Comprehensive Coronary Care pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jowett, Nigel I.; Thompson, David R.; Boyle, Roger

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2007-5

价格:472.00元

装帧:

isbn号码:9780702028595

丛书系列:

图书标签:

• 心脏病学
• 冠状动脉疾病
• 心脏护理
• 重症监护
• 介入心脏病学
• 心电图
• 心脏骤停
• 心力衰竭
• 血管造影
• 心脏康复

好的，以下是针对一本名为《综合冠脉护理》（Comprehensive Coronary Care）的书籍，撰写的一份不包含其内容的、详细的图书简介，字数控制在1500字左右： --- 《深度学习：从基础理论到前沿应用》 【图书封面及设计理念】 本书封面设计以深邃的蓝色和简洁的几何线条为主调，象征着数据空间的复杂性与算法的精确性。中央图案采用交织的神经元网络结构，辅以逐步深化的光晕效果，直观地表达了从浅层感知到深层理解的知识演进过程。 【内容简介】 在信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。然而，如何从海量、高维度的数据中提取有价值的知识和洞察，已成为当前科学研究与产业应用面临的共同挑战。《深度学习：从基础理论到前沿应用》 正是为应对这一挑战而编写的权威性著作。本书旨在为读者提供一套系统、严谨且富有实践指导意义的深度学习知识体系，它不仅深入剖析了核心算法的数学原理，更着重于如何将这些理论转化为解决实际复杂问题的有效工具。 本书的定位并非仅仅是技术手册，而是一本涵盖理论深度、覆盖应用广度、并展望未来趋势的综合性教材与参考书。它特别适合于计算机科学、电子工程、应用数学、生物信息学以及人工智能等领域的科研人员、高级工程师、研究生以及对前沿技术有强烈兴趣的专业人士。 --- 第一部分：理论基石与数学回溯 本部分是构建读者对深度学习理解的坚实基础，它不回避复杂的数学推导，而是以清晰的逻辑链条，将抽象概念具体化。 第一章：线性代数与概率论的重温 我们首先回顾了深度学习中不可或缺的数学工具。重点讲解了矩阵分解（如SVD、特征值分解）在数据降维中的作用，高斯过程与贝叶斯推断在不确定性量化中的应用。强调了信息熵、互信息在衡量模型复杂性和信息增益中的核心地位。 第二章：人工神经网络的起源与结构 从最基础的感知机模型开始，逐步引入多层感知机（MLP）。详尽阐述了激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh, Swish等）的选择对网络梯度流动的影响，以及万能近似定理的理论意义。 第三章：优化理论与反向传播 本书将“优化”视为深度学习的心脏。除了经典的梯度下降法，本书用大量的篇幅对比了动量法、Adagrad、RMSProp直至AdamW等自适应学习率优化器的内部机制和收敛特性。反向传播算法的推导被细化分解，确保读者能够理解误差信号如何在复杂的网络结构中高效、准确地回传。 第四章：正则化与泛化能力 模型过拟合是深度学习实践中的头号难题。本章深入探讨了L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）的统计学基础。更进一步，引入了现代正则化技术，如批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）及其在不同网络结构中的适用性分析。 --- 第二部分：核心模型架构的精讲 这一部分是本书的重点，详细解析了当前主流的深度学习网络范式，每一章都伴随着至少一个关键案例的完整实现流程。 第五章：卷积神经网络（CNN）的进阶 超越基础的LeNet和AlexNet，本书重点解析了ResNet残差连接的创新点、DenseNet的特征复用机制，以及Inception模块的多尺度特征提取策略。并深入探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率和扩大感受野之间的平衡艺术。 第六章：循环神经网络（RNN）及其挑战 详细解析了标准RNN的梯度消失与爆炸问题，并系统性地介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制。特别关注了在处理长序列依赖性时，Attention机制如何在RNN框架中得到初步应用。 第七章：注意力机制与Transformer的革命 本书认为Transformer是当前序列建模的里程碑。本章以自注意力（Self-Attention）的数学定义为起点，推导出多头注意力机制的优势。全面讲解了Transformer的编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及Layer Normalization在其中的关键作用。 第八章：生成模型：从变分到对抗 生成模型的讲解分为两个主要方向： 变分自编码器（VAE）： 阐述了变分下界（ELBO）的推导，以及如何通过重参数化技巧实现可训练的潜在空间。 生成对抗网络（GAN）： 深入探讨了判别器与生成器之间的博弈论基础，并详尽分析了WGAN、StyleGAN等高级变体如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题。 --- 第三部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论与实际操作紧密结合，展示了如何利用深度学习解决现实世界中的复杂问题。 第九章：跨模态学习与表征 本章聚焦于如何构建统一的特征空间来处理不同类型的数据。详细讨论了图像与文本的联合嵌入方法，特别是对比学习（Contrastive Learning）在构建鲁棒表征中的最新进展，例如SimCLR和MoCo框架的结构差异与性能比较。 第九章：深度强化学习（DRL）的算法精选 DRL是实现自主决策系统的关键。本书选取了最具代表性的算法进行深度剖析： 基于价值的方法： DQN及其双Q网络（Double DQN）的改进。 策略梯度方法： A2C、A3C的异步并行训练策略。 演员-评论家方法： PPO（近端策略优化）的稳健性分析及其在复杂控制任务中的表现。 第十一章：可解释性人工智能（XAI） 随着模型复杂度的增加，“黑箱”问题日益突出。本章系统介绍了当前主流的解释方法： 局部解释： LIME和SHAP值的数学原理及其局限性。 全局解释： 梯度可视化技术（如Grad-CAM）如何定位模型关注的区域，以及反事实解释（Counterfactual Explanations）的设计思路。 第十二章：高效部署与模型压缩 在将模型从实验室推向实际生产环境的过程中，效率至关重要。本章探讨了模型剪枝（Pruning）、权重共享（Weight Sharing）、低秩近似以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在以最小的性能损失实现模型的高效推理。 --- 【结语与展望】 《深度学习：从基础理论到前沿应用》 不仅是一本书，更是一张通往人工智能前沿的路线图。它力求在理论的严谨性和工程的实用性之间找到最佳平衡点。读者在合上本书时，不仅将掌握构建和训练先进深度学习模型的“工具箱”，更将具备批判性地评估和创新未来算法架构的思维框架。深度学习的未来在于更少的依赖、更强的可解释性和更广泛的普适性，本书的每一页都致力于为读者铺设通往这一未来的坚实道路。 【本书特色】 数学严谨性： 所有核心算法均提供清晰的数学推导和收敛性分析。 代码与实践结合： 穿插大量伪代码和主流框架（如PyTorch/TensorFlow）的核心API使用指导。 前沿覆盖面广： 涵盖了从基础CNN/RNN到最新的Transformer、Diffusion Model基础理论。 批判性视角： 不仅介绍“如何做”，更深入探讨“为何如此设计”以及不同方法的优缺点权衡。 ---

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