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出版者:清华大学出版社

作者:郭胜等编

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2002-9

价格:28.0

装帧:平装

isbn号码:9787302056904

丛书系列:

图书标签:

• C#
• NET
• 程序设计
• 教程
• 编程入门
• 软件开发
• Visual Studio
• 面向对象
• 算法
• 数据结构
• 示例代码
• 实战项目

好的，这是一本关于其他主题的图书简介，字数在1500字左右，旨在详细描述其内容，且不包含任何关于 C.NET 程序设计教程 的信息： --- 《深度学习：原理与实践》 内容简介 本书是一部全面、深入探讨深度学习（Deep Learning）领域核心概念、关键算法与前沿应用的专著。在人工智能（AI）浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术变革的核心引擎。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并辅以大量实际操作指导，使读者能够从零开始构建、训练和部署复杂的神经网络模型。 本书结构严谨，内容覆盖了从基础的数学和概率统计背景，到现代深度学习框架的搭建与应用，层层递进，力求做到既有广度又不失深度。我们相信，理解背后的数学原理是掌握深度学习的基石，因此我们花费了相当篇幅来阐述线性代数、微积分、概率论和信息论在深度学习中的具体作用。 第一部分：基础篇——理论基石的构建 本书的开篇将引导读者回顾必需的数学基础。我们不会停留于纯粹的理论推导，而是着重讲解这些数学工具如何映射到神经网络的运作机制上。 1. 线性代数与数值优化： 详细介绍了向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据表示和特征提取中的地位。重点讲解了梯度下降法（Gradient Descent）的各种变体，包括动量法（Momentum）、RMSProp和Adam优化器，并剖析了它们在解决非凸优化问题时的优势与局限性。 2. 概率论与信息论基础： 阐述了最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在模型参数学习中的应用。深入探讨了熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）如何作为损失函数指导模型学习方向，确保模型不仅拟合数据，还能有效量化模型的不确定性。 3. 浅层神经网络回顾： 在介绍深度学习之前，我们将简要回顾感知机（Perceptron）和多层感知机（MLP），并详细解析激活函数（如Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）的选择对网络性能的影响，以及反向传播（Backpropagation）算法的完整推导过程，这是理解一切深层网络训练的基础。 第二部分：核心架构——经典与现代模型的深入解析 本部分是本书的主体，聚焦于当前主流的深度学习模型架构。我们不仅会介绍模型的结构图，更会深入剖析其设计背后的动机和机制。 1. 卷积神经网络（CNN）： 这是图像处理领域的基石。本书详尽介绍了卷积操作、池化层的原理，并系统梳理了经典的CNN架构演进史：从LeNet到AlexNet、VGG、GoogLeNet/Inception系列，再到ResNet（残差网络）和DenseNet（密集连接网络）。我们特别关注残差连接如何解决了深度网络中的梯度消失问题，并探讨了空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割中的应用。 2. 循环神经网络（RNN）及其改进： 针对序列数据，本书详细介绍了RNN的基本结构，并着重剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控”机制来捕获长期依赖关系。此外，还涵盖了双向RNN、堆叠RNN的应用场景，以及针对序列到序列（Seq2Seq）模型中编码器-解码器结构的研究。 3. 注意力机制与Transformer架构： 介绍注意力机制如何从序列模型中脱颖而出，成为现代AI模型的核心部件。我们将重点解析Transformer架构中的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），并详细解读其在自然语言处理（NLP）领域带来的革命性突破。我们还将探讨BERT、GPT系列等预训练模型的结构和微调策略。 第三部分：进阶主题与工程实践 理论学习之后，实践操作和对高级主题的掌握至关重要。本部分将引导读者进入更复杂和前沿的领域。 1. 生成模型（Generative Models）： 深度解析了两种主流的生成模型：变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。书中详细阐述了GANs的纳什均衡思想，分析了训练过程中的不稳定性问题（如模式崩溃），并介绍了WGAN、CycleGAN等改进版本在图像合成和风格迁移中的应用。 2. 深度强化学习（DRL）： 介绍了强化学习的基本框架——马尔可夫决策过程（MDP）。随后，深入讲解了基于价值的方法（如DQN及其改进）和基于策略的方法（如Policy Gradients, REINFORCE）。最后，重点介绍Actor-Critic架构及其在复杂控制任务中的成功案例。 3. 模型的可解释性与鲁棒性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解“黑箱”内部的决策过程变得日益重要。本书介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法，以及CAM/Grad-CAM等可视化技术。同时，讨论了对抗性攻击的原理，并介绍了防御性训练策略，以增强模型的鲁棒性。 4. 现代框架下的部署与优化： 实践部分将侧重于使用业界主流的深度学习库（如PyTorch和TensorFlow 2.x）进行高效编程。内容包括数据并行与模型并行策略、混合精度训练、模型量化与剪枝技术，以及如何利用ONNX等标准格式进行跨平台部署，以确保模型在实际生产环境中的高性能表现。 目标读者 本书内容深度适中，适合具备一定编程基础（推荐Python）和高等数学基础的读者。无论是希望转行进入人工智能领域的研究生、希望将深度学习技术集成到现有产品中的工程师，还是希望系统性夯实自身理论基础的AI从业者，本书都将是一份不可或缺的参考资料和实践指南。通过本书的学习，读者将不仅学会“如何”构建模型，更能深刻理解“为何”这些模型能够取得卓越的性能。 ---

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