网页设计制作实训教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:海洋出版社

作者:技能型紧缺人才培养培训教材编委会

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2004-9-1

价格:25.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502761417

丛书系列:

图书标签:

• 网页设计
• 网页制作
• 前端开发
• HTML
• CSS
• JavaScript
• 实训
• 教程
• Web开发
• 网站建设

《深度学习：从原理到应用实践》图书简介 聚焦前沿，构建坚实理论基石与前沿应用实践的桥梁 在信息技术日新月异的今天，人工智能已成为驱动社会变革的核心力量。其中，深度学习作为人工智能领域最引人注目的分支，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。然而，要真正驾驭这一强大的技术，需要的不仅仅是调用现成的库函数，更需要对底层数学原理、核心算法机制以及最新研究进展有深刻而系统的理解。 本书《深度学习：从原理到应用实践》正是为了满足这一迫切需求而精心编撰的。它并非停留在表面的工具介绍，而是致力于为读者提供一个从零开始、层层递进、深入核心的深度学习知识体系。我们力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 内容结构与核心特色：系统化、严谨性与实践驱动 本书结构严谨，内容覆盖了深度学习领域从基础数学概念到复杂模型架构的完整脉络，共分为五大部分，近三十章内容，旨在为读者构建一个全面而深入的学习路径： 第一部分：深度学习的数学基石与基础概念（理论奠定） 这一部分是构建所有后续复杂模型的基础。我们首先复习了读者可能需要的线性代数、概率论与信息论在深度学习中的核心作用，例如矩阵分解在降维中的应用，以及熵和交叉熵在损失函数设计中的地位。 随后，我们深入讲解了机器学习的经典范式，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本框架，并引入了感知机与多层前馈网络（MLP）作为理解神经网络的起点。重点剖析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，这是理解所有现代神经网络训练机制的“钥匙”。我们详细阐述了链式法则在计算梯度中的应用，并探讨了不同激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的特性及其对梯度消失/爆炸问题的早期影响。 第二部分：优化、正则化与高效训练策略（性能保障） 高效地训练模型是深度学习成功的关键。本部分聚焦于解决训练过程中的核心挑战。我们系统梳理了优化器的发展历程，从基础的随机梯度下降（SGD）开始，逐步过渡到动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp，最终详尽介绍Adam（及其变体）的工作原理，包括如何自适应地调整学习率。 同时，我们深入探讨了正则化技术，分析了L1/L2正则化如何通过限制模型复杂度来防止过拟合。此外，Dropout作为一种强大的正则化手段，其背后的概率解释和工程实现被细致讲解。更重要的是，本书引入了现代训练流程中的关键技术，如批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN），并对比分析了它们在不同网络结构（如CNN与RNN）中的适用性。 第三部分：核心网络架构解析（模型精进） 本部分是本书的重头戏，它系统地拆解了当下最主流和最具影响力的神经网络架构： 1. 卷积神经网络（CNN）的精深理解： 不仅讲解了卷积层、池化层等基本操作，更深入探讨了感受野（Receptive Field）的概念。我们对经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的意义）、DenseNet进行了结构化分析，重点阐述了残差连接如何从根本上解决了深度网络训练中的退化问题。同时，本书也涵盖了目标检测领域的基础，如R-CNN系列的基本思想，以及语义分割中的FCN和U-Net结构。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模： 针对处理时间序列和自然语言数据的需求，本书详细剖析了标准RNN的局限性。核心篇幅用于讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对长期依赖信息的有效捕获和遗忘。 3. 注意力机制与Transformer的革命： 面对RNN在长序列处理上的瓶颈，本书将注意力机制（Attention Mechanism）的引入视为一次范式转移。我们详尽地解析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，并全面介绍了Transformer架构，包括其编码器-解码器结构、多头注意力（Multi-Head Attention）以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。这一章节力求让读者完全掌握为何Transformer能够替代RNN成为序列建模的首选。 第四部分：前沿与新兴领域探索（视野拓展） 为了保持内容的时代前沿性，本部分涵盖了深度学习中极具活力的研究方向： 生成对抗网络（GANs）： 详细解析了生成器与判别器之间的“博弈”过程，对比了DCGAN、WGAN等关键变体，并探讨了其在图像生成、数据增强中的实际应用。 自监督学习与预训练模型： 讨论了在标注数据稀缺的情况下，如何利用大量未标注数据进行有效的特征学习，这是理解BERT、GPT等大型模型成功的基础。 图神经网络（GNNs）： 针对非欧几里得结构数据（如图、社交网络）的处理需求，本书引入了图卷积网络（GCN）的基本思想和信息传递机制。 第五部分：实践、部署与工程化（能力转化） 理论的价值最终体现在实践中。本部分强调将知识转化为实际解决问题的能力： 框架实战： 深入讲解当前主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的核心API，重点展示如何高效地构建、调试和可视化复杂网络模型。 数据处理流水线： 涵盖了从原始数据到模型输入所需的预处理、数据增强、高效数据加载（DataLoader）的工程技巧。 模型评估与解释性（XAI）： 不仅关注准确率，更强调对模型决策过程的理解。介绍了如混淆矩阵、PR曲线等评估指标，并探讨了如Grad-CAM等可视化技术在解释CNN决策时的应用。 模型优化与部署基础： 讨论了模型量化、剪枝等模型压缩技术，以及如何利用ONNX或TensorRT等工具链为生产环境做准备。 本书的目标读者群 本书面向的是具有一定编程基础（推荐Python）和微积分、线性代数基础的计算机科学、电子工程、数据科学专业的学生、研究人员和希望系统性提升技能的工程师。 通过深入研习《深度学习：从原理到应用实践》，读者将能够： 1. 构建扎实的理论认知： 不再满足于“黑箱”操作，能够从数学和算法层面理解每一个组件的设计哲学。 2. 掌握前沿模型构建能力： 能够灵活运用并定制最先进的CNN、RNN和Transformer架构来解决复杂的现实问题。 3. 具备工程实践能力： 能够高效地利用主流框架进行模型训练、优化和初步部署。 本书致力于成为深度学习学习者案头的“理论辞典”与“实践手册”的完美结合体。我们相信，对基础的深入掌握，是探索未来无限可能性的最强驱动力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