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页数:420

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出版时间:2006-12

价格:36.80元

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isbn号码:9787807053545

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探索数字世界的广袤疆域：一本聚焦深度学习与前沿计算的指南 书名： 深度神经网络架构解析与前沿应用实践 内容简介： 本书旨在为计算机科学、人工智能领域的学习者、研究人员和专业工程师提供一个全面、深入且紧跟时代前沿的学习路径，专注于深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）的底层原理、复杂架构设计、优化算法以及在多个关键领域的实战应用。我们避开了基础的计算机操作和网络基础知识，直接切入当代人工智能技术的核心驱动力——深度学习。 本书的结构设计旨在引导读者从理论基石稳步迈向尖端技术的前沿。全书共分为五大部分，涵盖了从基础概念的严谨定义到复杂模型的工程化部署的全过程。 --- 第一部分：深度学习的理论基石与数学原理重构 本部分将对读者已有的数学基础进行一次严格的检验与重构，确保读者对支撑深度学习的数学工具拥有透彻的理解。我们不会停留在简单的概念介绍，而是深入探讨其在模型优化中的实际作用。 核心章节聚焦： 1. 高维空间中的优化理论： 详细解析凸优化与非凸优化的区别，重点剖析梯度下降法（Gradient Descent）的变体，包括动量（Momentum）、自适应学习率方法（如 AdaGrad, RMSProp, AdamW）在复杂损失曲面上的收敛特性与局限性。引入牛顿法和拟牛顿法（BFGS, L-BFGS）在某些特定稀疏场景下的应用分析。 2. 概率论与信息论的现代应用： 深入探讨最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）在模型训练中的角色。详细解析交叉熵（Cross-Entropy）损失函数的推导及其与KL散度之间的关系。对变分推断（Variational Inference）和蒙特卡洛方法（MCMC）在贝叶斯深度学习中的应用进行理论铺陈。 3. 反向传播（Backpropagation）的矩阵流分析： 不仅仅是链式法则的应用，本章侧重于如何利用高效的矩阵运算库（如BLAS/LAPACK）对反向传播进行高效实现，分析计算图的拓扑结构如何影响内存访问和并行计算效率。 --- 第二部分：经典与现代神经网络架构的精细解剖 本部分是本书的骨架，致力于系统性地剖析当前主导人工智能领域的各大主流网络架构，强调其结构设计背后的动机与创新点。 核心章节聚焦： 1. 卷积神经网络（CNNs）的深度演进： 从LeNet到ResNet的演变，重点分析残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络的梯度消失问题，并引入Inception模块（多尺度特征提取）和DenseNet（特征重用机制）。随后，深入讲解空洞卷积（Dilated Convolutions）及其在语义分割中的关键作用。 2. 循环神经网络（RNNs）的局限与超越： 详细对比标准RNN、LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）的内部门控机制。更重要的是，本章将引入Transformer架构，彻底解析其核心组件——自注意力机制（Self-Attention），包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。 3. 新型结构探索： 探讨图神经网络（GNNs），特别是Graph Convolutional Networks (GCNs) 和 Graph Attention Networks (GATs) 在处理非欧几里得数据结构时的建模能力。同时，对生成对抗网络（GANs）的稳定性训练、条件GANs（cGANs）及Wasserstein GAN (WGAN) 进行深入剖析。 --- 第三部分：模型训练的工程化策略与超参数调优 理论模型需要通过精密的工程手段才能转化为高性能的实际系统。本部分关注如何高效、稳定地训练大型模型，是连接理论与实践的关键桥梁。 核心章节聚焦： 1. 正则化技术的深度辨析： 区分Dropout、DropBlock、数据增强（Data Augmentation）的有效性边界。重点讲解批量归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）和实例归一化（Instance Normalization）在不同网络层和不同任务下的适用场景及性能影响。 2. 训练的稳定性与鲁棒性： 分析梯度裁剪（Gradient Clipping）在高频训练中的必要性。探讨混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用FP16和FP32的优势，实现GPU内存和速度的优化，并确保数值精度不丢失。 3. 超参数自动搜索与迁移学习： 介绍贝叶斯优化（Bayesian Optimization）和进化算法在超参数空间探索中的应用。详细阐述预训练模型（如BERT、GPT系列）的微调（Fine-tuning）策略，包括冻结层（Layer Freezing）和参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA。 --- 第四部分：前沿应用领域的深度剖析与案例研究 本部分将理论知识应用于具体的前沿领域，展示深度学习模型解决复杂现实问题的能力。 核心章节聚焦： 1. 自然语言处理（NLP）的范式转移： 深入分析大型语言模型（LLMs）的预训练目标（如掩码语言模型、下一句预测）及其涌现能力（Emergent Abilities）。探讨指令微调（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在对齐（Alignment）过程中的技术细节。 2. 计算机视觉（CV）的高级应用： 聚焦于目标检测框架（如YOLOv7/v8的实时推理优化、DETR的Transformer化检测）。在生成模型方面，深入研究扩散模型（Diffusion Models）的去噪过程、采样策略及其在图像合成中的艺术与科学。 3. 强化学习（RL）的深度整合： 关注策略梯度方法（如PPO、A2C）的最新进展，及其在复杂决策环境（如机器人控制、博弈论问题）中的应用，强调探索与利用的平衡机制。 --- 第五部分：模型部署、可解释性与伦理考量 一个模型只有成功部署并被理解，其价值才能最大化。本部分关注模型的轻量化、部署效率以及对AI决策过程的透明度要求。 核心章节聚焦： 1. 模型压缩与加速部署： 详述模型剪枝（Pruning，结构性与非结构性）、权重共享和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的实现技术。对比TensorRT、OpenVINO等推理引擎的优化策略，以实现边缘设备或低延迟服务端的快速推理。 2. 深度学习模型的可解释性（XAI）： 介绍梯度可视化技术（如Grad-CAM, Guided Backpropagation）如何揭示模型关注的区域。探讨因果推断在模型决策分析中的应用，以区分相关性与真正的原因。 3. 公平性、偏见与安全性： 探讨模型训练数据中潜在的社会偏见如何固化到算法中。介绍对抗性攻击（Adversarial Attacks）的类型及其防御机制（如对抗性训练），确保人工智能系统的鲁棒性和社会责任感。 目标读者： 熟悉基础编程和高等数学，希望系统性掌握现代深度学习理论和前沿工程实践的研究生、资深开发者及算法工程师。本书要求读者具备强烈的求知欲和对复杂系统深入探究的耐心。

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