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出版者:

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出品人:

页数:88

译者:

出版时间:2007-11

价格:9.60元

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isbn号码:9787543769274

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好的，这是一份详细的图书简介，内容不涉及您提到的《同步练习》： 书名：《深度学习原理与实践：从基础到前沿》 作者： 李明哲，张晓雯 出版信息： 华夏科技出版社，2024年10月出版 定价： 188.00 元 页数： 850页 --- 内容简介 《深度学习原理与实践：从基础到前沿》是一部全面、深入且极具实操性的著作，旨在为渴望掌握现代人工智能核心技术——深度学习的读者提供一份详尽的路线图和实战指南。本书不仅覆盖了深度学习的理论基石，更紧密结合当前工业界和学术界最前沿的研究成果，力求实现理论深度与工程实践的完美统一。 本书的结构设计经过精心考量，遵循从宏观概念到微观细节，再到复杂应用场景的逻辑递进。它不仅仅是一本教科书，更是一本能够陪伴读者从入门到精通的工具书。 第一部分：深度学习的基石（理论奠定） 本部分着重于构建读者坚实的数学和算法基础。我们首先回顾了理解深度学习所必需的线性代数、概率论与数理统计中的关键概念，确保即便是初学者也能顺利跟进。 随后，我们将深入探讨人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU及其变体）的选择与影响。重点章节详细解析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导和实际计算流程，这是理解所有深度网络训练机制的核心。 此外，本部分还专门辟出章节讨论优化算法的演变，从传统的梯度下降（GD）到随机梯度下降（SGD），再到具有动量（Momentum）和自适应学习率（如AdaGrad, RMSProp, Adam）的现代优化器。我们不仅仅停留在公式层面，更结合实际训练中的收敛案例和陷阱分析，指导读者如何根据数据集特性选择最合适的优化策略。 第二部分：经典网络架构与核心应用（模型构建） 在理论基础夯实之后，本书进入了对主流深度学习网络架构的细致剖析。 卷积神经网络（CNN）是本部分的核心。我们从经典的LeNet、AlexNet开始，逐步过渡到更深、更复杂的VGG、ResNet（残差网络的概念及其对梯度消失问题的解决）、Inception（多尺度特征提取）等里程碑式的网络。书中详尽解释了卷积核的工作原理、池化层的设计哲学以及批标准化（Batch Normalization）在稳定训练中的关键作用。实践部分提供了使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）搭建并训练图像分类、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO的演进）的完整代码示例。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）的介绍则聚焦于处理序列数据。我们详细分析了标准RNN在长序列依赖问题上的局限性，并深入剖析了LSTM的“门控机制”如何有效地控制信息流，实现长期记忆。针对自然语言处理（NLP）中的应用，我们讲解了词嵌入技术（Word2Vec, GloVe）如何将文本转化为机器可理解的向量表示。 第三部分：迈向前沿：注意力机制与生成模型（创新驱动） 本书的第三部分紧跟当前人工智能研究的热点，重点介绍注意力机制（Attention Mechanism）及其在现代深度学习模型中的核心地位。我们详细阐述了自注意力（Self-Attention）的工作原理，并将其作为理解Transformer架构的桥梁。Transformer如何彻底抛弃循环结构，完全依赖于多头自注意力机制来并行处理序列，从而实现了NLP领域的革命性突破，这部分内容讲解得尤为透彻。 同时，本部分也深入探讨了生成模型。变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）是重点讲解对象。我们不仅展示了DCGAN、WGAN等经典GAN的结构，还探讨了在图像生成、数据增强和领域迁移中的实际应用挑战与解决方案，如模式崩溃（Mode Collapse）的处理技巧。 第四部分：工程实践、部署与未来展望（落地实施） 理论最终要回归实践。本部分将重点放在如何将训练好的模型投入实际使用。 内容包括： 1. 模型部署策略： 从CPU/GPU推理到边缘设备部署（如使用TensorRT或ONNX Runtime）的优化流程。 2. 模型可解释性（XAI）： 探讨LIME、SHAP等方法，帮助读者理解“黑箱”模型的决策依据，这在金融、医疗等高风险领域至关重要。 3. 联邦学习与隐私保护： 简要介绍了在数据分散和隐私法规日益严格的背景下，深度学习的最新发展方向。 4. 高效训练技巧： 包括混合精度训练、梯度累积、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等，以提高资源利用率和推理速度。 本书特色 理论的严谨性： 每一个核心算法都提供了清晰的数学推导，确保读者理解“为什么”有效。 实践的指导性： 穿插了大量基于Python和主流框架的实战代码片段，代码设计简洁、模块化强，可以直接用于项目参考。 内容的广博性： 覆盖了从基础到Transformer、扩散模型（Diffusion Models）等最新进展，确保读者知识体系的前沿性。 目标读者 本书面向所有希望系统学习深度学习的工程师、数据科学家、计算机专业学生，以及希望将深度学习技术应用于实际业务场景的企业研发人员。读者需具备一定的编程基础和高等数学概念的初步了解。掌握本书内容，将使读者有能力独立设计、训练和部署复杂的深度学习系统。

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