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出版者:

作者:Geoghegan, Jeffrey, Ph.D.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:19.99

装帧:

isbn号码:9789580478201

丛书系列:

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• Introducción

图书名称：《深度学习与神经网络：从理论到实践》 书籍简介 本书旨在为有志于深入理解和应用深度学习技术的读者提供一本全面、深入且高度实用的指南。我们聚焦于神经网络的理论基石、核心算法的精妙设计，以及如何将这些复杂的模型有效地应用于解决现实世界中的各类复杂问题。这不是一本仅停留在概念介绍的入门读物，而是一本致力于构建坚实数学和工程基础的深度学习“操作手册”。 第一部分：理论基石与数学基础 本书的开篇部分，我们将为读者打下坚实的理论基础，确保对后续复杂模型的理解建立在清晰的数学原理之上。 第一章：复习线性代数与概率论在机器学习中的应用 本章将系统回顾深度学习中不可或缺的数学工具。我们不仅会回顾向量、矩阵运算（如奇异值分解SVD、特征值分解），更会深入探讨它们在数据表示和特征提取中的角色。在概率论方面，我们将详细讲解贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP），以及信息论中的交叉熵、KL散度等概念，这些是理解损失函数和模型评估的核心。 第二章：人工神经网络的基础架构 我们将从最基础的感知机（Perceptron）开始，逐步构建多层感知机（MLP）。重点在于理解激活函数的选择（ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体）对梯度传播的影响。我们将详尽分析前向传播和反向传播（Backpropagation）的数学推导过程，确保读者理解链式法则如何被巧妙地应用于高效计算梯度。我们还将讨论梯度消失和梯度爆炸问题的成因及其初步的缓解策略。 第三章：优化算法的精妙世界 优化是训练神经网络的关键。本章将超越传统的随机梯度下降（SGD），深入探讨更先进的优化器。我们将详细分析动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和尤其重要的Adam优化器的内部机制。我们将探讨学习率调度策略（如余弦退火、步进衰减）如何影响模型收敛的速度和最终性能。对于优化过程中的鞍点问题，也将进行专门的分析和讨论。 第二部分：核心网络结构深度解析 在掌握了基础理论后，本书将深入探讨当前主流的几种深度学习网络架构，分析它们各自的设计哲学和适用场景。 第四章：卷积神经网络（CNN）的革新 本章是本书的重点之一。我们将系统地讲解卷积层、池化层、填充（Padding）和步幅（Stride）的数学定义。随后，我们将对经典的CNN架构进行剖析，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的嵌套艺术）以及ResNet（残差连接如何解决深度网络退化问题）。我们将特别关注空洞卷积（Dilated Convolutions）及其在语义分割中的应用，并探讨如何设计高效的自定义CNN模块。 第五章：循环神经网络（RNN）的序列建模 针对时间序列和自然语言处理任务，RNN是基础。本章将从基础的RNN结构出发，详细解析其结构缺陷。随后，我们将着重讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作原理，特别是输入门、遗忘门、输出门和细胞状态的交互机制。我们还将讨论双向RNN（Bi-RNN）以及如何利用注意力机制（Attention Mechanism）增强序列建模能力，为后续的Transformer做铺垫。 第六章：Transformer架构与自注意力机制 Transformer是现代NLP领域的核心。本章将彻底解构Vaswani等人提出的原始Transformer架构。我们将深入剖析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，理解“缩放点积注意力”的数学表达。此外，我们还将探讨位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及Transformer中前馈网络和层归一化（Layer Normalization）的作用。本书将提供从零开始实现一个简化版Transformer的代码示例。 第三部分：高级主题与工程实践 本部分将拓展到更前沿的研究方向、模型正则化技术，以及确保模型在真实世界中表现稳定的工程技巧。 第七章：深度模型的正则化与泛化 训练深度网络时，过拟合是一个巨大挑战。本章将详细介绍各种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout（及其变体，如DropBlock）。我们还将探讨数据增强（Data Augmentation）的艺术，以及批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）如何在训练过程中稳定和加速收敛。关于模型选择和交叉验证的严谨实践也将被纳入讨论。 第八章：生成模型与无监督学习 我们将探讨如何让模型“创造”新数据。本章将系统讲解变分自编码器（VAE）的概率框架，包括重参数化技巧。随后，我们将深入研究生成对抗网络（GANs），详细分析其最小-最大博弈的数学基础，并介绍主流的GAN变体，如DCGAN、WGAN及其梯度惩罚（WGAN-GP），以解决训练不稳定的问题。 第九章：迁移学习、微调与高效部署 在实践中，从头开始训练大型模型是罕见的。本章将专注于迁移学习的策略，包括特征提取、微调（Fine-tuning）不同层级的技巧。我们还会讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术，帮助读者优化模型，使其能够高效地部署到资源受限的设备上。 第十章：前沿探索与伦理考量 最后，本书将展望当前研究热点，如图神经网络（GNNs）的基本概念、强化学习（RL）中的深度Q网络（DQN）和策略梯度方法。同时，鉴于深度学习的巨大影响力，本书将以对AI伦理、偏见检测与缓解的讨论作结，强调负责任地开发和应用人工智能技术的重要性。 本书特色： 理论与代码并重： 每章关键算法均配有详细的数学推导，并提供高质量、结构清晰的Python（基于PyTorch/TensorFlow）实现指南。 结构严谨： 从基础数学概念到尖端模型架构，层层递进，逻辑清晰。 面向实践： 聚焦于如何解决实际工程问题，而非仅仅停留在理论层面。 本书适合于具有一定微积分和线性代数基础的计算机科学、工程学、数据科学专业的学生、研究人员，以及希望系统性提升深度学习技能的软件工程师。阅读本书后，读者将不仅能熟练使用深度学习框架，更能深入理解模型背后的“为什么”和“如何做”。

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