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出版者:

作者:杨培添

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2010-5

价格:15.00元

装帧:

isbn号码:9787121106620

丛书系列:

图书标签:

• Java
• 编程
• 教程
• 案例
• 入门
• 开发
• 软件
• 计算机
• 技术
• 学习

好的，这是一本关于深度学习与人工智能前沿技术的图书简介。 --- 图书名称：深度学习模型构建与前沿应用 内容简介： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻影响着社会、经济和科研的驱动力。本书《深度学习模型构建与前沿应用》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的指南，带领大家穿越深度学习复杂而迷人的技术丛林，直抵当前研究与应用的最前沿。 本书的定位是面向有一定编程基础（如Python）和基础数学知识（线性代数、概率论）的工程师、数据科学家、研究生以及对AI有浓厚兴趣的专业人士。我们避免了对基础编程语法或初级统计学概念的冗余阐述，而是将全部篇幅聚焦于构建高性能、高泛化能力的深度神经网络模型所需的核心理论、关键技术和实战经验。 全书结构精心设计，分为五大部分，逻辑层层递进，从基础的理论框架到尖端的模型架构，再到实际领域的突破性应用，确保读者能够构建起一个完整的知识体系。 第一部分：深度学习的理论基石与核心机制 本部分首先巩固读者对现代深度学习范式的理解。我们不会停留在简单的感知机模型，而是深入探讨反向传播算法的精确数学推导，强调梯度消失与爆炸问题的成因分析及其在现代优化器中的解决方案。 重点章节包括： 1. 激活函数的进阶剖析： 详细对比ReLU、Leaky ReLU、Swish、GELU等激活函数在非线性拟合能力和梯度传播效率上的差异，并给出在不同网络深度下的选择建议。 2. 优化器的精细调优： 不仅介绍Adam、RMSProp，更深入讲解动量（Momentum）的物理意义，以及如AdaBound、Lookahead等新型优化器如何平衡探索与利用，提升收敛速度和最终精度。 3. 正则化策略的深度解读： 除了标准的L1/L2正则化和Dropout，本书还详细阐述了批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）以及更先进的权重归一化（Weight Normalization）在处理大规模数据集和复杂模型时的作用机制与适用场景。 第二部分：构建经典与现代网络架构 本部分是模型实战的核心。我们将从零开始构建和分析当前主流的神经网络架构，并讲解它们背后的设计哲学。 1. 卷积神经网络（CNNs）的深度演进： 从AlexNet到VGG的结构演变，重点剖析ResNet（残差连接）如何解决深度网络退化问题，以及Inception（多尺度特征融合）模块的设计思想。随后，我们将深入探讨MobileNet系列（深度可分离卷积）和Vision Transformers (ViT)，对比CNN与Transformer在视觉任务中的性能权衡。 2. 循环神经网络（RNNs）的局限与超越： 分析标准RNN的长期依赖问题，详述LSTM和GRU的门控机制。更重要的是，本书会介绍如何利用注意力机制（Attention Mechanism）改进序列建模，并讨论Transformer模型如何彻底革新NLP领域，及其向其他领域的迁移应用。 3. 生成模型的高级技术： 深入讲解变分自编码器（VAE）的潜在空间表达能力，并详细演示生成对抗网络（GANs）的训练技巧，包括WGAN、LSGAN等改进版本，以及如何利用它们生成高保真图像和数据。 第三部分：模型训练的高级技巧与工程实践 深度学习的成功往往取决于训练过程的精细控制。本部分关注如何高效、稳定地训练复杂模型。 1. 分布式训练与并行化策略： 介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的实现细节，以及如何使用PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）或TensorFlow的分布策略，有效利用多GPU乃至多节点集群的计算资源。 2. 超参数自动搜索与调优： 系统性地介绍网格搜索、随机搜索的局限性，重点讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和Hyperband算法在寻找全局最优超参数组合中的优势。 3. 模型可解释性（XAI）： 在模型越来越“黑箱”的背景下，解释模型决策至关重要。本书将介绍Grad-CAM、SHAP等主流的可解释性工具，帮助读者理解模型的关注点，并进行必要的调试。 第四部分：前沿专题：自监督学习与多模态融合 本部分聚焦于当前学术界和工业界最热门的研究方向，它们代表了下一代AI系统的发展趋势。 1. 自监督学习（SSL）： 探讨如何在无标签数据上预训练出强大的特征提取器。详细分析对比学习（Contrastive Learning）的原理，如SimCLR和MoCo，理解它们如何构建正负样本对，从而学习到鲁棒的语义表示。 2. 多模态学习的集成： 研究如何将不同类型的数据（如图像、文本、音频）有效地融合到统一的表示空间中。重点分析CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) 等模型的设计，以及它们在零样本学习中的巨大潜力。 第五部分：实际场景的部署与优化 模型训练完成后，如何将其高效地部署到生产环境是工程化的关键一步。 1. 模型量化与剪枝： 介绍将浮点模型转换为低精度整数模型（如INT8）的技术，以减小模型体积、加速推理速度，并讨论模型剪枝（Pruning）如何去除冗余连接而不显著损失精度。 2. 模型推理框架与加速： 介绍主流的推理引擎，如ONNX Runtime, TensorRT，并提供如何在边缘设备（Edge Devices）上优化部署模型的实战案例。 本书内容高度凝聚，理论阐述严谨，代码示例基于主流框架（如PyTorch）编写，并确保所有代码均可在实际环境中复现。通过系统学习本书内容，读者将不仅掌握深度学习的“工具箱”，更能理解其背后的“设计哲学”，从而能够独立设计、优化并部署解决复杂现实问题的深度学习系统。 ---

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