具体描述
《高职院校精品教辅·微积分导学》是银领工程——高等职业教育应用型人才培养培训工程系列教材之一——《微积分应用基础》（高教版）的配套辅导书。高等职业教育担负着培养以生产、管理、经营、服务等方面第一线工作的高层次、实用型、技能型高级人才。高等数学作为高职院校工科类和经管类等专业的公共基础课，应更加适应“工学结合”的人才培养模式，其教学应该遵循“以应用为目的、以必需够用为度”原则开展。为帮助学生较好地学习微积分，《高职院校精品教辅·微积分导学》将教材中的基本概念、基本公式、基本方法以及基本语句作了归纳和总结。以主教材内容为主线，精心组织各类典型例题，并辅之同步练习题。书的最后给出五套模拟试卷，其中三套普通的笔试试卷，两套上机试卷。
深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 作者： [此处可虚构一位资深人工智能专家或研究团队的名称] ISBN： [此处可虚构一个国际标准书号] 出版社： [此处可虚构一家专注于计算机科学或工程技术的出版社] --- 内容简介 《深度学习与神经网络：构建智能系统的基石》是一部旨在为读者提供全面、深入且实用性极强的人工智能核心技术——深度学习理论与实践指导的专著。本书不仅系统梳理了人工神经网络（ANN）的百年发展历程，更将焦点集中于当前驱动人工智能革命的深度学习模型。它不仅仅是一本理论教科书，更是一份面向工程实践的蓝图，旨在帮助工程师、研究人员以及有志于进入AI领域的专业人士，从基础概念到尖端架构，构建起坚实的知识体系。 本书结构严谨，内容详实，覆盖了从最基本的神经元模型到复杂的多层深度网络结构，并深入探讨了在处理图像、文本和序列数据时所采用的先进技术。全书力求在数学严谨性与工程可解释性之间取得完美的平衡，确保读者在理解核心原理的同时，能够高效地将知识转化为实际应用能力。 第一部分：神经网络的基石与演化 本部分旨在为读者打下坚实的数学和概念基础，追溯人工神经网络的起源与发展脉络。 第一章：计算的神经基础 本章从生物神经元的工作机制引入，阐述了人工神经元（感知器）的数学模型。详细剖析了激活函数在非线性建模中的关键作用，并讨论了早期的局限性。重点阐述了线性模型在解决复杂问题时的内在缺陷，为后续引入多层结构埋下伏笔。 第二章：反向传播算法的精髓 这是构建现代深度学习模型的核心数学工具。本章将用清晰的链式法则推导，详尽解释反向传播（Backpropagation）算法的每一步。我们不仅展示了梯度计算的流程，还讨论了梯度消失与梯度爆炸问题的成因，并初步引入了现代优化器对这些问题的缓解作用。 第三章：优化理论与梯度下降的精进 本章深入探讨了损失函数的性质、凸优化与非凸优化的挑战。详细介绍了经典的梯度下降法、随机梯度下降（SGD）的变体，以及动量法（Momentum）、自适应学习率算法如 AdaGrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器。重点分析了学习率调度策略对模型收敛速度和泛化能力的影响。 第二部分：深度前馈网络与正则化技术 本部分着重介绍如何构建和训练多层前馈网络（FNN），并系统介绍防止过拟合的关键技术。 第四章：多层感知器（MLP）的深度构建 本章详解了深度 MLP 的架构设计，包括隐藏层的层数选择、神经元数量的确定原则。讨论了如何有效初始化网络权重（如 Xavier/Glorot 初始化和 He 初始化），这对于深层网络训练的稳定性至关重要。 第五章：正则化与泛化能力的保障 过拟合是深度学习实践中最大的挑战之一。本章全面覆盖了主要的正则化技术：L1 和 L2 正则化、Dropout 机制的原理与应用、早停法（Early Stopping）的实施。特别关注了 Batch Normalization（批归一化）的引入，解释了它如何稳定训练过程、允许使用更高的学习率，并兼具轻微的正则化效果。 第六章：实践中的网络设计与调参 本章侧重于工程经验的传授。内容包括数据集的划分策略（训练集、验证集、测试集）、超参数的搜索方法（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），以及模型诊断工具的使用，如学习曲线分析和误差分析，指导读者如何识别并解决欠拟合与过拟合问题。 