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出版者:

作者:Manassis, Enricos

出品人:

頁數:304

译者:

出版時間:2003-9

價格:$ 45.19

裝幀:

isbn號碼:9780321136190

叢書系列:

圖書標籤:

• 軟件工程
• 實踐
• 軟件開發
• 編程
• 軟件質量
• 項目管理
• 軟件設計
• 代碼規範
• 軟件測試
• 軟件架構

好的，這是一本名為《深度學習：理論與實踐》的圖書簡介： --- 《深度學習：理論與實踐》 一部全麵深入、兼顧理論前沿與工程實踐的深度學習聖經 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習已不再是晦澀的學術概念，而是驅動技術革命的核心引擎。從自動駕駛、自然語言處理到醫療影像分析，深度學習模型正以前所未有的精度和效率重塑著各個行業。《深度學習：理論與實踐》正是為瞭係統性地梳理這一前沿領域的精髓，為讀者構建一座從基礎數學原理到尖端模型架構的堅實橋梁。 本書並非簡單地羅列算法，而是以一種嚴謹、循序漸進的方式，帶領讀者深入理解深度學習背後的數學邏輯、算法演進以及在真實世界中的部署挑戰。全書共分為五大部分，結構清晰，內容翔實，旨在培養既懂理論深度，又具工程實操能力的復閤型人纔。 --- 第一部分：理論基石與數學鋪墊 萬丈高樓平地起。本部分緻力於夯實讀者對深度學習所需數學基礎的理解，確保讀者能夠真正“知其所以然”。 1. 概率論與統計學迴顧： 深入探討信息論中的熵、交叉熵、KL散度等概念，這些是衡量模型性能和指導損失函數設計的核心工具。特彆講解瞭貝葉斯決策理論在分類問題中的應用，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）在參數估計中的差異與聯係。 2. 綫性代數在神經網絡中的角色： 矩陣分解（如SVD、PCA）如何用於數據降維和特徵提取。詳細闡述瞭張量（Tensor）的運算規則，這是理解現代深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow）高效計算的基礎。 3. 凸優化基礎： 梯度下降法及其變種（SGD、Momentum、AdamW）的收斂性分析。著重講解瞭拉格朗日乘數法在正則化（L1/L2）中的推導過程，幫助讀者理解權重衰減的深層數學意義。 --- 第二部分：基礎神經網絡架構與訓練 本部分聚焦於最核心的構建模塊——前饋網絡（FNN）及其訓練過程，為後續復雜模型打下堅實基礎。 4. 人工神經元與激活函數： 對Sigmoid、Tanh的局限性（如梯度消失）進行細緻分析，並深入探討ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的計算效率和對稀疏性的影響。 5. 前饋網絡（MLP）的構建： 從神經元的堆疊到多層網絡的搭建，詳細解析瞭前嚮傳播和反嚮傳播的每一步矩陣運算。特彆闢章節討論瞭網絡深度的選擇對模型容量的影響。 6. 優化器深度剖析： 不僅介紹Adam的原理，更深入分析瞭其動量和自適應學習率的結閤機製。同時，對比瞭新型優化器如RAdam、Lookahead在不同數據集上的收斂速度和泛化能力的差異。 7. 正則化與泛化能力： 全麵覆蓋Dropout的隨機失活機製，批歸一化（Batch Normalization）在訓練穩定性和加速收斂中的關鍵作用。此外，還詳細闡述瞭早停法、標簽平滑（Label Smoothing）等策略的工程應用價值。 --- 第三部分：核心模型架構的進化 本部分是本書的重點之一，係統地介紹瞭主導當前AI領域的兩大類核心模型：捲積網絡和循環網絡。 8. 捲積神經網絡（CNN）： 從一維捲積到二維、三維捲積的演變。深度解析瞭捲積層、池化層和全連接層的設計哲學。 9. 經典CNN架構的解構： 對LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模塊的拆解）以及ResNet（殘差連接的數學原理與梯度流優化）進行詳盡的結構分析和性能對比。重點闡述瞭深度殘差學習如何解決瞭深度網絡訓練中的退化問題。 10. 循環神經網絡（RNN）及其變體： 詳細講解瞭標準RNN在長序列依賴問題上的不足。重點剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）的門控機製（輸入門、遺忘門、輸齣門）和門控循環單元（GRU）的簡化設計，並討論瞭它們在序列標注任務中的應用。 11. 注意力機製的崛起： 在序列模型中引入“注意力”（Attention）機製，解釋瞭Seq2Seq模型如何通過注意力機製解決長距離依賴的對齊問題。這是通往Transformer架構的必經之路。 --- 第四部分：前沿模型與先進技術 本部分深入探討瞭當前學術和工業界最熱門的Transformer架構及其衍生應用，以及無監督學習的突破。 12. Transformer架構的全麵解析： 詳細拆解瞭Self-Attention（自注意力機製）的計算流程，特彆是多頭注意力（Multi-Head Attention）如何捕獲不同的語義關係。深入剖析瞭位置編碼（Positional Encoding）的必要性及其實現方式。 13. 預訓練語言模型（PLM）： 介紹BERT、GPT係列模型的預訓練任務（如Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）。重點講解瞭如何利用這些預訓練模型進行下遊任務的微調（Fine-tuning）與提示工程（Prompt Engineering）。 14. 生成對抗網絡（GANs）： 詳盡闡述瞭生成器與判彆器的博弈過程。深入分析瞭經典GAN、DCGAN、WGAN（Wasserstein距離在GAN訓練中的優勢）以及CycleGAN（無監督圖像轉換）的核心創新點。 15. 對抗性攻擊與魯棒性： 討論瞭深度學習模型麵臨的安全威脅，如FGSM（快速梯度符號法）的原理，以及如何通過對抗性訓練來增強模型的魯棒性。 --- 第五部分：工程實踐與係統部署 理論最終要落地為産品。本部分側重於將訓練好的模型投入實際生産環境所需的工程技能。 16. 模型評估與超參數調優： 不僅限於準確率（Accuracy），深入探討瞭Precision, Recall, F1-Score, ROC麯綫等在不同業務場景下的適用性。係統性地介紹瞭網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優策略。 17. 分布式訓練策略： 當數據集和模型規模超過單卡限製時，如何實現數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）。講解瞭同步隨機梯度下降（SyncSGD）和異步隨機梯度下降（AsyncSGD）的係統實現考量。 18. 模型推理優化與部署： 介紹模型量化（Quantization，如INT8）和模型剪枝（Pruning）技術，用於減小模型體積並加速推理速度。探討使用ONNX、TensorRT等運行時環境進行高效部署的流程和最佳實踐。 19. 可解釋性AI（XAI）： 解釋黑箱模型決策過程的重要性。重點介紹LIME和SHAP值等局部解釋方法，幫助工程師理解模型為何做齣特定預測，尤其在金融風控和醫療診斷等高風險領域至關重要。 --- 讀者對象 本書適閤具有一定高等數學和編程基礎的計算機科學、電子信息工程、數據科學專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統性提升深度學習理論深度和工程實戰能力的軟件工程師和研究人員。 通過閱讀《深度學習：理論與實踐》，讀者將不僅掌握“如何使用”深度學習工具，更會深刻理解“為何如此設計”這些強大的模型，從而在未來的人工智能領域中，具備獨立創新和解決復雜問題的能力。 ---

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