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出版者:Apress

作者:Michael Kofler

出品人:

页数:875

译者:Kramer, D.

出版时间:2000-11

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781893115798

丛书系列:

图书标签:

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《数据驱动的深度学习与模型优化实践》 内容概要： 本书深入探讨了现代数据科学领域的核心——深度学习的理论基础、前沿算法以及工程实践。它旨在为希望从基础概念迈向构建和优化复杂神经网络模型的工程师、研究人员和高级数据分析师提供一本全面而实用的指南。全书结构严谨，从构建坚实理论基础开始，逐步过渡到高级模型设计、性能调优、部署策略以及面对现实世界挑战的解决方案。 第一部分：深度学习的数学基石与基础框架 本部分奠定读者理解深度学习所需的数学和计算基础，确保读者能够真正掌握而非仅仅停留在调用API的层面。 第一章：线性代数与概率论在机器学习中的重构 本章首先回顾了理解梯度下降、矩阵分解和特征表示所必需的核心线性代数概念，如特征值、奇异值分解（SVD）与主成分分析（PCA）在数据降维中的应用。随后，重点讲解了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）如何在模型训练中指导参数估计。讨论了信息论中的交叉熵（Cross-Entropy）作为核心损失函数的原理及其与KL散度的关系，为后续的分类和回归模型打下坚实的基础。 第二章：神经网络基础：从感知机到多层网络 详细解析了人工神经网络（ANN）的基本结构——神经元、激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择与影响。深入剖析了前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，并辅以代码实现示例，阐明梯度如何有效地在网络中流动。本章着重强调了梯度消失与爆炸问题的成因分析。 第三章：优化算法的进化与实战应用 本章超越了基础的随机梯度下降（SGD），全面对比了Momentum、Nesterov Accelerated Gradient (NAG)、Adagrad、RMSprop和目前最流行的自适应学习率优化器Adam（及其变体如AdamW）的内在机制和收敛特性。探讨了学习率调度策略（如余弦退火、步长衰减）在模型收敛过程中的关键作用。此外，还涵盖了批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛。 第二部分：核心架构与前沿模型解析 本部分深入介绍当前深度学习领域最重要、应用最广泛的几大网络架构，并分析它们的优势与局限。 第四章：卷积神经网络（CNN）的结构深度剖析 本章系统介绍了CNN的核心组件：卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）。详细讲解了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块）和ResNet（残差连接的革命性意义）。对于更现代的架构，如DenseNet和MobileNet（轻量化设计），进行了专项分析，特别关注了通道注意力机制（如Squeeze-and-Excitation Networks）如何提升模型性能。 第五章：循环神经网络（RNN）及其演进：处理序列数据 全面覆盖了处理时间序列和自然语言数据的RNNs。详细解释了标准RNN的局限性，并深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和它们如何有效解决长期依赖问题。本章还涉及了Bidirectional RNNs（双向RNN）的应用场景。 第六章：注意力机制与Transformer的统治地位 这是本书的重点章节之一。首先，详细解释了注意力机制（Attention Mechanism）的原理，包括软注意力与硬注意力。接着，本书将焦点完全转向Transformer架构。深入剖析了Self-Attention（自注意力）的Scaled Dot-Product实现，以及Multi-Head Attention（多头注意力）如何捕获数据中不同层面的关系。完整解析了Encoder-Decoder结构、位置编码（Positional Encoding）的重要性及其对序列顺序的建模能力。 第七章：生成模型：从GAN到扩散模型 探讨了深度学习在数据生成领域的应用。详细解析了生成对抗网络（GANs）的理论框架，包括判别器与生成器的博弈过程，并讨论了WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本如何解决模式崩溃问题。随后，引入了当前最先进的生成技术——扩散模型（Diffusion Models），解释了前向加噪过程与反向去噪过程的数学原理，以及它们在图像合成中的优越性。 第三部分：模型训练、优化与工程实践 本部分侧重于如何将理论模型转化为高性能、可部署的实际系统。 第八章：正则化、超参数调优与模型泛化 讨论了防止模型过拟合的关键技术。除了L1/L2正则化和Dropout外，还介绍了早停法（Early Stopping）、数据增强（Data Augmentation）策略的精妙设计。深入讲解了系统化的超参数搜索方法，包括网格搜索、随机搜索，以及更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在模型调优中的应用。 第九章：迁移学习与预训练模型的有效利用 详述了迁移学习的原理，解释了为什么在大型数据集上预训练的模型（如BERT、GPT系列、或ResNet-50）在特定下游任务中表现出色。重点讲解了微调（Fine-tuning）的不同策略，包括特征提取、部分层冻结与全参数微调的适用场景和成本效益分析。 第十章：模型评估、可解释性（XAI）与鲁棒性 强调了不仅仅是准确率，更需要关注针对具体业务问题的评估指标（如Precision, Recall, F1-Score, AUC）。本章专门辟出篇幅介绍模型可解释性技术，如Grad-CAM、SHAP值和LIME，帮助理解“黑箱”模型的决策依据。同时，讨论了对抗性攻击的原理及防御策略，以增强模型的鲁棒性。 第十一章：高效训练与模型部署的前沿技术 覆盖了将大型模型投入生产环境所需的工程技巧。包括分布式训练框架（如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy）的使用，混合精度训练（Mixed Precision Training）对加速计算和降低内存占用的作用。最后，探讨了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和模型蒸馏（Knowledge Distillation）在边缘设备或低延迟服务中的应用，确保模型能够在资源受限的环境下高效运行。 目标读者： 本书面向具备扎实Python编程基础，并对统计学和微积分有基本认识的专业人士。它特别适合以下人群： 1. 寻求系统化知识的初级/中级数据科学家： 希望从“如何使用”框架过渡到“如何设计和优化”底层算法。 2. 软件工程师与后端开发者： 想要将深度学习能力集成到现有产品或服务中，需要了解部署和性能调优的细节。 3. 计算机科学与相关专业的高年级本科生和研究生： 作为一本深入理解当前SOTA（State-of-the-Art）模型和工程实践的进阶参考书。 通过本书的学习，读者将能够独立设计、训练、调优并部署具有高性能和高鲁棒性的前沿深度学习系统。

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