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出版者:清华大学出版社

作者:费广正 芦丽丹 陈立新

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2001-3

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787900631138

丛书系列:

图书标签:

• OpenGL
• 图形学
• 可视化
• 程序设计
• 计算机图形学
• 游戏开发
• C++
• 图形渲染
• 技术图书
• 入门教程

编程艺术与现代图形学的交汇：深入浅出探寻底层奥秘 书名： 深度学习的基石：从理论到实践的PyTorch实战指南 目标读者： 计算机科学、数据科学、人工智能领域的学生、研究人员、软件工程师，以及任何希望系统掌握深度学习前沿技术并将其应用于实际问题的专业人士。 内容梗概： 本书旨在构建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学理论与火热的PyTorch深度学习框架的实际操作。它不仅仅是一本框架使用手册，更是一部深入剖析现代神经网络工作原理的实践教科书。我们将从最基础的线性代数和概率论在机器学习中的应用讲起，逐步过渡到张量运算的核心机制，为读者打下不可动摇的理论基础。 第一部分：基础重塑与环境搭建 在深入复杂的模型结构之前，本书首先致力于巩固读者的数学和编程基础。我们将回顾构建深度学习模型所必需的微积分、矩阵运算知识点，确保读者能理解梯度下降等优化算法背后的逻辑。随后，详细介绍Anaconda环境的配置、PyTorch的安装、GPU加速的设置，以及Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，为后续的实验做好万全准备。 核心内容包括：PyTorch张量的创建、索引、维度操作、内存管理，以及如何高效地在CPU和GPU之间迁移数据。我们将用大量的代码示例展示张量运算的“向量化”思维，这是实现高效计算的关键。 第二部分：构建第一个神经网络：从零开始 本部分将引导读者亲手搭建和训练第一个全连接神经网络（FCN）。我们将详细解析`torch.nn`模块的结构，解释卷积层（Conv2d）、池化层（MaxPool2d）和激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的作用及其在模型中的位置。 重点关注： 1. 自动微分机制（Autograd）的深度剖析： 解释计算图的构建、前向传播与反向传播的流程，以及`requires_grad=True`的实际意义。 2. 损失函数与优化器： 对比均方误差（MSE）、交叉熵损失（CrossEntropyLoss）等常见损失函数的适用场景，并深入讲解SGD、Momentum、Adam等优化器的工作原理和参数调整策略。 3. 数据集处理： 使用`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`高效地加载和批处理数据，应对大规模数据集的内存挑战。 第三部分：进阶模型架构与前沿应用 一旦掌握了基础搭建能力，本书将转向深度学习领域的两大核心应用方向：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）。 计算机视觉专题： 我们将系统地介绍卷积神经网络（CNN）的演变史和关键结构。从经典的LeNet、AlexNet，到更复杂的VGG、ResNet（残差网络）和Inception模块。重点讲解残差连接如何解决深层网络中的梯度消失问题。随后，深入探讨迁移学习（Transfer Learning）的概念，并演示如何利用预训练模型（如ImageNet上的权重）进行高效的图像分类和目标检测（如使用YOLO或Faster R-CNN的PyTorch实现框架）。 自然语言处理专题： NLP部分聚焦于序列数据的处理。我们将从循环神经网络（RNN）入手，理解其在处理时间序列和文本数据上的优势与局限性。随后，详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及它们如何克服标准RNN的长期依赖问题。 重中之重是Transformer架构： 本书将花费大量篇幅剖析自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），这是当前NLP（如BERT、GPT系列模型）的基石。我们将实现一个简化的Transformer编码器和解码器，帮助读者理解其并行化计算的强大能力。 第四部分：模型优化、部署与工程实践 理论模型训练完成后，如何确保模型在真实世界中稳定、高效地运行是工程实践的关键。 正则化与泛化： 详细探讨Dropout、权重衰减（L2正则化）在防止过拟合中的作用。 超参数调优： 介绍网格搜索、随机搜索以及更先进的贝叶斯优化方法在PyTorch环境下的应用。 模型保存与加载： 规范化地使用`state_dict`进行模型状态的保存与恢复。 模型性能分析与加速： 利用PyTorch自带的Profiler工具定位性能瓶颈，介绍模型量化（Quantization）和模型导出（如ONNX格式）以优化推理速度，为生产环境部署打下基础。 本书的独特价值： 本书强调“动手实践”，每个理论概念都紧密结合可运行的代码示例。它不仅仅教授“如何使用”PyTorch的API，更深入探讨“为什么”要以特定的方式设计和实现这些组件。通过清晰的逻辑结构和详尽的代码注释，读者将能真正掌握深度学习系统的设计哲学，具备独立解决复杂AI问题的能力。本书力求让晦涩难懂的数学原理通过直观的编程实践变得触手可及。

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