计算机组成原理/高等学校计算机规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:天津大学出版社

作者:张新荣

出品人:

页数:344

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:30.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561814154

丛书系列:

图书标签:

• 计算机组成原理
• 计算机科学
• 高等教育
• 教材
• 计算机硬件
• 数字逻辑
• 汇编语言
• 计算机体系结构
• 电子工程
• 计算机基础

深度学习导论：从理论基石到前沿应用 图书定位： 本书旨在为高等院校计算机科学、人工智能、数据科学及相关专业的学生和研究人员提供一套全面、深入且兼具实践指导意义的深度学习教材。它不仅覆盖了深度学习的核心理论基础，更着重于当前最热门、最具影响力的模型架构和应用场景的剖析与实现。 核心内容概述： 本书结构严谨，逻辑清晰，共分为四大核心板块，确保读者能够系统地掌握深度学习的“道”与“术”。 --- 第一部分：基础与数学基石 (Fundamentals and Mathematical Foundations) 本部分专注于为读者构建坚实的数学和概念框架，这是理解复杂深度学习模型的先决条件。我们不回避必要的数学推导，但力求以直观的解释来阐明其背后的物理意义。 第一章：机器学习与深度学习的范式转换 传统机器学习回顾： 简要回顾了线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）等经典算法的原理、优缺点及其在特征工程上的依赖。 深度学习的兴起： 探讨了大数据、计算能力提升（GPU）以及算法创新（如ReLU、Dropout）是如何共同推动深度学习成为主流范式的。 基本概念界定： 明确区分了“浅层学习”与“深度学习”，并引入了特征表示学习（Representation Learning）的核心思想。 第二章：必要的线性代数与概率统计 向量空间与张量运算： 详细阐述了高维数据表示（张量）的结构、维度操作（广播、重塑、转置），以及矩阵乘法在神经网络中的作用。特别强调了雅可比矩阵和海森矩阵在反向传播中的意义。 概率论基础： 复习了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。引入了信息论中的熵、交叉熵和KL散度，作为衡量模型性能和分布差异的关键工具。 优化理论概述： 引入凸优化基础，为后续的梯度下降法奠定理论基础。 第三章：人工神经网络基础 (Artificial Neural Networks) 神经元模型： 从感知机（Perceptron）出发，逐步引向多层感知机（MLP）。 激活函数详解： 深入分析了Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU, GELU）的特性、梯度消失/爆炸问题及其解决方案。 前向传播与损失函数： 详细讲解了损失函数的设计原则（均方误差、分类交叉熵），以及它们在优化过程中的角色。 --- 第二部分：核心训练机制与优化 (Core Training Mechanisms and Optimization) 本部分深入探讨了神经网络如何被训练，这是深度学习实践中最关键的一环。 第四章：反向传播算法的精妙 链式法则的实际应用： 详尽推导了反向传播（Backpropagation）的计算过程，并展示了其如何高效地计算损失函数相对于所有权重的梯度。 计算图的构建与自动微分： 介绍了计算图（Computational Graph）的概念，并阐述了现代深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）如何通过动态或静态图实现自动微分（Autograd）。 梯度流分析： 分析了不同网络层级中梯度流的特点，为理解梯度消失/爆炸提供微观视角。 第五章：优化器：从基础到前沿 梯度下降家族： 详细介绍了标准梯度下降（SGD）、随机梯度下降（Mini-batch SGD）及其对训练速度和模型泛化能力的影响。 动量与自适应学习率方法： 全面分析了 Momentum、Nesterov 加速梯度（NAG）。随后，深入讲解了 AdaGrad、RMSProp 和 Adam（及其变体如 AdamW）的工作原理、优缺点及其适用场景。 学习率调度策略： 探讨了学习率衰减（Step Decay, Cosine Annealing）和热启动（Warmup）等高级训练技巧。 第六章：正则化与模型泛化 应对过拟合： 系统介绍了 L1/L2 正则化（权重衰减）的原理和在优化器中的实现方式。 Dropout机制： 深入分析了 Dropout 在训练和测试阶段的行为差异，以及它作为一种隐式模型平均（Ensemble）的理论解释。 