具体描述
速写教程，ISBN：9787538625837，作者：孙浩
好的，以下是一本名为《深度学习：从理论到实践》的图书的详细简介，旨在与您的《速写教程》形成内容上的差异化。 --- 深度学习：从理论到实践 书籍简介 本书是一部系统、深入且极具实践指导意义的著作，旨在为读者构建一座连接前沿人工智能理论与复杂现实世界应用的坚实桥梁。我们不再满足于停留在表面的应用介绍，而是致力于剖析深度学习模型背后的数学原理、算法精髓以及工程实现细节。本书适合具有一定数学和编程基础，渴望真正掌握深度学习核心技术的工程师、研究人员、数据科学家以及高年级本科生和研究生。 核心定位： 深度、全面、代码驱动的实践指南。 --- 第一部分：基石与预备知识（The Foundations） 本部分将打下坚实的理论基础，确保读者在进入复杂网络结构之前，对支撑整个领域的数学和统计学概念有清晰的认识。 第一章：机器学习回顾与深度学习的缘起 概述传统机器学习（如SVM、决策树）的局限性，引出深度学习的必要性。 探讨数据维度灾难、特征工程的痛点，以及深度表示学习的优势。 简要介绍人工神经网络的历史演变和关键里程碑。 第二章：线性代数与微积分基础 线性代数核心： 向量空间、矩阵运算（乘法、转置、求逆）、特征值与特征向量在数据降维（PCA）中的应用。 微积分核心： 导数、偏导数、链式法则的深入剖析——这是理解反向传播的关键。 优化理论初探： 凸函数、梯度、Hessian 矩阵的概念介绍。 第三章：概率论与信息论视角 深入理解概率分布（高斯、伯努利）、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。 信息熵、交叉熵、KL散度的数学定义及其在损失函数设计中的作用。 --- 第二部分：核心网络架构与训练机制（Core Architectures and Training Mechanics） 本部分是本书的技术核心，详细阐述了现代深度学习网络的基本单元——多层感知机（MLP）的构造，以及贯穿所有模型训练过程的关键算法。 第四章：多层感知机（MLP）的构建与激活函数 神经元模型：输入、权重、偏置与激活函数的组合。 经典激活函数分析：Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, GELU。重点讨论它们在梯度消失/爆炸问题上的影响。 前向传播过程的数学表达与代码实现（使用PyTorch框架）。 第五章：梯度下降的艺术与优化器 损失函数的选择与设计（均方误差、交叉熵损失等）。 反向传播（Backpropagation）的机制详述： 结合链式法则，从输出层到输入层梯度的计算流程。 经典优化算法： 随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Nesterov 动量。 自适应学习率方法： AdaGrad, RMSProp, 以及革命性的 Adam 优化器，对比其收敛速度和稳定性。 第六章：正则化、泛化与超参数调优 应对过拟合的策略：L1/L2权重衰减、Dropout 的原理与实现。 批标准化（Batch Normalization, BN）的机制、必要性及其在深度网络稳定化中的作用。 学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）：分段衰减、余弦退火等高级方法。 模型评估指标的精确解读：准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线的工程应用。 --- 第三部分：专业网络结构深度解析（Specialized Architectures） 本部分聚焦于在特定数据类型上表现卓越的两大主流网络范式：卷积网络和循环网络。 第七章：卷积神经网络（CNN）的精髓 卷积操作的数学定义、参数共享、稀疏连接带来的效率优势。 池化层（Pooling）的功能与变体（Max, Average, Stride）。 经典CNN架构剖析：LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet（Inception模块的分解与重构）。 现代残差学习：ResNet的核心思想（恒等映射）、DenseNet的特征复用。 第八章：目标检测与图像分割的演进 两阶段检测器： R-CNN家族（Fast/Faster R-CNN）的演进路线。 一阶段检测器： YOLO系列（v1到v7）的速度与精度权衡，SSD的特征金字塔思想。 语义分割基础： 全卷积网络（FCN）的架构，U-Net在生物医学图像分析中的应用。 第九章：循环神经网络（RNN）与序列建模 序列数据的处理挑战：时间依赖性和梯度传播。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析输入门、遗忘门、输出门的内部机制。 双向RNN (Bi-RNN) 的设计思路。 序列到序列（Seq2Seq）模型的基本框架。 --- 第四部分：前沿模型与工程实践（Advanced Models and Engineering） 本部分转向当前人工智能领域最热门的方向，包括注意力机制、Transformer架构以及实际部署的挑战。 第十章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制的崛起： 从Seq2Seq中的软注意力到自注意力（Self-Attention）的飞跃。 Transformer 详解： 多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的必要性。 Transformer在编码器-解码器结构中的完整工作流程。 第十一章：预训练模型与迁移学习 深度预训练的价值：在大规模无标签数据上学习通用特征表示。 BERT, GPT系列等基于Transformer的预训练模型结构对比（Masked LM, Next Sentence Prediction）。 迁移学习的策略：特征提取、微调（Fine-tuning）的最佳实践。 第十二章：模型部署与效率优化 量化（Quantization）： 从浮点数到低精度整数的转换技术，以加速推理。 模型剪枝（Pruning）与知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型体积。 使用ONNX, TensorFlow Lite等工具链进行跨平台部署的工程流程。 硬件加速：GPU, TPU的基本工作原理及其在深度学习中的加速效果。 --- 附录 附录A： 常用PyTorch/TensorFlow操作速查表。 附录B： 常见数据集（ImageNet, CIFAR, GLUE）的结构与获取方式。 附录C： 调试深度学习模型的常见陷阱与解决方案清单。 本书不仅提供了理论的深度，更强调了每一个概念在实际代码中的映射。通过大量的伪代码、结构化图示和清晰的数学推导，读者将能够构建出真正具有生产力的、可解释的深度学习系统。我们坚信，理解“为什么”比盲目调用API更为重要，本书正是为追求这种深度理解的实践者而作。
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