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出版者:冶金工业出版社

作者:甘登岱

出品人:

页数:308

译者:

出版时间:2001-10-1

价格:25.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787502428778

丛书系列:

图书标签:

• 网页设计
• 网页动画
• 图像处理
• 动画制作
• 前端开发
• HTML5
• CSS3
• JavaScript
• 教程
• 图形设计

好的，以下是一本不包含“网页图像与动画制作教程”内容的图书简介，字数控制在1500字左右，力求详尽且自然流畅。 --- 图书名称： 《深度学习：理论、算法与前沿应用》 图书简介 本书旨在为渴望深入理解和掌握现代人工智能核心驱动力——深度学习——的读者提供一份全面、系统且极具实践指导意义的指南。我们聚焦于理论的严谨性、核心算法的解析，以及当前技术浪潮中的关键应用领域，完全避开了前端开发、网页设计或图形动画制作等主题。 第一部分：深度学习的数学基础与核心概念（约300字） 本书的开篇将为读者打下坚实的理论地基。我们首先回顾了深度学习得以实现的必要数学工具，包括线性代数中关于矩阵分解、特征值、特征向量的深入探讨，以及概率论与数理统计中贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的重新审视。接着，我们详细阐述了深度学习的基石——神经网络的运作机制。这不仅仅是关于前馈网络（FNN）的结构描述，更深入剖析了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh及其变体的选择考量）、损失函数的设计原则，以及最重要的——反向传播算法（Backpropagation）的微积分推导过程，确保读者能够清晰理解梯度是如何高效地在网络中流动的。我们强调了优化器在模型训练中的关键作用，从基础的梯度下降法（SGD）开始，逐步过渡到动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp，直至目前工业界广泛采用的Adam优化器，对其收敛特性和参数调整进行了详尽的比较分析。 第二部分：核心网络架构的深度解析（约450字） 在掌握了基础理论后，本书进入对主流深度学习模型的细致剖析。 卷积神经网络（CNNs） 部分是重点。我们不仅仅展示了卷积层、池化层、全连接层的标准结构，更深入探讨了现代CNN设计的演进历程：从LeNet到AlexNet的突破，到VGG系列对网络深度的探索，再到GoogLeNet/Inception模块如何通过“Inception思想”实现高效的参数利用率。残差网络（ResNet）的引入及其“跳跃连接”机制，是解决深度网络退化问题的关键，本书将详细解析其数学表达和实现细节。此外，我们也覆盖了如DenseNet和Inception-ResNet等变体。 循环神经网络（RNNs）及其变体 部分，专注于序列数据的处理。我们解释了传统RNN在处理长期依赖问题上的局限性，进而系统讲解了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）内部复杂的“门”结构（输入门、遗忘门、输出门），说明它们如何协同工作以实现信息的选择性记忆和遗忘。随后，我们转向Transformer架构，这是当前自然语言处理（NLP）领域的革命性力量。本书将重点解析其核心组件——自注意力机制（Self-Attention），阐明多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同位置的依赖关系，以及位置编码（Positional Encoding）的重要性。 第三部分：高级主题与模型训练策略（约350字） 本部分关注如何训练出稳定、高效且泛化能力强的模型。我们深入讨论了正则化技术，区分了L1/L2正则化与Dropout在网络训练中的作用差异。对于批标准化（Batch Normalization），我们不仅介绍了其在加速收敛方面的效果，还探讨了它在训练和推理阶段的具体操作差异。 在迁移学习领域，本书强调了预训练模型（如ImageNet上的CNN或BERT/GPT系列）在解决小样本问题中的巨大价值。我们详细介绍了微调（Fine-tuning）与特征提取（Feature Extraction）两种主流策略，并讨论了何时选择冻结部分层级，何时进行端到端训练的工程判断标准。此外，模型的可解释性（XAI）也是现代AI研究的焦点，我们将介绍如Grad-CAM等可视化技术，帮助读者理解模型决策背后的“逻辑”。 第四部分：前沿应用与未来展望（约400字） 本书的后半部分，我们将视角投向深度学习在关键行业中的前沿实践，这些实践均侧重于数据分析和复杂决策制定，与网页制作或图像展示无关。 在自然语言处理（NLP）方面，除了Transformer的应用，我们还将探讨预训练语言模型（PLMs）的微调范式，包括BERT、GPT系列在文本分类、命名实体识别（NER）和机器翻译中的应用。 在计算机视觉（CV）领域，我们将侧重于目标检测和语义分割。我们会对比传统两阶段检测器（如Faster R-CNN）与单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的设计哲学和速度权衡。在分割任务中，U-Net架构及其在医学图像分析中的经典应用将被详述。 最后，本书将展望强化学习（RL）的最新进展，重点介绍深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic架构（如A2C/A3C），这些是实现智能体（Agent）在复杂环境中决策和控制的基础，广泛应用于自动驾驶、机器人控制和资源调度等领域。 通过对这些主题的系统学习，读者将能够脱离表层的工具使用，真正掌握驱动当今人工智能革命的理论核心和实践方法。本书是一部面向工程师、研究人员和高级学习者的深度技术手册。 ---

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