On the Move to Meaningful Internet Systems 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Meersman, Robert (EDT)/ Tari, Zahir (EDT)/ Herrero, Pilar (EDT)

出品人:

页数:1090

译者:

出版时间:

价格:1387.00元

装帧:

isbn号码:9783540888741

丛书系列:

图书标签:

• Semantic Web
• Ontologies
• Knowledge Representation
• Information Systems
• Web Services
• Data Integration
• Artificial Intelligence
• Database Systems
• Computer Networks
• Software Engineering

好的，以下是一本与您提供的书名《On the Move to Meaningful Internet Systems 2008》内容无关，但内容详实、专业性强的图书简介。 --- 《深度学习：理论、算法与应用前沿》（Deep Learning: Theory, Algorithms, and Frontier Applications） 作者： 李文博 (Wenbo Li)，张晓明 (Xiaoming Zhang) 出版社： 科学技术出版社 页数： 980页 装帧： 精装 ISBN： 978-7-5045-XXXX-X --- 图书简介 在信息爆炸与计算能力飞速提升的时代背景下，人工智能领域正经历着一场由深度学习驱动的范式革命。本书《深度学习：理论、算法与应用前沿》旨在为计算机科学、数据科学、电子工程、统计学以及相关交叉学科的研究人员、高年级本科生和研究生，提供一套全面、深入且与时俱进的深度学习知识体系。本书不仅详尽阐述了深度学习的基础理论与核心算法，更侧重于解析近年来在业界和学术界取得重大突破的前沿技术，力求搭建理论深度与工程实践之间的坚实桥梁。 本书结构清晰，逻辑严谨，共分为六大部分，涵盖了从基础概念到尖端模型的完整脉络。 第一部分：深度学习基石与数学基础（Foundations and Mathematical Prerequisites） 本部分为后续复杂模型的学习打下坚实的数学和计算基础。我们首先回顾了构建现代神经网络所必需的线性代数、概率论与数理统计中的关键概念，特别是矩阵分解、随机过程和信息论在深度学习中的作用。随后，我们深入探讨了神经网络的通用架构，包括前馈网络（FNN）的构建、激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体的深入分析）、损失函数的选择与梯度下降法的优化策略（SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp及Adam的收敛性分析）。重点解析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导及其在现代计算框架（如TensorFlow和PyTorch）中的高效实现机制，强调了计算图的构建和自动微分（Automatic Differentiation）在加速模型训练中的核心地位。此外，对正则化技术（如L1/L2、Dropout、Batch Normalization的深入剖析）及其对模型泛化能力的影响进行了详尽论述。 第二部分：经典深度模型架构解析（Classic Deep Model Architectures） 本部分系统梳理了深度学习发展史上具有里程碑意义的几种核心网络结构。 卷积神经网络（CNNs）： 详细介绍了卷积层的原理、池化操作的设计哲学以及感受野的构建。我们不仅覆盖了LeNet、AlexNet、VGG等奠基性模型，更侧重于解析ResNet（残差连接的创新）、Inception（多尺度特征提取）以及DenseNet（特征重用机制）的设计哲学。针对图像识别、目标检测和语义分割等经典任务，本书提供了对Faster R-CNN、YOLO系列、Mask R-CNN等先进检测框架的原理剖析和性能权衡分析。 循环神经网络（RNNs）及其变体： 深入探讨了RNN处理序列数据的内在机制及其面临的梯度消失/爆炸问题。继而，我们对长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、门控机制进行了细致的数学建模和比较分析。此外，本书还涵盖了双向RNN（Bi-RNN）以及序列到序列（Seq2Seq）模型的框架，为机器翻译和语音识别打下基础。 第三部分：表示学习与无监督/自监督方法（Representation Learning and Unsupervised/Self-Supervised Methods） 认识到大规模标注数据的稀缺性，本部分重点关注如何从海量未标注数据中学习有效的特征表示。 自编码器（Autoencoders）： 详述了标准自编码器、去噪自编码器（Denoising AE）、变分自编码器（VAE）的概率模型基础。特别是对VAE中重参数化技巧（Reparameterization Trick）和潜在空间（Latent Space）的几何结构进行了深入探讨。 生成模型： 重点分析了生成对抗网络（GANs）的纳什均衡博弈理论基础，详细介绍了DCGAN、WGAN（Wasserstein Loss及其稳定训练的重要性）以及条件GAN（cGAN）的应用。此外，本书还引入了近年兴起的流模型（Flow-based Models）作为替代生成范式进行比较。 自监督学习（SSL）： 详细介绍如何利用对比学习（Contrastive Learning）的框架，如SimCLR和MoCo，来构建高效的表征学习范式，这是当前计算机视觉领域的热点方向。 第四部分：Transformer架构及其生态系统（The Transformer Architecture and Ecosystem） Transformer模型已成为处理序列数据乃至全局数据结构的主流范式。本部分将精力集中于此革命性架构的解析。 注意力机制的精髓： 详细阐述了自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的计算效率与表达能力。书中对Vaswani等人在《Attention Is All You Need》中提出的原始架构进行了逐层分解。 大型语言模型（LLMs）的崛起： 深入分析了基于Transformer的预训练模型，如BERT（掩码语言模型与下一句预测）、GPT系列（因果语言模型）的训练范式、微调策略（Fine-tuning, Prompt Engineering）。本书特别关注了模型压缩、量化技术以及高效推理（Inference Optimization）在部署大规模模型时的关键挑战。 第五部分：前沿研究与高级应用（Frontier Research and Advanced Applications） 本部分聚焦于当前深度学习研究中最为活跃的几个领域，探讨了最新的技术突破和实际应用案例。 图神经网络（GNNs）： 介绍了处理非欧几里得结构化数据的必要性，详细解析了图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的核心操作，并讨论了其在社交网络分析、推荐系统和药物发现中的应用。 强化学习（RL）与深度学习的结合： 阐述了深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（Policy Gradients）以及Actor-Critic架构（A2C/A3C, PPO）。重点分析了如何利用深度网络来处理高维状态空间，实现复杂的决策制定任务。 可解释性与鲁棒性（XAI & Robustness）： 鉴于深度模型的“黑箱”特性，本书专门设立章节讨论模型的可解释性技术，如LIME、SHAP值，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理与防御策略，强调了构建可信赖AI系统的必要性。 第六部分：工程实践与系统优化（Engineering Practice and System Optimization） 理论的实现离不开高效的工程实践。本部分提供了将深度模型投入实际应用的实战指导。 内容覆盖模型部署的生命周期管理（MLOps基础），包括模型版本控制、数据管道的构建。详细比较了不同硬件加速器（GPU, TPU, NPU）的架构差异及其对训练速度的影响。讨论了分布式训练策略（如数据并行和模型并行），以及如何在边缘设备上实现模型的小型化和高效推理。 --- 本书特色： 1. 理论深度与前沿并重： 兼顾了从微积分到概率论的扎实理论基础，同时紧密跟踪2020年以来Transformer和自监督学习的最新进展。 2. 数学严谨性： 所有核心算法均附有详细的数学推导和收敛性分析，而非仅停留在概念层面。 3. 丰富的代码示例： 穿插了大量基于Python和主流框架的伪代码和核心代码片段，帮助读者将理论快速转化为实践。 4. 跨学科视野： 强调深度学习在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域的交叉融合应用。 《深度学习：理论、算法与应用前沿》不仅是一本教材，更是一部面向未来研究的参考手册，是所有致力于在人工智能领域深耕的专业人士不可或缺的工具书。通过研读本书，读者将能够系统性地掌握构建和优化下一代智能系统的能力。

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