The Anger Busting Workbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Baker, James A., III

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:

价格:$ 16.89

装帧:

isbn号码:9781886298194

丛书系列:

图书标签:

• 愤怒管理
• 情绪调节
• 心理健康
• 自我提升
• 认知行为疗法
• 压力管理
• 情绪控制
• 人际关系
• 积极心理学
• 自助指南

好的，下面是为您创作的一份图书简介，该书名为《深度学习的奥秘：从理论基石到前沿应用》。 深度学习的奥秘：从理论基石到前沿应用 开启人工智能新时代的钥匙 在信息爆炸与计算能力飞速发展的今天，深度学习无疑是驱动技术革新的核心引擎。它不再仅仅是学术象牙塔中的理论模型，而是深刻改变着我们生活、工作乃至思考方式的强大工具。然而，要真正驾驭这股力量，需要的不仅仅是调用几行代码，而是对底层原理的深刻洞察、对模型结构的精妙设计以及对应用场景的精准把握。《深度学习的奥秘：从理论基石到前沿应用》正是一本旨在系统、全面、深入地揭示这一复杂领域的权威指南。 本书并非一本简单的编程手册，它更像是一张详尽的地图，带领读者穿越深度学习广袤而迷人的知识疆域。我们相信，真正的理解源于对基础的夯实，对演进路径的追踪，以及对未来趋势的预判。 第一部分：回归本源——理论的坚实地基 本书伊始，我们将带领读者回溯至人工神经网络的起点。我们不会止步于简单的感知机（Perceptron），而是深入探讨多层前馈网络（FNN）的构建逻辑。重点在于解释激活函数（如 Sigmoid、ReLU 及其变体）如何引入非线性，赋予网络拟合复杂函数的能力，以及反向传播算法（Backpropagation）这一核心机制的数学推导与直观理解。我们将用清晰的数学语言阐述梯度下降、随机梯度下降（SGD）及其优化器（如 Momentum、AdaGrad、RMSProp）的迭代过程，揭示它们如何高效地探索损失函数的优化路径。 在基础之上，本书将浓墨重彩地介绍正则化技术。过拟合是深度学习模型面临的永恒挑战，本书详细剖析了 L1/L2 正则化、Dropout 的概率论基础及其在抑制网络复杂度中的关键作用。此外，批量归一化（Batch Normalization, BN）的引入，如何稳定训练过程、加速收敛，以及其与内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）的关系，都将得到深入的剖析。 第二部分：形态进化——核心网络结构的精妙设计 深度学习的强大，在于其针对不同数据形态所演化出的专业化结构。本书的第二部分专注于对这些核心架构的拆解与重构： 1. 卷积神经网络（CNN）：视觉信息的捕获者 我们将从二维卷积操作的数学本质出发，解释卷积核（Filter）如何在不同尺度和位置上提取局部特征。随后，本书将详细对比 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）到 ResNet（残差连接）的演进脉络。重点剖析残差网络如何解决深度网络中的梯度消失/爆炸问题，以及空洞卷积（Dilated Convolution）在提升感受野方面的应用。对于目标检测领域，我们会系统梳理从 R-CNN 系列到 YOLO 和 SSD 的发展，解析其区域提议机制和单阶段检测的效率权衡。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模：理解时间与上下文 序列数据（如文本、语音、时间序列）的处理是深度学习的另一核心领域。本书详尽介绍了传统 RNN 的局限性，并重点讲解了 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 的内部机制——输入门、遗忘门、输出门如何协同工作，从而实现对长期依赖关系的有效记忆与遗忘。我们还会探讨双向 RNN (Bi-RNN) 结构在获取双向上下文信息时的优势。 3. Transformer 架构：注意力机制的革命 毋庸置疑，基于自注意力机制（Self-Attention）的 Transformer 架构已成为自然语言处理乃至更广泛领域的标准范式。本书将彻底解析 “缩放点积注意力” 的计算过程，解释其如何取代循环结构，实现高度并行化的序列处理。我们将深入探讨 多头注意力（Multi-Head Attention） 的作用，以及 Transformer 编码器与解码器的完整堆叠结构，为理解 BERT、GPT 等大型语言模型奠定坚实基础。 第三部分：前沿探索——模型、优化与未来方向 在掌握了核心结构后，本书转向当前研究的热点与未来趋势： 1. 生成模型：创造力的边界 生成模型是深度学习中最具想象力的分支。我们将详细介绍变分自编码器（VAE）的概率图模型基础，理解其潜在空间（Latent Space）的意义。随后，重点剖析生成对抗网络（GAN）的博弈论框架，从 DCGAN 到 WGAN，探讨如何稳定生成过程，并利用 StyleGAN 等前沿技术实现高保真图像合成。 2. 可解释性与鲁棒性（XAI & Robustness） 随着模型部署到关键领域，理解其决策过程和抵抗恶意攻击的能力变得至关重要。本书介绍了 LIME、SHAP 等局部可解释性方法，以及可视化技术如 Grad-CAM，帮助读者“看穿”黑箱。同时，我们将分析对抗样本的生成原理，并探讨模型防御策略。 3. 迁移学习与预训练范式 从 ImageNet 预训练到大规模语言模型的涌现，迁移学习极大地提高了数据稀疏场景下的模型性能。本书深入探讨了微调（Fine-tuning）的策略、特征提取器的选择，以及领域适应（Domain Adaptation）的技术路径。 面向读者 本书适合具备一定高等数学（微积分、线性代数）和概率论基础的读者。无论您是希望系统化学习深度学习原理的研究生、希望将 AI 技术应用于实践的工程师，还是对前沿技术充满好奇的资深从业者，都能在这本书中找到清晰的指引和深度的启迪。掌握《深度学习的奥秘》，意味着您将不再是工具的使用者，而是规则的制定者和未来的创造者。

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