微型计算机外存储器原理与维修 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787504525345

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好的，这是一本关于深度学习模型的可解释性与鲁棒性的图书简介，内容详尽，旨在探讨现代人工智能系统的透明度和可靠性问题： --- 《模型黑箱的透视：深度学习可解释性与对抗性鲁棒性前沿技术》 本书定位： 本书面向资深的机器学习研究人员、数据科学家、软件工程师以及对人工智能安全性和可信赖性有深入探究需求的行业专业人士。它并非一本介绍硬件基础或底层存储原理的教科书，而是聚焦于当前AI领域最核心的挑战之一：如何理解、信任并保护复杂的深度神经网络。 核心内容概述： 在深度学习模型日益成为关键决策系统（如自动驾驶、医疗诊断、金融风控）核心的背景下，仅仅追求高准确率已远远不够。用户、监管机构和开发者迫切需要知道“模型为何做出此判断”（可解释性/XAI）以及“模型能否抵御恶意攻击或噪声干扰”（鲁棒性）。本书系统性地梳理了这两个紧密相连的前沿领域，提供了从理论基础到实践应用的全面视角。 第一部分：深度学习模型的可解释性（Explainable AI, XAI） 本部分深入剖析了“黑箱”问题的根源，并详细介绍了当前主流的解释方法及其适用场景。 第一章：理解“黑箱”的必要性与挑战 1.1 深度学习的内在复杂性：从万亿级参数模型到神经元激活模式。 1.2 可解释性的多维度定义：局部解释、全局解释、因果解释与符合人类认知的解释。 1.3 监管环境与合规性需求：GDPR、AI伦理框架对透明度的要求。 第二章：后验（Post-hoc）局部解释技术精讲 2.1 梯度与归因方法： 详细阐述 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 的采样与扰动机制；Grad-CAM、Guided Backpropagation 等基于梯度的可视化技术，及其在卷积网络中捕捉“热点区域”的数学原理。 2.2 集成梯度方法： 深入探讨 Integrated Gradients (IG)，分析其如何解决梯度饱和问题，保证梯度的完整性公理。 2.3 代理模型与判别分析： 使用可解释的线性模型或决策树来近似复杂模型的局部行为，并讨论代理模型的保真度评估。 第三章：全局解释与模型内在可解释性 3.1 特征重要性评估： SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值的理论基础——博弈论中的 Shapley 值，及其在特征贡献度分配中的精确性与计算代价。 3.2 概念激活向量（TCAV）： 如何利用人类可理解的概念（如“条纹”、“圆点”）来量化模型对特定概念的依赖程度。 3.3 模型结构的可解释性设计： 对注意力机制（Attention Mechanism）在 Transformer 架构中的自解释性进行深入剖析，以及如何设计具有内在透明度的浅层或稀疏模型。 第二部分：模型鲁棒性与对抗性防御 本部分关注如何测试和加固深度学习系统，使其在面对故意或无意的输入扰动时，仍能保持稳定和正确的输出。 第四章：对抗性攻击的机制与分类 4.1 扰动基础： 描述 $epsilon$-球、$L_p$ 范数在定义对抗样本空间中的作用。 4.2 白盒攻击技术： 详述 FGSM (Fast Gradient Sign Method)、PGD (Projected Gradient Descent) 等迭代攻击的数学推导，以及它们如何利用模型梯度信息生成极小扰动。 4.3 黑盒攻击策略： 探索基于迁移性（Transferability）、分数驱动（Score-based）或替代模型（Substitute Model）的攻击方法，模拟真实世界中难以获取模型内部参数的情况。 第五章：对抗性鲁棒性评估与度量 5.1 鲁棒性指标： 不仅仅是准确率，还包括鲁棒准确率（Robust Accuracy）、平均扰动幅度（Average Perturbation Magnitude）等关键评估标准。 5.2 鲁棒性泛化性测试： 如何评估模型对未见过的、新型对抗样本的防御效果。 第六章：先进的对抗性防御策略 6.1 基于数据增强的防御： 深度探讨对抗性训练（Adversarial Training）的变体，包括如何选择最优的对抗样本进行训练，以及如何解决其带来的“准确率-鲁棒性”权衡问题。 6.2 输入预处理与净化： 利用去噪自编码器、梯度掩码（Gradient Masking）和特征空间平滑化技术来消除或削弱输入中的对抗信号。 6.3 防御的局限性与安全循环： 讨论“梯度混淆”防御的失效性，以及构建持续、动态防御系统的必要性。 本书特色： 实践驱动： 每一章的关键算法都配有详细的伪代码和基于 PyTorch/TensorFlow 的实现示例（不涉及硬件或底层存储驱动代码）。 理论严谨： 深入讲解 Shapley 值、Jensen-Shannon 散度等支撑 XAI 和鲁棒性理论的数学工具。 前沿视野： 涵盖了最新的研究进展，如因果推断在 XAI 中的应用，以及对抗性训练在大型预训练模型（LLMs）上的扩展研究。 本书是构建下一代安全、透明和可信赖人工智能系统的必备参考手册。它引导读者从“感知模型输出”跨越到“理解模型决策过程”的质变。 ---

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