深度学习:卷积神经网络从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:李玉鑑 张婷 单传辉 刘兆英

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2018-1-1

价格:79元

装帧:平装

isbn号码:9787111602798

丛书系列:智能系统与技术丛书

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深度学习前沿探索：从理论基石到先进应用 本书聚焦于深度学习领域中除卷积神经网络（CNN）以外的核心概念、技术流派及其在实际问题中的部署与优化。本书旨在为读者构建一个全面而深入的知识体系，涵盖从基础数学原理到尖端模型架构的广泛内容，确保读者能够独立驾驭复杂的数据科学挑战。 --- 第一部分：深度学习的理论基石与优化范式 本部分将深入探讨支撑所有现代神经网络的数学和算法基础，并详细阐述如何对模型进行高效训练和正则化。 第一章：概率论与信息论在深度学习中的应用 本章首先回顾了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在参数估计中的核心作用。随后，我们将详细分析信息论工具，如熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和 Kullback-Leibler (KL) 散度。我们将探讨这些度量如何在损失函数设计中扮演关键角色，特别是在分类任务和生成模型的训练目标设定上。重点剖析了变分推断（Variational Inference, VI）的基本框架及其与概率图模型的关联。 第二章：优化算法的精细调控 本章抛弃传统的随机梯度下降（SGD）基础，直接切入现代优化器的核心机制。我们将详尽解析自适应学习率方法，包括 AdaGrad、RMSProp、Adam 和 Nadam 的内部工作原理、动量项的累积机制以及它们在处理稀疏梯度数据时的优势与局限性。此外，本章将深入探讨二阶优化方法的理论基础，如牛顿法和拟牛顿法（BFGS/L-BFGS），并分析它们在小规模高精度优化场景中的适用性，以及如何通过近似Hessian矩阵来平衡计算成本与收敛速度。 第三章：模型正则化与泛化能力提升策略 本章专注于如何防止模型在训练数据上过拟合，并确保其在未知数据上的表现。除了标准的数据增强和L1/L2正则化外，我们将重点讨论早停法（Early Stopping）的科学实施准则。核心内容将集中在Dropout机制的深入解析，包括其不同变体（如空间Dropout、DropBlock在非CNN结构中的应用），以及批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）和实例归一化（Instance Normalization, IN）的区别、应用场景（如RNN/Transformer）及其对内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的缓解效果。 --- 第二部分：超越序列：循环网络与注意力机制的演进 本部分聚焦于处理序列数据的经典架构及其革命性的替代方案，重点关注文本和时间序列分析。 第四章：循环神经网络（RNN）及其高级变体 本章系统梳理了标准RNN的结构缺陷，特别是梯度消失/爆炸问题。随后，详细讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的数学表达。本章还将探索双向RNN（Bi-RNN）的工作流程，以及在处理长距离依赖时，如何利用循环结构展开（Backpropagation Through Time, BPTT）的截断策略。 第五章：注意力机制的起源与Transformer架构 本章是理解现代自然语言处理（NLP）的基石。我们将从Additive Attention和Multiplicative Attention的早期概念出发，引出自注意力机制（Self-Attention）的核心思想。重点剖析 Transformer 架构中多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。本章将详细解析 Q (Query), K (Key), V (Value) 矩阵的生成过程，以及 Softmax 缩放点积的数学意义。同时，讨论位置编码（Positional Encoding）在去除序列顺序信息方面的必要性。 