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☆☆☆☆☆

出版者:

作者:约瑟夫·J·马尔托奇奥

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2010-1

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787300112138

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习与前沿应用：从理论基础到实践构建》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的深度学习知识体系。在当今数据驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业，而深度学习作为推动这场技术革命的核心驱动力，其重要性不言而喻。本书并非对现有主流教科书的简单重复，而是立足于当前研究热点的最新进展，聚焦于如何将复杂的理论模型转化为高效、可靠的实际应用。 第一部分：深度学习的数学与计算基石 本部分深入剖析了支撑现代深度学习模型的数学原理和计算架构。我们首先回顾了概率论、线性代数和多元微积分在神经网络构建中的基础作用，重点阐述了信息论在损失函数设计中的启示。随后，我们将视角转向高效的优化算法。传统的随机梯度下降（SGD）及其变体如Adam、RMSprop虽然重要，但本书更侧重于探讨二阶优化方法的最新突破，例如K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）的近似优化策略，以及如何在超大规模模型中实现内存高效的二阶估计。 在计算架构方面，本书详细分析了现代GPU并行计算的底层机制，并超越标准的CUDA编程，探讨了分布式训练的拓扑结构优化。我们引入了模型并行（如张量切片）与数据并行的混合策略，并详细讨论了在跨节点通信受限环境下，如何利用诸如ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）等技术有效地管理数万亿参数模型所需的内存和带宽资源。 第二部分：经典网络架构的深度剖析与创新 本部分致力于解构和重塑主流的神经网络结构。我们首先对卷积神经网络（CNN）进行了超越LeNet和AlexNet的深入分析，着重讲解了现代视觉骨干网络（如Vision Transformers, ViT）的兴起及其与传统CNN的内在联系与性能差异的根源。我们将详细阐述自注意力机制（Self-Attention）的计算效率瓶颈，并引入了线性化注意力机制（如Performer、Linformer）的优化思路。 在循环神经网络（RNN）部分，我们不再停留于LSTM和GRU的基础介绍，而是聚焦于状态空间模型（SSMs），特别是Mamba架构。Mamba如何通过结构化的状态空间表示，在保持序列建模能力的同时，实现了与Transformer相媲美的并行化训练速度，成为了长序列处理领域的重要颠覆者。我们将详细推导其选择性扫描（Selective Scan）机制，并对比其在基因组学和高频时间序列分析中的潜力。 第三部分：生成式模型的范式转变与高阶控制 生成式AI是当前研究最活跃的领域。本书对扩散模型（Diffusion Models）进行了详尽的数学建模，从基础的DDPM到更高效率的ODE求解器（如DDIM）。关键在于，我们探讨了如何实现对生成过程的精细化控制。这包括： 1. 条件生成的高级技术： 深入研究Classifier-Free Guidance（CFG）的理论基础，并探讨如何利用ControlNet等结构实现对生成内容的多模态约束（如姿态、深度图、边缘信息）。 2. 一致性模型（Consistency Models）： 介绍如何通过一步或少数步骤生成高质量样本，极大地提升推理速度，并探讨其在实时应用中的可行性。 3. 大型语言模型（LLMs）的高级对齐与推理优化： 重点讨论RLHF（基于人类反馈的强化学习）之外的替代方案，如DPO（Direct Preference Optimization），以及在低资源设备上部署大型模型的量化（如GPTQ、AWQ）和稀疏化（如结构化剪枝）技术。 第四部分：前沿交叉领域与模型部署的工程化挑战 最后一部分将深度学习理论与实际工程需求紧密结合。我们探讨了图神经网络（GNNs）在复杂系统建模中的应用，例如在药物发现中的分子结构表示学习，以及在网络安全中的异常检测。书中将展示如何设计高效的邻域聚合策略，以应对超大规模图的挑战。 此外，本书将专门开辟章节讨论可解释性（XAI）与模型鲁棒性。我们将超越简单的梯度可视化（如Grad-CAM），引入更具因果推断性质的归因方法，如Integrated Gradients（IG）和DeepLIFT，并对比它们在揭示模型决策路径上的差异。同时，针对对抗性攻击的防御机制，我们将从数据层面、模型层面和推理层面对最新的鲁棒性增强技术进行系统梳理和实证对比。 本书面向具有一定数学和编程基础的研究人员、资深工程师以及希望深入理解当前AI前沿动态的高级学生。通过本书的学习，读者将不仅掌握深度学习的核心算法，更能理解如何在实际工程中驾驭和优化这些复杂系统，推动技术的前沿发展。

评分☆☆☆☆☆

书中有大量的美国法律、人力资源管理政策解释和说明，对中国的人力资源管理作用不大，当然，也可以作为一种参考。 写的还是比较全面的，但感觉有点浅，对于有些问题只是一笔带过，没有深入的说明和讲解，比如宽带薪酬。 感觉适合MBA或对人力资源管理有点了解但不深入的人，可以...

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太多有关美国的劳工法律。宽带薪酬这一块说的过于简单。

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