批标准化 (Batch Normalization)： 详细阐述了 BN 层如何稳定训练过程、加速收敛，并分析了其在不同层（如RNN中）的应用挑战。 --- 第三部分：核心网络架构与应用 (Core Architectures and Applications) 本部分聚焦于深度学习的“三驾马车”——卷积网络、循环网络和注意力机制，并结合实际应用案例进行剖析。 第七章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 卷积操作的原理： 讲解了卷积核、步幅（Stride）、填充（Padding）和多通道输入的数学细节。 经典网络架构演进： 详细剖析了 LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet (Inception) 和 ResNet (残差网络) 的设计哲学，特别是 ResNet 如何通过残差连接解决深度网络退化问题。 先进的CNN变体： 简要介绍如 Inception 模块、DenseNet 的连接方式以及轻量化网络（如 MobileNet）的设计思路。 应用领域： 图像分类、目标检测（如 YOLO/R-CNN 系列的概述）和语义分割的基础。 第八章：序列建模与循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs) 处理序列数据的挑战： 解释了时间步展开（Unrolling）和梯度随时间传播的特性。 长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)： 深入分析了输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态的工作机制，这是解决长期依赖问题的关键。 双向RNN与深层RNN： 介绍如何结合上下文信息和增加网络深度来提升序列建模能力。 RNN的局限性与过渡： 讨论了 RNN 在处理极长序列时的效率瓶颈，自然引向下一章的注意力机制。 第九章：注意力机制与 Transformer 架构 自注意力（Self-Attention）的引入： 阐述了查询（Query）、键（Key）和值（Value）的概念，以及如何计算加权和来捕捉序列内部的依赖关系。 Multi-Head Attention： 解释了多头注意力如何允许模型从不同表示子空间学习信息。 Transformer 架构的完整解析： 详细分解了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，包括位置编码（Positional Encoding）的作用。 预训练语言模型（PLMs）的浪潮： 简要概述了 BERT、GPT 系列的架构思想及其在自然语言处理中的革命性影响。 --- 第四部分：高级主题与实践进阶 (Advanced Topics and Practical Advancements) 本部分面向有一定基础的读者，深入探讨深度学习在特定领域的前沿研究和工程化挑战。 第十章：生成模型概述 变分自编码器 (VAEs)： 解释了编码器-解码器结构，以及如何利用重参数化技巧和 KL 散度实现对潜在空间的学习与采样。 生成对抗网络 (GANs)： 深入分析了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗性训练过程，讨论了模式崩溃（Mode Collapse）等常见问题及解决策略（如 WGAN）。 扩散模型（Diffusion Models）简介： 简要介绍其前向加噪过程和反向去噪过程的基本思想，作为当前最先进的图像生成方法之一。 第十一章：深度学习的工程化与部署 迁移学习与微调 (Fine-tuning)： 讲解了如何利用大规模预训练模型（如 ImageNet 上的 CNN 或 BERT）在特定任务上进行高效训练。 模型量化与剪枝： 讨论了模型压缩技术，如何将浮点运算转换为低精度（如 INT8）运算，以适应边缘计算和移动设备部署。 分布式训练策略： 介绍了数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的基本概念和实现框架。 附录：深度学习框架实战指导 提供了使用 PyTorch 进行核心操作（张量操作、构建自定义层、实现自定义优化器）的详细代码示例和最佳实践，确保读者能将理论知识迅速转化为可运行的代码。 本书特点： 1. 理论与实践的完美平衡： 每一核心算法后均附带关键数学推导，并穿插有清晰的代码逻辑示例。 2. 覆盖广度与深度兼顾： 从基础的梯度下降到前沿的 Transformer 架构，确保知识体系的完整性。 3. 强调核心思想： 聚焦于模型背后的设计哲学（如残差连接、注意力机制），而非仅仅停留在公式层面。 4. 面向前沿： 引入了当前工业界和学术界最关注的生成模型和模型部署技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