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出版者:北京邮电大学出版社

作者:彭设强

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:26.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563509607

丛书系列:

图书标签:

• 微机原理
• 汇编语言
• 计算机应用
• 编程基础
• 软件工具
• 系统软件
• 硬件基础
• 实验教学
• 应用开发
• 计算机技能

《深度学习原理与实践》内容简介 一、本书概览与定位 《深度学习原理与实践》是一部旨在全面、深入剖析现代深度学习理论基础、核心算法及其在实际工程中应用的全景式著作。本书的目标读者涵盖了计算机科学、人工智能、数据科学领域的学生、研究人员、软件工程师以及希望转型至深度学习方向的专业人士。我们摒弃了浮于表面的概念介绍，力求通过严谨的数学推导和详实的案例分析，构建读者对深度学习技术体系的完整认知。 本书的编排遵循“理论先行，实践跟进”的原则。首先，我们系统地梳理了深度学习赖以生存的线性代数、概率论与优化理论基础，确保读者具备扎实的数学工具箱。随后，逐层递进地介绍了从基础的人工神经网络到复杂的深度网络结构，并对每一种关键技术背后的思想、数学模型和收敛性进行了深入探讨。最后，我们重点关注了前沿模型的实战部署和性能调优，力求将理论知识转化为高效的工程能力。 二、核心内容详述 第一部分：基础回溯与数学基石 本部分是理解后续复杂模型的基石。我们不会将这些内容作为附录简单提及，而是将其有机地融入到深度学习的语境中。 1. 线性代数与张量运算（The Language of Deep Learning）： 详细阐述了向量、矩阵和高阶张量的定义、运算规则（如Kronecker积、张量收缩）。重点剖析了特征值分解、奇异值分解（SVD）在线性回归和降维中的作用，并特别强调了雅可比矩阵和海森矩阵在反向传播中的核心地位。 2. 概率论与信息论视角： 从最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的角度重构了损失函数的设计哲学。引入了熵、交叉熵、KL散度和互信息等信息论度量，用以评估模型的不确定性和信息增益，为生成模型和对比学习奠定理论基础。 3. 优化理论核心（The Engine of Learning）： 详尽分析了梯度下降的局限性。系统介绍了SGD、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, Nadam），并深入探讨了它们在非凸优化问题中鞍点逃逸的机制和收敛速度的理论分析。 第二部分：核心网络架构的深度剖析 本部分是本书的主体，详细介绍了当前主流深度学习模型的内部构造与演化路径。 1. 全连接网络与激活函数的再审视： 不仅介绍了Sigmoid和ReLU，更深入比较了Leaky ReLU、PReLU、ELU、GELU等新型激活函数在梯度饱和、死亡神经元问题上的解决方案。探讨了“万能近似定理”在有限层网络中的实际意义。 2. 卷积神经网络（CNN）的深度解析： 从二维卷积的数学定义出发，系统讲解了LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构的原理解析）、ResNet（残差连接的数学推导与梯度流动分析）以及DenseNet（特征复用机制）。特别关注了空洞卷积（Atrous Convolution）在语义分割中的应用。 3. 循环神经网络（RNN）的演化与局限： 详细推导了标准RNN的梯度消失/爆炸问题。随后，着重解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控”机制的数学逻辑，并讨论了其在序列建模中的时间依赖性瓶颈。 4. Transformer架构的革命性突破： 这是本书的重点之一。详细阐述了自注意力机制（Self-Attention）的矩阵运算流程，尤其是Scaled Dot-Product Attention。深入解析了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，并剖析了位置编码（Positional Encoding）的设计哲学，以及Transformer在Encoder-Decoder结构中的完整工作流。 第三部分：高级训练技巧与模型正则化 本部分关注如何提升模型的泛化能力和训练效率。 1. 批归一化（BN）与层归一化（LN）： 比较了BN和LN在不同训练场景（如NLP对RNN/Transformer的影响）下的适用性，分析了它们对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用。 2. 正则化策略的精细控制： 探讨了L1/L2权重衰减的原理，Dropout（随机失活）在训练和测试阶段的行为差异。此外，引入了早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation）在正则化链条中的作用。 3. 迁移学习与预训练模型： 讨论了如何利用大规模数据集预训练的模型（如BERT、GPT系列的基础结构）进行特征提取、微调（Fine-tuning）和领域适应（Domain Adaptation），强调了参数高效微调（PEFT）方法的实际价值。 第四部分：深度学习的前沿应用与工程实践 本部分将理论与实际应用场景紧密结合。 1. 生成模型深入： 详细对比了变分自编码器（VAE）的重参数化技巧与生成对抗网络（GAN）的纳什均衡博弈过程。重点剖析了DCGAN、WGAN（Wasserstein距离的引入）以及Diffusion Models的基本框架。 2. 可解释性与鲁棒性（XAI）： 介绍了如何使用梯度可视化技术（如Grad-CAM、Integrated Gradients）来探究模型决策路径，增强模型的可信度。同时，讨论了对抗性攻击的原理及防御策略。 3. 分布式训练与硬件加速： 简要概述了数据并行与模型并行策略，并讨论了如何利用现代GPU架构（CUDA/cuDNN）进行高效的矩阵乘法优化，以及混合精度训练对速度和显存的提升。 本书内容翔实，逻辑严密，旨在为读者构建一个坚实、深入的深度学习知识体系，使其不仅能“使用”框架，更能“理解”和“设计”新的模型。

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