具体描述
《2011考研英语:我要考研大纲词汇考点突破》内容简介：也许，每个考生的背后都有一个学英语的悲壮故事。“成也英语，败也英语”，是绝大多数考研过来人的感慨之语。但实际上，如果你在考研之前了解了其间的奥秘，你会发现：考研英语，其实并不难，并且规律性很强。
现在的你或许平凡无奇，但你的内心如果燃烧着梦想的烈焰，英语就不会是拒绝融化的冰山，只要掌握了行之有效的学习方法，再加上你的自信和坚持，你就会穿越荆棘，步人非凡的殿堂。
好的，这是一份针对一本名为《我要考研》的书籍的不包含该书内容的详细图书简介，字数约为1500字。 --- 《深度学习：理论、算法与实践前沿》 作者： 张宏伟，李明 出版社： 科技创新出版社 ISBN： 978-7-5086-XXXX-X 定价： 188.00 元 内容提要 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动技术革命的核心要素。作为人工智能领域最引人注目、发展最迅猛的分支之一，深度学习以前所未有的能力重塑着感知、决策与创造的边界。《深度学习：理论、算法与实践前沿》并非一本面向特定考试准备的指南，而是一部旨在为计算机科学研究者、资深工程师以及高阶学生提供全面、深入、严谨的理论框架与前沿应用解析的专业著作。本书致力于构建一条从经典人工神经网络到最新Transformer架构的完整知识脉络，力求在理论深度和工程实践之间架起坚实的桥梁。 本书的叙事逻辑遵循“基础—核心—前沿”的递进结构，确保读者在扎实掌握数学基础和基本模型后，能够顺畅地过渡到理解复杂系统的运作机制和最新的研究突破。我们摒弃了对初级概念的冗余阐述，而是将重点放在了那些决定模型性能、影响训练稳定性的关键环节。 第一部分：理论基石与数学重构（奠定深度认知的基石） 本部分深入探讨了支撑深度学习的数学与统计学原理，这些原理构成了理解复杂网络行为的底层逻辑。我们聚焦于优化理论、概率图模型以及高维空间中的数据表示。 第一章：高维空间中的数据几何与拓扑 本章不讨论任何应试技巧，而是回归到数据的本质。探讨了流形学习（Manifold Learning）在非线性降维中的作用，尤其是在数据内在结构复杂的场景下，如何通过黎曼几何的概念来近似数据分布的真实几何结构。详细分析了测地线距离（Geodesic Distance）与欧氏距离在深度特征空间中的差异性，为理解特征空间中的相似性与可分性提供了新的视角。 第二章：优化算法的收敛性与稳定性分析 梯度下降法是所有深度学习模型的基石，但其在深度网络中的表现远比凸优化问题复杂。本章的核心在于对随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛速度进行严格的理论分析。引入了强凸性假设（Strong Convexity）在非凸函数优化中的替代方案，如李雅普诺夫函数（Lyapunov Function）在评估局部稳定点方面的应用。此外，详细对比了Adam、RMSprop、Adagrad等自适应学习率方法的渐近收敛性，并探讨了动量项（Momentum）如何影响鞍点（Saddle Points）附近的逃逸机制。 第三章：信息论视角下的模型复杂度 模型选择和正则化本质上是复杂度控制问题。本章从信息论角度切入，阐述了最小描述长度（MDL）原则在模型选择中的应用。深入剖析了VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）在高容量模型中的局限性，并重点介绍了信息瓶颈原理（Information Bottleneck Principle），解释了深度网络如何在压缩输入信息的同时最大化预测能力，从而揭示深度学习的内在效率机制。 第二部分：核心网络架构的精深解析（构建通用模型的蓝图） 本部分详细拆解了现代深度学习的四大核心结构——卷积、循环、自注意力与生成模型——并侧重于其数学构造的精妙之处。 第四章：卷积神经网络（CNN）的代数结构 超越标准的图像分类应用，本章将CNN视为一种特殊的群作用的体现。重点讨论了可分离卷积（Separable Convolution）在降低计算复杂度和参数冗余性上的代数优化，并详细分析了空洞卷积（Dilated Convolution）如何通过引入空洞率（Dilation Rate）来扩展感受野，而不增加计算量或参数。针对3D与更高维度的卷积应用，探讨了张量分解（Tensor Decomposition）在高效表示卷积核方面的最新进展。 第五章：循环网络（RNN/LSTM/GRU）的动态系统视角 将循环神经网络视为一个非线性动态系统，本章分析了信息在时间步长中如何被编码、遗忘与重组。重点在于梯度消失/爆炸问题的根源——状态转移矩阵的特征值分布。我们详尽推导了LSTM和GRU中遗忘门（Forget Gate）与输入门（Input Gate）的精确数学操作，并展示了如何利用泰勒展开来近似分析长序列依赖问题的表现。 第六章：自注意力机制与Transformer的并行化革命 Transformer架构是当前自然语言处理和视觉领域的基石。本章侧重于多头注意力（Multi-Head Attention）的几何意义：它如何允许模型在不同的表示子空间中并行地捕获相关性。详细解析了缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的计算效率分析，并探讨了位置编码（Positional Encoding）的本质——如何将序列顺序信息融入无序的矩阵运算中，包括绝对编码与相对编码的优劣对比。 第三部分：前沿专题与模型应用（探索边界与前瞻性研究） 本部分聚焦于当前研究热点，探讨了模型在复杂任务中的高阶应用与潜在风险。 第七章：生成对抗网络（GANs）的纳什均衡求解 GANs的训练本质上是求解一个极小极大博弈问题（Minimax Game）。本章跳出常见的应用实例，转而深入研究Wasserstein距离（Earth Mover's Distance）在稳定训练过程中的核心作用。详细分析了WGANs、Improved WGANs的理论优势，以及如何利用对偶理论（Duality Theory）来理解判别器与生成器之间的动态平衡关系。讨论了模式崩溃（Mode Collapse）在博弈论中的结构性原因。 第八章：自监督学习与表征的泛化能力 在大规模标注数据稀缺的背景下，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）成为关键。本章重点介绍如SimCLR、BYOL等对比学习（Contrastive Learning）框架的不变性（Invariance）与不变性（Equivariance）的设计哲学。通过分析对比损失函数（如InfoNCE Loss）的数学形式，解释了模型如何通过最大化样本间差异和最小化自身数据增强版本间的差异，来学习到具有高泛化能力的鲁棒特征表示。 第九章：可解释性、鲁棒性与因果推断的交叉 现代深度学习模型的“黑箱”特性引发了对其部署的担忧。本章探讨了解释模型决策的定量方法，如梯度归因方法（Gradient Attribution Methods）（如Grad-CAM、Integrated Gradients）的数学基础。更进一步，本章引入了因果推断的概念，探讨如何构建模型以区分相关性和因果性，特别是在医疗诊断和自动驾驶等需要高置信度决策的场景中，如何利用Do-Calculus来指导模型的特征学习方向，确保模型学习到的是任务的稳定因果机制，而非环境的随机噪声。 目标读者 本书适合拥有扎实的线性代数、微积分和概率论基础的研究生、博士生、人工智能领域的资深算法工程师，以及希望深入理解当前AI技术核心机制的专业人士。它旨在提供一个扎实的知识体系，帮助读者站在理论前沿，设计和优化下一代智能系统。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
我看的可是2012版。一天50个单词
评分我看的可是2012版。一天50个单词
评分我看的可是2012版。一天50个单词
评分我看的可是2012版。一天50个单词
评分我看的可是2012版。一天50个单词
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有