第三部分：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本部分聚焦于深度学习在计算机视觉领域取得巨大成功的核心技术——卷积神经网络。 第七章：卷积运算的核心原理 详细解释了卷积层的基本概念，包括卷积核（Filter）、步长（Stride）、填充（Padding）的含义。讨论了不同尺寸卷积核的优劣，以及如何通过多通道输入和输出实现特征提取。 第八章：池化层、感受野与经典 CNN 架构 本章讲解了池化层（Pooling）的作用，及其在空间不变性捕获中的贡献。随后，系统回顾了深度学习历史上的里程碑式架构：LeNet、AlexNet 的突破性进展、VGG 的深度堆叠哲学、GoogLeNet/Inception 模块的计算效率优化，以及 ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接解决了深层网络的退化问题。 第九章：目标检测与语义分割基础 本书将视野拓展到 CNN 的高级应用。介绍了目标检测的演进，包括两阶段方法（如 R-CNN 家族）和单阶段方法（如 YOLO、SSD）的基本思想。同时，简要阐述了如何利用全卷积网络（FCN）实现像素级的语义分割任务。 第四部分：循环神经网络（RNN）与序列建模 本部分致力于解析处理时间序列、文本等具有顺序依赖数据的核心模型——循环神经网络及其变体。 第十章：基础 RNN 与序列依赖的挑战 本章介绍了基础 RNN 的结构，特别是其时间展开图（Unfolding in Time）的表示。重点分析了标准 RNN 在处理长距离依赖时所面临的梯度消失和爆炸问题，为引入更复杂的门控机制做铺垫。 第十一章：长短期记忆网络（LSTM）与门控机制 LSTM 是解决长期依赖问题的关键创新。本章将详细解析输入门、遗忘门和输出门的工作原理，以及细胞状态（Cell State）如何充当信息的高速公路。同时，也会对比分析 GRU（门控循环单元）的简化结构及其在效率上的优势。 第十二章：序列到序列模型（Seq2Seq）与注意力机制 本章介绍 Seq2Seq 架构，该架构是机器翻译、语音识别等任务的基础框架。随后，引入了深度学习中的关键创新——注意力机制（Attention）。解释了注意力如何允许模型在生成输出时“聚焦”于输入序列中最相关的部分，极大地提升了长序列处理的性能，并为 Transformer 模型的出现奠定了基础。 第五部分：深度学习的前沿与工程实现 本部分将理论与前沿研究结合，指导读者如何利用主流框架进行高效的、可扩展的深度学习实验。 第十三章：现代深度学习框架入门 本章提供主流框架（如 PyTorch 或 TensorFlow/Keras）的实践指导。内容涵盖张量操作、自动微分机制的使用、数据加载器（DataLoader）的构建，以及如何利用 GPU 进行加速计算，确保读者能够迅速上手进行模型构建。 第十四章：无监督学习与生成模型概述 本章探讨了无需标签数据进行学习的方法。重点介绍自编码器（Autoencoders）及其变体（如 Denoising AE, Variational AE, VAEs）。此外，还会简要介绍生成对抗网络（GANs）的基本框架，以及其在数据生成和模型学习中的潜力。 第十五章：模型部署与可解释性初探 成功的深度学习项目不仅需要训练出高性能的模型，还需要高效地部署它们。本章讨论了模型量化、模型剪枝和推理优化等部署策略。同时，鉴于人工智能的透明度需求，本书最后简要介绍了 LIME 和 SHAP 等可解释性方法的基础概念，引导读者思考模型决策背后的逻辑。 --- 适合读者 计算机科学、电子工程、数学、统计学等相关专业的本科高年级学生及研究生。 希望系统学习和掌握深度学习核心技术的软件工程师和数据科学家。 计划将深度学习技术应用于图像处理、自然语言处理或时间序列分析的行业专业人士。 本书假设读者具备微积分（导数、偏导数、链式法则）和线性代数（矩阵运算）的基础知识。对于概率论和优化理论的知识，本书会提供必要的复习与深入讲解。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有