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出版者:

作者:Manassis, Enricos

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2003-9

价格:$ 45.19

装帧:

isbn号码:9780321136190

丛书系列:

图书标签:

• 软件工程
• 实践
• 软件开发
• 编程
• 软件质量
• 项目管理
• 软件设计
• 代码规范
• 软件测试
• 软件架构

好的，这是一本名为《深度学习：理论与实践》的图书简介： --- 《深度学习：理论与实践》 一部全面深入、兼顾理论前沿与工程实践的深度学习圣经 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已不再是晦涩的学术概念，而是驱动技术革命的核心引擎。从自动驾驶、自然语言处理到医疗影像分析，深度学习模型正以前所未有的精度和效率重塑着各个行业。《深度学习：理论与实践》正是为了系统性地梳理这一前沿领域的精髓，为读者构建一座从基础数学原理到尖端模型架构的坚实桥梁。 本书并非简单地罗列算法，而是以一种严谨、循序渐进的方式，带领读者深入理解深度学习背后的数学逻辑、算法演进以及在真实世界中的部署挑战。全书共分为五大部分，结构清晰，内容翔实，旨在培养既懂理论深度，又具工程实操能力的复合型人才。 --- 第一部分：理论基石与数学铺垫 万丈高楼平地起。本部分致力于夯实读者对深度学习所需数学基础的理解，确保读者能够真正“知其所以然”。 1. 概率论与统计学回顾： 深入探讨信息论中的熵、交叉熵、KL散度等概念，这些是衡量模型性能和指导损失函数设计的核心工具。特别讲解了贝叶斯决策理论在分类问题中的应用，以及最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在参数估计中的差异与联系。 2. 线性代数在神经网络中的角色： 矩阵分解（如SVD、PCA）如何用于数据降维和特征提取。详细阐述了张量（Tensor）的运算规则，这是理解现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）高效计算的基础。 3. 凸优化基础： 梯度下降法及其变种（SGD、Momentum、AdamW）的收敛性分析。着重讲解了拉格朗日乘数法在正则化（L1/L2）中的推导过程，帮助读者理解权重衰减的深层数学意义。 --- 第二部分：基础神经网络架构与训练 本部分聚焦于最核心的构建模块——前馈网络（FNN）及其训练过程，为后续复杂模型打下坚实基础。 4. 人工神经元与激活函数： 对Sigmoid、Tanh的局限性（如梯度消失）进行细致分析，并深入探讨ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的计算效率和对稀疏性的影响。 5. 前馈网络（MLP）的构建： 从神经元的堆叠到多层网络的搭建，详细解析了前向传播和反向传播的每一步矩阵运算。特别辟章节讨论了网络深度的选择对模型容量的影响。 6. 优化器深度剖析： 不仅介绍Adam的原理，更深入分析了其动量和自适应学习率的结合机制。同时，对比了新型优化器如RAdam、Lookahead在不同数据集上的收敛速度和泛化能力的差异。 7. 正则化与泛化能力： 全面覆盖Dropout的随机失活机制，批归一化（Batch Normalization）在训练稳定性和加速收敛中的关键作用。此外，还详细阐述了早停法、标签平滑（Label Smoothing）等策略的工程应用价值。 --- 第三部分：核心模型架构的进化 本部分是本书的重点之一，系统地介绍了主导当前AI领域的两大类核心模型：卷积网络和循环网络。 8. 卷积神经网络（CNN）： 从一维卷积到二维、三维卷积的演变。深度解析了卷积层、池化层和全连接层的设计哲学。 9. 经典CNN架构的解构： 对LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的拆解）以及ResNet（残差连接的数学原理与梯度流优化）进行详尽的结构分析和性能对比。重点阐述了深度残差学习如何解决了深度网络训练中的退化问题。 10. 循环神经网络（RNN）及其变体： 详细讲解了标准RNN在长序列依赖问题上的不足。重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和门控循环单元（GRU）的简化设计，并讨论了它们在序列标注任务中的应用。 11. 注意力机制的崛起： 在序列模型中引入“注意力”（Attention）机制，解释了Seq2Seq模型如何通过注意力机制解决长距离依赖的对齐问题。这是通往Transformer架构的必经之路。 --- 第四部分：前沿模型与先进技术 本部分深入探讨了当前学术和工业界最热门的Transformer架构及其衍生应用，以及无监督学习的突破。 12. Transformer架构的全面解析： 详细拆解了Self-Attention（自注意力机制）的计算流程，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同的语义关系。深入剖析了位置编码（Positional Encoding）的必要性及其实现方式。 13. 预训练语言模型（PLM）： 介绍BERT、GPT系列模型的预训练任务（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。重点讲解了如何利用这些预训练模型进行下游任务的微调（Fine-tuning）与提示工程（Prompt Engineering）。 14. 生成对抗网络（GANs）： 详尽阐述了生成器与判别器的博弈过程。深入分析了经典GAN、DCGAN、WGAN（Wasserstein距离在GAN训练中的优势）以及CycleGAN（无监督图像转换）的核心创新点。 15. 对抗性攻击与鲁棒性： 讨论了深度学习模型面临的安全威胁，如FGSM（快速梯度符号法）的原理，以及如何通过对抗性训练来增强模型的鲁棒性。 --- 第五部分：工程实践与系统部署 理论最终要落地为产品。本部分侧重于将训练好的模型投入实际生产环境所需的工程技能。 16. 模型评估与超参数调优： 不仅限于准确率（Accuracy），深入探讨了Precision, Recall, F1-Score, ROC曲线等在不同业务场景下的适用性。系统性地介绍了网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优策略。 17. 分布式训练策略： 当数据集和模型规模超过单卡限制时，如何实现数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）。讲解了同步随机梯度下降（SyncSGD）和异步随机梯度下降（AsyncSGD）的系统实现考量。 18. 模型推理优化与部署： 介绍模型量化（Quantization，如INT8）和模型剪枝（Pruning）技术，用于减小模型体积并加速推理速度。探讨使用ONNX、TensorRT等运行时环境进行高效部署的流程和最佳实践。 19. 可解释性AI（XAI）： 解释黑箱模型决策过程的重要性。重点介绍LIME和SHAP值等局部解释方法，帮助工程师理解模型为何做出特定预测，尤其在金融风控和医疗诊断等高风险领域至关重要。 --- 读者对象 本书适合具有一定高等数学和编程基础的计算机科学、电子信息工程、数据科学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性提升深度学习理论深度和工程实战能力的软件工程师和研究人员。 通过阅读《深度学习：理论与实践》，读者将不仅掌握“如何使用”深度学习工具，更会深刻理解“为何如此设计”这些强大的模型，从而在未来的人工智能领域中，具备独立创新和解决复杂问题的能力。 ---

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