具体描述
本书从工程应用角度，用大量的实例系统地讲述了信息理论和编码技术，从而使得其讲述的内容容易被工程技术人员和电子，通信类在校生所接受。这一特点是近年来国内外出版的同类教科书中很难见到的。
深度学习架构与算法原理：面向实践的系统化探究 图书简介 本书旨在为那些希望系统、深入理解现代深度学习技术核心架构与算法原理的读者提供一本详尽的、侧重实践的指南。当前，人工智能领域正经历着前所未有的快速发展，而深度学习，尤其是基于神经网络的复杂模型，已成为驱动这一变革的核心引擎。然而，许多现有的教材或书籍往往过于侧重数学推导的严谨性，或者仅停留在对高级框架（如TensorFlow、PyTorch）的API调用层面，使得读者难以真正掌握模型“为什么有效”以及“如何根据具体问题进行定制与优化”的关键技能。 本书的独特之处在于，它构建了一个从基础神经元模型到最前沿Transformer架构的完整知识体系，并通过大量的具体工程案例和算法细节剖析，确保理论知识能够无缝转化为实际的工程能力。我们坚信，真正的理解源于对底层机制的洞察。 --- 第一部分：奠基石——从神经元到深度网络的构建 本部分将打下坚实的数学与计算基础，为后续复杂模型的学习铺平道路。 第一章：基础计算单元的重构 本章首先回顾了逻辑回归与感知机模型，但这并非简单的重复，而是引入损失函数设计哲学。我们将深入探讨常用的损失函数（如交叉熵、均方误差、Hinge Loss）在不同任务场景下的适用性与局限性。重点分析了激活函数的选择：从早期的Sigmoid和Tanh，到ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）。我们将用代码实例展示，激活函数在深层网络中的梯度消失/爆炸问题中扮演的核心角色，以及如何通过选择合适的激活函数来缓解这些问题。此外，本章详细阐述了反向传播算法（Backpropagation）的数学原理与高效计算图的构建，强调其在现代GPU并行计算中的优化策略。 第二章：优化器的演进与现代调优策略 优化是深度学习成功的关键。本章将对优化器进行一次全面的历史梳理与性能对比。我们不仅仅介绍SGD、Momentum、Adagrad、RMSprop，而是着重分析Adam（及其后续的变体如AdamW）是如何结合动量和自适应学习率的优势。关键在于，我们将探讨这些优化器在非凸优化曲面上的行为差异，并通过可视化工具展示它们在鞍点和局部最小值附近的收敛轨迹。此外，本章会详细讲解学习率调度策略（如余弦退火、Warmup策略），这些策略在大型模型训练初期和后期稳定性的控制中起着决定性作用。 第三章：正则化与泛化能力的保障 模型容量与泛化能力之间的权衡是核心挑战。本章深入探讨了多种正则化技术。除了传统的L1/L2权重衰减外，我们将重点解析Dropout机制的随机性如何近似于集成学习，并分析其在不同层结构（如全连接层与卷积层）中的应用差异。更重要的是，我们将引入批归一化（Batch Normalization, BN）、层归一化（Layer Normalization, LN）和实例归一化（Instance Normalization, IN）。我们会通过实验数据对比，阐明BN如何在训练阶段稳定协变量偏移，以及LN如何在序列模型中保持训练的独立性。 --- 第二部分：核心架构：视觉与序列的统治者 本部分聚焦于当前最主流的两大应用领域——计算机视觉和自然语言处理的核心网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度解构 本章将卷积操作提升到几何不变性表达的高度。我们将详细剖析LeNet、AlexNet、VGG的结构思想，随后深入探究ResNet中残差连接的“信息高速公路”作用，以及DenseNet中特征重用的机制。对于更前沿的模型，如Inception (GoogleNet)，我们将分析其如何通过多尺度特征提取来优化计算资源。特别地，我们会详细讲解空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用，以及可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型（如MobileNet）中对效率的极致追求。 第五章：循环神经网络（RNN）的局限与超越 本章首先分析标准RNN在处理长距离依赖时的固有缺陷。随后，详细阐述LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）中“门控”机制的精确工作方式，包括遗忘门、输入门和输出门的信号流控制。本章的重点在于，通过链式法则与梯度流的分析，清晰地揭示为何这些门控机制能够有效维持长期记忆。我们也会探讨双向RNN结构在需要全局上下文信息的任务中的优势。 --- 第三部分：Transformer时代：注意力机制的革命 本部分聚焦于彻底改变序列建模领域的Transformer架构，这是当前大模型（LLMs）的基础。 第六章：注意力机制的精髓与自注意力 注意力机制并非凭空出现，本章将追溯其在Seq2Seq模型中的应用，然后引入Scaled Dot-Product Attention。我们将用清晰的矩阵运算图解来阐释Query (Q)、Key (K)、Value (V)三者的角色定位与交互过程。重点在于解析“缩放因子”（Scaling Factor）的作用——它如何防止内积结果过大导致的Softmax饱和。 第七章：Transformer核心架构的完整实现 本章将Transformer结构拆解为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个独立部分进行精细解析。我们将详细描述多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及它如何允许模型在不同的表示子空间中学习信息。编码器层中的前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）的作用，以及它与注意力层的配合机制也将被深入探讨。此外，我们将详尽介绍位置编码（Positional Encoding）的必要性与几种主流的编码方式（绝对正弦编码、旋转位置编码），解释模型如何在缺乏循环结构的情况下捕获序列顺序信息。 第八章：Encoder-Decoder与纯Decoder架构 本章对比了Seq2Seq的经典Transformer（如用于机器翻译）与纯Decoder架构（如GPT系列，用于文本生成）。我们将分析自回归（Autoregressive）生成过程中的采样策略，包括贪婪搜索、束搜索（Beam Search）以及Top-K/Nucleus Sampling，并讨论它们在生成质量和多样性之间的权衡。对于特定任务（如BERT的双向编码），我们将阐述Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)是如何训练出强大的上下文理解能力的。 --- 第四部分：工程实践与模型的高级应用 本部分将理论与大规模实践结合起来，探讨模型部署与效率优化。 第九章：模型高效化与量化策略 面对万亿参数模型，效率至关重要。本章聚焦于模型压缩技术。我们将深入讲解剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，并分析其对模型精度的影响。更关键的是，我们将详细介绍模型量化（Quantization）的原理，包括Post-Training Quantization (PTQ) 和 Quantization-Aware Training (QAT)。我们将用实际案例展示如何将FP32模型转换为INT8甚至更低精度，同时保持可接受的性能损失。 第十章：高效训练与分布式计算 本书的最后一部分转向大规模训练。我们将介绍数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的概念与适用场景。重点分析混合精度训练（Mixed Precision Training）如何利用Tensor Cores加速训练，以及梯度累积（Gradient Accumulation）在受限于显存时的作用。最后，我们将概述如DeepSpeed、FairScale等框架中实现的ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）策略，这是在单机多卡或多节点集群上训练超大模型的核心技术。 --- 本书通过这种层层递进、注重实践细节的结构，旨在培养读者不仅仅是“使用”深度学习框架的人，而是能够“理解、设计并优化”复杂神经网络架构的专业工程师和研究人员。所有章节均配有清晰的伪代码和算法流程图，以确保读者能够完全掌握从理论到实现的全过程。
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