IELTS考试词汇分项突破 听力 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9780200400169

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好的，这是一份为您准备的图书简介，完全不涉及《IELTS考试词汇分项突破 听力》的内容，旨在详细介绍其他领域的图书。 --- 图书名称： 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 作者： 张伟, 李明 出版社： 科技前沿出版社 图书定价： 128.00 元 字数： 约 45 万字 开本： 16 开 装帧： 精装 --- 图书简介：深度学习：从理论基石到前沿应用 在当今信息爆炸的时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑着科技、商业乃至社会结构的方方面面。而驱动这场变革的核心引擎，正是“深度学习”（Deep Learning）。本书《深度学习：从理论基石到前沿应用》并非一本简单的入门读物，而是一部系统、深入且紧贴工业实践的百科全书式著作，旨在为读者构筑坚实的理论框架，并指引他们探索当前最热门的研究方向与应用场景。 本书的编写团队由多位在机器学习领域深耕多年的资深研究员和工程师组成，他们凭借多年的学术积累与一线实战经验，力求在理论的严谨性与工程的实用性之间找到完美的平衡点。我们坚信，只有透彻理解背后的数学原理和算法逻辑，才能在面对复杂问题时做到游刃有余。 第一部分：理论基石——构建坚实的数学与计算基础 在深度学习的殿堂中，数学是其不可动摇的基石。本部分将带领读者回顾和深化理解支撑深度学习的数学工具。我们不会止步于概念的罗列，而是深入剖析这些工具在优化和梯度计算中的核心作用。 第 1 章：线性代数与微积分的复习与深化 重点讲解向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据表示中的意义，以及多元微积分中的链式法则（Chain Rule）如何应用于反向传播（Backpropagation）算法的推导。 第 2 章：概率论与统计基础 阐述最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）在线性模型和神经网络参数估计中的应用。引入贝叶斯方法在处理不确定性问题中的关键作用。 第 3 章：优化理论与梯度下降变体 详细解析随机梯度下降（SGD）的局限性，并全面介绍动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，直至当前主流的Adam优化器的内部机制。我们将通过大量的伪代码和收敛性分析，展示不同优化器在不同数据集上的表现差异。 第二部分：核心模型——解析神经网络的结构与训练 理解深度学习的精髓，必须掌握其核心结构——神经网络。本部分将逐层递进，由浅入深地剖析当前最成功、应用最广泛的几种网络架构。 第 4 章：基础多层感知机（MLP）的精细解构 探讨激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择对梯度消失/爆炸问题的影响，以及正则化技术（L1/L2、Dropout）如何防止过拟合。 第 5 章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 从二维卷积操作的数学定义出发，详细讲解经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception模块的设计哲学。重点分析残差连接（Residual Connections）如何突破网络深度的限制。 第 6 章：循环神经网络（RNN）与序列建模 深入分析RNN处理时序数据的机制，并着重阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过“门”控机制解决长期依赖问题。同时，本书将探讨双向RNN和深度RNN的应用场景。 第 7 章：Transformer架构与自注意力机制 本书将用大量篇幅讲解近年来掀起革命的Transformer架构。深度剖析自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，并解释其在并行计算能力上相对于RNN的巨大优势。 第三部分：前沿应用与工程实践 理论的价值最终体现在应用之中。本部分将目光投向深度学习在当前热门领域的落地实践，并提供宝贵的工程化建议。 第 8 章：自然语言处理（NLP）的飞跃 介绍基于预训练模型（如BERT, GPT系列）的迁移学习范式。内容涵盖文本分类、命名实体识别（NER）、机器翻译以及问答系统的最新进展。特别关注如何高效地微调（Fine-tuning）大型语言模型。 第 9 章：计算机视觉（CV）的深度探索 不仅限于图像分类，本章深入讲解目标检测（Faster R-CNN, YOLO系列）、语义分割（FCN, U-Net）和实例分割的技术细节。我们还会探讨对抗生成网络（GANs）在图像生成和数据增强中的应用。 第 10 章：强化学习（RL）的基础与应用 介绍马尔可夫决策过程（MDP）、价值迭代与策略迭代。重点剖析深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic框架（如A2C/A3C）。 第 11 章：模型部署与 MLOps 实践 本书的工程价值体现在此章。我们讨论如何将训练好的模型部署到生产环境，包括模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）以实现边缘设备上的高效推理。同时，介绍模型监控、版本控制和持续集成/持续部署（CI/CD）在机器学习流程中的应用。 读者对象 本书适合具备一定高等数学和编程基础（Python/PyTorch或TensorFlow）的读者。它是计算机科学、电子工程、数据科学专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统提升深度学习技能的行业工程师和研究人员的理想读物。 通过《深度学习：从理论基石到前沿应用》，读者不仅能掌握构建复杂AI系统的“工具箱”，更能领悟到驱动这些工具背后的“科学哲学”，从而在快速迭代的技术浪潮中保持清晰的洞察力和强大的创新能力。

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