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出版者:人民邮电出版社

作者:明月创作室

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-03-01

价格:43.0

装帧:

isbn号码:9787115091109

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是为您构思的一份图书简介，该书名为《深度学习的数学基础与前沿应用》，内容完全聚焦于该领域，不涉及您提到的《上网设备选购与使用》相关内容。 --- 《深度学习的数学基础与前沿应用》 —— 驾驭复杂模型，洞察智能核心 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为推动技术革新的核心驱动力。然而，支撑起这些惊人能力的，是其背后严谨而精妙的数学框架。本书《深度学习的数学基础与前沿应用》并非一本浅尝辄止的入门读物，而是一部旨在为读者——无论是渴望深入理解算法原理的工程师、致力于理论突破的研究人员，还是希望系统掌握这一领域核心技能的专业人士——构建坚实数学基石、并引领其探索前沿应用实践的权威指南。 本书的编纂历经数年，汇集了作者在数理统计、优化理论以及现代计算科学领域的深厚积累。我们深知，脱离了严谨的数学视角，深度学习模型便如同空中楼阁，其内在机制和局限性难以被透彻把握。因此，本书以一种自底向上、层层递进的结构展开，确保读者不仅“会用”，更能“理解为何如此有效”。 第一部分：数学基石的重塑——理解模型的“骨骼” 本书开篇并未急于介绍复杂的网络结构，而是首先对深度学习赖以生存的数学工具进行了系统而深入的回顾与深化。这部分内容是全书的理论根基，其深度远超一般教材的综述性介绍。 线性代数的高维视角： 我们将重点探讨特征值分解、奇异值分解（SVD）在降维、数据压缩以及特定网络层（如注意力机制的低秩近似）中的实际作用。特别关注张量（Tensor）运算在现代GPU架构下的优化原理，解析为何高效的矩阵乘法是训练大型模型的基础。 概率论与信息论的精妙结合： 深入剖析最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）如何指导损失函数的选择。本书详细阐述了KL散度、交叉熵在衡量分布差异中的核心地位，并结合贝叶斯深度学习的概念，探讨了模型不确定性的量化方法。 微积分与优化理论的实战对接： 梯度下降法及其变体的推导被赋予了更强的几何意义。我们不仅涵盖了动量（Momentum）、RMSProp、Adam等经典优化器的算法细节，更深入探讨了它们的收敛性分析，以及在高维、非凸损失地形貌中可能遇到的鞍点（Saddle Point）问题和解决方案，如牛顿法及其近似方法的应用。 第二部分：核心网络结构的深度剖析——从机制到鲁棒性 在夯实数学基础后，本书将视角转向主流的神经网络结构。重点在于揭示这些结构如何巧妙地利用了前述的数学原理来实现特定的功能，以及如何通过理论分析来增强模型的鲁棒性。 前馈网络（FNN）与激活函数的选择： 探讨了ReLU及其变体的引入如何解决了梯度消失/爆炸问题，并从其非光滑特性角度分析了次梯度（Subgradient）在优化过程中的作用。 卷积网络（CNN）的谱分析： 超越简单的特征提取描述，本书引入了滤波器的傅里叶变换视角，解释了不同尺度卷积核如何捕获信号的不同频段信息，并详细讨论了残差连接（Residual Connection）在数学上如何构建了一个更平坦的优化路径。 循环网络（RNN）与序列建模的挑战： 重点分析了LSTM和GRU的门控机制在数学上如何有效地控制信息流的时间依赖性，并对比了它们的计算效率与长期依赖捕捉能力的平衡。 第三部分：前沿应用与现代技术——理论指导实践 本书的后半部分，将读者的视野引向当前深度学习领域最活跃的几个方向，强调理论理解如何指导尖端技术的落地。 生成模型（GANs与VAEs）： 深入解析了生成对抗网络背后的博弈论基础，探讨纳什均衡的求解困境，并提出改进生成器和判别器训练策略的数学依据。对于变分自编码器（VAE），本书详细阐述了重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使得梯度能够回传，以及如何通过调整证据下界（ELBO）的各个组成部分来控制生成结果的保真度和多样性。 注意力机制与Transformer架构： 本部分对自注意力机制的缩放点积操作进行了详细的数学分解，解释了Softmax函数在构建概率分布和实现“软选择”中的关键作用。我们还将探讨位置编码（Positional Encoding）的引入如何弥补了自注意力机制缺乏序列感知的缺陷。 模型解释性（XAI）的量化方法： 面对日益复杂的黑箱模型，本书介绍了基于梯度和扰动的可解释性方法，如Grad-CAM和Integrated Gradients，并从信息论的角度评估了这些解释方法的有效性和忠实度。 本书的独特价值： 《深度学习的数学基础与前沿应用》的目标读者群体清晰明确——那些不满足于仅调用库函数、而渴望掌握算法设计核心原理的专业人士。本书通过大量严谨的公式推导、清晰的定理阐述以及与实际代码框架（如PyTorch/TensorFlow的底层逻辑）的紧密结合，确保读者能够真正内化深度学习的内在逻辑。它不是一本面向初学者的“速成手册”，而是一部能够帮助从业者在面对下一代AI挑战时，仍能基于坚实数学基础进行创新和批判性思考的必备参考书。掌握本书内容，意味着您将能够从“用户”升级为“设计者”和“理论探索者”。 ---

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