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出版者:机械工业出版社

作者:梁旭

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2004-3-1

价格:17.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111137368

丛书系列:

图书标签:

• 操作系统
• 计算机科学
• 教材
• 习题
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• 高等教育
• 计算机基础
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• 教学参考
• 考研

深度学习与神经网络：从理论基础到前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且兼具实践指导性的深度学习与神经网络学习路径。不同于侧重于特定操作系统概念或习题解析的传统教材，本书聚焦于构建现代人工智能系统的核心技术——深度学习的底层原理、主流模型架构及其在多个关键领域的实际应用。 第一部分：神经网络的基石与数学原理 本书的开篇将扎实地奠绘读者对计算科学与数学的理解，这些是驾驭复杂神经网络模型的必备工具。我们不会探讨操作系统的内存管理、进程调度或文件系统等内容，而是将重点放在构建智能体的数学框架上。 1. 线性代数与概率论的再审视： 深入剖析向量空间、矩阵分解（如SVD、特征值分解）在数据表示中的作用。在概率论部分，我们将详细解析贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP），这些是理解损失函数和模型正则化的基础。 2. 人工神经元模型及其局限性： 从最基础的感知机（Perceptron）开始，逐步过渡到激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU家族）的选择与特性。我们将详细分析早期模型的局限性，特别是梯度消失问题，这直接引出了下一阶段的深度学习革命。 3. 优化算法的精髓： 核心章节将聚焦于如何“训练”一个模型。内容涵盖梯度下降法的变体，如随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们不仅介绍公式，更会深入探讨它们在收敛速度和泛化能力上的权衡与差异。 第二部分：深度前馈网络与反向传播机制 本部分是理解深度学习工作流的关键。我们将详尽解析深度网络如何通过层层堆叠实现复杂的特征提取。 1. 反向传播算法的剖析（Backpropagation）： 这是深度学习的“心脏”。本书将使用清晰的链式法则推导，解释误差信号如何从输出层高效地反向传播至输入层，并指导权重更新。此处不会涉及操作系统中关于系统调用或中断处理的讨论，所有焦点都在于计算图的自动微分。 2. 正则化与泛化： 讨论如何防止模型在训练数据上“过拟合”。内容包括L1/L2正则化、Dropout机制的随机性原理，以及早停法（Early Stopping）的实践技巧。 3. 批标准化（Batch Normalization）： 深入探讨BN层如何稳定训练过程、加速收敛，并允许使用更高的学习率。我们会对比Layer Normalization和Instance Normalization，阐述它们在不同场景（如序列数据与图像数据）下的适用性。 第三部分：核心架构：卷积神经网络（CNN） 卷积网络是处理网格状数据（尤其是图像）的基石。本书将详细拆解其核心组件。 1. 卷积运算的数学本质： 解释卷积核（Filter）如何通过局部感受野提取空间特征。我们将区分“Valid”、“Same”和“Full”填充模式，并探讨步幅（Stride）对特征图尺寸的影响。 2. 池化层的角色与演变： 分析最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在实现平移不变性和降维方面的作用。 3. 经典与现代CNN架构： 详细解析AlexNet、VGGNet的结构深度，然后重点研究ResNet（残差连接的原理）、Inception（多尺度特征融合）以及DenseNet（特征重用）的设计哲学。这些章节完全围绕图像处理和特征提取展开。 第四部分：序列建模与循环神经网络（RNN） 针对文本、语音等时间序列数据，本书将聚焦于循环结构的设计。 1. 基础RNN的结构与挑战： 解释隐藏状态（Hidden State）如何捕获序列的“记忆”。我们将再次强调标准RNN在处理长距离依赖时所面临的梯度问题。 2. 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细解析LSTM内部的输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现对信息流的精细控制。GRU作为其简化版本，其效率优势也将被充分讨论。 3. 序列到序列模型（Seq2Seq）与注意力机制（Attention）： 介绍Seq2Seq框架如何应用于机器翻译和对话系统。最关键的是，我们将深入研究注意力机制（Attention），解释它如何允许模型动态地关注输入序列中最重要的部分，这被视为迈向Transformer模型的关键一步。 第五部分：变革性的Transformer架构与自监督学习 本部分涵盖了当前人工智能领域最前沿的技术，这些技术已在自然语言处理（NLP）领域取得了统治性地位。 1. 自注意力（Self-Attention）的机制： 详细推导Query, Key, Value矩阵的计算过程，解释多头注意力（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间中学习信息。 2. Transformer的Encoder-Decoder结构： 剖析Transformer如何完全摒弃循环和卷积结构，仅依赖注意力机制来并行化序列处理。 3. 预训练模型范式： 介绍基于Transformer的大型预训练语言模型，如BERT（掩码语言模型与下一句预测）和GPT系列（自回归生成）。讨论它们如何通过大规模无监督/自监督数据学习通用语言表示，并探讨迁移学习的有效性。 结语：模型的部署与伦理考量 最后，本书将简要涉及模型的评估指标（如准确率、召回率、F1分数、Perplexity）以及在实际环境中部署深度学习模型的挑战，例如模型压缩、量化技术。同时，我们将以批判性的眼光审视深度学习模型在公平性、可解释性等方面带来的伦理挑战。 本书内容完全围绕计算智能、数据结构、算法优化及前沿模型展开，不涉及任何关于操作系统设计、内核编程、硬件抽象层、虚拟化技术或文件系统管理等主题。

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