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出版者:中国大百科全书出版社

作者:教育部考试中心编

出品人:

页数:110

译者:

出版时间:2004-8

价格:17.0

装帧:平装

isbn号码:9787500071204

丛书系列:

图书标签:

• 文科综合
• 文理综合
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• 考试指南
• 学习手册
• 单科辅导

好的，这里为您撰写一份不包含“文科综合+文理综合+单科”内容的图书简介，字数在1500字左右，力求内容详实，自然流畅。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 ——构建面向未来的智能系统思维导图 图书简介 在信息爆炸与技术迭代的今天，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻重塑各行各业的核心驱动力。本书《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非一本简单的编程手册或应用速查指南，而是一部旨在为读者构建完整、系统、且富有前瞻性的深度学习知识体系的深度解析之作。 本书的编写目标群体，是那些对底层原理有钻研精神、渴望在技术浪潮中占据制高点的研究人员、资深工程师，以及希望从根本上理解“智能”如何被机器实现的学者和学生。我们深知，只有扎根于坚实的数学和统计学基础之上，才能真正驾驭深度学习这门复杂而强大的技术。因此，本书在内容组织上，严格遵循了从基础范式建立到复杂模型构建，再到工程化部署与伦理考量的递进逻辑。 --- 第一部分：理论基石的坚固奠定 (Foundational Pillars) 本部分是理解后续所有高级模型的逻辑起点。我们摒视了对现有框架库的简单堆砌，而是深入剖析了驱动整个领域发展的核心数学原理。 1. 线性代数与概率统计的重构： 许多教材将这部分内容视为背景知识一笔带过，但本书将其视为核心工具进行深入解析。我们将探讨矩阵分解（如SVD在降维中的实际应用）、特征值与特征向量在数据表示中的作用。在概率统计方面，我们将聚焦于最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在模型参数学习中的哲学差异与工程选择，以及高斯过程（Gaussian Processes）在不确定性量化中的重要性。 2. 优化理论的精细打磨： 深度学习的本质是一场复杂的优化问题。本章将详细阐述凸优化与非凸优化的差异，重点剖析随机梯度下降（SGD）家族的演进史——从基础的Momentum、Adagrad、RMSProp，到目前应用最广泛的Adam及其变体。我们将用严谨的数学语言解释梯度消失与爆炸问题的根源，并介绍如Batch Normalization (BN) 和 Layer Normalization (LN) 等正则化技术，如何从优化角度稳定和加速训练过程。 3. 神经网络的基本单元与信号流动： 这一章将回归最原始的感知机模型，并逐步扩展到多层感知机（MLP）。我们不仅会罗列激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU, GELU等）的特性，更重要的是，会从其导数的平滑性、饱和区域和计算效率三个维度进行对比分析，帮助读者理解为何某些激活函数在特定网络结构中表现更优。 --- 第二部分：核心架构的深度剖析 (Core Architectural Deep Dives) 在理论基础夯实之后，本书将聚焦于深度学习的三大核心网络架构，并对其内部机制进行“拆解式”的讲解。 1. 卷积神经网络 (CNN) 的空间特征提取： 本部分对经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet乃至更先进的DenseNet和Transformer中的局部感知机制进行系统梳理。重点解析了卷积核的参数共享机制如何高效地捕捉空间层级特征，以及残差连接（Residual Connections）在克服深度网络退化问题中的精妙设计。我们还将探讨空洞卷积（Dilated Convolutions）在语义分割中的作用，以及分组卷积在移动端部署中的效率优化。 2. 循环神经网络 (RNN) 与序列建模的演进： 序列数据处理是深度学习的另一大支柱。我们将从基础的Elman RNN开始，清晰阐述其无法捕捉长期依赖性的内在缺陷。随后，详细拆解Long Short-Term Memory (LSTM) 和 Gated Recurrent Unit (GRU) 的门控机制，解释遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以实现对信息流的精细控制。此外，本章还将涵盖基于RNN的Seq2Seq模型及其在机器翻译中的经典应用。 3. 注意力机制与Transformer的革命： 本章是全书的亮点之一。我们将详述自注意力机制（Self-Attention）如何摆脱RNN对序列长度的依赖，实现高效的并行计算。着重分析了Scaled Dot-Product Attention的数学形式，并深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间学习信息。Transformer架构中的位置编码（Positional Encoding）机制，以及Encoder-Decoder结构的设计哲学也将被彻底阐明。 --- 第三部分：前沿拓展与工程实践 (Frontier Extensions and Engineering) 掌握了核心架构后，本书引导读者探索当前研究热点并关注实际落地问题。 1. 生成模型的深入探索： 生成对抗网络（GANs）的原理剖析是本章的重点，包括其零和博弈的纳什均衡视角、Generator与Discriminator的动态平衡。我们还将介绍Wasserstein GAN (WGAN) 如何通过Wasserstein距离克服模式崩溃问题。此外，扩散模型（Diffusion Models）作为当前图像生成领域的最前沿技术，其逆向过程（Denoising Process）的数学建模也将被详细介绍。 2. 可解释性 (XAI) 与模型鲁棒性： 在AI系统日益关键的今天，理解“为什么”与“如何做”至关重要。本部分讨论了从梯度可视化（如Grad-CAM）到特征归因（如Integrated Gradients）等多种可解释性技术。同时，我们将严肃探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御性蒸馏等提高模型在真实世界中鲁棒性的策略。 3. 跨模态学习与领域迁移： 本章涵盖了将深度学习技术应用于多领域融合的挑战。包括如何利用对比学习（Contrastive Learning）在无标签数据上学习强大的通用表征，以及元学习（Meta-Learning）如何使模型具备“学会学习”的能力，以应对小样本学习和快速适应新任务的需求。 4. 高效训练与部署策略： 理论的完美必须结合工程的效率。本书最后一部分将讨论分布式训练策略（如数据并行与模型并行）、混合精度训练对计算资源的优化，以及模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）在加速推理和减小模型体积上的实际操作指南。 --- 结语 《深度学习：从理论基石到前沿应用》力求提供一个严谨、深入且与时俱进的知识地图。本书摒弃了碎片化的知识点罗列，而是通过构建清晰的知识脉络，引导读者真正掌握深度学习背后的逻辑与工具。阅读完本书，您将不仅能够熟练运用各类模型解决实际问题，更能具备批判性思维，洞察未来技术发展趋势的能力。

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