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出版者:

作者:卓越科技

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2008-4

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787121061110

丛书系列:

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好的，这是一本名为《深度学习：从理论到实践》的图书简介，旨在深入探讨人工智能领域的核心技术之一：深度学习。 --- 《深度学习：从理论到实践》图书简介 一、 概述：开启智能时代的钥匙 在当今的技术浪潮中，人工智能（AI）无疑是最引人注目的前沿领域，而深度学习（Deep Learning）正是驱动这场革命的核心引擎。不同于传统的机器学习方法，深度学习模仿人脑神经网络的结构，通过多层非线性变换来学习数据的复杂表示，从而在图像识别、自然语言处理、语音识别等任务中取得了突破性的成果。 本书《深度学习：从理论到实践》，并非一本浅尝辄止的入门指南，而是一部为有志于深入理解并应用深度学习技术的工程师、研究人员及高阶学习者量身打造的权威著作。我们聚焦于深度学习背后的数学原理、核心算法、关键模型架构以及实战部署中的工程考量，旨在为读者构建一个从基础概念到前沿应用的完整知识体系。 本书的独特之处在于其平衡性：它既不回避复杂的数学推导，也不牺牲工程实践的细节。我们相信，只有深刻理解“为什么”有效，才能在面对实际复杂问题时做到“如何”高效解决。 二、 内容深度解析：构建坚实的理论基石 本书结构严谨，循序渐进，分为四个核心部分，确保读者对深度学习的理解是全面且扎实的。 第一部分：基础重构与数学预备 在深入探究复杂的网络结构之前，我们首先对必要的数学基础进行了详尽的回顾与强化，这部分内容是理解后续算法的基础。 1. 线性代数与概率论的深度应用： 我们不仅仅是介绍矩阵运算，而是深入探讨如何利用向量空间理论来理解高维数据嵌入（Embeddings），以及如何应用概率分布（如高斯混合模型）来构建更鲁棒的生成模型。重点讲解了特征值分解、奇异值分解（SVD）在降维和特征提取中的作用。 2. 优化理论的核心： 梯度下降法是深度学习的基石。本部分详述了凸优化与非凸优化问题，详细剖析了随机梯度下降（SGD）的局限性，并引入了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及业界标准Adam优化器的推导过程，解释了学习率调度（Learning Rate Scheduling）对收敛性的决定性影响。 3. 反向传播（Backpropagation）的解析： 反向传播并非仅仅是链式法则的应用。我们使用计算图（Computation Graph）的视角，清晰地阐述了信息流如何在网络中高效、准确地回传梯度，并讨论了自动微分框架（如TensorFlow/PyTorch底层机制）是如何实现这一过程的。 第二部分：经典网络架构的解构与重建 本部分是本书的核心，我们逐层拆解了在不同应用领域取得成功的经典深度学习模型，探究其设计哲学。 1. 卷积神经网络（CNN）的精髓： 从LeNet到现代的ResNet、Inception网络，我们详细分析了卷积层、池化层如何有效地捕捉空间层次特征。重点章节详细讨论了残差连接（Residual Connections）的引入如何解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题，并对比了不同归一化技术（Batch Normalization, Layer Normalization）在不同场景下的适用性。 2. 循环神经网络（RNN）及其演进： 针对序列数据的处理，我们深入探讨了传统RNN的长期依赖问题。随后，全面解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制，解释了遗忘门、输入门和输出门如何协同工作以精确控制信息流。 3. 注意力机制与Transformer的崛起： 引入“注意力即一切”的现代范式。本书花费大量篇幅讲解了自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。随后，系统性地介绍了Transformer模型的Encoder-Decoder结构，这是现代大语言模型（LLM）的基石。 第三部分：前沿模型与特定领域应用 在掌握了核心架构后，本书将视角转向当前研究热点和工业界应用。 1. 生成模型深度剖析： 不仅介绍生成对抗网络（GANs）中的Generator和Discriminator如何通过博弈论实现学习，还深入探讨了模式崩溃（Mode Collapse）的成因及缓解策略。同时，详细介绍了变分自编码器（VAEs）的概率建模视角及其在潜在空间操作中的应用。 2. 深度强化学习（DRL）的融合： 结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定。我们重点讲解了Deep Q-Networks (DQN)和Actor-Critic方法的原理，并分析了策略梯度（Policy Gradient）方法的优势与挑战。 3. 模型的可解释性（XAI）： 在深度学习模型日益“黑箱化”的背景下，我们介绍了LIME、SHAP值等技术，用于揭示模型决策背后的关键特征，增强对复杂系统的信任度。 第四部分：工程化部署与性能调优 理论的价值最终体现在实践中。本部分专注于将训练好的模型高效地投入生产环境。 1. 高效训练策略： 探讨了分布式训练（如数据并行、模型并行）的框架实现，以及混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用TPU/现代GPU的Tensor Cores来加速训练而不损失精度。 2. 模型压缩与边缘部署： 针对资源受限的移动端或嵌入式设备，详细讲解了权重剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术细节，确保模型在保持高性能的同时，显著减小体积和延迟。 3. M LOps 实践考量： 讨论了模型版本控制、持续集成/持续交付（CI/CD）在深度学习项目中的特殊需求，以及如何监控生产环境中模型的概念漂移（Concept Drift）和性能衰退。 三、 读者对象与学习目标 本书面向具备扎实微积分、线性代数和基础编程（Python）能力的读者。学习完本书，读者将能够： 精通核心深度学习算法的数学推导和内在逻辑。 熟练构建、训练和调试复杂的现代神经网络架构（如Transformer、高级CNN）。 掌握评估和优化深度学习模型在生产环境中的性能和效率的方法。 具备批判性思维，能够针对新的、未知的AI挑战，设计出创新的解决方案。 《深度学习：从理论到实践》旨在成为您职业生涯中，从“使用者”蜕变为“设计者”的关键桥梁。

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