Engaging Reflection in Practice pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Johns, Christopher

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2007-1

价格:£ 31.99

装帧:Pap

isbn号码:9781405149730

丛书系列:

图书标签:

• 反思实践
• 专业发展
• 实践智慧
• 学习型组织
• 行动研究
• 经验学习
• 教学反思
• 临床反思
• 自我反思
• 领导力发展

《深度学习：原理与实践》 引言： 在当今信息爆炸的时代，人工智能（AI）已成为推动社会变革的关键力量。而深度学习，作为AI领域最前沿、最具影响力的分支之一，正以前所未有的速度渗透到各行各业，深刻地改变着我们认识世界、解决问题的方式。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从疾病诊断到自然语言处理，深度学习模型在各个领域展现出惊人的能力，其应用潜力更是无限拓展。 本书《深度学习：原理与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。我们并非简单地罗列算法或工具，而是希望带领读者从理论的根基出发，逐步理解深度学习的核心思想，掌握构建和训练强大模型的关键技术，并能将其成功应用于实际问题。本书强调理论与实践的结合，力求让读者在掌握抽象概念的同时，也能获得亲手实践的经验，从而真正成为深度学习的实践者。 第一部分：深度学习的基石 在深入探讨复杂的深度学习模型之前，我们首先需要为读者打下坚实的理论基础。这一部分将从数学和统计学的角度，系统地介绍深度学习所依赖的关键概念。 线性代数： 向量、矩阵、张量是深度学习中数据表示和运算的基础。我们将详细阐述这些概念，以及矩阵乘法、转置、求逆等基本操作，它们是理解神经网络层如何进行信息转换的关键。 微积分： 梯度下降算法是训练深度学习模型的核心优化方法。本书将深入讲解导数、偏导数、链式法则以及梯度概念，并通过直观的例子说明如何利用梯度来更新模型参数，以最小化损失函数。 概率论与统计学： 理解数据的分布、概率模型以及统计推断对于构建有效的深度学习模型至关重要。我们将回顾概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等基本概念，并探讨它们在模型训练、正则化和评估中的应用。 信息论基础： 交叉熵等信息论度量在分类问题中被广泛用作损失函数。本书将介绍信息熵、交叉熵的概念，并解释它们为何能够有效地衡量模型预测的准确性。 第二部分：核心神经网络架构 有了坚实的理论基础，我们就可以开始探索深度学习中最核心的构件——神经网络。本书将从最基本的感知机模型开始，逐步介绍各类主流的神经网络架构，并深入剖析其工作原理和应用场景。 多层感知机（MLP）： 作为最基础的前馈神经网络，MLP是理解更复杂网络的基础。我们将详细讲解神经元、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、层连接、前向传播和反向传播算法，并展示如何使用MLP解决简单的分类和回归问题。 卷积神经网络（CNN）： CNN在图像处理领域取得了巨大成功。本书将深入讲解卷积层、池化层、感受野、权值共享等核心概念，并介绍经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，以及它们在图像识别、目标检测、图像分割等任务中的应用。 循环神经网络（RNN）： RNN擅长处理序列数据，在自然语言处理（NLP）和时间序列分析中发挥着重要作用。我们将讲解RNN的基本结构、隐藏状态、以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN，并演示它们在文本生成、机器翻译、语音识别等领域的应用。 Transformer模型： 近年来，Transformer凭借其强大的并行计算能力和出色的性能，在NLP领域掀起了革命。本书将详细阐述自注意力机制（Self-Attention）、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码等核心思想，并介绍Transformer在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中的强大能力。 第三部分：深度学习的训练与优化 仅仅构建神经网络模型是不足以取得良好性能的，有效的训练和优化策略同样至关重要。本部分将聚焦于如何让模型更好地学习数据，并避免常见的训练陷阱。 损失函数与优化器： 我们将深入探讨各种损失函数（如均方误差、交叉熵、Hinge损失等）的选择标准，以及它们如何指导模型的学习方向。同时，我们将详细介绍各种优化算法，包括梯度下降、动量法、Adam、RMSprop等，并分析它们的优缺点和适用场景。 正则化技术： 过拟合是深度学习训练中常见的问题，会导致模型在训练集上表现良好，但在未见过的数据上表现糟糕。本书将介绍多种有效的正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）、数据增强等，并阐述它们如何帮助模型提高泛化能力。 超参数调优： 学习率、批次大小、网络层数、神经元数量等超参数对模型性能有着显著影响。我们将探讨系统性的超参数搜索方法，如网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化方法。 模型评估与诊断： 学习如何科学地评估模型的性能至关重要。本书将介绍各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、AUC等），并讲解如何通过混淆矩阵、学习曲线、验证曲线等工具来诊断模型存在的问题，例如欠拟合或过拟合。 第四部分：深度学习的进阶应用与前沿探索 在掌握了深度学习的核心原理和训练技巧后，我们将进一步探索其在各个领域的进阶应用，并简要介绍一些当前最前沿的研究方向。 计算机视觉： 除了基本的图像分类，本书还将深入探讨更复杂的计算机视觉任务，如目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（U-Net）、图像生成（GANs）以及人脸识别等。 自然语言处理： 除了文本生成和机器翻译，我们还将介绍情感分析、命名实体识别、文本摘要、对话系统等NLP任务，以及如何利用预训练语言模型（如BERT、GPT系列）来提升模型性能。 生成对抗网络（GANs）： GANs在生成逼真图像、视频等方面展现出惊人的能力。我们将详细讲解GANs的生成器-判别器对抗训练机制，并介绍其在图像合成、风格迁移、超分辨率等领域的应用。 强化学习基础： 尽管强化学习是深度学习的一个独立分支，但深度强化学习（DRL）已成为当前AI研究的热点。我们将简要介绍强化学习的基本概念（如智能体、环境、奖励、策略），并展示深度学习模型如何与强化学习结合，以解决复杂的决策问题，例如游戏AI和机器人控制。 可解释性AI（XAI）： 随着深度学习模型越来越复杂，理解模型的决策过程变得尤为重要。本书将简要介绍XAI的一些基本概念和方法，如LIME、SHAP等，帮助读者理解模型的“黑箱”内部。 结论： 《深度学习：原理与实践》是一本旨在为读者构建一个完整、系统且充满实践指导的深度学习知识体系的指南。我们相信，通过理论的深入剖析和实践的反复锤炼，读者将能够深刻理解深度学习的魅力，掌握解决实际问题的强大工具，并在人工智能的浪潮中乘风破浪。本书的内容涵盖了深度学习的基础理论、核心模型、训练优化以及进阶应用，力求满足从初学者到有一定基础的工程师和研究人员的需求。我们鼓励读者积极动手实践，通过编写代码、调试模型来加深对理论知识的理解，并最终将所学应用于创造性的工作中。

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