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出版者:清华大学出版社

作者:东方人华

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2001-6-1

价格:42.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302043898

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• C
• #
• C#
• NET
• 编程
• 开发
• 软件工程
• 算法
• 数据结构
• 面向对象
• Windows
• VisualStudio
• 教程

好的，这是一份关于另一本技术书籍的详细简介，其内容与“C编程技术”完全无关，聚焦于一个截然不同的技术领域。 --- 《深度学习与计算机视觉：从理论到实践的完整指南》 内容提要 本书旨在为渴望掌握现代人工智能核心技术——深度学习与计算机视觉的工程师、研究人员及高级爱好者提供一套全面、深入且极具实操性的技术路线图。我们不再纠缠于基础的面向对象编程范式，而是将焦点完全投向数据驱动的模型构建、复杂的神经网络架构设计以及机器如何“看懂”世界。 本书结构分为理论基础、核心模型、前沿应用三个宏大篇章，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此”。 --- 第一部分：理论基石与数学内核 (The Theoretical Foundation) 本部分将打牢读者在深度学习领域的数学和统计学基础，这是构建任何复杂模型的前提。我们不会泛泛而谈，而是直击算法背后的数学原理。 1. 线性代数与概率论的重构视角 深度学习的本质是高维空间中的复杂映射。我们将重新审视矩阵运算在多层感知机（MLP）中的作用，重点剖析特征向量、奇异值分解（SVD）在降维和数据预处理中的关键地位。在概率论方面，我们将深入探讨贝叶斯推断在模型不确定性量化中的应用，以及如何使用最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）来指导模型训练。 2. 优化算法的精细化解析 梯度下降法是训练的核心，但标准梯度下降效率低下。本章将系统比较并深入分析各种优化器的演进历程：从动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp）到目前工业界的主流选择——AdamW。我们将详细推导这些算法的更新公式，并探讨学习率调度策略（如余弦退火、线性热身）对收敛速度和最终性能的影响。 3. 正则化与泛化能力的保障 模型过拟合是深度学习的顽疾。本章将超越简单的L1/L2范数，详细介绍批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN）的内在机制、它们如何稳定训练过程、以及它们在不同网络结构（CNN与RNN）中的适用性差异。此外，Dropout机制的随机性如何转化为更强的泛化能力也将被深入剖析。 --- 第二部分：计算机视觉核心架构 (Core Computer Vision Architectures) 本篇是本书的重头戏，专注于构建和训练用于图像理解的神经网络。我们关注的重点是空间特征的提取和转换。 4. 卷积神经网络（CNN）的结构演进 本书将追溯自LeNet到AlexNet、VGG的经典路径，但重点将放在现代高效架构上。我们将详尽解析残差网络（ResNet）中残差连接的设计哲学——如何解决深度网络中的梯度消失问题。接着，我们将探索Inception/GoogLeNet中的多尺度特征融合策略，以及DenseNet中更紧密的特征复用机制。 5. 深入理解轻量化与高效网络 在移动端和边缘设备部署的压力下，模型效率至关重要。本章将详细介绍如何设计或选择轻量级网络，如MobileNet系列（深度可分离卷积的原理与实现）和ShuffleNet（通道混洗操作的意义）。我们将提供实战案例，演示如何通过结构设计和量化技术，在保持90%以上精度的同时，将模型体积缩减十倍。 6. 目标检测的范式转换 目标检测任务经历了从两阶段到一阶段的革命。我们将R-CNN家族（Fast/Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制进行细致拆解。随后，重点转向一阶段检测器，如YOLO（Darknet架构到YOLOv7/v8）系列。我们将剖析其统一的回归框架，Anchor Box的生成与匹配策略，以及如何在单次前向传播中完成定位与分类的联合预测。 7. 图像分割的像素级理解 图像分割（语义、实例、全景）要求模型具备精细的空间理解能力。我们将深入分析FCN（全卷积网络）如何抛弃全连接层以适应任意尺寸输入，并详细讲解U-Net结构中跳跃连接（Skip Connections）如何将深层语义信息与浅层细节信息精确融合，这对于医学图像分析至关重要。 --- 第三部分：前沿模型与实用工程 (Advanced Models and Practical Engineering) 本部分将带领读者超越基础的CNN，进入当前最热门的领域，并强调模型部署与可解释性。 8. Transformer架构在视觉中的崛起 本书将详细解析Vision Transformer (ViT)如何将自然语言处理（NLP）中最成功的架构引入图像领域。我们将重点讲解自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度，Patch Embedding的过程，以及其与传统CNN在特征提取上的哲学差异。如何有效地训练ViT（例如，使用大规模预训练数据）将是实战的关键。 9. 生成模型：对抗与扩散 (GANs & Diffusion Models) 生成模型代表了AI的创造力。我们将系统对比生成对抗网络（GANs）的判别器-生成器博弈机制，讨论其训练不稳定的痛点，并介绍WGAN、CycleGAN等改进版本。更重要的是，我们将用大量篇幅介绍扩散模型（Diffusion Models），包括前向加噪过程、反向去噪网络的设计（如U-Net在扩散模型中的核心作用），以及它们在高质量图像合成中的统治地位。 10. 模型部署、加速与可解释性（XAI） 训练出高性能模型只是第一步，将其投入生产环境同样重要。本章不涉及C或.NET相关的部署流程，而是聚焦于跨平台的优化技术。我们将介绍ONNX标准用于模型互操作性，TensorRT/OpenVINO等推理引擎如何通过层融合、内核优化实现极致加速。此外，我们将应用Grad-CAM和LIME等技术，探究“黑箱”模型决策背后的视觉证据，确保模型决策的透明度和可靠性。 --- 适合读者 本书面向具备扎实编程基础（语言不限，但需要熟练掌握Python用于实验），并希望在计算机视觉、人工智能研究或工程领域进行深度探索的技术人员。本书假定读者对矩阵运算和微积分有基本的理解，但会提供所有必要的深度学习相关公式推导。 本书的核心承诺： 不提供任何关于特定编程语言框架（如C）的API调用指南，而是专注于算法、数学原理和模型架构的底层逻辑，确保读者掌握的是可迁移、可复用的核心AI技能。 ---

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