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出版者:江蘇科技

作者:程蔚蔚

出品人:

頁數:305

译者:

出版時間:2008-1

價格:24.80元

裝幀:

isbn號碼:9787534557040

叢書系列:

圖書標籤:

• 育兒
• 親子關係
• 媽媽成長
• 傢庭教育
• 情緒管理
• 溝通技巧
• 自我提升
• 心理學
• 育兒經驗
• 新手媽媽

好的，這是一本關於深度學習與神經網絡的專業書籍的詳細介紹： --- 《深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿實踐》 內容簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且兼具實踐指導意義的深度學習與神經網絡知識體係。它不僅僅是一本理論的梳理，更是一本連接學術前沿與工業應用的橋梁，旨在幫助讀者構建堅實的理論基礎，並掌握應對復雜現實問題的工程技能。全書結構嚴謹，內容詳實，覆蓋瞭從基礎概念到最新研究熱點的各個層麵。 第一部分：數學與統計學基礎——構建理解的基石 深度學習的本質是建立在嚴密的數學邏輯之上的。本部分將迴顧和深入探討支撐整個領域的關鍵數學工具，確保讀者擁有必要的分析能力。 1. 綫性代數精要：詳細講解嚮量、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量在數據錶示和模型轉換中的核心作用。特彆關注張量（Tensor）的概念，這是現代深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow）處理多維數據的核心數據結構。 2. 概率論與數理統計：重點闡述貝葉斯定理、最大似然估計（MLE）、最大後驗估計（MAP）等在模型參數估計中的應用。引入隨機變量、概率分布（特彆是高斯分布和多項式分布）對模型不確定性量化的重要性。 3. 多元微積分與優化理論：深入剖析梯度、雅可比矩陣和Hessian矩陣，這些是理解反嚮傳播算法和各種優化器（如Adam、RMSProp）工作原理的關鍵。詳細介紹凸優化與非凸優化的區彆及其在神經網絡訓練中的體現。 第二部分：經典神經網絡模型與原理 本部分構建瞭讀者對神經網絡架構的係統認知，從最簡單的感知機開始，逐步深入到復雜的現代結構。 1. 感知機與多層感知機（MLP）：清晰闡述感知機的局限性，並引入激活函數（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體）對引入非綫性的重要性。詳解前嚮傳播和反嚮傳播（Backpropagation）的數學推導與實現細節。 2. 捲積神經網絡（CNN）：深度解析捲積操作、池化層（Pooling）的功能與設計哲學。詳細介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等裏程碑式網絡的結構、創新點及其對圖像特徵提取的貢獻。重點討論空洞捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用。 3. 循環神經網絡（RNN）與序列建模：探討RNN處理時間序列數據的基本結構，並著重分析梯度消失/爆炸問題。全麵解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，闡明它們如何有效捕獲長期依賴關係。 第三部分：現代深度學習技術與優化策略 成功的深度學習應用不僅依賴於模型結構，更依賴於有效的訓練技術和優化方法。 1. 優化器深度解析：對比SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp到Adam係列優化器的演進過程，分析它們的收斂特性和對超參數的敏感性。引入學習率調度（Learning Rate Scheduling）策略，如餘弦退火法。 2. 正則化與泛化能力：詳述L1/L2正則化、Dropout、批標準化（Batch Normalization, BN）和層標準化（Layer Normalization, LN）的作用機製，解釋它們如何平衡模型的偏差（Bias）與方差（Variance），提升模型泛化能力。 3. 遷移學習與預訓練模型：深入探討如何利用大規模數據集上訓練好的模型（如ImageNet權重）進行下遊任務的微調（Fine-tuning）。解析特徵提取器和微調策略的選擇依據。 第四部分：前沿與專業化網絡架構 本部分聚焦於當前人工智能領域最活躍、最具影響力的兩大分支：自然語言處理（NLP）和生成模型。 1. Transformer架構的革命：詳細解析自注意力機製（Self-Attention）的核心思想，並推導多頭注意力（Multi-Head Attention）的計算過程。全麵介紹Encoder-Decoder結構，並剖析BERT、GPT係列模型（如GPT-3/4的架構思想）在預訓練範式上的突破。 2. 生成對抗網絡（GANs）：細緻講解生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的博弈過程。深入探討DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）及其改進版，分析它們在圖像生成、風格遷移中的應用和訓練穩定性挑戰。 3. 擴散模型（Diffusion Models）：作為當前圖像生成領域的新興力量，本書將詳細介紹前嚮擴散過程（加噪）和反嚮去噪過程，以及DDPM和LDM（Latent Diffusion Models）的數學原理和實際操作。 第五部分：工程實踐、部署與倫理考量 理論知識必須轉化為可部署的實際係統。本部分側重於工程化和麵嚮未來的思考。 1. 高效實現與框架應用：提供使用PyTorch和TensorFlow 2.x進行復雜模型構建、數據加載和分布式訓練的實戰指南。講解模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，以優化推理速度和資源占用。 2. 可解釋性AI（XAI）：探討深度學習模型的“黑箱”問題，並介紹LIME、SHAP值等工具，幫助讀者理解模型做齣決策的內部邏輯。 3. 負責任的AI：討論模型中的偏見（Bias）來源、公平性（Fairness）的衡量標準，以及在實際部署中需要遵循的倫理規範和安全考慮。 本書特色 深度與廣度並重：既有嚴格的數學推導，確保讀者理解“為什麼”，又有豐富的實戰案例，指導讀者掌握“如何做”。 代碼示例豐富：書中包含大量的Python代碼片段和完整的Jupyter Notebook示例，所有代碼均基於主流框架編寫，可直接復現。 麵嚮專業人士與高階學生：適閤作為計算機科學、電子工程、數據科學等專業領域的研究生教材，或希望深入掌握深度學習底層機製的工程師的進階參考書。 通過係統學習本書內容，讀者將能夠獨立設計、訓練、優化並部署最先進的深度學習模型，為解決復雜的現實世界問題打下堅實基礎。

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