听说教程教师用书1-体验商务英语 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:本社

出品人:

页数:117

译者:

出版时间:2006-1

价格:21.30元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040177145

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是针对您提供的书名“听说教程教师用书1-体验商务英语”之外的、一个虚构的、详细的图书简介，内容将聚焦于其他领域的知识，以确保不包含您指定书目中的内容。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 内容概述 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 是一部面向数据科学、人工智能领域研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生的权威性专业著作。本书旨在系统、深入地阐述现代深度学习（Deep Learning）的核心理论框架、关键算法演进，并结合大量前沿的实际应用案例，为读者构建一个从数学基础到复杂模型构建的完整知识体系。 本书的撰写历时三年，汇集了多位在神经网络、计算机视觉和自然语言处理领域拥有深厚积累的专家学者的智慧。我们摒视那些仅停留在表层概念介绍的入门读物，而是着重于揭示驱动当前AI革命背后的核心数学原理、优化策略以及模型设计哲学。 全书结构严谨，逻辑清晰，共分为六大部分，近四十个章节，覆盖了深度学习的方方面面，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 --- 第一部分：基础与复兴（Foundations and Renaissance） 本部分首先为读者奠定坚实的数学和统计学基础，这是理解后续复杂模型的必要前提。我们不会照本宣科传统的线性代数和微积分，而是聚焦于那些在神经网络优化中扮演关键角色的概念，例如张量分析、高效的向量化运算以及随机梯度下降（SGD）的收敛性分析。 接着，我们将回顾人工神经网络（ANN）的历史脉络，重点解析“AI寒冬”与“深度学习复兴”之间的关键转折点——包括深度前馈网络（DFN）的结构设计、激活函数的演变（从Sigmoid到ReLU及其变种），以及如何有效地克服梯度消失/爆炸问题。此部分将详细剖析反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，并首次引入现代框架（如TensorFlow/PyTorch）中的自动微分机制。 第二部分：核心优化与正则化策略（Core Optimization and Regularization） 优化是深度学习模型的“心脏”。本部分将对优化算法进行一次全面的梳理和比较。读者将深入学习经典的SGD及其变体，如Momentum、Nesterov Accelerated Gradient（NAG），以及自适应学习率方法，包括Adagrad、RMSProp和大名鼎鼎的Adam优化器的内部工作原理。我们将用实验数据对比不同优化器在处理稀疏数据和稠密数据时的性能差异。 正则化技术是防止模型过拟合、提升泛化能力的关键。本书详尽介绍了L1/L2正则化、Dropout机制的概率模型解释、批归一化（Batch Normalization, BN）的原理与实践，以及层归一化（Layer Normalization）在序列模型中的独特优势。我们特别辟出一章，探讨超参数调优的贝叶斯优化方法，以指导读者更科学地设计实验。 第三部分：卷积神经网络的架构与视觉应用（CNN Architectures and Vision Applications） 卷积神经网络（CNN）彻底改变了计算机视觉领域。本部分将从卷积操作的数学定义入手，剖析感受野（Receptive Field）和参数共享的效率。 核心章节将围绕经典和前沿的CNN架构展开： 1. LeNet到AlexNet的飞跃：探讨GPU加速和大规模数据集（ImageNet）的作用。 2. VGG的深度哲学：小卷积核堆叠的有效性。 3. GoogLeNet/Inception模块：多尺度特征提取的精妙设计。 4. 残差网络的革命（ResNet）：深入探讨恒等映射（Identity Mapping）如何解决深层网络退化问题，并分析其在更深层网络（如ResNeXt, DenseNet）中的演进。 在应用层面，本书不仅覆盖了图像分类，还详细介绍了目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net）的最新进展和评估指标（如IoU、mAP）。 第四部分：循环网络与序列建模（Recurrent Networks and Sequence Modeling） 处理序列数据（如文本、语音、时间序列）是深度学习的另一大支柱。本部分侧重于循环神经网络（RNN）的机制，重点分析标准RNN在长距离依赖问题上的固有缺陷。 随后，我们将详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门的工作流程，以及如何通过门控机制精确控制信息流的记忆与遗忘。 更重要的是，本部分将为读者过渡到革命性的注意力机制（Attention Mechanism）和Transformer架构做足铺垫。我们细致地解释了自注意力（Self-Attention）的缩放点积计算，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同信息子空间。 第五部分：生成模型与无监督学习（Generative Models and Unsupervised Learning） 如何让机器“创造”新的数据是AI领域的前沿课题。本部分深入探讨两大主流生成模型： 1. 变分自编码器（Variational Autoencoders, VAE）：解析其基于概率图模型的理论基础，如何通过潜在空间（Latent Space）的连续性实现平滑的样本生成，并探讨重参数化技巧。 2. 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：详细阐述判别器与生成器之间的Minimax博弈，深入分析WGAN、CycleGAN等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）和训练不稳定的问题。我们提供了关于如何评估生成样本质量的专业指标。 此外，本书还简要介绍了自监督学习（Self-Supervised Learning）中利用对比学习（Contrastive Learning）预训练模型的前景。 第六部分：模型部署与伦理考量（Deployment and Ethical Considerations） 理论的价值最终体现在实际应用中。本部分探讨如何将训练好的大型模型投入生产环境。内容包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积和推理延迟。 最后，本书以负责任的AI视角收尾。我们探讨了深度学习模型的公平性、可解释性（XAI）的初步方法（如LIME、SHAP），以及如何识别和缓解训练数据中的偏见（Bias），强调了在推动技术进步的同时，必须兼顾社会责任的重要性。 --- 本书特色 理论深度优先：每一核心算法都配有严格的数学推导，确保读者理解其内在逻辑，而非仅停留在API调用层面。 代码实践并重：书中所有关键概念均附带Python（使用PyTorch框架）的高质量伪代码和核心实现片段，读者可直接复现实验。 前沿覆盖全面：内容紧跟近五年顶级会议（NeurIPS, ICML, CVPR, ACL）的研究热点，保证知识的时效性和先进性。 案例驱动学习：结合医疗影像分析、金融风险预测、智能客服等多个行业的实际数据集，展示深度学习的强大适应性。 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 不仅仅是一本教材，更是每一位渴望在人工智能领域深耕的专业人士的案头必备参考书。

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