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出版者:电子工业

作者:夏慧军

出品人:

页数:490

译者:

出版时间:2008-3

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787121058158

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《深度学习与神经网络模型构建：从理论到实践》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的深度学习指南。我们聚焦于现代神经网络模型的构建、训练、优化及其在复杂现实问题中的应用。全书结构严谨，从基础的数学原理出发，逐步过渡到前沿的深度学习架构，力求帮助读者构建坚实的理论基础，并能熟练运用业界主流工具链解决实际难题。 第一部分：深度学习的数学基石与基础概念 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，确保对深度学习背后的核心数学原理有深刻理解。 第一章：张量、线性代数与微积分回顾 我们将重新审视深度学习中至关重要的数学工具。重点涵盖：多维数组（张量）的表示与操作，包括张量积、卷积等在图像处理中的作用；线性代数中的特征值、奇异值分解（SVD）及其在降维技术中的应用；以及微积分中的多元函数求导、链式法则（这是反向传播的数学核心）。我们将使用NumPy等库的实例来直观展示这些抽象概念。 第二章：概率论、信息论与统计学习基础 理解模型的不确定性和性能评估是构建健壮系统的关键。本章深入探讨：最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）；损失函数（如交叉熵、均方误差）的统计学意义；贝叶斯推断在正则化策略中的隐性联系；以及KL散度和交叉熵作为衡量分布差异的工具。 第三章：神经元模型与激活函数的设计艺术 本章详细剖析人工神经网络的基本单元——神经元。从早期的感知机模型开始，我们将详述Sigmoid、Tanh的局限性，并重点解析ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU）为何成为现代深度学习的首选。我们还会讨论它们如何影响梯度流动和模型收敛速度。 第二章：神经网络的构建与训练引擎 本部分是本书的核心操作部分，专注于如何高效地训练模型。 第四章：反向传播算法的深度剖析 我们将不再满足于“梯度下降的链式法则应用”的表面理解。本章将通过计算图的视角，详细推导并实现一个完整的反向传播过程，展示梯度是如何在网络中精确回传的。我们将探讨自动微分（如TensorFlow和PyTorch的实现机制），解释其与传统数值微分的区别。 第五章：优化器：收敛速度与稳定性的博弈 优化器是决定模型训练成败的关键因素。本章对比分析了经典的梯度下降法、动量（Momentum）、自适应学习率方法，如Adagrad、RMSProp和Adam。我们将深入探讨Adam优化器内部的偏差修正机制，并提供在不同数据集和模型复杂度下选择最佳优化器的实践指导。 第六章：正则化、泛化能力与防止过拟合 如何确保模型不仅在训练集上表现出色，还能在新数据上保持性能（泛化）？我们将详尽介绍：L1/L2权重衰减的物理意义；Dropout机制的随机性与稀疏性诱导；早停（Early Stopping）策略的实施；以及更高级的批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何稳定训练过程和加速收敛。 第三部分：经典与前沿网络架构的深入探索 本部分聚焦于当前人工智能领域最成功的几种网络结构，并提供详尽的架构设计与实现细节。 第七章：卷积神经网络（CNN）：视觉的革命 本书将详细分解CNN的组成模块：卷积层（滤波器设计、填充、步幅）、池化层（Max Pooling与Average Pooling的权衡）以及全连接层。我们将不仅实现经典的LeNet和AlexNet，还将重点研究残差网络（ResNet）的核心思想——残差块及其恒等映射如何解决深层网络中的梯度消失问题。此外，我们还将探讨可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端部署中的效率优势。 第八章：循环神经网络（RNN）及其演变：处理序列数据 针对文本、语音等序列数据，本章介绍RNN的基本结构。我们着重分析标准RNN在处理长距离依赖时的固有缺陷，并深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门”结构来控制信息的遗留与遗忘。我们将提供一个使用LSTM构建时间序列预测模型的完整案例。 第九章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是现代NLP和视觉任务的基石。本章将首先解释“软注意力”的概念，随后重点解析2017年提出的Transformer模型。我们将详细拆解其核心——多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，以及位置编码（Positional Encoding）如何在无循环结构中引入序列信息。最终，我们将展示如何基于Transformer构建现代的大型语言模型（LLM）的基础框架。 第四部分：模型部署、高级技术与实践案例 本部分将内容延伸至模型训练之外的实际应用场景和高阶主题。 第十章：模型评估、可解释性与超参数调优 一个模型的好坏不仅仅是准确率。本章讲解混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下的面积（AUC）等多种评估指标的适用场景。此外，我们还将探讨模型的可解释性（XAI）初步，如梯度可视化（Saliency Maps）。最后，提供系统性的超参数调优策略，包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化在高维参数空间中的应用。 第十一章：生成模型概述：GANs与变分自编码器（VAEs） 本章介绍两种主流的生成模型。对于生成对抗网络（GANs），我们将详细分析生成器和判别器之间的博弈过程，并介绍WGAN等改进版本如何解决模式崩溃问题。对于变分自编码器（VAEs），我们将重点阐述其基于概率编码的潜在空间（Latent Space）结构及其在数据重构和样式迁移中的作用。 第十二章：高效模型部署与优化 如何将训练好的模型投入生产环境？本章讨论模型量化（Quantization，如INT8部署）、模型剪枝（Pruning）以减小模型体积，以及使用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署的流程。我们将介绍如何利用TensorRT或OpenVINO等加速框架优化推理速度，以满足低延迟应用的需求。 本书特点： 理论深度与实践广度并重： 每一个核心概念都配有清晰的数学推导和代码实现示例，确保读者不仅“知道怎么做”，更“理解为什么这么做”。 聚焦现代架构： 覆盖了从CNN到Transformer的全系列主流架构，紧跟业界发展前沿。 工程视角： 强调模型训练的稳定性、优化器的选择、以及最终的部署效率，培养读者的工程化思维。 目标读者： 具有一定编程基础（Python熟练掌握），并希望深入理解深度学习算法原理、构建复杂神经网络模型的软件工程师、数据科学家、算法研究人员及高校学生。本书假设读者熟悉基本的编程概念，但对深度学习的专业知识可能处于初级或中级水平。

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