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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Hirst, Ben A., Dr.

出品人:

页数:86

译者:

出版时间:2007-1

价格:$ 45.14

装帧:Pap

isbn号码:9780763742126

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份专门为您的图书《Exam Prep》之外的另一本图书撰写的详细简介。 --- 《深度学习与神经网络的基石：从理论到实践的完整指南》 书籍简介 在当今这个由数据驱动和智能系统塑造的时代，深度学习已不再是晦涩难懂的学术概念，而是驱动着从自动驾驶到自然语言理解等诸多前沿技术的核心引擎。本书《深度学习与神经网络的基石：从理论到实践的完整指南》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的学习路径，帮助他们不仅理解深度学习的底层数学原理，更能熟练运用主流框架搭建和优化复杂的神经网络模型。 本书的定位并非仅仅是快速入门手册，而是一部结构严谨、内容详实的参考著作，尤其适合具有一定编程基础（如 Python）和基础微积分、线性代数知识的工程师、数据科学家、以及渴望深入理解人工智能核心机制的研究人员。 第一部分：理论基石——理解神经网络的内在逻辑 本书的第一部分专注于奠定坚实的理论基础。我们深知，没有对基础原理的透彻理解，后续的模型调优和问题排查都将成为空中楼阁。 第 1 章：连接主义的复兴与基本神经元模型 本章回顾了人工神经网络（ANN）的历史发展脉络，清晰阐述了感知机（Perceptron）的工作原理及其局限性。重点解析了激活函数——从 Sigmoid、Tanh 到 ReLU 家族的演变及其对梯度消失/爆炸问题的缓解作用。我们深入剖析了线性可分性与非线性映射的本质区别，为理解深层网络的表达能力打下基础。 第 2 章：反向传播算法的数学推导与直觉理解 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“内燃机”。本章将通过链式法则（Chain Rule）进行严谨的数学推导，确保读者能够准确掌握误差如何从输出层逐层回溯至输入层。同时，我们提供丰富的图示和具体案例，帮助读者建立对梯度计算的直观认知，避免陷入纯粹的公式泥潭。 第 3 章：损失函数与优化算法的精妙平衡 准确的损失函数设计是模型训练成功的关键。本章详细介绍了均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等核心损失函数，并探讨了它们在回归和分类任务中的适用场景。随后，我们聚焦于优化器——从经典的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前应用最广的 Adam 优化器。我们不仅展示了它们的数学形式，还对比了它们在不同学习率调度策略下的收敛特性。 第 4 章：正则化技术与模型泛化能力 过拟合是深度学习模型面临的永恒挑战。本章系统地介绍了多种应对过拟合的策略：L1/L2 正则化（权重衰减）、Dropout 的概率解释与实现细节、早停法（Early Stopping）的策略选择，以及数据增强（Data Augmentation）在图像和文本领域的应用边界。通过实例对比，读者将学会如何根据数据集的规模和复杂性，为模型选择合适的正则化组合。 第二部分：核心网络结构——现代 AI 的骨架 理论武装之后，本书的第二部分开始深入探讨构建现代深度学习模型的关键架构。我们将逐一拆解这些架构的内部机制。 第 5 章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN 是计算机视觉领域的支柱。本章从二维卷积操作的数学定义出发，详细讲解了卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的设计目的。随后，本书将带领读者深入剖析经典与现代的 CNN 架构，包括 LeNet-5、AlexNet 的开创性工作，以及 VGG 的深度堆叠、ResNet 的残差连接（Residual Connection）如何有效解决深层网络的退化问题。我们还将探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 第 6 章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、文本等可变长度序列数据，RNN 扮演了核心角色。本章不仅解释了标准 RNN 的结构和其在处理长距离依赖时面临的梯度问题，更重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的精妙门控机制。读者将清晰理解遗忘门、输入门和输出门如何协同工作，以维持信息流的稳定。 第 7 章：序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制 机器翻译和文本摘要等任务催生了 Seq2Seq 架构。本章构建了编码器-解码器（Encoder-Decoder）的整体框架，并着重介绍了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何突破了固定长度上下文向量的瓶颈。我们将详尽解析“软注意力”的计算过程，理解它如何允许解码器在每一步关注输入序列的不同部分，从而极大地提升了模型性能。 第 8 章：超越监督学习：自编码器与生成模型简介 本章拓宽了读者的视野，介绍了非监督学习中的重要工具。详细阐述了堆叠自编码器（Stacked Autoencoders）的降噪与特征学习能力，并引入了变分自编码器（VAE）的基本概率框架。对于生成模型，我们简要概述了生成对抗网络（GAN）的博弈论思想及其在图像生成中的巨大潜力。 第三部分：实践部署与前沿探索 理论与架构学习完毕后，本书的最后一部分将引导读者进入实践和前沿研究领域，确保知识的有效转化。 第 9 章：主流框架（TensorFlow/PyTorch）的高级应用 本书不偏向单一框架，而是重点教授如何高效地使用当前最流行的两个库。我们教授如何利用它们的动态计算图和静态计算图特性，如何进行高效的数据加载（Data Pipeline），以及如何实现自定义的层（Layer）和损失函数。实战部分将聚焦于性能优化，例如利用混合精度训练（Mixed Precision Training）加速模型迭代。 第 10 章：迁移学习与预训练模型的应用 在资源受限的场景下，迁移学习是提高效率的法宝。本章详细讲解了如何利用 ImageNet 或 BERT 等大型预训练模型，通过微调（Fine-tuning）和特征提取（Feature Extraction）两种方式，快速构建高性能模型。我们将探讨层冻结策略和学习率衰减在迁移学习中的重要性。 第 11 章：模型的可解释性（XAI）与调试策略 “黑箱”问题是深度学习落地应用的主要障碍之一。本章引入了可解释人工智能（XAI）的概念，介绍了如 LIME 和 SHAP 等方法来解释单个预测的依据。此外，本章还提供了详尽的调试清单，指导读者系统性地排查梯度爆炸/消失、学习率不当、数据泄漏等常见工程问题。 第 12 章：前沿趋势展望 最后，本书简要探讨了当前研究的热点，包括 Transformer 架构的全面崛起（及其对 RNN 的颠覆性影响）、图神经网络（GNN）在关系数据上的应用，以及联邦学习（Federated Learning）在隐私保护计算中的地位。 总结 《深度学习与神经网络的基石》的目标是提供一本既能激发学习热情，又能提供实战指导的权威指南。通过本书，读者将构建起一个坚不可摧的知识体系，能够自信地应对复杂的深度学习挑战，并站在行业前沿进行创新。本书的深度和广度，确保它能成为您在人工智能领域长期进阶的必备伙伴。 ---

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