微波炉维修入门精要与速修技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:263

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出版时间:2010-6

价格:20.00元

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isbn号码:9787111302209

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• 微波炉
• 维修
• 家电维修
• DIY
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• 技巧
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• 故障排除
• 实用指南

好的，这是一份详细的图书简介，内容完全围绕您提供的书名之外的领域，旨在提供详尽且内容丰富的描述。 --- 铸就数字未来：深度学习与神经网络前沿实践 【本书特色】 本书并非聚焦于日常家电的维修技术，而是将读者的目光引向计算科学与人工智能的尖端领域。它是一部面向中高级技术人员、研究人员以及希望深入理解现代人工智能核心机制的工程师所撰写的综合性技术专著。全书以严谨的理论基础为骨架，以最新的工业级应用案例为血肉，旨在构建一条从基础概念到复杂模型构建、再到高效部署的完整学习路径。 【核心内容概述】 第一部分：深度学习理论基石的重构 本书的开篇部分，致力于为读者夯实深度学习的数学与统计学基础。我们摒弃了过于简化的入门叙述，转而深入探讨现代神经网络背后的核心数学原理。 1. 高维空间中的优化理论： 详细阐述随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析。重点解析了动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、AdamW）在非凸优化景观中的实际表现和理论差异。书中会包含对Hessian矩阵的近似计算，以及如何利用二阶信息（如L-BFGS）在特定场景下加速收敛。 2. 激活函数的精妙设计： 超越传统的Sigmoid与Tanh，本书将重点分析ReLU族（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的导数特性及其对梯度消失问题的缓解作用。还会对Swish、Mish等新型激活函数在深层网络中的性能影响进行量化比较研究。 3. 正则化与泛化能力的平衡： 深入探讨Dropout在训练过程中的随机性对模型泛化能力的实质影响。此外，本书对权重衰减（L2正则化）与批归一化（Batch Normalization）在不同层级、不同规模数据集上的适用性进行了细致的对比实验和理论推导。 第二部分：经典网络架构的深度解构 本部分是本书的工程核心，旨在拆解驱动当前AI浪潮的几种标志性网络结构。我们不仅描述“如何搭建”，更注重剖析“为何如此设计”。 1. 卷积神经网络（CNN）的演进： 从LeNet到现代的ResNet、DenseNet，再到性能卓越的Vision Transformer（ViT）。书中会详细分析残差连接（Residual Connection）如何解决深层网络的退化问题；同时，对Inception模块的多尺度特征提取机制进行模块化的分解与重组练习。在图像分割领域，本书将深入探讨U-Net结构中的编码器-解码器对称性及其在医学影像分析中的关键作用。 2. 循环神经网络（RNN）的局限与突破： 尽管Transformer模型占据主流，但理解RNN的内存结构至关重要。本书会详述LSTM和GRU单元内部的“门控”机制（输入门、遗忘门、输出门）的精确数据流向，并分析它们在处理长序列依赖时的计算瓶颈。我们会提供案例说明，在某些需要严格时序依赖的领域，优化后的RNN仍具有不可替代的优势。 3. Transformer架构的全面解析： 这是本书最核心的章节之一。我们将逐层解析自注意力（Self-Attention）机制的Scaled Dot-Product Attention，并推导出多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。重点分析位置编码（Positional Encoding）的绝对编码与相对编码的差异，以及如何构建高效的Transformer编码器-解码器堆栈用于机器翻译和文本摘要任务。 第三部分：前沿模型与跨模态集成 本部分面向希望走在技术前沿的研究人员，探讨当前最热门的生成式AI和高效模型部署策略。 1. 生成对抗网络（GANs）的稳定化训练： 深入探讨Mode Collapse（模式崩溃）的成因，并介绍WGAN（Wasserstein GAN）及其改进型（如WGAN-GP）如何通过不同的损失函数设计来确保训练的稳定性和生成样本的多样性。本书将提供关于如何使用谱归一化（Spectral Normalization）来约束判别器梯度的实践指南。 2. 扩散模型（Diffusion Models）的数学基础： 详细介绍前向过程（加噪）与反向过程（去噪）的马尔可夫链特性。重点讲解DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）中噪声预测网络的设计，以及如何通过SDE/ODE求解器实现高效的采样加速技术（如DDIM）。 3. 模型压缩与边缘部署： 理论研究的落地必须依赖高效的部署。本章将详细介绍模型剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、权重共享、以及低秩近似等技术。此外，还将涵盖模型量化（从浮点数到INT8/INT4）的精度损失分析与实际操作流程，确保读者能够将训练好的大型模型部署到资源受限的移动设备或嵌入式系统中。 【适用人群】 具备一定编程基础（Python为主），希望系统学习深度学习理论和工程实践的在职工程师。 正在进行或计划进行AI算法研究的研究生及博士生。 需要对现有AI系统进行性能优化、模型改进或前沿技术选型的技术管理者。 【学习产出】 通过本书的学习，读者不仅能掌握构建和训练主流深度学习模型的技能，更能深刻理解模型决策背后的数学逻辑和工程权衡，具备从零开始设计和优化新型神经网络架构的能力。本书的目标是培养具备深厚理论功底和强大工程实践能力的全栈AI架构师。 ---

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