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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Sauter

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页数:0

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471173137

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深度学习与神经网络的理论基石与前沿应用：构建智能系统的核心技术 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的视角，探索现代人工智能领域的核心驱动力——深度学习与神经网络的理论基础、关键算法以及在实际问题中的前沿应用。本书的结构设计旨在兼顾理论的严谨性与实践的可操作性，确保不同背景的读者（从高级本科生到资深研究人员和工程师）都能从中获益。 --- 第一部分：基础构建——神经网络的演化与数学根基 本部分将打下坚实的理论基础，系统梳理从早期感知机到复杂深度网络的演化历程，并深入探讨支撑这些模型运行的数学原理。 第一章：信息处理的范式转变：从传统机器学习到深度学习 1.1 机器学习的经典范式回顾： 探讨特征工程的局限性，对比支持向量机（SVM）、决策树等传统方法的优缺点。 1.2 深度学习的兴起： 分析深度学习得以爆发的关键技术突破（大数据、算力提升、算法改进）。 1.3 神经元模型： 详细解析人工神经元（Perceptron）的工作原理，包括输入、权重、偏置与激活函数的数学定义。 1.4 网络结构基础： 介绍多层感知机（MLP）的拓扑结构、信息流向以及层级之间的数据转换。 第二章：优化引擎：损失函数与反向传播 2.1 损失函数的选择与设计： 详述回归（MSE, MAE）和分类（交叉熵、Hinge Loss）任务中常用损失函数的数学推导及其适用场景。讨论如何设计定制化的损失函数以解决特定业务问题。 2.2 梯度下降的艺术： 深入分析标准梯度下降（SGD）及其变体，包括动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp 和革命性的 Adam 优化器。探讨学习率调度策略对收敛速度和稳定性的影响。 2.3 反向传播算法（Backpropagation）： 详尽阐述链式法则在神经网络中的应用，清晰展示误差信号如何逐层回传并计算梯度。提供清晰的数学推导和算法伪代码，确保读者透彻理解其计算流程。 2.4 优化中的挑战： 讨论梯度消失与梯度爆炸问题，并引入残差连接等早期缓解策略。 第三章：正则化与泛化能力的提升 3.1 过拟合的本质与度量： 分析模型复杂度与数据量之间的关系，介绍交叉验证（K-Fold）在评估模型泛化能力中的作用。 3.2 显式正则化技术： 详细介绍 L1 和 L2 正则化（权重衰减）的原理及其对权重分布的影响。 3.3 隐式正则化： 全面解析 Dropout 机制的统计学意义，探讨其在不同网络层中的实施细节。 3.4 批归一化（Batch Normalization）： 深入探讨 BN 层的作用，分析其如何稳定训练过程、加速收敛，并减少对初始化方法的敏感性。讨论层归一化（Layer Normalization）与实例归一化（Instance Normalization）的适用场景。 --- 第二部：深度架构——核心网络模型的精讲 本部分聚焦于现代深度学习中最具影响力的几大网络架构，剖析其创新点、内在机制以及各自领域的统治力。 第四章：卷积神经网络（CNN）：视觉认知的基石 4.1 卷积操作的数学基础： 详细解释二维卷积的滑动窗口机制、填充（Padding）与步幅（Stride）的设定，以及多通道输入的处理方式。 4.2 池化层的功能与设计： 对比最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）的优劣，并讨论其在特征降维中的作用。 4.3 经典 CNN 架构解析： LeNet-5 与 AlexNet： 早期突破与标志性意义。 VGGNet： 小卷积核堆叠的效率与深度优先原则。 GoogLeNet (Inception)： 模块化设计与计算效率的平衡。 ResNet (残差网络)： 深入理解恒等映射（Identity Mapping）如何解决深度网络训练难题。 4.4 现代 CNN 进阶： 探讨 Inception-v4、DenseNet (密集连接网络) 的结构设计哲学。 