神经网络结构设计的理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:魏海坤

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2005-2

价格:21.00元

装帧:平装

isbn号码:9787118036794

丛书系列:

图书标签:

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• 结构设计
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深入探索：现代计算机视觉中的深度学习架构设计与应用 本书聚焦于构建高效、鲁棒的深度学习模型，特别是在计算机视觉领域中，为研究人员、工程师和高级学习者提供一套系统化的理论框架与实践指南。 在当今人工智能迅猛发展的浪潮中，计算机视觉作为核心应用领域之一，其性能的提升在很大程度上依赖于底层神经网络架构的创新与优化。本书旨在超越对现有主流模型（如 VGG、ResNet、Transformer 等）的简单介绍，转而深入探究驱动这些模型成功的核心设计原则、数学原理以及工程实现中的关键考量。 本书内容结构严谨，层层递进，从基础概念的夯实到前沿技术的研究，力求全面覆盖深度学习视觉模型设计中的核心议题。 第一部分：视觉任务的基础与传统模型的局限性 本部分首先回顾了图像识别、目标检测、语义分割等经典计算机视觉任务的数学定义与评估标准。随后，重点分析了早期卷积神经网络（CNN）在处理大规模、高分辨率图像数据时所面临的挑战，例如：特征冗余、梯度消失/爆炸、对平移和旋转的不变性不足，以及对计算资源的巨大需求。 卷积操作的数学特性分析： 深入剖析了卷积核的局部感受野、权重共享机制的优缺点，以及如何通过改变感受野的大小来影响特征提取的层次性。 池化层的设计哲学： 探讨了最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在降维和引入局部不变性方面的作用，并对比了更复杂的池化策略（如空间金字塔池化）。 激活函数的演进： 详细比较了 Sigmoid、Tanh 到 ReLU 及其变种（如 Leaky ReLU、PReLU、ELU）在缓解饱和问题和加速收敛上的效果，并从非线性拟合的角度阐述了其重要性。 第二部分：构建深度的核心机制——残差与网络拓扑创新 模型的深度是提升性能的关键，但深度带来的优化难题必须通过精妙的架构设计来解决。本部分集中阐述了如何通过结构创新来有效训练超深网络。 残差连接（Residual Connections）的力学原理： 详细解析了残差块（Residual Block）如何通过引入恒等映射（Identity Mapping）来确保信息流的顺畅，从而解决深层网络中的退化问题。我们不仅讨论其在分类任务中的应用，更深入到其在特征融合中的数学意义。 密集连接（Dense Connections）的机制： 对比了 DenseNet 的结构，分析了其如何通过特征重用最大化信息的流通性，并探讨了在不同数据集上，密集连接与残差连接在参数效率上的权衡。 网络层级的堆叠策略： 系统梳理了从 VGG 的简单堆叠到 Inception 模块（多尺度特征融合）的设计思想。重点分析了 Inception 模块中 1x1 卷积的作用——不仅用于维度降维，更是为了在不同尺度的特征图上进行有效的信息整合。 第三部分：高效性与轻量化模型设计 随着移动设备和边缘计算的兴起，模型的效率成为设计中的重要考量。本部分专注于如何构建既能保持高性能，又能大幅削减计算量和参数规模的架构。 深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）： 深入剖析了 MobileNet 系列模型中该技术的应用，精确量化了其相较于标准卷积在计算复杂度上的降低，并讨论了其在引入空间和通道维度分离时的潜在信息损失。 瓶颈结构（Bottleneck）的优化： 分析了 1x1 卷积在压缩特征维度、降低计算成本中的作用，并探讨了如何设计最优的瓶颈比率。 模型压缩与量化策略的架构影响： 探讨了在架构设计之初就应考虑的稀疏化和低精度表示兼容性，例如，如何设计结构来自然地适应二值化或 8 位整数计算。 第四部分：从 CNN 到序列化处理——注意力机制的引入 近年来，注意力机制极大地提升了模型对关键信息的聚焦能力。本部分将注意力机制视为一种动态的、数据驱动的权重分配机制，并探讨其在图像领域的具体实现。 通道注意力与空间注意力： 细致分解了 Squeeze-and-Excitation (SE) 模块的工作流程，解释了其如何学习通道之间的相互依赖关系。同时，分析了空间注意力模块（如 CBAM）如何动态地确定特征图中的重要区域。 自注意力机制的图像化映射： 探讨了 Transformer 架构中的核心——自注意力机制（Self-Attention）。虽然 Transformer 最初用于自然语言处理，但本书将重点分析其在视觉中的应用（如 Vision Transformer, ViT），特别是如何通过“Patchify”操作将图像数据转化为序列，以及这对卷积偏置（Inductive Bias）的影响。 混合架构的优势： 研究了融合 CNN 的局部特征提取能力与 Transformer 的全局依赖建模能力的混合型网络的设计哲学，以及它们如何平衡计算效率与建模能力。 第五部分：面向特定任务的架构扩展与前沿方向 本部分将理论知识应用于实际的复杂视觉任务，探讨针对性设计的架构创新。 目标检测器的结构分解： 详细解析了基于 Anchor 的（如 Faster R-CNN）和 Anchor-Free（如 FCOS）检测框架中骨干网络（Backbone）的设计要求，以及特征金字塔网络（FPN）如何解决多尺度目标检测的挑战。 语义分割的网络设计： 探讨了 U-Net 结构中的对称编码器-解码器路径及其跳跃连接（Skip Connections）如何有效地保留高分辨率的边界信息，并分析了空洞卷积（Dilated Convolution）在扩大感受野而不损失分辨率方面的作用。 可微分架构搜索（NAS）的原理与挑战： 概述了 NAS 的基本框架（搜索空间、搜索策略、性能评估），并讨论了如何将 NAS 技术应用于自动化地发现满足特定硬件约束的最优网络结构。 本书的编写风格严谨、逻辑清晰，避免了过多口号式描述，力求通过深入的数学推导和工程实例，帮助读者真正理解“为什么”某些设计是有效的，从而具备独立设计和优化下一代视觉模型的能力。全书配有丰富的伪代码和架构图示，确保理论的严谨性与实践的可操作性完美结合。

