The Parenting Skills Treatment Planner pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Knapp, Sarah Edison/ Jongsma, Arthur E.

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2004-11

价格:397.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471481836

丛书系列:

图书标签:

• Parenting
• Child Behavior
• Family Therapy
• Cognitive Behavioral Therapy
• Treatment Planning
• Mental Health
• Psychology
• Counseling
• Parent-Child Relations
• Behavior Management

好的，这是一份针对您提供的书名《The Parenting Skills Treatment Planner》之外的图书的详细简介，力求内容丰富且自然流畅： --- 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用的全面指南》 本书简介 在当今数据驱动的时代，人工智能和机器学习已不再是遥不可及的未来科技，而是渗透到我们日常生活方方面面的核心驱动力。然而，要真正驾驭这股力量，理解其背后的复杂理论、精妙的算法以及高效的实践方法至关重要。《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用的全面指南》正是为致力于掌握这一领域的学习者、研究人员和工程师量身打造的一部权威性著作。 本书的结构设计旨在提供一条清晰、渐进的学习路径，从基础概念的夯实，到复杂模型架构的构建，再到实际工程中的优化部署，力求做到面面俱到，兼顾深度与广度。我们坚信，真正的创新源于对基础原理的深刻洞察。 第一部分：基础构建——从经典机器学习到神经网络的蜕变 本书的开篇聚焦于为读者打下坚实的理论基础。我们并未直接跳入复杂的深度网络，而是首先回顾了经典机器学习范式中的关键概念，如偏差-方差权衡、正则化、支持向量机（SVM）和决策树，为理解现代深度模型为何能超越传统方法提供历史和逻辑背景。 随后，我们将深入探讨人工神经网络（ANN）的核心机制。读者将详细了解神经元的数学模型、激活函数的选择（从 Sigmoid 到 ReLU 家族的演变与取舍）、前向传播的计算流程，以及至关重要的反向传播算法。我们不仅会展示其数学推导，更会剖析其在现代计算框架（如 PyTorch 和 TensorFlow）中的高效实现方式。 第二部分：核心网络架构的精妙设计 掌握了基础后，本书将分章节详细剖析当前深度学习领域最具影响力的三大核心网络架构： 卷积神经网络（CNN）：视觉革命的基石 CNN 部分是本书的重点之一。我们将细致讲解卷积操作的本质、池化层的目标、以及如何设计深度、层次化的特征提取器。重点案例研究包括 LeNet、AlexNet 到现代如 ResNet（残差连接的引入）、DenseNet 以及最新的 Vision Transformer (ViT) 架构。我们会探讨它们在图像分类、目标检测（如 R-CNN 系列和 YOLO 系列）以及语义分割任务中的具体应用和性能差异。 循环神经网络（RNN）及其变体：处理序列数据的艺术 对于处理文本、语音和时间序列数据，RNN 及其改进型模型是不可或缺的工具。本章将详细阐述标准 RNN 的梯度消失/爆炸问题，并深入剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制解决这些长期依赖问题。此外，我们还会引入 Bi-RNNs 的概念，以捕获双向上下文信息。 Transformer 架构：注意力机制的胜利 近年来，Transformer 模型以前所未有的效率和性能主导了自然语言处理（NLP）领域。本书将用大量篇幅讲解“自注意力”（Self-Attention）机制的运作原理，这是整个架构的核心。读者将学习到如何构建 Encoder-Decoder 结构，理解位置编码的重要性，并跟随 Transformer 走向 BERT、GPT 等预训练模型的演进之路，探究它们如何通过大规模无监督学习实现通用语言理解。 第三部分：实践进阶与优化策略 理论的深度必须辅以高效的实践能力。第三部分关注的是如何将模型从原型阶段推向生产环境，并持续优化其性能。 优化器与超参数调优 我们将对比经典的随机梯度下降（SGD）及其动量法，到更先进的自适应学习率方法，如 Adagrad、RMSprop 和 Adam。关于学习率调度（Learning Rate Scheduling）的讨论，将帮助读者理解如何动态调整训练过程中的学习速度，以避免过拟合或欠拟合。此外，本书提供了系统性的超参数搜索策略，包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化。 正则化、批标准化与模型泛化 模型泛化能力是衡量其质量的关键指标。本章详述了 Dropout、L1/L2 正则化等技术的作用机制。特别地，批标准化（Batch Normalization）的引入如何稳定训练过程并加速收敛，其背后的统计学原理也将被深入解析。我们还会探讨早停法（Early Stopping）和模型集成（Ensembling）在提升最终性能中的实用技巧。 高效训练与资源管理 在处理大规模数据集时，内存和计算效率成为瓶颈。本书会介绍数据并行与模型并行策略，分布式训练的基础概念，以及梯度累积等节省显存的技巧。对于资源有限的研究者，如何选择合适的模型规模和量化技术（如 FP16 混合精度训练）以实现性能与成本的最佳平衡，也将得到详尽的解答。 第四部分：前沿探索与跨学科应用 深度学习的魅力在于其强大的迁移能力。本书的最后部分着眼于当前的研究热点和跨学科应用场景： 生成模型：创造力的引擎 我们将深入探讨生成对抗网络（GANs）的架构，包括 Generator 和 Discriminator 之间的博弈论基础，以及如何应对模式崩溃等常见问题。同时，基于 VAEs（变分自编码器）和更先进的扩散模型（Diffusion Models），我们将展示如何生成高质量、多样化的数据样本。 强化学习（RL）的结合 通过介绍马尔可夫决策过程（MDPs），本书为读者搭建了理解 RL 的框架。我们随后会探讨深度 Q 网络（DQN）以及策略梯度方法（如 REINFORCE 和 Actor-Critic 架构），展示如何用深度学习解决复杂的决策制定问题，如机器人控制和自主导航。 可解释性人工智能（XAI） 随着模型复杂度的增加，理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本书收录了 LIME、SHAP 值以及梯度可视化等主流的 XAI 技术，帮助读者剖析黑箱模型，增强模型的透明度和可信赖性。 结语 《深度学习的艺术：从理论基石到前沿应用的全面指南》不仅仅是一本操作手册，更是一份对深度学习思想体系的深度梳理。通过严谨的逻辑、清晰的数学推导和丰富的实战案例，本书旨在帮助读者构建一个坚不可摧的知识体系，使其有能力不仅应用现有的工具，更能创造未来的模型和解决方案。无论您是希望快速入门的新手，还是寻求突破的资深从业者，本书都将是您工具箱中不可或缺的重磅参考书。 ---

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