第六章：Transformer模型的下游应用与优化 本章不再关注Transformer本身的结构，而是探讨如何利用其强大的序列建模能力解决具体问题。我们将深入研究基于Transformer的Encoder-Decoder架构（如机器翻译）和仅有Encoder架构（如BERT在分类、序列标注中的应用）。本章将对比 BERT、RoBERTa 等预训练模型的结构差异、Masking 策略（如MLM vs. NSP）及其对下游任务的影响。此外，还将介绍蒸馏（Distillation）技术，例如 DistilBERT，以减小大型Transformer模型的部署负担。 --- 第三部分：生成模型的世界：从变分到对抗 本部分将深入探讨两大主流的深度生成模型范式：概率建模和对抗性学习。 第七章：变分自编码器（VAE）的深入剖析 本章系统讲解变分自编码器（VAE）的理论基础，它基于概率推断框架而非单纯的误差最小化。我们将详细推导证据下界（ELBO）的损失函数，并解释重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使得梯度能够穿过随机采样层。本章还将探讨 Conditional VAE (CVAE) 的条件生成机制，以及 VAE 在数据潜空间插值和平滑表示学习中的应用。 第八章：生成对抗网络（GAN）的原理与挑战 本章聚焦于生成对抗网络（GAN）的博弈论基础。我们将精确描述判别器（D）和生成器（G）之间的最小最大博弈（Minimax Game）。核心内容将覆盖主流的GAN变体，包括 DCGAN（在结构上的约束）、WGAN（使用Wasserstein距离解决模式崩溃问题）和 Progressive GAN（用于高分辨率图像生成）。本章还将深入分析训练GAN时常见的挑战，如模式崩溃（Mode Collapse）的原理和检测方法。 第九章：扩散模型（Diffusion Models）的前沿技术 作为当前生成领域的最前沿，本章将详细介绍扩散概率模型（DPMs）。我们将解析前向扩散过程（Forward Diffusion Process）的马尔可夫链特性以及反向去噪过程（Reverse Diffusion Process）如何通过学习噪声分布来实现数据生成。重点介绍 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models) 的核心方程，以及 Score Matching 和 Langevin Dynamics 在模型训练和采样的角色。 --- 第四部分：图数据与结构化学习 本部分将探讨如何利用深度学习处理非欧几里得空间中的数据结构，如社交网络、分子结构等。 第十章：图神经网络（GNN）的基础架构 本章介绍图神经网络（GNN）的基本思想，即信息在图结构上的聚合和转换。我们将重点讲解谱域方法（如GCN的拉普拉斯算子应用）与空间域方法（如GraphSAGE的邻域采样）的区别。详细分析图卷积网络（GCN）的数学定义，解释特征传播机制和权重共享如何在图结构上传递学习到的表示。 第十一章：高级图网络模型与应用 本章在此基础上深入探讨更复杂的图模型。我们将分析图注意力网络（GAT）如何通过注意力机制为不同邻居分配动态权重，以增强模型对局部结构重要性的感知能力。此外，本章将介绍处理异构图（具有不同类型节点和边的图）的方法，以及如何将GNNs应用于链接预测、节点分类和图分类等实际场景。 --- 第五部分：模型的可解释性与部署实践 最后，本书将关注如何理解和部署这些复杂的模型，确保其在实际工程中的可靠性。 第十二章：深度学习模型的可解释性（XAI） 本章探讨“黑箱”模型的透明化技术。我们将详细介绍梯度热力图方法，如 Grad-CAM 及其变体，用于定位输入数据中对模型决策影响最大的区域。此外，还将分析特征归因方法，如 Integrated Gradients (IG) 和 DeepLIFT，它们如何提供更精细的特征重要性分数。本章也探讨了模型不确定性量化（Uncertainty Quantification）的重要性。 第十三章：模型量化、剪枝与边缘部署 本章侧重于将训练好的大型模型高效部署到资源受限的环境中。我们将深入讲解模型剪枝（Pruning）技术（结构性与非结构性），以及如何通过权重共享和张量分解来减少模型体积。核心内容是量化（Quantization），包括从浮点数到INT8的映射过程，以及量化感知训练（QAT）与训练后量化（PTQ）的权衡，为移动端和嵌入式设备的推理奠定实践基础。

