计算机网络技术基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:成先海

出品人:

页数:283

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:22.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111108085

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络技术
• 基础知识
• TCP/IP
• 网络协议
• 数据通信
• 网络原理
• 计算机科学
• 信息技术
• 网络工程

好的，这是一本名为《深度学习与人工智能前沿》的图书简介： --- 深度学习与人工智能前沿 本书导语： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是遥不可及的科幻概念，而是深刻影响我们生产、生活乃至思维方式的核心驱动力。本书并非聚焦于基础的网络架构或协议栈，而是将目光投向了驱动当前技术革命的神经中枢——深度学习。我们致力于为渴望深入理解和应用现代人工智能技术的读者，提供一条从理论基石到尖端应用的清晰路径。这不是一本关于数据传输速率或路由选择的教材，而是一部关于“机器如何思考”的深度探索之作。 内容概述： 《深度学习与人工智能前沿》是一部全面、深入且紧跟时代步伐的专业著作，旨在系统阐述深度学习的核心理论、关键算法、主流模型架构以及在各个领域的实际应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的数学原理到复杂的生成模型和强化学习等最前沿的研究方向。 第一部分：基础回溯与数学基石 (Foundational Review and Mathematical Pillars) 本部分为深入研究打下坚实的基础。我们首先回顾了机器学习的基本范式，随后将重点聚焦于深度学习得以成立的数学核心。这包括线性代数在张量运算中的应用，概率论与数理统计在模型评估和不确定性处理中的作用，以及最优化理论（如梯度下降及其变体）如何指导模型训练。我们详细剖析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，阐明了其作为深度学习训练引擎的本质。本部分内容旨在确保读者对模型学习的“内在机制”有透彻的理解，而非仅仅停留在API调用的层面。 第二部分：核心神经网络架构解析 (Core Neural Network Architectures) 本部分是本书的主体，系统介绍了构成现代深度学习的几大核心网络结构： 1. 多层感知机（MLP）与激活函数：作为基础单元的构建，我们深入探讨了如ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数的工作原理、优缺点及饱和问题。 2. 卷积神经网络（CNN）：本书详尽讲解了卷积层、池化层、感受野的概念，以及如何通过更深层次的堆叠实现特征的层次化提取。我们不仅分析了经典的LeNet、AlexNet，更重点剖析了ResNet（残差连接的革命性意义）、DenseNet（稠密连接）以及Inception模块的结构设计思想，解释了它们如何解决深度网络中的梯度消失和信息瓶颈问题。 3. 循环神经网络（RNN）及其演进：针对序列数据的处理，我们首先介绍了标准RNN的结构，随后重点攻克了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制，清晰阐述了它们如何有效管理长期依赖问题。 第三部分：注意力机制与前沿模型构建 (Attention Mechanisms and State-of-the-Art Models) 本部分直击当前AI研究的热点——注意力机制及其引发的Transformer架构。 1. 注意力机制（Attention）：我们详细解释了注意力机制如何允许模型动态地关注输入序列中最相关的部分，从基础的软注意力（Soft Attention）到更精细化的硬注意力（Hard Attention）。 2. Transformer架构：本书花费大量篇幅剖析了Transformer的Encoder-Decoder结构，特别是其核心的自注意力（Self-Attention）机制，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势。这部分内容为理解BERT、GPT等预训练模型打下了坚实基础。 3. 预训练模型（Pre-trained Models）：介绍了BERT（双向编码器）和GPT（自回归生成器）的设计哲学、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等训练任务，以及微调（Fine-tuning）技术在下游任务中的应用。 第四部分：生成模型与对抗学习 (Generative Models and Adversarial Learning) 本书深入探讨了如何让机器“创造”而非仅仅“识别”： 1. 变分自编码器（VAE）：从概率建模的角度，阐述了如何通过潜在空间（Latent Space）的连续性实现数据的有效重构和生成。 2. 生成对抗网络（GAN）：详细解析了判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈过程，并探讨了稳定训练的策略，如WGAN（Wasserstein GAN）和StyleGAN在高质量图像生成方面的突破。 第五部分：强化学习基础与应用 (Fundamentals and Applications of Reinforcement Learning) 尽管强化学习（RL）有其独特之处，但它与深度学习的融合已成为当前人工智能的重要方向。本部分介绍了RL的核心要素：智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）。重点讲解了基于价值的方法（如Q-Learning、DQN）和基于策略的方法（如Policy Gradients，Actor-Critic架构），并展示了这些技术在复杂决策制定中的潜力。 第六部分：模型优化、部署与伦理考量 (Optimization, Deployment, and Ethical Considerations) 最后，本书关注工程实践与社会责任： 1. 优化技术：涵盖了高级优化器（如AdamW）、学习率调度策略、批归一化（Batch Normalization）与层归一化（Layer Normalization）的作用，以及模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）以提高推理效率的技术。 2. 可解释性AI（XAI）：探讨了LIME和SHAP等工具如何揭示模型决策的内在逻辑，增强用户对AI系统的信任。 3. 前沿挑战与伦理：讨论了当前深度学习面临的鲁棒性挑战（对抗样本）、数据隐私问题以及负责任AI的构建原则。 适合读者： 本书面向具有一定编程基础（Python优先）和基础数学知识（微积分、线性代数）的读者。特别适合于计算机科学、电子工程、数据科学等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望从基础概念深入到前沿技术实现的工程师和研究人员。掌握本书内容，读者将能够独立设计、训练和评估复杂的深度学习模型，并跟进人工智能领域最新的研究进展。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