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出版者:大连理工大学出版社

作者:傅静媛 编译

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:16.80元

装帧:平装

isbn号码:9787561115169

丛书系列:

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好的，这是一份不提及《考研英语真题词汇考点速记》的图书简介，字数在1500字左右，旨在为另一本专注于特定学术或技能领域的图书撰写详细的介绍。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 导言：智能时代的革命性驱动力 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。而深度学习（Deep Learning），作为实现高级人工智能的关键技术，正以前所未有的速度重塑着科学研究、工业制造、医疗健康乃至日常生活。它不再是科幻小说的素材，而是驱动下一轮技术革新的核心引擎。 《深度学习：从理论基石到前沿应用》正是为渴望深入理解这一复杂而迷人领域的读者量身打造的权威指南。本书旨在搭建一座坚实的桥梁，连接抽象的数学理论与具体的工程实践，帮助读者系统地掌握深度学习的核心概念、主流模型及其在复杂问题中的实际部署。 第一部分：奠定基础——深度学习的数学与统计学原理 成功的深度学习实践，根植于坚实的数学和统计学基础之上。本部分将以严谨而不失清晰的方式，为读者打下必要的理论基石。 1.1 线性代数与优化理论的重温： 我们将从向量、矩阵运算入手，探讨高维空间中的数据表示。重点分析梯度下降法（Gradient Descent）及其变体（如Momentum、Adam等）的收敛性分析，理解这些优化算法如何在庞大的参数空间中高效寻找到最优解。这不是简单的公式堆砌，而是对“为什么选择这种优化方法”的深刻洞察。 1.2 概率论与信息论视角： 深入探讨损失函数（Loss Functions）的构建逻辑，如何从信息熵、交叉熵等角度衡量模型的预测误差。贝叶斯方法在处理不确定性方面的作用也将被详细阐述，为理解生成模型（如GANs）中的潜在变量模型奠定基础。 1.3 神经网络基础结构解析： 从最基本的感知机（Perceptron）开始，逐步构建多层感知机（MLP）。详细解析激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对网络性能的影响，以及反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，确保读者真正理解误差如何逐层回传和修正权重。 第二部分：核心模型——结构化网络的深度探索 深度学习的强大能力来源于其多样化的网络结构，每种结构都针对特定类型的数据和任务进行了优化。本部分将对当前最主流、最成功的网络架构进行详尽的剖析。 2.1 卷积神经网络（CNN）的精细解构： 针对图像处理领域的霸主，本书将细致讲解卷积层、池化层、感受野的概念。我们将追踪经典架构的发展脉络——从LeNet到AlexNet，再到VGG、ResNet（残差网络）和Inception（GoogLeNet）。特别关注残差连接如何解决了深度网络中的梯度消失问题，以及空洞卷积（Dilated Convolutions）在保持分辨率方面的作用。 2.2 循环神经网络（RNN）及其变体： 对于序列数据（如文本、时间序列）的处理，RNN是核心工具。我们将深入研究标准RNN的局限性，并重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，理解它们如何有效地捕获长期依赖关系。此外，对双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN的性能提升也将进行分析。 2.3 注意力机制与Transformer架构： 近年来，注意力机制（Attention Mechanism）的出现极大地提升了模型处理长序列的能力。本书将详细阐释自注意力（Self-Attention）的计算过程，并全面介绍Transformer模型，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的优势，及其如何彻底革新自然语言处理（NLP）领域。 第三部分：实践与工程——模型训练、调优与部署 理论的价值必须通过实践来检验。第三部分聚焦于如何将前沿模型转化为可工作的、高性能的系统。 3.1 数据预处理与特征工程的艺术： 强调在深度学习时代，数据质量的重要性不亚于模型结构。内容涵盖数据清洗、归一化、数据增强（Data Augmentation）在不同数据类型（图像、文本）中的具体实施策略。 3.2 正则化与泛化能力提升： 探讨过拟合（Overfitting）的根本原因，并系统介绍多种正则化技术，包括Dropout、权重衰减（Weight Decay）、批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）。解释这些技术如何平衡模型的拟合能力与泛化性能。 3.3 高级训练技巧与框架应用： 介绍学习率调度（Learning Rate Scheduling）、早停法（Early Stopping）等关键技巧。同时，本书会结合当前主流的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），提供详尽的代码示例，指导读者如何高效地搭建实验环境，进行分布式训练，并进行性能剖析（Profiling）。 第四部分：前沿探索——专业应用与未来趋势 本部分将目光投向深度学习在特定复杂任务中的前沿应用，并展望领域的发展方向。 4.1 生成模型探究（GANs与VAE）： 深入解析生成对抗网络（GANs）的博弈过程、常见的模式崩溃问题，以及WGAN等改进方案。同时，探讨变分自编码器（VAEs）在数据生成和特征学习中的独特地位。 4.2 强化学习基础与应用： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning，以及深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（Policy Gradient）。重点展示深度学习如何与强化学习结合，解决复杂的控制和决策问题。 4.3 可解释性（XAI）与模型鲁棒性： 随着模型在关键决策中的应用日益增多，理解模型“为什么”做出某一判断至关重要。本书将介绍LIME、SHAP等工具，帮助读者探究模型内部的决策逻辑，并讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）及其防御策略。 结语：迈向独立研究的阶梯 《深度学习：从理论基石到前沿应用》旨在成为一本面向工程师、数据科学家、高年级本科生及研究生不可或缺的参考书。我们相信，通过系统掌握本书内容，读者不仅能熟练运用现有的深度学习工具，更能具备独立分析问题、设计创新模型、并推动下一代智能系统发展的核心能力。学习深度学习，就是掌握塑造未来的钥匙。

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