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这本书简直是为我这种渴望深入理解深度学习底层逻辑的工程师量身定做的。它没有过多地纠缠于那些已经被无数教程嚼烂的“入门”概念，而是直接切入了核心——网络结构的构建哲学。作者对不同类型网络（比如卷积、循环、Transformer等）的演化路径有着深刻的洞察力，用一种近乎严谨的数学语言，剖析了为什么某些设计在特定任务上表现卓越，而另一些则迅速被历史淘汰。尤其让我眼前一亮的是，书中对“可解释性”和“结构鲁棒性”的讨论，这部分内容在当前以堆叠层数为荣的业界风气中显得尤为珍贵。它强迫读者跳出简单的性能对比，转而思考结构背后的因果关系。我尤其欣赏它那种冷静的批判精神，没有盲目推崇最新的“热词”，而是回归到信息处理的本质上来。读完后感觉像是打通了任督二脉，对未来研究方向的选择也更加清晰和有主见了。

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我以一名资深数据科学家的角度来看，这本书的价值主要体现在它对“设计范式”的系统性梳理上。它并非一本操作手册，而更像是一本“结构工程师的工具箱理论”。我特别关注了其中关于“超参数空间搜索的理论约束”那一章，它用非常巧妙的例子说明了在资源有限的前提下，如何通过对结构对称性、信息流的合理约束来指导搜索过程，避免了大量盲目的网格搜索。这种自上而下的设计思维，与目前业界普遍采用的自下而上、不断试错的策略形成了鲜明对比。书中对递归网络在处理长序列时的信息瓶颈问题进行了非常深入的数学建模分析，虽然推导过程略显繁复，但一旦理解，便能立刻明白为何注意力机制（Attention）能成为颠覆性的力量。对于那些想要从“调参匠”晋升为“架构师”的人来说，这本书提供了必要的理论基石。

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这本书给我带来了一种久违的学术上的“充实感”。许多关于深度学习的书籍在介绍新模型时，往往只是简单罗列其结构图，然后展示性能指标。然而，这本书却花费大量篇幅去探讨“结构复杂度”与“模型容量”之间的非线性关系，以及如何通过调整网络的稀疏性或连接密度来控制过拟合的风险。其中对图神经网络（GNN）结构变体的讨论尤其精彩，它不仅仅是停留在消息传递机制的层面，而是深入探讨了如何设计邻接矩阵的聚合方式来更好地捕捉图上的拓扑信息。它的语言风格非常严谨，甚至带有一丝古典教科书的韵味，每一个论点都有充分的理论支撑，而非空泛的断言。对于那些致力于开发全新基础架构，而非仅仅应用现有框架的研究人员来说，这本书无疑是案头的必备参考资料。

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我是在寻找一种能超越当前主流框架局限性的理论指导时偶然翻到这本书的。它的视角非常宏大，将网络结构的设计置于信息论和计算复杂性的广阔背景下进行审视。我最欣赏的一点是，书中对“信息瓶颈理论”在不同网络层级中的应用进行了细致的阐述，这为我理解模型在训练过程中到底保留了多少输入信息、丢弃了多少噪声提供了全新的视角。这种从信息效率的角度来评估结构优劣的方法，比单纯看准确率或参数量要深刻得多。全书逻辑链条清晰，行文流畅，虽然内容深刻，但作者的表达方式却能引导读者一步步进入复杂的理论构建之中。它不仅仅是一本关于“如何设计”的书，更是一本关于“如何思考结构”的哲学指南，真正拓宽了我对“智能”如何在计算结构中涌现的认知边界。

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作为一名刚刚接触深度学习领域的研究生，我坦白说，这本书的阅读体验是极具挑战性的，但也是收获最大的。它不像市面上那些“快速上手”的书籍那样友善，它要求读者具备一定的线性代数和概率论基础，否则很多关于梯度流动和正则化项对结构影响的阐述会显得晦涩难懂。我特别喜欢其中关于“模块化设计原则”的部分，它不再只是简单地介绍ResNet或DenseNet的连接方式，而是探讨了为什么这些连接方式能有效缓解梯度消失，这种对“为什么”的追问，极大地提升了我对网络设计原理的直觉。这本书成功地将工程实践中的“经验之谈”提升到了可以被证明和推理的理论高度。我感觉自己不再是简单地复制粘贴代码块，而是开始理解代码块背后的数学必然性。

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