具体描述
本书包含三套完整的模拟试题，这些试题在命题模式和试卷结构上与考试真题完全一致。读者可以针对考试的需要，做完每套试题的7个部分，由此来提高对考试时间的把握能力和有效评估考试的分数。书中的每一套试题都配有参考答案、详尽的试题解析和听力测试的录音文本资料。本书最后部分为考试答题卡供读者自我演练时使用。
好的，这是一份关于一本虚构的、与“最新托业考试综合训练与技巧指导”无关的图书的详细简介。 书名：《深度学习：从基础理论到前沿应用》 作者：李明 著 出版社：智慧之光文化传媒 出版日期：2024年5月 --- 图书简介 《深度学习：从基础理论到前沿应用》是一本系统性、前瞻性的著作，旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习知识体系。本书并非针对任何语言考试的应试策略手册，而是专注于人工智能领域的核心技术——深度学习的原理、实践与未来发展方向。本书适合具备一定高等数学和编程基础（如Python）的工程师、研究人员、数据科学家以及对人工智能抱有浓厚兴趣的高校学生。 本书的结构设计经过精心规划，从最基础的数学原理出发，逐步构建起复杂的神经网络模型，最终涵盖当前业界最热门的应用场景和研究热点。我们坚信，只有扎实掌握底层逻辑，才能在面对快速迭代的技术变革时游刃有余。 第一部分：深度学习的数学基石与核心概念 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础。我们认为，脱离了数学的支撑，深度学习的理解将停留在表面的“调参”层面。 第一章：线性代数与概率论回顾 深入探讨了向量空间、矩阵分解（如SVD）、特征值分解在数据表示中的作用。概率论部分着重讲解了最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）在模型训练中的地位，以及信息论中的熵、交叉熵等核心概念。 第二章：神经网络基础：感知机与多层网络 从最简单的线性分类器——感知机开始，逐步引入非线性激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的必要性。详细解析了前馈神经网络（FNN）的结构与信息流向。 第三章：优化算法：训练的艺术 本章是训练流程的核心。详细剖析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，确保读者理解梯度是如何高效计算的。接着，我们对比了经典的随机梯度下降（SGD）及其变体，如Momentum、Nesterov加速梯度。重点介绍并实践了自适应学习率优化器，如Adagrad、RMSprop和业界标准Adam及其变体AdamW，分析了它们在不同数据集和模型上的表现差异及超参数选择策略。 第四章：正则化与泛化能力 探讨了深度学习模型容易过拟合的本质原因。详细介绍了L1/L2权重正则化、Dropout机制的概率解释及其对网络结构的隐式集成作用。此外，本书还引入了更高级的正则化技术，如批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）和权重标准差控制，分析了它们在解决内部协变量偏移问题中的关键作用。 第二部分：经典网络架构与专业领域应用 在夯实理论基础后，本书将视角转向当前主流且久经考验的经典网络结构，并结合实际应用场景进行深入探讨。 第五章：卷积神经网络（CNN）的革命 CNN是计算机视觉的支柱。本章详细讲解了卷积操作的数学原理、感受野的构建、池化层的目标。随后，我们系统梳理了经典CNN架构的演进史：从LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度探索，ResNet引入的残差连接如何解决梯度消失问题，以及Inception网络的多尺度处理思想。针对实际部署，我们还讨论了MobileNet等轻量化网络的设计哲学。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音等序列数据，本章详细解析了标准RNN的局限性（如长期依赖问题）。重点攻克长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制的精妙设计。此外，本书还深入探讨了双向RNN（Bi-RNN）和深层RNN在复杂序列依赖捕获上的优势。 第七章：注意力机制与Transformer 注意力机制是现代深度学习，尤其是自然语言处理领域的核心驱动力。本章从Seq2Seq模型的背景开始，引出Attention机制的计算原理。核心内容聚焦于2017年里程碑式的Transformer架构，详细拆解了其自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补序列信息的缺失。 第三部分：前沿技术、实践部署与未来趋势 本部分将读者带入当前研究和产业应用的最前沿，探讨如何将训练好的模型投入实际使用，并展望未来的研究方向。 第八章：生成模型与对抗学习 本书详细介绍了生成模型两大主流派系：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对GAN的原理（生成器与判别器的博弈过程）进行了严谨的数学建模分析，并探讨了训练不稳定的常见原因及WGAN、CycleGAN等改进方法的解决方案。 第九章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着模型在关键决策领域的应用加深，理解“为什么”比单纯获得高准确率更为重要。本章介绍LIME、SHAP等局部可解释性方法，以及Grad-CAM等基于梯度的可视化技术。同时，我们将讨论对抗攻击的原理，并介绍对抗训练等防御策略，增强模型的鲁棒性。 第十章：深度学习的工程化实践 本书不仅关注理论，更注重工程落地。本章内容涉及模型部署的挑战，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）以减小体积和加速推理。我们探讨了使用TensorFlow Serving、ONNX Runtime等主流框架进行高性能推理部署的最佳实践，并简要介绍了模型优化工具链的使用。 总结 《深度学习：从基础理论到前沿应用》致力于提供一个知识的“全景图”。全书内容逻辑严密，理论推导详尽，同时配备了大量针对每个核心概念的代码实现思路和案例分析，帮助读者真正掌握从概念理解到工程实现的全过程。它不是一本速成手册，而是一部值得反复研读的深度学习领域知识资产。阅读本书后，读者将具备构建、优化和理解下一代人工智能系统的坚实能力。 --- 目标读者： 计算机科学、电子工程、数学、统计学相关专业的研究生及本科高年级学生；希望深入理解AI核心技术的软件工程师和算法研究人员。 全书篇幅： 约800页，包含丰富的公式推导、伪代码和实验结果对比图表。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有