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出版者:大连理工大学出版社

作者:张学忠等编

出品人:

页数:485

译者:

出版时间:2005年7月第二版

价格:30.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561119037

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习：原理与实践》 本书内容简介 本书是一部全面而深入的著作，旨在为读者构建坚实的深度学习理论基础，并提供丰富的实践指导。内容涵盖了从基础的数学原理到前沿的模型架构，力求做到理论的严谨性与工程实践的有效性并重。 第一部分：基础与数学基石 本书首先从最核心的数学工具切入，为理解复杂的学习过程打下坚实的基础。 第一章：线性代数与概率论的回顾与深化 本章并非简单重复基础知识，而是聚焦于深度学习中那些至关重要的概念。我们将详细探讨矩阵分解（如SVD、LU分解）在数据降维和特征提取中的作用。在概率论部分，重点解析高斯分布、贝叶斯定理在模型不确定性量化中的应用，以及最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的推导过程及其在损失函数设计中的核心地位。此外，还会深入讲解信息论基础，包括熵、交叉熵和KL散度，它们是衡量模型性能和驱动优化的关键指标。 第二章：多元微积分与优化理论 本章是理解梯度下降法及其变体的核心。我们将详述链式法则在反向传播算法（Backpropagation）中的巧妙应用，并通过几何直觉解释偏导数和梯度向量的意义。优化算法部分，将细致剖析随机梯度下降（SGD）的局限性，并深入讲解动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp、Adam的数学推导和收敛特性分析。我们还会探讨二阶优化方法（如牛顿法、BFGS）的原理及其在特定场景下的适用性，并分析鞍点问题在深度网络优化中的影响。 第二部分：核心网络结构与理论 本部分是深度学习技术的“骨架”，详细阐述了经典和现代神经网络的构建方式和内在机制。 第三章：前馈神经网络（FNN）的精细化构建 本章将深入探讨激活函数的选择对网络性能的影响。除了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU），我们还会分析Sigmoid和Tanh在深层网络中的梯度消失问题。重点阐述了如何通过合理的权重初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）来稳定训练的初始阶段。此外，本章还详细论述了正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout的统计学意义（与模型平均的联系），以及批量归一化（Batch Normalization, BN）的原理、实施细节及其对训练加速的贡献，并对比层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）。 第四章：卷积神经网络（CNN）的结构解析 本章以图像处理任务为核心，系统梳理CNN的发展历程。从基础的卷积操作、池化层到现代网络设计范式，如LeNet、AlexNet、VGG的结构思想。随后，深入剖析Inception模块的并行多尺度处理、残差网络（ResNet）中残差连接的有效性（解决了深度网络的退化问题），以及DenseNet中特征重用的机制。我们还将探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，并分析分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在提升效率方面的优势。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章聚焦于处理时间序列和文本数据的模型。我们将首先分析标准RNN在处理长依赖问题上的固有缺陷——梯度截断。接着，详细讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流。对于更复杂的序列依赖，本章会引入Bidirectional RNN，并探讨其在编码上下文信息上的优势。 第六章：注意力机制与Transformer架构 这是本书的前沿核心章节。我们将从Seq2Seq模型中的“软注意力”机制讲起，阐述注意力如何帮助模型聚焦于输入序列中最相关的部分。随后，本书将全面解析Transformer模型。重点解析自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V矩阵的构建。深入探讨多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息上的关键作用。最后，分析Transformer的编码器-解码器堆栈结构，及其如何完全摒弃循环结构而实现更高效的并行训练。 第三部分：高级应用与工程实践 本部分将理论知识应用于具体的高级任务，并讨论实际部署中的关键考量。 第七章：生成模型：从变分到对抗 本章分为两大部分。首先，深入介绍变分自编码器（VAE），阐述其潜在空间（Latent Space）的连续性保证，以及如何通过重参数化技巧（Reparameterization Trick）实现反向传播。其次，详细解析生成对抗网络（GANs）。我们将严格审视判别器和生成器之间的Minimax博弈过程，讨论模式崩溃（Mode Collapse）等训练难题，并介绍WGAN、LSGAN等改进型GANs的理论基础。 第八章：迁移学习、预训练与微调策略 本章探讨如何在资源有限的情况下利用大规模数据集训练出的模型。详细解析预训练模型（如BERT、GPT系列）的结构差异及其预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。深入讨论针对特定下游任务的微调（Fine-tuning）策略，包括仅训练顶层、全模型微调、以及参数高效微调方法（如Adapter Tuning）。 第九章：模型部署、量化与效率优化 本章关注模型从实验室走向生产环境的关键步骤。我们将探讨模型压缩技术，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation），其中解释了“软标签”作为额外监督信号的有效性。深入讲解模型量化（Quantization）的原理，如从浮点数到INT8的映射，以及它对推理速度和内存占用的影响。最后，讨论使用ONNX、TensorRT等工具进行模型推理优化的实际操作流程。 本书旨在提供一个从算法推导到工程实现的完整知识闭环，是深度学习研究者和高级工程师的必备参考。

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