第五章：循环神经网络（RNN）：序列数据的记忆机制 5.1 序列建模的挑战： 探讨传统 RNN 在处理长依赖性问题上面临的固有缺陷。 5.2 长短期记忆网络（LSTM）： 详细解析输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate）的精妙设计及其如何控制信息流。 5.3 门控循环单元（GRU）： 对比 GRU 与 LSTM，分析其在参数量和性能之间的权衡。 5.4 双向 RNN (Bi-RNN)： 解释如何利用过去和未来的信息来增强对当前时刻的理解。 5.5 序列到序列（Seq2Seq）模型基础： 介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架在机器翻译等任务中的应用。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构的革命 6.1 注意力机制的萌芽： 阐述注意力机制如何解决 Seq2Seq 模型中信息瓶颈问题，强调“软关注”的机制。 6.2 Transformer 的核心： 深入剖析 “Attention Is All You Need” 论文的核心思想。 自注意力（Self-Attention）： 详细推导 Q (Query)、K (Key)、V (Value) 矩阵的计算过程，以及缩放点积注意力的数学公式。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释并行计算多个关注点如何提升模型的表征能力。 6.3 Transformer 的完整结构： 描述编码器堆栈与解码器堆栈的层间连接，包括位置编码（Positional Encoding）的作用与实现。 --- 第三部分：前沿应用与高级主题 本部分将视角拓展到深度学习在特定复杂任务中的落地实现，并探讨模型的可解释性与效率优化。 第七章：生成模型与对抗性学习 7.1 变分自编码器（VAE）： 解释其基于概率图模型的生成原理，包括潜在空间（Latent Space）的构建与重参数化技巧。 7.2 生成对抗网络（GANs）： 深入解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，探讨纳什均衡的概念。 7.3 GAN 的进阶挑战与解决方案： 讨论模式崩溃（Mode Collapse）问题，并介绍 WGAN (Wasserstein GAN) 如何通过新的损失函数提升训练稳定性。 7.4 扩散模型（Diffusion Models）简介： 概述基于马尔可夫链的去噪过程在高质量图像生成中的最新进展。 第八章：迁移学习与预训练模型生态 8.1 迁移学习的理论基础： 分析在源任务中学到的特征如何在目标任务中重用。 8.2 计算机视觉中的预训练： 讨论在 ImageNet 等大型数据集上训练的模型（如 ResNet, VGG）如何通过微调（Fine-tuning）快速适应下游任务。 8.3 自然语言处理（NLP）的范式转变： 详细介绍基于 Transformer 的预训练模型家族。 BERT (双向编码器表示)： 解析掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务。 GPT 系列： 阐述自回归语言模型的单向结构与大规模文本生成能力。 8.4 适应性微调策略： 探讨特征提取、全量微调与高效参数微调（如 LoRA）的区别与选择标准。 第九章：模型可解释性（XAI）与鲁棒性 9.1 理解“黑箱”： 介绍可解释性人工智能（XAI）的需求与挑战。 9.2 基于梯度的可视化技术： 详细讲解梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和显著性图（Saliency Maps）的计算方法，用于定位图像中对决策最重要的区域。 9.3 模型对抗性攻击与防御： 分析快速梯度符号法（FGSM）等攻击手段的原理，并讨论对抗性训练作为一种有效的防御策略。 9.4 模型量化与剪枝： 探讨降低模型部署成本的技术，包括将浮点数运算转换为低精度整数运算（量化），以及移除冗余连接（剪枝）。 --- 附录：实践工具与环境配置 A.1 深度学习框架速查： TensorFlow 2.x 和 PyTorch 的核心 API 对比与使用要点。 A.2 GPU 加速与并行计算入门： 简要介绍 CUDA 编程模型与高效数据加载策略。 本书的最终目标是培养读者独立设计、训练和调试复杂深度学习系统的能力，使他们能够驾驭快速迭代的 AI 前沿技术，并将其转化为实际的工程解决方案。

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