环境科学导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国电力出版社

作者:李焰

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:2000-2-1

价格:20.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508301440

丛书系列:

图书标签:

• 环境科学
• 环境导论
• 生态学
• 可持续发展
• 环境保护
• 污染控制
• 自然资源
• 环境问题
• 科学普及
• 大学教材

好的，这是一份关于《环境科学导论》以外其他主题的图书简介，力求详尽且自然流畅。 --- 《深度学习：从理论基石到前沿应用》 图书简介 核心主题： 本书系统梳理了现代深度学习领域的理论框架、核心算法、工程实践以及面向未来的发展趋势。它不仅是初学者的坚实入门指南，更是资深研究人员和工程师深入理解复杂模型运作机理的参考手册。 目标读者： 计算机科学、数学、统计学背景的研究生、博士生、人工智能工程师、数据科学家，以及希望全面掌握深度学习技术的行业专业人士。 --- 第一部分：理论基石与数学基础 第一章：机器学习的演进与深度学习的兴起 本章首先回顾了传统机器学习范式（如支持向量机、决策树）的局限性，着重分析了大数据、计算能力（GPU）提升以及算法创新如何共同推动了深度学习的爆炸性增长。探讨了神经网络的起源，从感知机到多层感知机（MLP）的演进历程，为后续复杂模型的介绍奠定历史和理论基础。 第二章：核心数学工具箱：线性代数、概率论与优化 深度学习的本质是高效的函数逼近。本章深入剖析了支撑神经网络运行的关键数学概念。详细阐述了高维向量空间、矩阵分解（如SVD、PCA在特征提取中的应用）、张量运算的几何意义。在概率论部分，重点讲解了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）在模型参数推断中的角色。优化部分，则详尽对比了梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）以及自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam）的收敛特性与工程表现差异。 第三章：前馈网络（FNN）的构建与反向传播机制 本章是理解所有深度网络的基础。详细介绍了激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU家族及其变体）的选择准则和特性，以及它们如何引入非线性。核心内容聚焦于反向传播算法（Backpropagation）。我们不仅展示了其链式法则的应用，还深入探讨了其在计算图上的实现细节，以及如何利用自动微分框架（如TensorFlow/PyTorch的底层机制）来高效实现梯度计算。同时，探讨了欠拟合与过拟合的概念，并引入了正则化技术，如L1/L2正则化和Dropout的内在机制。 --- 第二部分：核心架构与模型精讲 第四章：卷积神经网络（CNN）：视觉信息处理的革命 本章专注于CNN的结构与功能。系统讲解了卷积操作（Convolution）、池化操作（Pooling）以及全连接层（FC）的组合逻辑。深入分析了经典网络架构的演变：从LeNet-5到AlexNet的突破，再到VGG、GoogLeNet（Inception模块的模块化设计）和ResNet（残差连接解决深度网络退化问题）。此外，探讨了更前沿的轻量化网络设计，如MobileNet和ShuffleNet，以及它们在资源受限环境中的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对文本、语音、时间序列等顺序数据，RNN是不可或缺的工具。本章从基础RNN结构开始，分析了其面临的梯度消失/爆炸问题。重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——特别是输入门、遗忘门、输出门如何精确控制信息流。本章还涵盖了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN在捕获上下文依赖性方面的优势。 第六章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是现代深度学习的基石之一。本章首先阐述了注意力机制如何解决序列模型中信息瓶颈的问题。随后，详尽拆解了Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）机制，包括Scaled Dot-Product Attention的计算流程和多头注意力（Multi-Head Attention）的并行处理能力。最后，详细分析了Transformer的编码器-解码器结构，及其在自然语言处理（NLP）任务中的统治地位。 --- 第三部分：进阶主题与工程实践 第七章：生成模型：从数据分布中学习创造 本章探讨了深度学习在数据生成领域的应用。详细介绍了变分自编码器（VAE），包括其潜在空间（Latent Space）的结构、重参数化技巧和ELBO（证据下界）的优化。随后，深入讲解了生成对抗网络（GANs）：包括Generator和Discriminator的博弈过程、常见的挑战（如模式崩溃），以及主流变体，如DCGAN、WGAN及其改进版。 第八章：模型部署、效率优化与可解释性 理论模型必须转化为实际生产力。本章关注工程实践。探讨了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术如何减小模型体积、加速推理速度。此外，引入了深度学习模型的可解释性（XAI）领域，介绍LIME、SHAP值等方法，帮助用户理解复杂模型决策背后的逻辑。 第九章：前沿研究方向概览 本章对当前研究热点进行展望和概括。包括但不限于：图神经网络（GNN）在复杂关系建模中的应用、自监督学习（Self-Supervised Learning）如何减少对大规模标注数据的依赖、强化学习（RL）在决策制定中的突破性进展，以及联邦学习（Federated Learning）在隐私保护下的分布式训练范式。 --- 附录与工具箱 附录提供了在主流框架（PyTorch/TensorFlow）下快速实现核心算法的代码片段和调试技巧，以及推荐的阅读资源列表。 本书特色： 1. 理论深度与工程实践的完美平衡： 每一核心算法后都附带了在真实数据集上的应用案例和性能分析。 2. 数学推导清晰： 关键的损失函数、梯度计算和概率模型均提供详尽的逐步推导过程。 3. 图示丰富： 大量原创插图，用于解释复杂的网络结构和数据流向，极大地提升了概念的直观性。 通过对这些复杂系统的全面、细致的剖析，读者将不仅能够“使用”深度学习工具，更能深刻理解其“为何如此工作”，从而有能力在面对新的、未曾见过的问题时，设计出最合适的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