知识管理与统计分析手段(Excel2000实用读本附光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:黄山书社

作者:马 力

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2000-6-1

价格:49.50

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787501526208

丛书系列:

图书标签:

• 知识管理
• 统计分析
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《深度学习原理与应用：从基础理论到前沿实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。我们不仅深入剖析了深度学习背后的数学原理和理论基础，更侧重于如何将这些理论应用于解决现实世界中的复杂问题。全书结构清晰，内容涵盖了从经典神经网络模型到最新、最前沿的深度学习技术，力求让读者在掌握理论的同时，获得强大的工程实践能力。 第一部分：深度学习的基石与基础理论 本部分为理解深度学习打下坚实的理论基础。我们将从信息论、概率论和线性代数这些关键数学工具切入，详细阐述它们在神经网络中的作用。 第一章：神经科学启示与人工神经网络（ANN） 本章追溯了人工神经网络的起源，从生物学神经元的工作机制到第一个数学模型——感知机。我们详细分析了多层感知机（MLP）的结构、激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择与影响，以及前向传播与反向传播（Backpropagation）算法的完整推导过程。重点将放在理解梯度消失和梯度爆炸问题的成因，并介绍如何通过合适的初始化策略和激活函数来缓解这些问题。 第二章：优化算法的精进 高效的优化是训练深度模型的关键。本章深入探讨了经典的梯度下降法（SGD）及其改进版本。我们将详细解析动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和Adam（及其在不同场景下的性能对比）。此外，我们还将介绍二阶优化方法的思想及其在特定场景下的应用潜力，帮助读者理解如何根据不同的数据集特性和模型结构选择最合适的优化器。 第三章：正则化与模型泛化 模型过拟合是深度学习中普遍存在的挑战。本章系统地介绍了一系列行之有效的正则化技术。除了L1和L2权重衰减，我们将重点讨论Dropout机制的统计学意义和实际效果，数据增强（Data Augmentation）在计算机视觉和自然语言处理中的应用。此外，还将介绍批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization）如何稳定训练过程并提高模型泛化能力。 第二部分：核心模型架构深度解析 本部分聚焦于现代深度学习中最具影响力的两大模型家族：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演进与深化。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章系统梳理了CNN的发展历程。从LeNet到AlexNet的突破，再到VGG、GoogLeNet（Inception结构）和ResNet（残差连接）的结构创新。我们不仅会剖析卷积层、池化层、归一化层的具体作用，还将详细解释感受野（Receptive Field）的计算、空洞卷积（Dilated Convolution）在提升分辨率方面的作用，以及目标检测中的基础模块如Anchor Box和非极大值抑制（NMS）。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章专门探讨处理序列数据（如文本、时间序列）的模型。我们首先分析标准RNN在长序列依赖性上的局限性。随后，重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门），阐明它们如何有效地控制信息流。本章还将介绍双向RNN（Bi-RNN）以及如何利用堆叠RNN层来增强模型的特征提取能力。 第六章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是近年来深度学习领域最具革命性的进展之一。本章首先解释了软注意力机制的核心思想，展示它如何增强序列模型的性能。随后，我们将完整地拆解Transformer架构，详细分析自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，包括Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵的生成与缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。这将为读者深入理解BERT、GPT等现代大模型奠定坚实的基础。 第三部分：前沿应用与工程实践 本部分将理论知识与实际应用相结合，探讨深度学习在不同领域的前沿技术和部署考量。 第七章：生成模型：从变分到对抗 本章涵盖了当前最热门的生成模型。首先，深入讲解变分自编码器（VAE）的潜在空间表示、重参数化技巧和ELBO（证据下界）的优化。随后，我们将详尽分析生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，包括判别器和生成器的相互作用，以及DCGAN、WGAN等改进模型在图像生成上的稳定性和质量提升。 第八章：迁移学习与预训练模型 在数据稀缺的场景下，迁移学习至关重要。本章探讨了如何有效地利用在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的CNN模型或大规模文本语料上的语言模型）。我们将详细介绍模型微调（Fine-tuning）的策略，包括冻结层、选择性解冻，以及在特定下游任务中调整学习率的最佳实践。 第九章：模型部署与效率优化 本章关注深度学习模型的工业化落地。我们将讨论模型量化（Quantization）技术，如Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training，以减小模型体积并加速推理。此外，还会介绍模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，并简要介绍TensorRT、OpenVINO等主流推理引擎的使用范式。 附录：实践工具箱 附录部分将提供读者上手实践所需的软件环境配置指南，重点介绍PyTorch或TensorFlow（基于读者选择的框架）的安装、基本张量操作和自动微分机制的实际操作演示，确保读者能够顺利地将书中所学理论转化为可运行的代码项目。 本书适合具备一定编程基础和高等数学知识的读者，是计算机科学、人工智能、数据科学等领域研究生、研究人员以及希望系统掌握深度学习核心技术的工程师的理想参考书。

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