薪酬设计与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:海天出版社

作者:冉斌

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2002-5-1

价格:22.0

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787806547014

丛书系列:

图书标签:

• 薪酬管理
• 薪酬设计
• 绩效薪酬
• 长期激励
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• 薪酬调研

深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 本书简介 在信息技术日新月异的今天，人工智能已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻影响我们生活的核心驱动力。本书《深度学习与神经网络：构建智能系统的基石》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，带领大家穿越复杂的技术迷雾，掌握驱动现代人工智能浪潮的核心技术——深度学习和神经网络。 本书的撰写严格遵循从理论基础到前沿应用的逻辑主线，力求在保持学术严谨性的同时，兼顾工程实践的可操作性。我们深知，对于希望投身于AI领域的研究人员和工程师而言，扎实的数学基础和清晰的算法理解是不可或缺的。因此，本书首先会系统地回顾和梳理支撑现代神经网络的数学原理，包括线性代数、概率论与数理统计、多元微积分中的梯度计算等，确保读者具备解读复杂模型所需的工具箱。 第一部分：神经网络的复兴与基础构建 本书的第一部分聚焦于神经网络的起源、发展脉络以及核心结构。我们将从最基础的感知机模型讲起，逐步深入到多层感知机（MLP）。重点解析激活函数（如Sigmoid、ReLU及其变体）的选择对网络性能的影响，以及反向传播算法（Backpropagation）的数学推导与高效实现。这里，我们不仅展示公式，更会结合直观的图示和代码示例，剖析梯度是如何在网络中流动并指导权重更新的。 我们会详尽讨论如何使用优化器来提升训练效率和模型泛化能力。从经典的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，直至目前工业界广泛使用的Adam优化器，本书将详细比较它们在不同数据集和任务中的表现差异，帮助读者理解“为什么一个好的优化器至关重要”。 第二部分：核心深度学习架构的精深探索 现代深度学习的突破往往依赖于特定的网络架构。本书的第二部分将重点剖析两大类最成功的网络范式：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其衍生模型。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理网格状数据（如图像和视频）设计，CNN是计算机视觉领域的绝对支柱。我们将深入解析卷积层、池化层的工作原理，阐明感受野和参数共享的魔力所在。随后，我们会对经典CNN架构进行实战级别的分析，包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet以及Inception网络。对于残差连接（Residual Connections）的引入，我们将探讨它如何解决深度网络中的梯度消失和退化问题，这是深度学习发展史上的一个关键里程碑。本书还会涵盖目标检测（如YOLO和Faster R-CNN）和图像分割（如U-Net）中的关键思想。 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对自然语言处理、语音识别等时间序列数据，RNN是不可或缺的工具。我们将详细解释RNN的结构、长期依赖问题（Long-Term Dependency），并重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。这些“门控机制”如何精确控制信息流，使得模型能够学习跨越长距离的上下文依赖，将是本章节的重点剖析内容。 第三部分：现代深度学习的前沿与实践 随着模型规模的扩大和应用场景的拓展，新的技术和概念不断涌现。第三部分将带领读者进入深度学习的前沿地带。 注意力机制与Transformer： 本部分将花费大量篇幅讨论注意力机制（Attention Mechanism）如何革命性地改变了序列建模的范式，并最终引向Transformer架构。我们将详细解析自注意力（Self-Attention）的计算过程，阐明“多头注意力”的优势，以及Transformer如何完全摒弃循环结构，仅依靠注意力机制实现高效的并行化训练和卓越的性能。这部分内容对于理解当前所有大型语言模型（LLMs）的底层原理至关重要。 生成模型： 人工智能的创造力集中体现在生成模型上。本书将深入探讨变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。在GAN的部分，我们将不仅介绍其基本框架，还会探讨稳定训练的技巧（如Wasserstein GAN, WGAN），以及条件生成、CycleGAN等变体在图像到图像转换中的应用。 模型训练的工程化挑战： 理论的成功需要工程的支撑。本书的最后一部分聚焦于实际应用中必须面对的挑战：如何处理大规模数据集（数据预处理、增强）、正则化技术（Dropout、Batch Normalization、Layer Normalization）的正确使用、模型的可解释性（XAI基础）以及如何进行高效的硬件加速（GPU/TPU上的并行计算策略）。 面向读者 本书面向具有一定编程基础（推荐Python）和微积分、线性代数基础的读者。无论是计算机科学专业的学生、致力于AI算法研发的工程师、还是希望深入理解现代智能系统工作机制的数据分析师，本书都将是您构建坚实技术框架的理想参考书。我们相信，通过系统的学习和大量的实践案例，读者将能够独立设计、训练和优化复杂的深度学习模型，为构建下一代智能应用奠定坚实的基础。

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