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出版者:

作者:

出品人:

页数:110

译者:

出版时间:2008-7

价格:12.00元

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isbn号码:9787534373473

丛书系列:

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• 小学/初中/高中（根据图书实际情况选择）

《深度学习实践指南：从理论到应用的全景解析》 内容简介 本书旨在为广大学习者和从业者提供一套系统、深入且高度实用的深度学习知识体系。我们摒弃了冗长晦涩的理论堆砌，专注于核心概念的直观阐释，并通过大量真实的工业级案例，将复杂的算法模型转化为可操作、可复现的工程实践。本书的结构设计遵循“理论铺垫—核心算法解析—工程实践—前沿探索”的逻辑链条，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：深度学习的基石与数学直觉 (The Foundations) 本部分着重于构建坚实的数学和计算基础，这是理解后续复杂模型的先决条件。 第一章：重新审视线性代数与概率论的实用性。 我们将聚焦于深度学习中最关键的数学工具：矩阵分解（SVD、特征值分解）、张量运算、高斯过程、贝叶斯推断的现代视角。重点解析这些工具如何在反向传播和优化器中发挥作用，而不是停留在纯粹的理论证明。 第二章：单层感知器到复杂神经网络的演进。 详细剖析激活函数的选择及其对模型非线性能力的影响（ReLU及其变体、Sigmoid/Tanh的局限性）。深入探讨损失函数的构造原理，从交叉熵到各种回归损失的适用场景分析。 第三章：优化算法的精细调校。 梯度下降法的核心原理及其变体（SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp）。重点讲解Adam及其最新的改进版本，并通过可视化工具展示学习率调度策略（如余弦退火）对收敛速度和最终精度的影响。我们还会探讨二阶优化方法的初步概念，及其在特定场景下的应用潜力。 第二部分：核心网络架构的深度剖析 (Core Architectures) 本部分是本书的核心，详细拆解当前主流深度学习模型的内部机制和设计哲学。 第四章：卷积神经网络（CNN）的像素级理解。 不仅介绍经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet，更深入探究残差连接、空洞卷积、分组卷积（如MobileNet）的设计动机。专门开辟一章讲解可分离卷积在移动端部署中的效率优势，并提供一个使用PyTorch从零开始构建高效图像分类器的完整项目流程。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战。 深入探讨标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并详细阐述LSTM和GRU单元内部的“门控”机制。重点分析如何使用双向RNN和堆叠结构来增强序列信息的捕获能力。此外，将介绍如何有效地使用Teacher Forcing进行序列训练。 第六章：注意力机制的革命与Transformer的崛起。 这是现代AI的核心。本章将完全脱离传统的RNN框架，专注于自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括Q、K、V的线性投影、缩放点积的几何意义。我们会细致解析Transformer中的多头注意力（Multi-Head Attention）如何并行捕获不同维度的依赖关系，并构建一个基础的序列到序列（Seq2Seq）模型。 第三部分：高级主题与现代实践 (Advanced Topics and Modern Practices) 本部分面向希望将模型部署到实际生产环境中的读者，涵盖了模型训练、正则化和生成模型的进阶技术。 第七章：模型正则化与泛化能力的提升。 详尽探讨Dropout的随机性、批标准化（BatchNorm）和层标准化（LayerNorm）在不同网络层中的应用差异和效果对比。引入数据增强（如CutMix, Mixup）作为一种隐式的正则化手段，并讨论早停策略的科学应用。 第八章：深度生成模型：从概率到创造力。 深入解析变分自编码器（VAE）的潜在空间重参数化技巧，以及生成对抗网络（GAN）的Minimax博弈论基础。本章将提供一个实战项目，训练一个DCGAN来生成高质量的合成图像，并讨论如何使用WGAN-GP来解决模式崩溃问题。 第九章：迁移学习与模型微调策略。 解释预训练模型（如ImageNet, BERT的权重）的价值所在。详细介绍特征提取、微调所有层、分层学习率衰减等策略，并提供针对特定下游任务（如小样本分类）的最佳实践流程。 第四部分：面向部署的工程化 (Deployment-Ready Engineering) 本部分侧重于模型生命周期管理中的关键环节。 第十章：高效能模型的量化与剪枝。 介绍模型压缩的两种主要技术：结构化剪枝（移除不必要的连接）和权重量化（从FP32到INT8）。提供使用ONNX和TensorRT等工具进行模型转换和加速的实际操作指南，以确保模型能在边缘设备上高效运行。 第十一章：可解释性人工智能（XAI）的工具箱。 随着模型复杂度的增加，理解其决策变得至关重要。本章将介绍LIME、SHAP值等局部解释方法，以及Grad-CAM等可视化技术，帮助读者诊断模型的“黑箱”行为，识别偏差和鲁棒性问题。 本书的每一章节都配有完整的代码示例（主要使用Python，配合主流框架），并通过 Jupyter Notebook 形式提供交互式环境，力求让读者在动手实践中彻底掌握深度学习的全貌。本书的目标是培养能够独立设计、训练、优化并部署高性能深度学习系统的工程师和研究人员。

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