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出版者:Wiley-Blackwell

作者:Sarah Coakley

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2002-3-12

价格:USD 53.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780631207368

丛书系列:

图书标签:

• 权力与臣服
• BDSM
• 性虐待
• 性服从
• 支配
• 受虐
• 捆绑
• 角色扮演
• 成人
• 情色

好的，这是一本关于深度学习与神经网络的专业书籍的简介，内容详实，旨在深入探讨现代人工智能的核心技术。 --- 书名：《深度学习核心算法与实践：从理论基石到前沿应用》 内容简介 本书是一部全面、深入探讨深度学习理论、算法及其广泛应用的权威著作。它不仅仅是一本教科书，更是一份为希望在人工智能领域建立坚实基础和前沿视野的研究人员、工程师和高级学生量身定制的实践指南。全书结构严谨，内容覆盖了从基础的数学原理到最先进的模型架构和优化策略，力求在理论深度与工程实践之间找到完美的平衡点。 第一部分：深度学习的数学与统计学基石 本书伊始，我们首先为读者夯实必要的数学和统计学基础。这部分内容着重于建立对核心概念的直观理解和严谨推导。我们将详细阐述线性代数在张量运算中的核心作用，特别是奇异值分解（SVD）和特征值分解在数据降维和表示学习中的应用。随后，我们深入探讨概率论与数理统计，重点关注贝叶斯推断、最大似然估计（MLE）以及信息论中的交叉熵与KL散度，这些是理解损失函数和模型评估的关键。 微积分部分将聚焦于多元微积分，为理解梯度下降及其变体提供必要的工具。我们不仅会介绍反向传播（Backpropagation）算法的数学推导，还会详尽分析其在计算图上的高效实现，确保读者能透彻理解神经网络“学习”的内在机制。 第二部分：经典与现代神经网络架构解析 在奠定理论基础后，本书进入神经网络架构的核心领域。 多层感知机（MLP）与激活函数： 从最基础的感知机开始，逐步扩展到具有多层结构的MLP，并对ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU等激活函数的特性、饱和问题及梯度消失/爆炸问题进行对比分析，引入了Swish和GELU等现代激活函数的优势。 卷积神经网络（CNNs）： 这一章是本书的重点之一。我们将系统地介绍卷积操作、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的原理。随后，我们将详细剖析经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接的革命性意义）。更进一步，本书探讨了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）在移动设备部署中的效率优势，并介绍了一些最新的高效CNN设计范式，如DenseNet和其对特征重用的机制。 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 针对时间序列和自然语言处理任务，本书详述了标准RNN的局限性，随后将核心篇幅用于讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、输入门、遗忘门和输出门的精确工作流程，以及如何有效缓解长期依赖问题。 注意力机制与Transformer架构： 这是本书最前沿的部分。我们将深入剖析注意力机制的诞生背景，特别是自注意力（Self-Attention）的计算机制。随后，我们将完整拆解Transformer模型，详细解释其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。我们还将简要介绍BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练模型的基本思想，展示其在序列任务中的统治地位。 第三部分：优化、正则化与超参数调优 有效的模型训练依赖于精妙的优化策略和防止过拟合的技巧。 优化算法： 除了基础的随机梯度下降（SGD），本书深入比较了动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和Adam等自适应学习率优化器的工作原理和收敛特性。我们还将讨论学习率调度（Learning Rate Scheduling）的多种策略，如余弦退火和热重启，以及二阶优化方法（如L-BFGS）的局限性与适用场景。 正则化技术： 详细介绍了L1/L2正则化、Dropout的工作原理及其在不同层上的应用效果。此外，我们探讨了更精细的正则化方法，如批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN），分析它们如何稳定训练过程、加速收敛并起到隐式正则化的作用。 超参数调优： 提供了系统性的超参数搜索方法论，包括网格搜索、随机搜索、以及更高效的贝叶斯优化方法在实践中的应用案例。 第四部分：高级主题与前沿应用探索 本书的最后一部分将读者引向当前研究热点： 生成模型： 深度剖析了变分自编码器（VAEs）的理论基础（重参数化技巧、ELBO最大化），以及生成对抗网络（GANs）的对偶博弈框架，包括DCGAN、WGAN及其改进，以理解机器如何生成逼真的数据。 迁移学习与预训练： 详细讲解了如何利用大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的CNNs或大规模语料库上的语言模型）通过微调（Fine-tuning）解决小样本任务的策略。 可解释性AI（XAI）： 鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本书介绍了如LIME、SHAP值、Grad-CAM等技术，旨在帮助用户理解模型做出特定决策的原因和依据，提升模型的透明度和可信度。 本书特色 本书的编写风格力求严谨而清晰。每个算法的介绍都配有详尽的数学公式推导，同时辅以大量的伪代码和实际的Python/PyTorch/TensorFlow代码片段，确保读者能够迅速将理论知识转化为可执行的解决方案。我们相信，通过本书的学习，读者不仅能熟练运用现有的深度学习框架，更能具备设计和创新下一代神经网络架构所需的深厚洞察力。本书是构建稳健、前沿人工智能技术栈不可或缺的参考资料。

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