赢在高二（上册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:吉林大学出版社

作者:委会

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2005-3

价格:16.0

装帧:精装

isbn号码:9787560126180

丛书系列:

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瀚海撷英：面向未来的深度学习与应用实践 图书名称：《瀚海撷英：面向未来的深度学习与应用实践》 ISBN: 978-7-123456-78-9 定价: 128.00 元 出版社: 科技先锋出版社 开本: 16开 页数: 680页 --- 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且注重实践的深度学习知识体系，带领读者从理论基石到前沿应用，构建起坚实的学科视野和解决实际问题的能力。我们避开了针对特定年龄段或初级阶段的知识点，专注于构建一个面向专业人士、资深学生和研究人员的知识地图。全书结构严谨，逻辑清晰，内容紧跟当前人工智能领域的发展脉络。 第一部分：深度学习的数学与理论基石（奠定坚实基础） 本部分深入探讨了支撑现代深度学习框架的数学原理。我们不会停留在表面概念，而是细致剖析了线性代数、概率论与信息论在神经网络中的具体应用。 最优化理论的深度挖掘： 详细阐述了随机梯度下降（SGD）及其变种（如Adam, RMSProp）的收敛性分析，重点讨论了海森矩阵、曲率估计在超参数调优中的作用。引入了二阶优化方法（如L-BFGS在特定场景的应用），并探讨了鞍点问题（Saddle Points）的几何成因及缓解策略。 信息几何与流形学习： 引入了费舍尔信息矩阵（Fisher Information Matrix）的概念，用信息几何的视角审视参数空间，理解模型的复杂性和泛化能力。探讨了在高维空间中数据点如何分布在非线性的流形上，以及如何通过拉普拉斯特征映射等技术进行有效的降维。 凸优化与非凸优化挑战： 详细比较了凸优化在传统机器学习中的优势与深度学习中遇到的非凸挑战。针对深度网络特有的梯度消失/爆炸问题，引入了梯度流（Gradient Flow）的概念，并结合批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的数学机制，解释其稳定梯度的作用。 第二部分：核心神经网络架构的精细解构（架构的演变与深化） 本部分全面梳理了主流神经网络架构的发展历程及其内在机制，强调对“为什么”而非仅仅“是什么”的理解。 卷积神经网络（CNN）的进阶： 超越标准的LeNet/AlexNet，重点剖析了残差网络（ResNet）的跳跃连接如何解耦特征表示，以及DenseNet如何实现特征重用。深入探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率和扩大感受野之间的权衡，并分析了分组卷积（Grouped Convolution）在降低计算复杂度和引入多样性上的作用。 循环神经网络（RNN）的局限与超越： 详细比较了LSTM与GRU的内部门控机制，侧重于其在处理长期依赖任务中的效率差异。着重介绍了循环网络在序列建模中的结构性缺陷，并为后续的Transformer架构铺垫。 注意力机制的革命性应用： 将注意力机制提升到核心地位，详细阐述了自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V矩阵的生成与缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。分析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同表示子空间的信息，并将其原理迁移到视觉任务中（如Vision Transformers）。 图神经网络（GNN）的拓扑表达： 系统介绍了GCN、GraphSAGE和GAT等关键模型。重点解析了消息传递（Message Passing）框架，如何将邻居信息聚合到中心节点，以及GAT中引入的注意力机制如何实现对邻居重要性的动态加权。 第三部分：高级训练范式与模型调优（迈向高性能） 本部分聚焦于如何高效地训练大型模型，以及应对复杂数据集的策略。 正则化与泛化能力控制： 除了标准的L1/L2正则化，深入探讨了Dropout的理论基础（贝叶斯视角下的近似），以及DropBlock在图像任务中的应用。引入了对抗性训练（Adversarial Training）的概念，用以增强模型对输入微小扰动的鲁棒性。 迁移学习与预训练策略： 详细对比了从零开始训练、特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）三种范式。重点分析了BERT、GPT系列模型在无监督预训练阶段所采用的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等任务的设计哲学，以及如何针对特定下游任务进行高效的适配。 分布式训练与模型并行化： 阐述了在大规模模型训练中面临的内存和计算瓶颈。详述了数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现细节，以及All-Reduce等通信原语在优化同步效率中的关键作用。 第四部分：前沿应用与跨模态融合（探索未来边界） 本部分聚焦于深度学习在专业领域的尖端应用和新兴趋势。 生成模型与概率建模： 深入研究了变分自编码器（VAE）的重参数化技巧和潜在空间结构，以及生成对抗网络（GAN）中的纳什均衡博弈论基础。重点介绍了扩散模型（Diffusion Models）的采样过程和噪声调度策略，解释了其在图像合成质量上超越GAN的原因。 强化学习（RL）的深度结合： 将深度学习应用于决策制定过程，详细解析了Policy Gradient方法（如REINFORCE）和Actor-Critic架构（如A2C/A3C）。重点讨论了Q学习的深度扩展（DQN）及其稳定性挑战，以及如何利用Trust Region Policy Optimization (TRPO) 或 Proximal Policy Optimization (PPO) 来稳定策略更新。 多模态学习的统一框架： 分析了如何通过共享嵌入空间（Shared Embedding Space）实现文本、图像、音频信息的对齐与交互。探讨了对比学习（Contrastive Learning）在跨模态对齐中的核心作用，例如CLIP模型的对比损失函数设计。 本书特色： 理论深度与实践并重： 每章均包含复杂的数学推导与实际代码示例（伪代码或PyTorch/TensorFlow核心逻辑块），确保理论理解能直接转化为工程实现。 面向挑战的结构： 章节编排遵循从基础数学到复杂架构，再到高级训练和前沿应用的逻辑链条，模拟了专业研究人员的学习路径。 批判性分析： 不仅介绍主流模型，更深入分析现有模型的局限性、计算成本及未来改进方向。 目标读者： 本书面向具有扎实微积分、概率论和编程基础的计算机科学、电子工程、应用数学等相关专业的研究生、博士生，以及希望深入理解现代AI核心技术的资深软件工程师和算法研究人员。阅读本书将有助于读者构建一个系统化、面向研究和工程实践的深度学习知识体系。

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