具体描述
本书以第一个运行在Linux操作系统下的、面向对象的、可视化的快速软件开发环境Kylix为学习研究对象，通过分析具体的程序实例从专业角度探讨了在Linux下开发应用程序遇到的问题和难点。本书教给读者如何能在最短的时间内掌握Kylix 编程的基本概念，如果以前对Linux基本原理……
《深度学习核心算法解析与实践》 图书简介 本书旨在为对人工智能领域抱有浓厚兴趣，并希望深入理解深度学习底层逻辑与工程实践的读者提供一本全面、深入且极具实战价值的指南。我们深知，在当前技术浪潮中，深度学习已不再是少数专家的领域，而是驱动各行各业变革的核心动力。然而，许多现有教材或过于侧重理论的抽象推导，或过于浅尝辄止地介绍工具库，使得初学者难以真正掌握其精髓。本书正是在这种背景下应运而生，它力求搭建起理论与工程之间的坚实桥梁。 第一部分：深度学习的数学基石与基础架构 本书的开篇部分将从最核心的数学原理入手，为后续复杂的模型构建打下坚实的基础。我们不会停留在简单的公式罗列，而是深入探讨那些支撑现代深度学习模型的关键数学概念的直观理解和实际应用。 第一章：线性代数在数据表示中的核心作用 本章将系统回顾向量空间、矩阵运算、特征值分解和奇异值分解（SVD）等概念。重点在于阐述这些代数工具如何被用来高效地表示高维数据（如图像、文本嵌入）以及进行数据降维和特征提取。我们将详细解析张量（Tensor）的概念及其在不同深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）中的底层实现机制，确保读者对数据在计算图中的流动有清晰的认识。 第二章：概率论与信息论的概率视角 深度学习本质上是一种基于概率的优化过程。本章将聚焦于概率分布（高斯分布、多项式分布）、贝叶斯定理在模型推断中的应用，以及熵、交叉熵和KL散度等信息论度量衡。我们将详细讲解交叉熵如何作为分类任务的核心损失函数，以及最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在模型训练中的理论依据。 第三章：梯度下降的精妙：优化算法的迭代 优化是训练深度神经网络的核心。本章将超越基础的梯度下降（GD），深入剖析随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad, RMSProp，以及业界广泛使用的Adam优化器。我们不仅会展示它们的数学推导，更会结合实际案例分析在不同数据集规模和模型结构下，选择哪种优化器及其超参数设置的经验法则。此外，还将探讨一阶优化器在处理鞍点和局部极小值问题时的局限性及应对策略。 第二部分：经典神经网络模型与原理深潜 在打好基础后，本书将分层剖析当前主流的神经网络模型，注重对其结构设计思想和内部工作机制的详尽解析。 第四章：全连接网络（FCN）与激活函数的“艺术” 本章从最基础的全连接层开始，详细解析前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的完整流程，这是理解所有深度网络的基础。重点探讨激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择对网络收敛速度和梯度消失/爆炸问题的关键影响。我们将使用可视化工具，直观展示不同激活函数在梯度传播中的行为差异。 第五章：卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN是现代计算机视觉的基石。本章将彻底拆解卷积操作、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的数学定义与工程实现。我们将系统梳理经典网络架构的演进，从LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）。特别地，ResNet中“残差块”的设计思想将进行深入探讨，解释其如何有效解决深度网络训练中的退化问题。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变体：序列建模的挑战 对于文本、时间序列等依赖上下文信息的任务，RNN是首选。本章将详细阐述标准RNN的结构，并重点分析其在处理长期依赖性时遇到的梯度问题。随后，本书将花费大量篇幅解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的设计如何精妙地控制信息流，从而实现对长期依赖的有效捕获。 第七章：注意力机制与Transformer架构的崛起 注意力机制（Attention）是近年来深度学习领域最重大的突破之一。本章将从“如何让模型聚焦于重要信息”这一直观需求出发，引入自注意力（Self-Attention）机制的计算细节。随后，我们将详细解析Transformer模型，包括其多头注意力、位置编码（Positional Encoding）以及编码器-解码器结构的完整工作流程。这部分内容将为读者理解BERT、GPT等大型预训练模型的底层逻辑做好充分准备。 第三部分：模型训练的高级技巧与工程实践 理论知识的掌握必须与高效的工程实践相结合。本部分关注如何训练出更稳定、泛化能力更强的模型。 第八章：正则化技术与泛化能力的提升 过拟合是深度学习训练中的常见顽疾。本章系统介绍Dropout、L1/L2权重衰减、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）等核心正则化手段。我们将深入分析BN层在训练和推理阶段行为的差异，以及它如何加速优化过程并稳定训练。 第九章：超参数调优与实验设计 成功的深度学习项目往往依赖于精细的超参数管理。本章将指导读者如何系统地进行超参数搜索，包括网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化方法。同时，我们将讨论如何设计科学的实验对照组，以准确评估模型改进的效果，并介绍学习率调度策略（如Cosine Annealing）对模型最终性能的决定性影响。 第十章：模型部署与性能优化 本书的收尾部分将目光投向模型投入实际使用的阶段。我们将探讨模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型体积和提高推理速度。此外，还将简要介绍模型在边缘设备（如移动端）或高性能服务器上的部署流程，包括模型序列化和推理引擎（如ONNX Runtime）的基本使用方法。 目标读者群 本书适合具有一定编程基础（如Python），并对微积分、线性代数和概率论有基本了解的计算机科学专业学生、数据科学家、软件工程师以及希望从应用层面深入理解AI算法的工程师。阅读本书，您将不仅学会“如何使用”深度学习库，更能理解“为何如此工作”，从而在面对复杂、前沿问题时，具备独立设计和优化模型的底层能力。本书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在成为读者进入深度学习核心领域的一份必备参考资料。
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