，详细介绍了模型压缩技术，包括权重量化（如INT8）、结构化剪枝和知识蒸馏，以优化推理速度和内存占用。可解释性AI (XAI)：探讨了LIME和Grad-CAM等工具如何帮助我们理解深度学习模型做出决策的依据，增强模型的透明度和可信赖度。未来展望：讨论了神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的潜力、对世界模型的探索，以及解决深度伪造（Deepfake）等伦理问题的对策。本书特色 1. 理论与实践并重：每章均配有清晰的算法流程图和关键公式推导，并附带了使用主流框架（如PyTorch）实现的伪代码示例。 2. 覆盖广度与深度兼顾：覆盖了过去五年内绝大多数被学术界和工业界广泛引用的核心技术，同时对关键创新点进行了深入剖析。 3. 清晰的脉络结构：从基础到前沿，模型演进路径清晰，有助于读者建立完整的知识体系。本书适合于致力于深入理解现代人工智能核心驱动力的研究生、寻求技术升级的资深软件工程师，以及希望站在技术前沿的学术研究人员。