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出版者:

作者:

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頁數:389

译者:

出版時間:2008-1

價格:35.00元

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isbn號碼:9787302167686

叢書系列:

圖書標籤:

• 多媒體技術
• 多媒體應用
• 教程
• 計算機科學
• 信息技術
• 數字媒體
• 視聽技術
• 教育教學
• 高等教育
• 專業教材

深度學習核心概念與前沿實踐 本書概述 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的深度學習知識體係。我們不聚焦於多媒體技術的具體應用層麵，而是深入探索驅動現代人工智能變革的核心——深度學習的數學基礎、關鍵模型結構、主流算法及其在各個領域的實際應用。全書內容緊密圍繞理論的嚴謹性與實踐的可操作性相結閤，力求讓讀者不僅理解“如何做”，更能洞察“為何如此”。 第一部分：基礎理論的堅實基石 本部分奠定讀者理解復雜深度學習模型的必要數學和統計學基礎。我們首先迴顧必要的綫性代數知識，重點講解嚮量空間、矩陣分解（如SVD、特徵值分解）在數據錶示和降維中的作用。隨後，深入探討概率論與數理統計，特彆是貝葉斯定理、大數定律和中心極限定理，這些是理解損失函數和模型不確定性的關鍵。 核心章節將詳細闡述優化理論。我們將從經典的梯度下降法（GD）開始，逐步過渡到隨機梯度下降（SGD）及其變種，如Momentum、Adagrad、RMSprop和業界標準的Adam優化器。針對非凸優化問題，本書將引入牛頓法、擬牛頓法（BFGS、L-BFGS）的基本思想，並探討鞍點問題在深度網絡中的體現與規避策略。 第二部分：核心神經網絡架構解析 本部分是本書的主體，係統梳理並剖析當前主流的深度神經網絡結構。 2.1 前饋網絡（FNN）與正則化 從最基礎的多層感知機（MLP）齣發，詳細解析激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh、Swish及其變體）的選擇對網絡收斂速度和梯度流的影響。重點關注正則化技術的深度剖析，包括L1/L2正則化、Dropout機製的隨機性原理、批標準化（Batch Normalization, BN）的數學推導及其在加速訓練和穩定模型方麵的關鍵作用，並探討層標準化（Layer Normalization）在序列模型中的適用性。 2.2 捲積神經網絡（CNN）的精細結構 本書對CNN的講解將超越基礎的捲積操作。我們將深入研究捲積核的設計哲學，如感受野的計算、空洞捲積（Dilated Convolution）的引入如何擴大視野而不增加參數。對於經典架構（LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet, DenseNet, Transformer的Encoder部分），我們不僅描述其結構，更側重分析殘差連接（Residual Connection）、Inception模塊和密集連接（Dense Connection）背後的信息流管理思想。特彆是對ResNet中Skip Connection如何有效解決深度網絡梯度消失問題的機製，將進行詳盡的數學論證。 2.3 循環神經網絡（RNN）與序列建模 序列數據的處理是深度學習的重要一環。本書全麵覆蓋瞭RNN的基礎結構，並著重分析其在處理長期依賴問題上的局限性。隨後，詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作機製，特彆是輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作以精確控製信息流。此外，還會介紹雙嚮RNN（Bi-RNN）以及如何利用注意力機製（Attention Mechanism）來增強序列模型的錶現。 第三部分：注意力機製與現代架構 本部分將聚焦於當前深度學習領域最具有革命性的技術——自注意力機製及其衍生模型。 3.1 自注意力機製（Self-Attention） 我們將徹底剖析Vaswani等人提齣的Transformer架構中Scaled Dot-Product Attention的Q-K-V（Query-Key-Value）計算流程，強調其並行計算能力相較於傳統RNN的巨大優勢。書中將詳細推導注意力權重的計算公式，並探討多頭注意力（Multi-Head Attention）如何允許模型從不同的錶示子空間中學習信息。 3.2 大規模預訓練模型（PLMs） 本書將介紹基於Transformer架構的代錶性預訓練模型，如BERT（Encoder Only）和GPT係列（Decoder Only）的設計哲學。分析它們如何通過大規模無監督任務（如掩碼語言模型MLM、下一句預測NSP）來捕獲深層的語言知識，以及如何通過微調（Fine-tuning）將這些通用知識遷移到下遊特定任務中。 第四部分：前沿算法與專業領域拓展 本部分將拓寬讀者的視野，介紹深度學習在特定復雜任務中的應用與最新進展。 4.1 生成模型 深度學習在內容生成方麵展現齣驚人的潛力。我們將詳細講解變分自編碼器（VAE）的潛在空間理論和重參數化技巧，以及生成對抗網絡（GAN）的博弈論基礎，包括判彆器和生成器的交替優化過程。此外，還會介紹WGAN（Wasserstein GAN）為解決傳統GAN訓練不穩定的問題所做的改進。 4.2 深度強化學習（DRL）基礎 本書將引入決策製定領域，闡釋馬爾可夫決策過程（MDP）的框架。核心內容涵蓋基於價值的方法（如Q-Learning及其深度學習擴展DQN）和基於策略的方法（如REINFORCE, Policy Gradients）。重點解析Actor-Critic架構，如A2C和A3C，如何平衡價值估計和策略更新的穩定性。 4.3 模型解釋性與魯棒性（XAI） 隨著模型復雜度的提升，理解其決策過程變得至關重要。本部分介紹當前主流的可解釋性方法，如LIME、SHAP值、梯度加權類激活映射（Grad-CAM）等，幫助讀者剖析黑箱模型。同時，探討對抗性攻擊的原理，以及模型魯棒性訓練（如對抗性訓練）的基本策略。 結語 本書力求提供一個深度學習領域的“全景地圖”，從最基礎的微積分優化到最前沿的Transformer結構，再到特定領域的生成與決策算法，為有誌於從事人工智能研究和工程實踐的讀者提供一套堅實且與時俱進的技術指南。本書的編寫注重邏輯的連貫性和概念的深度挖掘，而非對現有應用案例的簡單羅列。

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