计算机网络与数据库技术及其工业应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:张宜生 张乐福 梁书云

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2001-6

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787111089698

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 数据库技术
• 工业应用
• 网络工程
• 数据库系统
• 信息技术
• 数据通信
• 应用开发
• 计算机科学
• 信息安全

深度学习与神经网络前沿进展 图书名称： 深度学习与神经网络前沿进展 图书简介： 本书旨在全面、深入地探讨当前人工智能领域最核心、发展最迅猛的两个分支——深度学习（Deep Learning）与人工神经网络（Artificial Neural Networks）的理论基础、最新模型架构、关键优化技术及其在多个前沿领域的创新应用。本书不仅面向对人工智能有初步了解的研究人员和工程师，更致力于为寻求突破性进展的高级学者提供一份详尽的参考手册。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分将系统回顾神经网络的数学基础，并追溯其从感知机到深度架构的演进历程。 第一章：神经网络的数学基础与优化理论 详细阐述多层感知机（MLP）的数学模型，重点解析激活函数的非线性特性及其在深层网络中的影响。深入探讨反向传播算法（Backpropagation）的精确推导与现代计算框架（如自动微分）下的实现机制。核心内容包括：梯度下降法的各类变体（SGD, Adam, RMSProp, Nesterov动量）的收敛性分析、学习率调度策略的最新研究（如周期性学习率、余弦退火）。此外，还将讨论损失函数的选择依据，包括交叉熵损失、均方误差损失在不同任务中的适用性，以及如何设计更鲁棒的正则化损失项。 第二章：深度网络的正则化与泛化能力 深度网络的过度参数化带来了严重的过拟合风险。本章专注于提升模型泛化能力的关键技术。重点介绍Dropout机制的变体及其在卷积网络和循环网络中的不同应用效果。深入分析批归一化（Batch Normalization, BN）的原理、层归一化（Layer Normalization, LN）和实例归一化（Instance Normalization）在特定场景下的优势与局限性。此外，还将涵盖权重衰减、早停法（Early Stopping）的精确触发条件，以及更为复杂的正则化技术，如数据增强的几何变换与像素级扰动策略。 第三章：循环神经网络（RNN）的结构革新 尽管转化器（Transformer）占据了主流，但循环结构在处理序列数据方面仍有其不可替代的地位。本章详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与信息流控制机制。重点讨论了如何解决梯度消失/爆炸问题的核心思路。更进一步，将引入双向RNN、深度RNN（Stacked RNN）的构建方法，并对比分析了它们在语音识别和机器翻译中的性能瓶颈与优化路径。 第二部分：核心模型架构与跨模态学习 本部分聚焦于当前主导人工智能领域的两大核心架构：卷积网络与自注意力机制。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度扩展与高效化 系统梳理经典CNN架构（AlexNet, VGG, ResNet）的设计哲学。着重分析残差连接（Residual Connections）如何解决深度网络的退化问题，并详细介绍Inception模块（GoogLeNet）的空间金字塔结构思想。本章的重点在于高效网络设计：深入剖析MobileNet系列（Depthwise Separable Convolutions）和ShuffleNet（Channel Shuffle）如何平衡模型精度与计算效率，使其适用于边缘计算设备。同时，探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在密集预测任务中的应用。 第五章：自注意力机制与Transformer架构的解析 Transformer架构是当前自然语言处理（NLP）和视觉领域（Vision Transformer, ViT）革命的核心。本章从自注意力（Self-Attention）的“查询-键-值”（QKV）计算出发，详细阐述多头注意力机制的并行化优势。全面解析原始Transformer的编码器-解码器结构，并对比分析BERT、GPT系列模型的预训练目标（Masked Language Modeling, Causal Language Modeling）及其在下游任务中的微调策略。 第六章：多模态学习与跨域对齐 随着AI应用的深入，模型需要处理和理解不同类型的数据。本章探讨如何有效融合视觉、文本和语音信息。重点介绍对比学习（Contrastive Learning）在多模态对齐中的应用，如CLIP模型中图像-文本嵌入空间的对齐方法。讨论跨模态生成任务（如图像描述生成、文本到图像合成）中，如何利用联合表示空间实现高质量的内容生成与语义一致性。 第三部分：前沿应用与鲁棒性挑战 本部分关注深度学习在特定复杂场景下的应用，并探讨构建可信赖AI系统的关键技术。 第七章：生成对抗网络（GAN）与扩散模型 生成模型是当前研究的热点。本章首先详述生成对抗网络（GAN）的原理、判别器与生成器的博弈过程。深入分析WGAN（Wasserstein GAN）如何解决模式崩溃问题，以及CycleGAN在无监督图像翻译中的创新性。随后，本书将重点转向更先进的扩散概率模型（Diffusion Models），详细解释其前向（加噪）和反向（去噪）过程的数学框架，并展示其在高保真图像生成上的卓越性能。 第八章：图神经网络（GNN）及其在复杂系统中的建模 针对社交网络、分子结构、知识图谱等非欧几里得结构数据，图神经网络是理想的解决方案。本章从谱图理论出发，介绍图卷积网络（GCN）的基本运算。重点分析GraphSAGE的邻域采样策略和图注意力网络（GAT）中引入注意力机制的重要性。讨论GNN在推荐系统、药物发现和交通流预测中的实际案例。 第九章：模型的可解释性、对抗鲁棒性与联邦学习 构建成熟的AI系统必须解决信任问题。本章探讨模型透明度与安全性。在可解释性方面，介绍LIME和SHAP值方法，用于局部解释模型决策。在鲁棒性方面，详细分析了对抗样本的生成原理，并探讨了对抗训练、梯度掩码等防御策略。最后，本章引入联邦学习（Federated Learning），讨论如何在数据隐私保护的前提下，实现分布式模型训练的有效聚合策略（如FedAvg）。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，力求为读者提供一个理解和掌握当前深度学习与神经网络领域最尖端技术的全面平台。

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