好父母让孩子爱上学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:许建成 编

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2009-9

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787511300379

丛书系列:

图书标签:

• 亲子教育
• 家庭教育
• 学习方法
• 教育心理
• 儿童教育
• 好习惯培养
• 兴趣培养
• 积极学习
• 父母技巧
• 教育理念

《深度学习的革命：从感知机到Transformer的演进与未来》 内容简介 本书并非一本育儿指南，而是一部聚焦于人工智能领域核心技术——深度学习——的系统性、前沿性著作。它全面梳理了自20世纪中叶以来，尤其是近十年来，深度神经网络如何从理论构想到成为驱动现代科技进步的核心引擎的全过程。本书旨在为计算机科学、数据科学领域的专业人士、研究人员以及对前沿AI技术抱有浓厚兴趣的读者，提供一个既扎实又深入的知识框架。 第一部分：理论基石与早期探索（1957-2006） 本部分追溯了深度学习思想的起源，强调了理论基础的重要性。 感知机与神经网络的黎明： 详细解析了Rosenblatt提出的感知机模型，阐述了其局限性——无法解决异或（XOR）问题，并由此引出了多层网络和反向传播算法（Backpropagation）的必要性。我们将深入探讨Rumelhart、Hinton等人对反向传播算法的系统化发展，这是现代深度学习的理论基石。 连接主义的低谷与复苏： 探讨了在特定时期，基于符号逻辑的AI流派如何压制了连接主义的发展。随后，重点剖析了激活函数（如Sigmoid、Tanh）的选择、梯度消失问题的初步分析，以及自编码器（Autoencoders）在特征提取方面的早期尝试。 卷积神经网络（CNN）的奠基： 详细介绍了LeCun在图像识别领域的工作，特别是LeNet-5的结构。解析了卷积层、池化层（Pooling）的核心作用，以及它们如何模仿生物视觉皮层的处理机制，实现对空间层级特征的自动学习。 第二部分：深度学习的爆发与架构的突破（2006-2018） 本部分聚焦于“深度”的价值被重新认识以及关键里程碑式的网络架构的诞生。 深度信念网络（DBN）与无监督预训练： 深入剖析了Hinton提出的有监督学习的瓶颈，以及如何利用DBN和限制玻尔兹曼机（RBM）进行贪婪的逐层无监督预训练，以解决深层网络初始化困难和梯度问题。这标志着“深度”的实用性被首次证明。 ImageNet时刻： 详尽分析了AlexNet在2012年ImageNet挑战赛上的突破性表现。探讨了其引入ReLU激活函数、Dropout正则化技术以及GPU并行计算的决定性作用，这场胜利彻底宣告了深度学习时代的到来。 架构的精进与优化： 系统对比和解析了后续的经典网络结构： VGG： 强调了使用小尺寸（3x3）卷积核堆叠的有效性。 ResNet（残差网络）： 详细阐述了残差连接（Skip Connections）如何解决深度网络退化问题，使其可以训练到数百层而不损失性能，这是解决深层网络训练难题的关键创新。 Inception（GoogLeNet）： 探讨了如何通过多尺度特征并行处理（Inception Module）来优化计算效率和网络宽度。 循环神经网络（RNN）的局限与演化： 分析了标准RNN在处理长序列依赖性上的固有缺陷（梯度消失/爆炸）。随后，深入讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的工作机制，特别是输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流。 第三部分：注意力机制与生成式模型的崛起（2017至今） 本部分聚焦于当前AI研究的最前沿，特别是Transformer模型及其在序列处理和生成任务上的统治地位。 注意力机制的原理与革命： 详细解析了“Attention Is All You Need”论文的核心思想——彻底抛弃RNN结构，仅依赖注意力机制进行序列建模。重点剖析了“自注意力”（Self-Attention）的计算流程，包括Query、Key、Value向量的生成、缩放点积以及多头注意力（Multi-Head Attention）。 Transformer架构的深入剖析： 全面拆解Transformer的编码器-解码器结构，强调了位置编码（Positional Encoding）在引入序列顺序信息方面的巧妙设计。讨论了其并行计算能力带来的训练效率飞跃。 预训练模型的范式转移： 详述了基于Transformer的预训练模型如何重塑NLP领域： BERT（双向编码器表示）： 讲解了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的预训练任务，以及它在下游任务微调（Fine-tuning）中的高效性。 GPT系列（生成式预训练Transformer）： 分析了其单向（自回归）结构如何完美适用于文本生成任务，并探讨了“涌现能力”（Emergent Abilities）现象。 跨模态与生成模型的扩展： 探讨了扩散模型（Diffusion Models）在图像生成领域的复兴，以及如何将Transformer结构应用于视觉（Vision Transformer, ViT）和多模态领域，展示了深度学习架构的通用性和迁移潜力。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 本部分超越技术细节，探讨深度学习在工程实践中面临的挑战和对社会的深远影响。 模型的可解释性（XAI）： 讨论了深度网络作为“黑箱”带来的信任危机，并介绍了LIME、SHAP等局部解释技术，以及可视化技术在理解模型决策过程中的作用。 鲁棒性与对抗性攻击： 深入分析了深度模型对微小扰动的脆弱性，探讨了对抗性样本的生成原理，以及提升模型安全性和鲁棒性的防御策略。 效率与部署： 讨论了大型模型（如万亿参数模型）的训练成本、量化技术（Quantization）和模型剪枝（Pruning）在边缘计算和资源受限环境下的部署挑战。 未来方向： 展望了神经符号AI的结合、具身智能（Embodied AI）的发展趋势，以及AI在科学发现（如蛋白质折叠）中扮演的关键角色。 本书以严谨的数学推导、清晰的结构逻辑和大量的图表解析，力求为读者构建一个全面、深刻、与时俱进的深度学习知识体系。它不仅记录了历史，更试图点燃对未来AI无限可能的探索热情。

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一本适合速读的书。虽然都是“编”起来的，那些小故事小道理看看也挺受益。

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