人工智能原理及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:王万森

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2007-1

价格:26.00元

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isbn号码:9787121037306

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深度学习的奥秘：从基础理论到前沿实践 一本全面而深入地探讨现代深度学习理论、算法与前沿应用的权威指南。 内容提要： 本书旨在为读者提供一个坚实且全面的深度学习知识框架，涵盖了从基础的数学原理到复杂的神经网络架构，再到实际应用中的工程挑战。我们摒弃了对通用“人工智能原理”的宏观叙述，而是将焦点精确地锚定在当前驱动技术革命的核心——深度学习（Deep Learning）的每一个关键环节。全书结构严谨，理论推导详实，并辅以大量可操作的实践案例，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：深度学习的数学基石与感知机模型（Foundations） 本部分是构建深度学习理解的必要前提。我们首先回顾了支撑整个领域的核心数学工具，但重点聚焦于其在模型优化中的直接应用。 1. 优化理论与梯度下降的精细化： 详细解析了随机梯度下降（SGD）的局限性，并深入探讨了现代优化器，如Adam、RMSprop、Adagrad的收敛速度、内存消耗与超参数敏感性。特别关注了二阶优化方法（如牛顿法、BFGS）在特定大规模非凸优化问题中的理论基础与实际瓶颈，而非停留在泛泛的导数概念上。 2. 信息论与损失函数的构造： 重点讨论了交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度在分类任务中的理论根源，以及如何针对特定领域（如目标检测中的定位损失，图像生成中的WGAN损失）设计定制化的、具有明确统计学意义的损失函数。探讨了在数据不平衡情境下，平衡损失函数的设计策略，如Focal Loss的原理推导。 3. 凸优化与非凸性的挑战： 系统梳理了凸优化在机器学习中的应用场景（如支持向量机、逻辑回归的核方法），并着重分析了深度网络固有的非凸性所带来的鞍点（Saddle Point）问题、梯度消失/爆炸问题，以及现代初始化策略（如Xavier/Kaiming初始化）如何缓解这些问题。 第二部分：经典与现代神经网络架构的解构（Architectural Deep Dive） 本部分系统地剖析了驱动计算机视觉、自然语言处理等领域的主流神经网络结构，强调其内部机制和设计哲学。 4. 卷积神经网络（CNN）的精细演进： 从LeNet的诞生讲起，详细分析了AlexNet在GPU加速下的性能飞跃。重点深入探讨了VGG的深度优势、GoogLeNet（Inception模块）的空间与通道信息融合策略，以及残差网络（ResNet）的残差连接如何从理论上解决深度网络的退化问题。随后，对DenseNet、MobileNet等高效网络进行了架构对比分析。 5. 循环神经网络（RNN）的局限与超越： 剖析标准RNN在处理长序列依赖时的梯度问题，详细解析了LSTM和GRU如何通过精巧的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）实现信息的选择性记忆与遗忘。此外，深入讨论了双向RNN（Bi-RNN）与深度堆叠RNN在序列建模中的增强作用。 6. Transformer架构的革命性突破： 本章是本书的重中之重。全面解析了Attention Is All You Need中自注意力机制（Self-Attention）的计算细节、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。深入比较了Encoder-Decoder结构在机器翻译中的应用与仅使用Encoder（如BERT）或仅使用Decoder（如GPT系列）在不同下游任务中的适应性。 第三部分：训练的艺术与工程实践（Training & Engineering） 本部分关注如何高效、稳定地训练大规模深度模型，这是从理论到落地实现的关键桥梁。 7. 正则化与泛化能力的控制： 系统讲解了Dropout（包括其在循环网络中的变体DropConnect）的理论依据，即对集成模型（Ensemble）的近似。详细阐述了批归一化（BatchNorm）在加速训练和提高稳定性方面的机制，并对比了层归一化（LayerNorm）和实例归一化（InstanceNorm）在不同任务（如NLP与图像风格迁移）中的适用场景。 8. 迁移学习与预训练范式： 深入研究了预训练模型（Pre-trained Models）的有效性来源——大规模数据的通用特征提取能力。详细介绍了微调（Fine-tuning）的策略，包括冻结层、逐步解冻（Unfreezing）以及特定任务的适配器（Adapter）技术，以最小化计算资源消耗并最大化任务性能。 9. 模型评估、可解释性与鲁棒性： 超越简单的准确率指标，重点讨论了针对特定任务的评估指标（如mAP, IoU, BLEU分数）。引入了深度学习模型的可解释性工具（如Grad-CAM, SHAP值），帮助理解模型的决策过程。最后，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御性训练（Adversarial Training）在增强模型鲁棒性方面的最新进展。 第四部分：前沿应用与新兴领域（Frontier Applications） 本部分展示了深度学习在特定复杂任务中的高级应用，侧重于生成模型和强化学习的深度结合。 10. 生成模型：从像素到语义的创造： 详细解析了变分自编码器（VAE）的概率建模基础及其潜在空间（Latent Space）的性质。着重剖析了生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，并深入探讨了DCGAN、WGAN及其在图像高分辨率化（Super-Resolution）和图像修复中的应用。随后，引入了扩散模型（Diffusion Models）的马尔可夫链式生成过程，解释其在生成质量上超越GAN的内在原因。 11. 深度强化学习（DRL）的集成： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）到深度强化学习的过渡。系统对比了基于价值的方法（如DQN及其Double/Dueling/Prioritized Replay改进）和基于策略的方法（如REINFORCE, A2C/A3C）。深入解析了Actor-Critic架构，特别是PPO（Proximal Policy Optimization）算法，如何通过限制策略更新幅度来保证训练的稳定性，并展示其在复杂机器人控制任务中的实际部署案例。 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合： 每项核心算法都包含详细的数学推导和等效的PyTorch/TensorFlow代码片段解析。 专注于“深度”： 避免对传统浅层机器学习模型的冗余介绍，资源集中于现代深层网络结构的优化与创新。 面向研究与工业界需求： 覆盖了从基础模型构建到前沿研究方向（如自监督学习、多模态融合）的完整技术栈。 本书适合对象： 具备扎实线性代数、微积分和概率论基础的计算机科学、电子工程、数据科学专业的学生、研究人员以及希望深入理解并开发最先进深度学习系统的工程师。

