具体描述
决策理论与方法（普通高等学校管理科学与工程类学科专业主干课程教材），ISBN：9787040164343，作者：郭立夫、李北伟
深度学习的革命：从理论基石到前沿应用 本书旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的深度学习知识体系。我们不拘泥于单一框架或工具的罗列，而是着力于解析支撑起整个现代人工智能大厦的数学原理、核心算法以及它们在现实世界中的突破性应用。 第一部分：理论基石与数学脉络（The Theoretical Foundation） 本部分将深度剖析支撑深度学习模型的底层数学逻辑，确保读者能够真正理解“为什么”模型会以特定的方式学习和泛化，而非仅仅停留在调用库函数的层面。 第一章：现代统计学习的回归与演进 本章首先回顾了经典统计学习理论（如VC维、经验风险最小化）的局限性，为引入非参数化、高维模型的必要性做铺垫。我们将详细探讨信息论在特征选择与模型复杂性度量中的作用，特别是KL散度和交叉熵如何成为现代优化目标函数的核心。随后，深入分析概率图模型，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，展示它们如何为后来的生成模型（如GANs）提供了结构化的思维框架。 第二章：凸优化与非凸优化陷阱 深度学习的核心在于优化。本章将聚焦于优化算法的迭代发展。从基础的梯度下降（GD）出发，我们详细推导随机梯度下降（SGD）的收敛性分析，并对比分析动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop以及革命性的Adam（及其变体），阐述它们在处理稀疏数据和复杂地形时的机制差异。尤其重要的是，我们将用清晰的几何直觉解释非凸优化的挑战，如鞍点（Saddle Points）和局部极小值，并探讨二阶信息（如牛顿法和BFGS）在实践中如何通过近似方法（如L-BFGS）被引入到大规模神经网络的训练中。 第三章：反向传播的精妙：链式法则的工程实现 反向传播（Backpropagation）是深度学习得以规模化的关键。本章将从微积分的链式法则出发，详细剖析其在计算图（Computational Graph）上的具体实现流程。我们将展示如何通过拓扑排序高效地计算梯度，并讨论现代自动微分引擎（如TensorFlow和PyTorch底层）如何动态构建和反向传播，以及如何通过数值稳定性的考量来避免梯度爆炸或梯度消失问题（如使用残差连接或梯度裁剪）。 第二部分：核心网络架构的深度解构（Architectural Deep Dive） 本部分系统地梳理了自2012年以来，推动AI领域发生质变的几大关键网络结构，强调每种结构解决的核心问题和其内部组件的设计哲学。 第四章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的提取艺术 从LeNet到ResNet的演进是理解层次化特征提取的关键。本章不仅会详细解释卷积操作的参数共享优势，还会深入分析池化层（Pooling）的必要性。重点探讨残差连接（Residual Connections）如何通过解决退化问题（Degradation Problem）使得网络深度突破百层；并分析空洞卷积（Dilated Convolutions）在保持高分辨率输出方面的应用，为语义分割奠定基础。此外，还会涉及分组卷积（Grouped Convolutions）和可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动端部署中的效率优化。 第五章：循环神经网络（RNN）与时序依赖建模 本章专门处理序列数据的挑战。我们将从基础的Elman网络开始，逐步过渡到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将用输入门、遗忘门和输出门的概念，清晰解释它们如何精确控制信息流，从而有效缓解传统RNN的长期依赖问题。更进一步，本章还将讨论双向RNN的结构优势，以及如何使用束搜索（Beam Search）在序列生成任务中优化输出质量。 第六章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制（Attention Mechanism）是现代深度学习的基石之一。本章将首先解释软注意力（Soft Attention）是如何通过计算上下文向量（Context Vector）来解决Seq2Seq模型信息瓶颈问题的。随后，我们将进入Transformer的核心——自注意力（Self-Attention）。我们将详尽解析多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及位置编码（Positional Encoding）如何为无序的自注意力机制引入序列顺序信息。这部分内容是理解GPT、BERT等大型预训练模型的基础。 第三部分：前沿应用与模型训练的实战智慧（Advanced Topics and Practical Wisdom） 本部分将目光投向深度学习在复杂任务中的应用，并探讨提升模型性能和稳定性的高级技术。 第七章：生成对抗网络（GANs）：最小最大博弈的平衡艺术 GANs的引入标志着深度学习从判别模型向生成模型迈出了关键一步。本章将详细阐述生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程。我们将剖析原始GAN的训练不稳定性，并重点分析后续的改进版本，如Wasserstein GAN (WGAN)及其对Earth Mover's Distance的应用，以及StyleGAN在解耦特征空间方面所取得的突破。 第八章：表示学习与预训练范式 理解如何让模型学习到具有良好泛化能力的嵌入（Embeddings）是高效率AI系统的关键。本章将对比监督学习嵌入（如Word2Vec的Skip-gram）与自监督学习/无监督表示学习的范式。我们将深入分析BERT和GPT系列模型所采用的掩码语言模型（MLM）和自回归（Autoregressive）预训练目标，阐释它们如何通过大规模文本数据进行高效的特征提取，从而为下游任务提供强大的初始化权重。 第九章：模型正则化、泛化性与可解释性 训练一个强大的模型只是第一步，确保它在未见过的数据上表现良好，并理解其决策过程至关重要。本章探讨了正则化的深度机制，包括L1/L2范数、Dropout的随机性贡献、以及数据增强（Data Augmentation）在扩展有效训练集中的作用。最后，我们将介绍可解释人工智能（XAI）的基本工具，如Grad-CAM和SHAP值，帮助研究人员和工程师打开“黑箱”，验证模型决策的合理性。 本书的撰写风格力求严谨，侧重于从基本原理出发，层层递进地构建起对这些复杂模型的直观理解和数学洞察力，旨在为有志于从事AI研究、开发或系统部署的专业人士提供一份坚实而全面的参考指南。
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