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出版者:中国电力出版社

作者:李剑

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:25.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787900109019

丛书系列:

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《深度学习：从零到精通》 内容提要： 本书旨在为对人工智能领域充满热情的学习者提供一套系统、深入且实用的深度学习知识体系。我们摒弃了晦涩难懂的纯理论推导，转而采用“理论结合实践”的教学理念，力求让读者在掌握核心概念的同时，能够快速上手构建和部署自己的深度学习模型。全书内容覆盖了从基础的线性代数、概率论回顾，到经典的前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN），再到复杂的循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU），直至当前最前沿的Transformer架构与生成对抗网络（GANs）。 第一部分：基石——数学与基础概念的重塑 本部分是构建深度学习大厦的坚实地基。我们首先对读者在机器学习中可能接触到的关键数学工具进行一次高效、有针对性的回顾。 第一章：为深度学习准备的数学工具箱 线性代数再探： 向量空间、矩阵乘法、特征值与特征向量在神经网络中的实际意义。我们重点讲解矩阵运算如何高效地表示层间的权重更新和数据流转。 概率论与统计核心： 深入理解最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）的概念，以及高斯分布、伯努利分布在损失函数设计中的作用。 微积分与优化： 梯度、偏导数的几何直观解释。着重介绍链式法则在反向传播（Backpropagation）中的核心地位，并初步引入优化器的概念。 第二章：神经网络的初次相遇 感知机与激活函数： 从最简单的神经元模型出发，探索激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体）的引入如何赋予网络非线性拟合能力。 前馈网络（FNN）的架构设计： 详细解析输入层、隐藏层、输出层的结构。探讨层数、神经元数量对模型容量的影响。 损失函数与代价函数： 详述均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数的数学原理及适用场景。 第二部分：训练的艺术——优化与正则化 深度学习的难点不仅在于模型的构建，更在于如何高效、稳定地训练模型。本部分专注于解决“如何让网络学得更好”这一核心问题。 第三章：高效的优化算法 经典梯度下降的局限性： 分析标准SGD在鞍点和局部最优处的表现。 动量（Momentum）的引入： 解释动量如何帮助模型加速收敛并跳出浅层局部最小值。 自适应学习率方法： 深入剖析AdaGrad、RMSProp以及业界标杆Adam（及其变体AdamW）的工作机制，提供在不同数据集上选择合适优化器的实践指导。 学习率调度： 探讨余弦退火、分段常数衰减等策略，以实现训练后期的精细收敛。 第四章：防止过拟合的武器库 正则化技术详解： L1和L2正则化对权重分布的影响及其在模型复杂度控制中的作用。 Dropout机制的随机性： 深入理解Dropout作为集成学习近似方法的本质，以及在训练和测试阶段的不同应用方式。 早停法（Early Stopping）与数据增强（Data Augmentation）： 结合实例展示如何利用这些技术来提升模型的泛化能力。 第三部分：视觉的革命——卷积神经网络（CNN） 本部分将带领读者进入计算机视觉的核心领域，掌握现代图像处理的基石——CNN。 第五章：卷积与池化的魔力 卷积操作的数学本质： 详细解析二维卷积（Cross-correlation）的计算过程，重点解释感受野、步幅（Stride）和填充（Padding）参数的选择。 核心组件： 深入讲解池化层（Pooling）——最大池化与平均池化的功能与取舍。 参数共享的威力： 阐述参数共享如何极大地降低模型复杂度，并赋予网络平移不变性。 第六章：经典CNN架构的演进 LeNet到AlexNet： 追溯CNN发展的历史脉络，分析AlexNet在GPU加速和ReLU应用上的突破。 深化与精简： 全面解析VGG（深度带来的性能提升）、GoogLeNet/Inception（多尺度特征提取）以及ResNet（残差连接解决梯度消失问题的精妙设计）。 现代设计： 介绍DenseNet（密集连接）和MobileNet（深度可分离卷积在移动端的应用）。 第七章：CNN的实战应用：分类、检测与分割 图像分类项目实战： 使用CIFAR-10和ImageNet子集进行迁移学习（Transfer Learning）的完整流程。 目标检测基础： 简要介绍R-CNN系列与YOLO（You Only Look Once）的基本思想框架。 语义分割概览： 介绍U-Net在医学图像分析中的应用原理。 第四部分：时序的掌控——循环神经网络（RNN） 本部分专注于处理序列数据，如文本、语音和时间序列，介绍RNN及其关键改进。 第八章：序列建模的核心：RNN原理 时间步与状态传递： 解释RNN如何通过隐藏状态（Hidden State）在时间轴上传递信息。 BPTT（Backpropagation Through Time）： 阐述时间反向传播的机制，并指出其在长序列中遇到的梯度爆炸/消失问题。 第九章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU） LSTM的内部结构： 详细解析输入门、遗忘门、输出门和细胞状态（Cell State）的交互作用，理解它们如何精确控制信息流。 GRU的简化与效率： 对比GRU的更新门和重置门，分析其在计算效率和性能上的平衡点。 双向RNN（Bi-RNN）： 解释如何利用过去和未来的信息来增强当前时间步的表示。 第五部分：前沿探索——注意力机制与Transformer 本部分聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域占据统治地位的技术，并探讨其在其他领域的应用潜力。 第十章：注意力机制的崛起 Seq2Seq模型的瓶颈： 阐述传统编码器-解码器结构在处理长序列时的信息瓶颈。 注意力机制（Attention）： 详细解释如何计算“上下文向量”（Context Vector），以及它如何允许模型动态关注输入序列中最相关部分。 自注意力（Self-Attention）： 深入讲解Query、Key、Value矩阵的计算过程，这是理解Transformer的关键。 第十一章：Transformer：并行化的序列处理 Transformer的整体架构： 剖析编码器堆栈和解码器堆栈的结构。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 解释多头机制如何允许模型从不同表示子空间学习信息。 位置编码（Positional Encoding）： 阐述为何需要位置编码来弥补Transformer缺乏序列感知的缺陷。 BERT与GPT的简要对比： 初步介绍基于Transformer的预训练模型范式及其在理解（BERT）和生成（GPT）任务中的核心差异。 第六部分：生成模型的进阶 第十二章：生成对抗网络（GANs） 博弈论视角： 从纳什均衡的角度理解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。 DCGAN与WGAN： 介绍如何将卷积网络引入GANs以获得高质量图像，以及Wasserstein距离（WGAN）如何稳定训练。 应用实例： 图像修复、风格迁移的原理概述。 结语：部署与未来展望 本书最后将探讨模型训练完成后的实际部署问题（如模型量化、ONNX格式转换），并对强化学习（RL）等更广阔的人工智能领域做简要展望，激励读者持续探索。 本书适合具备一定Python编程基础，并对机器学习有初步了解的工程师、研究人员和高年级本科生。通过严谨的理论讲解和丰富的代码示例（基于TensorFlow/PyTorch），读者将能够构建起坚实的深度学习知识体系，并有能力在实际工业界和学术研究中独立解决复杂问题。

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