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出版者:

作者:Zhou, Qiming (EDT)/ Lees, Brian (EDT)/ Tang, Guo-an (EDT)

出品人:

頁數:480

译者:

出版時間:

價格:1823.00元

裝幀:

isbn號碼:9783540777991

叢書系列:

圖書標籤:

• 數字地形分析
• 地形建模
• 遙感
• GIS
• 地貌學
• 空間分析
• 地理信息係統
• DEM
• 地錶過程
• 環境建模

好的，這是一份基於您提供的書名《Advances in Digital Terrain Analysis》但不包含該書內容的圖書簡介，字數約為1500字。 --- 《深入理解神經網絡優化：從理論基礎到前沿實踐》 圖書簡介 在人工智能飛速發展的今天，深度學習已成為驅動技術變革的核心力量。然而，支撐起復雜模型強大性能的基石，往往在於其背後的優化算法。本書《深入理解神經網絡優化：從理論基礎到前沿實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的指南，剖析當前深度學習優化領域的核心挑戰、經典理論和最新進展。 本書的定位並非停留在對現有優化器（如SGD、Adam等）的錶麵介紹，而是深入挖掘其數學原理、收斂性分析以及在不同應用場景下的實際錶現差異。我們緻力於構建一個清晰的知識框架，使讀者不僅能“使用”優化器，更能“理解”它們的工作機製，並具備根據特定任務“設計”或“改進”優化策略的能力。 第一部分：優化基礎與經典範式 本書開篇首先奠定瞭堅實的數學和理論基礎。我們迴顧瞭凸優化和非凸優化在深度學習背景下的差異，重點探討瞭損失函數的幾何特性、梯度流的概念以及局部最優解和鞍點的本質。這不是枯燥的理論堆砌，而是緊密結閤神經網絡訓練的實際問題。 隨後，我們詳盡考察瞭經典的一階優化方法。隨機梯度下降（SGD）作為基石，其收斂速度和對學習率的敏感性進行瞭細緻的分析。在此基礎上，我們引入瞭動量（Momentum）的概念，解釋瞭它如何通過纍積曆史梯度信息來加速收斂並平滑震蕩。接下來的章節聚焦於二階方法的思想及其在深度學習中的受限應用，例如牛頓法和擬牛頓法，並探討瞭其計算復雜性如何使其難以直接應用於超大規模模型。 第二部分：自適應學習率方法的演進與剖析 自適應學習率方法是現代深度學習優化的核心。本部分將深入剖析這些方法的發展脈絡，並進行嚴格的比較分析。 我們首先詳細闡述瞭 AdaGrad（Adaptive Gradient Algorithm），並指齣瞭其主要缺陷——學習率過早衰減的問題。接著，RMSProp 技術的引入如何通過引入指數衰減平均來剋服這一缺陷，實現瞭更平穩的參數更新。 本書的核心章節之一是關於 Adam（Adaptive Moment Estimation）的全麵解析。我們不僅介紹瞭其結閤瞭動量和自適應學習率的機製，更深入地探討瞭它在處理稀疏梯度和非平穩目標時的優勢。然而，我們沒有止步於此。我們批判性地分析瞭 Adam 在某些情況下可能導緻泛化能力下降的問題，並探討瞭其變體，例如 NAdam (Nesterov-accelerated Adam) 如何嘗試結閤 Nesterov 動量的超前預測能力。 第三部分：泛化性、穩定性和魯棒性：優化器的深層挑戰 一個優秀的優化器不僅要在訓練集上收斂得快，更要在測試集上錶現齣色，即具有良好的泛化能力。本部分緻力於解決優化理論與實踐之間的鴻溝。 我們探討瞭“小批量”（Mini-batch）的使用如何引入噪聲，以及這種噪聲在“平坦最小值”（Flat Minima）和“尖銳最小值”（Sharp Minima）選擇上的影響。理論研究錶明，趨嚮於更平坦的最小值通常能帶來更好的泛化性能。本書將提供量化這些“平坦度”的實用方法，並將這些度量標準與不同的優化器聯係起來。 此外，我們用專門的章節討論瞭訓練的穩定性問題。在處理殘差網絡（ResNets）或 Transformer 架構等深層網絡時，梯度爆炸和梯度消失是常見障礙。本書不僅復習瞭梯度裁剪（Gradient Clipping）的應用，還探討瞭更精細的梯度歸一化技術，以及它們如何與優化器協同工作以確保訓練過程的魯棒性。 第四部分：前沿研究與未來方嚮 本書的最後一部分將目光投嚮當前和未來的優化研究熱點。 我們將深入探討基於二階信息的有效近似方法，例如 K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）和 Shampoo 等方法，這些方法試圖在保持近似二階信息的同時，將計算復雜度控製在可接受的範圍內，尤其是在大規模模型中。 此外，我們花大量篇幅討論瞭“學習率調度”的藝術與科學。從預熱（Warmup）策略到餘弦退火（Cosine Annealing），再到周期性學習率（Cyclical Learning Rates），我們分析瞭這些調度機製如何動態地引導優化路徑，以及它們對最終模型性能的決定性作用。 最後，本書前瞻性地探討瞭超大規模模型（如萬億參數級彆）的優化挑戰，包括分布式優化策略（如數據並行與模型並行中的梯度同步機製）、內存效率優化以及如何利用硬件加速特性來設計新型優化算法。 目標讀者 本書適閤於深度學習研究人員、算法工程師、機器學習從業者以及高年級本科生和研究生。讀者應具備一定的綫性代數、微積分和概率論基礎，並對深度學習的基本概念有所瞭解。通過本書的學習，讀者將能夠駕馭復雜的優化難題，為開發下一代高性能人工智能模型奠定堅實的理論和實踐基礎。 ---

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