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好的，以下是一本不包含《商店购物环境与营销设施的要求》（平装）内容的图书简介，内容详实： --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 本书简介 在当今信息爆炸的时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。作为驱动这场技术革命的核心引擎，深度学习已成为计算机科学、数据科学乃至整个科技领域的研究热点和应用焦点。《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非一本关于零售空间设计或商业设施管理的专著，而是一部全面、深入探讨现代深度学习理论、算法、模型构建与实际应用的全景式技术指南。 本书旨在为具有一定数学基础和编程经验的读者，提供一个从零开始，逐步深入到当前最先进的深度学习领域的知识框架。我们聚焦于如何理解、构建、训练和优化复杂的神经网络模型，以解决图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等关键性工程问题。 第一部分：理论基石与数学基础 深度学习的强大能力建立在坚实的数学原理之上。本部分将系统回顾读者在深入学习前需要掌握的核心概念。 第一章：回归与分类基础 我们将从经典的线性回归和逻辑回归模型讲起，这不是为了讨论市场需求预测，而是作为理解参数学习和损失函数概念的引入。详细阐述最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）的原理，它们是所有优化算法的理论起点。探讨如何使用梯度下降法及其变体（如随机梯度下降SGD）来最小化代价函数。 第二章：浅层网络与反向传播 本章着重剖析神经网络的基本构建单元——神经元，以及如何通过堆叠这些单元形成多层感知机（MLP）。核心内容是反向传播算法（Backpropagation）的数学推导。我们将详尽解析链式法则在计算梯度中的应用，并结合实例说明如何高效地计算网络中所有权重的梯度，这是训练任何深度网络的基础。 第三章：优化器与正则化技术 神经网络的训练过程本质上是一个复杂的非线性优化问题。本章将超越基础的SGD，深入探讨更高效的优化算法，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法如Adagrad、RMSprop，以及目前广泛应用的Adam优化器。同时，正则化技术如L1/L2正则化、Dropout和批标准化（Batch Normalization, BN）的引入机制及其对模型泛化能力的影响将被详细分析，确保模型在未见数据上依然表现稳健。 第二部分：核心网络架构详解 现代深度学习的突破主要归功于针对特定数据类型优化的网络结构。本部分将聚焦于两种最为关键和应用广泛的架构。 第四章：卷积神经网络（CNN） CNN是处理网格结构数据，尤其是图像和视频领域的基石。本章将详细讲解卷积层（Convolutional Layer）的数学定义、参数共享机制、以及填充（Padding）和步幅（Stride）的设置。随后，我们将剖析池化层（Pooling Layer）的作用。重点内容包括经典架构的演进，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）到残差网络（ResNet）的创新点，特别是残差连接如何有效缓解深度网络中的梯度消失问题。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 对于文本、时间序列等序列数据，RNN提供了内在的记忆机制。本章将从基础RNN的结构入手，阐述其在处理序列依赖性时的局限性（如长期依赖问题）。核心篇幅将分配给长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门和输出门的工作原理。此外，还会简要介绍双向RNN（Bidirectional RNN）在上下文理解中的应用。 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分将带领读者跨越经典模型，探索当前影响深远的生成模型和注意力机制。 第六章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来深度学习领域最重要的创新之一，它使得模型能够动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。本章详细解析自注意力（Self-Attention）的计算过程。随后，我们将深入剖析Transformer模型的编码器-解码器结构，理解多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）如何共同构建出强大的序列处理框架，这是现代大型语言模型（LLM）的基础。 第七章：生成对抗网络（GANs） GANs是目前最引人注目的无监督学习模型之一，用于生成高度逼真的数据样本。本章将解释生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的零和博弈过程。我们将分析DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）等重要变体，并讨论训练过程中的模式崩溃（Mode Collapse）等常见挑战及应对策略。 第八章：深度学习的实际部署与伦理考量 理论模型必须落地才能产生价值。本章侧重于模型的优化、压缩和部署策略，包括模型量化、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及使用TensorRT等工具进行推理加速。最后，我们将探讨深度学习在实际应用中涉及的公平性、偏见（Bias）以及透明度（Explainability，XAI）等关键伦理和社会责任问题，这些是任何技术人员必须正视的议题。 目标读者： 计算机科学、电子工程、数据科学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握现代深度学习技术的软件工程师和研究人员。 本书特点： 强调数学推导的严谨性，结合 Python 和主流深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow）的伪代码示例，理论与实践紧密结合，全面覆盖从基础优化到前沿架构的知识体系。 ---
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