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出版者:7-81124

作者:王素英

出品人:

頁數:227

译者:

出版時間:2008-1

價格:26.60元

裝幀:

isbn號碼:9787811240337

叢書系列:

圖書標籤:

• AutoCAD
• 計算機輔助設計
• CAD
• 繪圖
• 工程製圖
• 機械製圖
• 建築製圖
• 實訓
• 教程
• 軟件操作

好的，下麵為您提供一本關於深度學習與神經網絡的實戰應用的圖書簡介，該書與《AutoCAD實訓教程》內容完全不相關： --- 深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿實踐 洞悉智能時代的底層邏輯，駕馭驅動未來的核心技術 在這個數據爆炸和人工智能浪潮席捲全球的時代，深度學習已不再是實驗室中的晦澀理論，而是重塑産業格局、驅動技術創新的關鍵引擎。從自動駕駛的精準決策到個性化推薦的精準捕捉，再到醫療影像分析的突破性進展，其背後都閃耀著深度學習算法的智慧光芒。 然而，將深度學習的強大潛力轉化為可靠、高效的實際應用，需要跨越理論的深水區和工程實踐的復雜性。本書《深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿實踐》，正是為渴望係統掌握這一尖端領域，並能將其應用於解決復雜現實問題的人士量身打造的權威指南。 為什麼選擇這本書？ 市場上不乏介紹深度學習的書籍，但它們往往側重於理論的堆砌，或僅僅是框架的簡單羅列。本書的獨到之處在於，它構建瞭一個“理論深度支撐 — 核心模型精講 — 業界主流框架實戰 — 前沿課題攻堅”的完整知識體係。我們堅信，隻有深刻理解“為什麼”纔能高效地實現“怎麼做”。 本書摒棄瞭繁復晦澀的數學推導，而是通過直觀的幾何解釋、清晰的流程圖解和關鍵的數學直覺，幫助讀者真正理解梯度下降的本質、反嚮傳播的機製以及捲積操作的意義。 核心內容深度剖析：構建堅實的知識體係 全書內容涵蓋瞭深度學習領域最核心、最實用、最具前瞻性的知識模塊，確保讀者從零基礎穩步邁嚮高級應用工程師的水平。 第一部分：深度學習的基石與數學直覺 (Foundations & Intuition) 本部分是理解後續一切復雜模型的理論基礎。我們聚焦於建立對神經網絡的直觀認識，而非機械記憶公式。 1. 神經元模型與激活函數解析： 深入探討 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其變種的優缺點，重點分析 ReLU 如何解決梯度消失問題，以及其在工程中的實用性考量。 2. 損失函數與優化器精講： 詳細剖析均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）在分類和迴歸任務中的適用場景。優化器部分不僅講解 SGD，更會深入解析 Momentum、Adagrad、RMSProp 和 Adam 等自適應學習率算法的迭代原理，幫助讀者理解“如何跑得更快、更穩”。 3. 反嚮傳播（Backpropagation）的機製重構： 摒棄傳統的鏈式法則堆砌，采用計算圖（Computational Graph）的視角，清晰闡釋梯度是如何在網絡中高效流動的，為調試模型提供理論支撐。 4. 正則化與泛化能力： 探討 L1/L2 正則化、Dropout 等技術如何有效抑製過擬閤，並結閤貝葉斯視角簡要討論模型復雜性與泛化誤差的關係。 第二部分：核心網絡架構的精細解構 (Core Architectures Breakdown) 本部分是本書的實踐核心，我們將逐一拆解驅動現代AI應用的經典與現代網絡結構。 1. 捲積神經網絡（CNN）： 不僅僅停留在“捲積核”的概念。我們將詳細講解捲積層的參數共享機製、池化層的降維作用，以及經典的 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 和 Inception 等裏程碑式網絡的演進脈絡，特彆是 ResNet 中殘差連接（Residual Connection）的巧妙設計如何使得超深網絡成為可能。 2. 循環神經網絡（RNN）與序列建模： 針對自然語言處理（NLP）和時間序列數據，係統講解 RNN 基礎單元，並重點突破 LSTM（長短期記憶網絡）和 GRU（門控循環單元）的內部結構，理解“門控機製”如何有效管理長期依賴問題。 3. 注意力機製（Attention）的崛起： 引入 Transformer 架構前的關鍵過渡。詳細講解自注意力（Self-Attention）的計算過程，如何讓模型在處理長序列時，動態分配對輸入不同部分的關注度，極大地提升瞭並行計算效率和信息捕獲能力。 第三部分：前沿實踐與工程部署 (Advanced Applications & Engineering) 理論掌握後，本書將引導讀者進入更貼近工業界的復雜場景和前沿課題。 1. Transformer 架構的深度剖析： 深入解析 Vaswani 等人提齣的“Attention Is All You Need”論文中的核心思想，講解多頭注意力（Multi-Head Attention）、位置編碼（Positional Encoding）以及 Encoder-Decoder 結構的完整工作流程，為 BERT、GPT 等大型預訓練模型的理解打下堅實基礎。 2. 生成對抗網絡（GANs）的藝術與挑戰： 詳細闡述生成器與判彆器之間的博弈過程，剖析 DCGAN、WGAN 等改進型網絡，並討論模式崩潰（Mode Collapse）等實際訓練難題的解決方案。 3. 模型訓練的高級技巧與調優： 涉及學習率調度策略（如 Cosine Annealing）、梯度裁剪、混閤精度訓練（Mixed Precision Training）等提升訓練效率和穩定性的關鍵技術。 4. 模型部署與性能優化（M LOps 視角）： 介紹如何利用 ONNX、TensorRT 等工具對訓練好的模型進行推理優化，討論模型量化（Quantization）對邊緣設備部署的意義，確保模型能從研究走嚮實際生産環境。 學習體驗：強調動手能力與結果導嚮 本書采用主流的 Python 語言，並深度融閤 TensorFlow 2.x 和 PyTorch 框架。每個關鍵理論點後，均配有結構清晰、注釋詳盡的實戰代碼示例。 代碼即文檔： 讀者可以通過運行和修改代碼，直觀地觀察不同參數和結構變化對模型性能的影響。 項目驅動學習： 全書穿插瞭圖像分類（CIFAR-10/ImageNet子集）、文本情感分析、機器翻譯等多個真實世界數據集的項目案例，確保知識點學完即可上手應用。 調試思維培養： 特彆闢齣章節講解如何利用框架提供的調試工具定位梯度異常、數據流錯誤等深度學習特有的工程問題。 適閤讀者 理工科學生（計算機、電子、數學等）： 渴望係統學習人工智能核心技術的在校師生。 軟件工程師/數據分析師： 希望轉型或深入掌握機器學習、深度學習能力的在職人員。 算法研究人員： 需要一本兼顧理論深度與工程實踐參考手冊的研究人員。 技術愛好者： 對前沿科技充滿好奇心，希望掌握構建智能係統的底層知識的讀者。 掌握深度學習，就是掌握瞭通往未來技術製高點的鑰匙。《深度學習與神經網絡：從理論基石到前沿實踐》將是您在智能時代加速成長的必備利器。 ---

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