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出版者:人民邮电出版社

作者:张禄林

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-06-01

价格:35.0

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isbn号码:9787115093011

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深度学习：从基础理论到前沿实践 本书导读： 在信息爆炸的今天，数据已成为驱动社会进步的核心动力。如何从海量、复杂的数据中提取知识、预测未来，是摆在科研人员和工程师面前的重大课题。本书《深度学习：从基础理论到前沿实践》正是一部旨在系统梳理和深入剖析当代人工智能核心技术——深度学习的权威著作。它不仅为初学者构建起坚实的理论基石，更为资深从业者提供了探索尖端模型的路线图。 第一部分：神经网络的复兴与基石 本书的开篇追溯了人工神经网络的发展历程，清晰地阐述了从感知机到多层前馈网络（MLP）的演进脉络。我们着重分析了早期神经网络面临的挑战，如梯度消失问题，并详细介绍了反向传播算法（Backpropagation）的数学原理和高效实现。 核心概念解析： 激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的选择对网络性能的影响，损失函数（MSE, Cross-Entropy）的构建逻辑，以及优化器（SGD, Momentum, AdaGrad）的收敛性分析。 正则化策略的精要： 为了应对过拟合这一顽疾，本书专门辟章节深入探讨了L1/L2正则化、Dropout机制的设计思想与应用效果，并引入了批标准化（Batch Normalization）如何稳定训练过程和加速收敛的数学证明。 第二部分：经典深度网络架构的精妙构造 深度学习的成功，很大程度上依赖于特定任务下高效网络结构的涌现。本书系统性地介绍了当前主流的几种核心网络架构，并对其设计哲学进行了深入剖析。 2.1 卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是图像处理领域的基石。我们详细拆解了卷积操作、池化层（Pooling）和感受野（Receptive Field）的概念。本书超越了基础的LeNet和AlexNet，着重讲解了现代视觉任务中的关键模型： 深度与跨度： VGG网络对小尺寸卷积核堆叠的哲学诠释； 残差学习： ResNet如何通过残差连接克服深度网络的训练障碍，并深入讨论了瓶颈结构（Bottleneck Block）的效率优化。 Inception思想： GoogLeNet/Inception网络中多尺度特征融合的精妙之处及其在计算资源受限场景下的应用。 目标检测的演进： 从两阶段方法（R-CNN系列）到单阶段方法（YOLO, SSD）的效率与精度的权衡与技术迭代。 2.2 循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 处理时间序列数据和自然语言是深度学习的另一重要领域。本书详尽阐述了RNN的内部机制，并着重解决了标准RNN在长距离依赖（Long-Term Dependencies）上的固有缺陷。 门控单元的引入： LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）的“门”结构如何精确控制信息流，实现对长期信息的有效记忆与遗忘。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 编码器-解码器框架的构建，以及注意力机制（Attention Mechanism）如何显著提升机器翻译等任务的性能，解决了传统Seq2Seq中信息瓶颈的问题。 第三部分：注意力机制与Transformer的颠覆性创新 注意力机制的提出被认为是深度学习领域的一次范式转移。本书将此部分作为重点内容进行阐述。 自注意力（Self-Attention）： 深入解析Scaled Dot-Product Attention的计算流程，理解Query, Key, Value向量的交互方式。 Transformer架构： 如何完全摒弃循环和卷积结构，仅依赖多头自注意力机制和前馈网络构建出高效的序列模型。我们详细剖析了Transformer中位置编码（Positional Encoding）的作用，以及Encoder-Decoder结构在并行化计算上的巨大优势。 预训练模型的浪潮： BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型的崛起，揭示了大规模无监督学习在自然语言理解（NLU）和生成（NLG）中的强大威力，并讨论了微调（Fine-tuning）策略的有效性。 第四部分：生成模型与无监督学习的边界探索 本书不仅关注判别式任务，更投入大量篇幅探讨如何让机器学会“创造”。 变分自编码器（VAE）： 从概率分布的角度理解数据的潜在表征，详细解释了重参数化技巧（Reparameterization Trick）在VAE训练中的关键作用。 生成对抗网络（GAN）： 深入探讨了判别器与生成器之间的“极小极大博弈”思想，并分析了WGAN、DCGAN、StyleGAN等系列模型在图像合成、超分辨率等领域的突破性进展。我们还讨论了模式崩溃（Mode Collapse）等常见问题及其解决方案。 扩散模型（Diffusion Models）： 作为当前生成领域的新星，本书详细介绍了前向（加噪）过程和反向（去噪）过程的数学基础，解释了它们在生成高保真图像和音频上的卓越性能。 第五部分：工程实践、部署与前沿研究方向 理论的价值最终体现在实践中。本书的最后一部分聚焦于如何将深度学习模型投入实际应用，并展望未来的研究方向。 高效训练策略： 分布式训练（如数据并行、模型并行）、混合精度训练的优化技巧，以及如何利用TPU/GPU加速训练流程。 模型压缩与加速： 剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在减小模型体积和推理延迟上的实际效果和工程考量。 可解释性AI（XAI）： 探讨LIME、SHAP等方法如何帮助我们理解复杂模型的决策过程，增强模型的透明度和可信赖性。 前沿展望： 简要介绍图神经网络（GNN）在社交网络、分子结构分析中的应用，以及自监督学习在减少对大规模标注数据依赖方面的最新进展。 本书特色： 本书融合了深厚的数学理论推导与丰富的实际代码案例（基于主流深度学习框架），确保读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。它是一本连接学术研究与工业应用之间的高质量桥梁。

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