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出版者:

作者:Stanoevska-Slabeva, Katarina

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2010

价格:99,95 €

装帧:

isbn号码:9783642051920

丛书系列:

图书标签:

• 云计算
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深度学习与神经网络的基石：从理论到实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入的现代深度学习框架和神经网络理论的导论。我们致力于构建一个坚实的数学和计算基础，使读者不仅能够理解复杂模型的内部运作机制，更能熟练掌握设计、实现和优化前沿深度学习系统的必备技能。 第一部分：基础构建块——数学与计算的重塑 本部分将首先铺设理解深度学习所需的一切数学工具。我们不会将这些工具视为抽象的概念，而是直接展示它们在处理大规模数据和复杂模型结构时的核心作用。 第十章：优化理论的迭代：超越随机梯度下降 传统的优化算法，如标准的随机梯度下降（SGD），在面对高维、非凸的损失曲面时，其收敛速度和鲁棒性常常捉襟见肘。本章将聚焦于现代优化策略的演进。我们将深入探讨动量（Momentum）和自适应学习率方法，包括AdaGrad、RMSprop以及至关重要的Adam（Adaptive Moment Estimation）算法的详细推导与应用场景分析。重点将放在理解这些方法如何通过历史梯度信息动态调整学习步长，从而有效地避开鞍点和浅层局部最小值。此外，我们将探讨二阶信息（如牛顿法和拟牛顿法在有限计算资源下的近似应用）在加速收敛中的作用，并对L-BFGS（Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno）算法在处理大规模参数集时的内存效率和收敛特性进行细致的剖析。 第十一章：正则化与泛化边界的界限 模型在训练数据上的完美拟合并不意味着其在未知数据上的良好表现。本章的核心在于量化和控制模型的泛化误差。我们将详细考察 L1 和 L2 正则化背后的统计学原理，解释它们如何通过约束模型权重的大小和稀疏性来平滑决策边界。Dropout 技术的引入将被视为一种集成学习的随机化过程，并从信息论的角度探讨其对模型复杂度的有效控制。除了这些经典方法，本章还将介绍更先进的正则化手段，例如早停法（Early Stopping）的精确判断标准，标签平滑（Label Smoothing）在提高模型对噪声容忍度方面的作用，以及批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）作为一种隐式正则化机制的深入分析。读者将学会如何根据数据集的规模和模型的复杂度，精确地权衡偏差与方差。 第二部分：核心架构——网络的进化之路 本部分将系统地介绍和解构当代深度学习领域中最具影响力的几种网络架构，强调其设计背后的动机和特定领域的优化。 第十二章：循环神经网络的深度剖析与长序列依赖 循环神经网络（RNN）是处理序列数据的基石，但其固有的梯度消失和爆炸问题限制了其在处理长距离依赖任务中的性能。本章将首先回顾标准 RNN 的结构，然后聚焦于解决这些问题的关键创新：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将详尽地展示遗忘门、输入门、输出门以及细胞状态是如何协同工作，以选择性地记住或忘记信息。在高级应用层面，我们将探讨双向 RNN (Bi-RNN) 如何利用上下文信息，以及如何利用 Attention 机制来克服标准 RNN 在序列解码时的信息瓶颈。对嵌套结构（如Tree-structured RNNs）的应用场景也将进行介绍。 第十三章：卷积的魔力——从图像到通用特征提取 卷积神经网络（CNN）彻底改变了计算机视觉领域，但其原理同样适用于任何具有局部结构的数据。本章将深入探究卷积操作的数学本质——权值共享和稀疏连接。我们将剖析经典架构（如 LeNet, AlexNet）的演进，并详尽分析 VGG、ResNet 和 Inception 架构的核心创新。重点将放在残差连接（Residual Connections）如何解决了深度网络中的退化问题，以及如何通过网络宽度和深度的平衡来优化计算效率。对于非视觉应用，我们将展示如何将 2D 或 1D 卷积应用于时间序列分析和自然语言处理中的特征提取。 第十四章：注意力机制与 Transformer 的崛起 注意力机制（Attention Mechanism）被证明是现代序列建模的决定性突破。本章将从“软注意力”开始，解释它如何允许模型动态地关注输入序列中最相关的部分。随后，我们将全面介绍 Transformer 架构，该架构完全摒弃了循环和卷积结构，完全依赖于多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络。我们将细致地解析自注意力机制中 Q（Query）、K（Key）和 V（Value）矩阵的计算流程，以及位置编码（Positional Encoding）是如何为无序的 Transformer 引入序列信息的。理解这些机制对于掌握诸如 BERT、GPT 等预训练模型的底层逻辑至关重要。 第三部分：实践与前沿——跨领域的应用与部署 本部分将讨论如何将理论模型转化为实际可用的系统，并探索当前研究的热点领域。 第十五章：迁移学习与模型微调的艺术 在资源有限的情况下，从头训练一个大规模模型是不切实际的。本章将系统介绍迁移学习（Transfer Learning）的策略。我们将探讨特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-Tuning）这两种主要方法的适用场景。读者将学习如何选择合适的预训练模型，如何根据目标任务的数据量和相似性来决定冻结哪些层，以及如何调整学习率以避免破坏预训练的知识。此外，本章还将讨论领域自适应（Domain Adaptation）技术，旨在弥合源域和目标域之间的分布差异。 第十六章：生成模型：数据的创造者 生成模型是深度学习中一个快速发展的领域，它不仅能预测，还能创造新的、与训练数据相似的样本。我们将深入探讨变分自编码器（VAE）的概率基础，理解其潜在空间（Latent Space）的连续性和可解释性。随后，我们将全面分析生成对抗网络（GANs），详细解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，并探讨诸如 WGAN（Wasserstein GAN）和 StyleGAN 等变体如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，以生成更高质量、更多样化的样本。 第十七章：模型的可解释性与可靠性 随着深度学习模型被部署到关键决策领域（如医疗诊断和自动驾驶），理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本章将介绍一系列后验可解释性（Post-hoc Interpretability）工具。我们将实践使用梯度可视化技术，如梯度显著性图（Gradient Saliency Maps）和 Grad-CAM，来高亮显示输入数据中对模型预测贡献最大的区域。此外，我们还将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略，从而培养读者构建鲁棒、可信赖系统的能力。 附录 A：高性能计算的实践指导 此附录提供了在现代硬件（GPU/TPU）上高效训练深度学习模型的实用技巧，包括数据并行、模型并行策略的实现细节，以及利用混合精度训练来加速计算并减少内存占用的方法论。 本书为希望从基础知识迈向专业应用和前沿研究的工程师、研究人员和高级学生设计。它提供的不仅是算法的描述，更是对计算效率、模型泛化和系统可靠性之间复杂权衡的深刻洞察。

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