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我很少用“史诗级”这样的词来形容一本技术书籍，但对于这本而言，似乎并无不妥。它的广度令人叹服，从早期的逻辑推理系统，到最新的生成式模型，作者都给予了足够的篇幅和同等的重视。尤其值得称赞的是，书中对“智能”本身哲学的探讨，它并没有回避那些宏大且悬而未决的问题。作者以一种近乎诗意的笔触，描绘了人类对机器智能的长期想象与现实的差距，探讨了意识、创造力与计算能力的边界。这使得这本书超越了工具书的范畴，成为了一部能够引发深刻思考的智力催化剂。合上书本的那一刻，我感受到的不是知识的终结，而是新一轮探索的开始。它为你铺设好了最坚实的地基，然后激励你去建造属于自己的、更高更远的塔楼。这是一次酣畅淋漓的心灵洗礼。

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这本书简直是知识的海洋，我一口气读完了，感觉自己的认知边界被极大地拓宽了！作者的叙述方式非常引人入胜，仿佛他正坐在我对面，用最清晰、最生动的语言为我讲解那些曾经晦涩难懂的概念。比如，关于某种早期神经网络模型的设计哲学，书中没有堆砌复杂的数学公式，而是通过一个极富创意的类比——将算法比作一个逐步完善的“自动酿酒坊”——让我瞬间抓住了其核心思想。更让我惊喜的是，书中对不同流派技术思想的比较分析，那种深入骨髓的洞察力，完全不是蜻蜓点水式的介绍。它详细剖析了那些看似相互竞争的技术路线，是如何在不同的历史背景和工程需求下，各自找到了最优解，并且在某些特定领域至今仍具有不可替代的价值。阅读过程中，我反复停下来，不是因为看不懂，而是因为被某些精妙的论述所折服，需要时间消化和回味。这本书的价值在于，它不只是告诉你“是什么”，更重要的是让你理解“为什么会是这样”，那种对技术发展脉络的梳理，严谨而不失温度，让人由衷地敬佩。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初拿到这本书时，是抱着一种既期待又有点担心的心态。毕竟，“原理”这个词通常意味着枯燥的理论推导和大量的符号。然而，这本书完全颠覆了我的预期。它的行文风格充满了强烈的批判性和建设性。对于那些被业界奉为圭臬的“标准答案”，作者总能提出一个令人耳目一新的反思角度。例如，在讨论到数据驱动模型的局限性时，作者没有止步于指出过拟合的风险，而是深入探讨了当前数据采集和标注流程中潜在的伦理困境与结构性偏见，并提出了几种极具前瞻性的、试图从根源上解决这些问题的理论框架。这种勇于直面行业痛点的勇气和深度，让我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一份行业内的深度调查报告。阅读体验是动态的，时而被作者犀利的观点所震撼，时而又因为书中引用的那些罕为人知的早期实验数据而感到激动，它迫使读者走出舒适区，去重新审视那些我们习以为常的“常识”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构简直堪称艺术品。它没有采用那种线性的、教科书式的知识堆砌，而是构建了一个多维度的知识网络。我尤其欣赏作者在章节之间设置的那些“跨界链接”。比如说，在介绍完某个基础算法的数学基础后，作者会立刻跳跃到某个完全不相关的领域——比如现代金融风险管理——来展示该算法在处理高频时间序列数据时展现出的惊人适应性。这种连接不是生硬的拼凑，而是逻辑上的自然延伸，极大地增强了知识的实用性和趣味性。它让我意识到，许多看似深奥的计算模型，其核心思想往往来源于不同学科的交叉融合。每读完一章，我都会有一种意犹未尽的感觉，总想翻到后面的章节，看看作者又会用这个新学的工具去撬动哪个领域的难题。这种设计让阅读过程充满了“探宝”的乐趣，每一次翻页都可能发现一个意想不到的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

这本书的细节处理达到了令人发指的地步。我关注到，在论述某个复杂算法的收敛性问题时，作者不仅仅给出了最终的证明结论，还细致地梳理了历史上几位关键研究者在尝试证明过程中所犯下的关键性错误，以及他们是如何通过修正这些错误最终抵达真理的。这种“失败的艺术”的展示，对于任何想要在理论前沿有所建树的人来说，都是无价的财富。它告诉我们，科学的进步往往是建立在一系列试错之上的，而不是一蹴而就的灵感。此外，书中对术语的定义极其精准和审慎，每一个技术名词的引入，都附带着其在不同历史时期可能产生的歧义辨析，确保了读者在理解的准确性上不会产生丝毫偏差。读完后，我感觉自己不仅掌握了知识，更重要的是，我仿佛被灌输了一种严谨的、多角度的、不轻易下定论的研究方法论。

评分☆☆☆☆☆

结合李德毅的不确定性人工智能，作为系统了解人工智能发展历程的材料是不错的，目前的机器学习太过了，从这本书可以提供一个角度，来观察那时还没有火起来的机器学习

评分☆☆☆☆☆

看了一半就弃了，怎么破。。。

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看了一半就弃了，怎么破。。。

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结合李德毅的不确定性人工智能，作为系统了解人工智能发展历程的材料是不错的，目前的机器学习太过了，从这本书可以提供一个角度，来观察那时还没有火起来的机器学习

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国内的教材大同小异