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作为一个有一定编程基础，但对AI领域涉猎不深的专业人士，我发现这本书在“进阶”部分的深度处理得相当到位。它并没有在入门处就止步不前，而是平稳地引导读者进入到更复杂的主题。例如，当它开始讨论迁移学习、数据增强的策略优化，以及如何构建更高效的网络结构时，那种深入到架构设计层面的讨论，让我感受到了极大的思维冲击。它没有回避那些让新手头疼的实际工程问题，反而将它们作为关键的学习点来阐述。这本书的结构设计非常巧妙，它让你在不知不觉中，已经从一个“会用工具的人”，蜕变成一个“理解工具并能设计工具的人”。如果你期望的不仅仅是能跑通别人的代码，而是想真正理解并改进现有模型，那么这本书提供的深度和广度，绝对能满足你的胃口。

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这本书的叙述风格有一种独特的“沉稳的激情”。它不像某些畅销书那样为了吸引眼球而过度夸大技术的魔力，而是以一种非常严谨但又不失热情的笔触，探讨了深度学习，特别是卷积网络背后的核心思想和局限性。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时所展现出的那种洞察力，他不会仅仅停留在介绍“是什么”，而是深入探讨“为什么会这样工作”以及“它在哪些场景下会失效”。这种对技术本质的探讨，对于想要构建扎实知识体系的读者来说至关重要。它让我意识到，深度学习远不止是堆叠层数那么简单，其中蕴含着大量的数学直觉和工程权衡。读完以后，我对那些听起来很“高大上”的概念，比如反向传播的精妙之处，或是池化层的设计哲学，都有了一种更深刻的、近乎“领悟”的感觉，不再是死记硬背的知识点。

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天呐，这本书简直是为我这种深度学习新手量身定做的！我之前尝试过看一些开源的教程和一些理论性很强的书籍，但总感觉抓不住重点，很多概念一上来就跳得太高，让我望而却步。这本书的厉害之处就在于它的循序渐进。它不是那种上来就堆砌公式和晦涩定义的书，而是真正从最基础的概念讲起，那种感觉就像有位经验丰富的大牛手把手带着你，从最简单的图像识别任务开始，慢慢构建起对神经网络的直观理解。我记得最开始讲激活函数那一章，我竟然真的搞懂了为什么需要非线性变换，而不是死记硬背公式。作者的叙述方式非常清晰，而且总是能在关键节点给出非常形象的比喻，让我这个初学者也能轻松地把理论和实际应用联系起来。读完前几章，我信心大增，感觉自己终于拿到了进入这个领域的“入场券”，不再是那个只能在门口徘徊的门外汉了。这本书的价值，就在于它成功地架起了“理论”与“实践”之间那座看似高不可攀的桥梁。

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说实话，我原本以为市面上关于深度学习的书籍都大同小异，无非是把经典论文和教科书上的内容重新组织一遍，但这本书完全打破了我的固有印象。它在代码实现和细节打磨上的用心程度，真的令人叹服。我不是那种光看理论就能学好的类型，我需要的是能够立刻上手跑起来的实战经验。这本书在这方面做得非常出色，它提供的代码示例不仅是能运行的模板，更重要的是，每一个模块、每一个参数的调整背后都有深入的解释，让你明白“为什么这么写”，而不是“照着抄”。特别是它对数据预处理和模型调优那一块的讨论，简直是教科书级别的指导。很多我过去踩过的坑，在这本书里都提前被作者用一种非常巧妙的方式指出来了。这让我感觉自己不是在看一本教材，而是在跟随一位资深工程师的项目实战笔记，受益匪浅，效率提高不止一个档次。

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这本书的排版和图示设计，是我读过的技术书籍中最舒服的之一。在学习像神经网络这种抽象概念为主的领域时，视觉辅助是多么重要，这本书完美地展示了这一点。它的插图不是那种粗糙的示意图，而是经过精心设计的，能够完美地对应上文字的解释，帮助理解那些在脑海中难以具象化的信息流。无论是特征图的逐层演化，还是不同卷积核扫描过程的动态展示，都清晰明了，大大减少了理解的认知负担。而且，书籍的整体阅读体验非常流畅，没有那种因为排版混乱而导致的阅读中断和挫败感。这种对细节的关注，体现了作者团队对最终用户体验的尊重，让学习过程本身变成了一种享受，而不是一种煎熬。我强烈推荐给任何重视阅读体验和学习效率的读者。

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2019.023 代码太过了

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2019.023 代码太过了

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模型介绍很多，代码很多，算是了解了一下，没办法深入。

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2019.023 代码太过了