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出版者:西安电子科技大学出版

作者:朱振元

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-07-01

价格:21.00元

装帧:

isbn号码:9787560608785

丛书系列:

图书标签:

• 数据结构
• 算法
• 计算机科学
• 编程
• 数据存储
• 数据组织
• 基础
• 教材
• 学习
• 考研

深度学习核心算法与实践指南 本书是一本面向计算机科学、人工智能及相关领域研究人员和工程师的专业技术著作，旨在系统、深入地剖析现代深度学习模型背后的核心数学原理、算法实现细节以及前沿应用范例。本书避免了对基础数据结构（如链表、树、图等）的冗余介绍，而是将全部篇幅聚焦于如何构建、训练和优化复杂的神经网络架构。 第一部分：深度学习的数学基石与优化理论 本部分为构建高效深度学习模型奠定坚实的理论基础。我们不再讨论如何管理内存或遍历基本数据集合，而是深入探讨驱动现代AI进步的关键数学工具。 第1章：高维空间中的优化景观 本章从现代优化理论的视角切入，而非传统的排序或查找算法。我们将重点分析损失函数的拓扑结构，特别是高维非凸优化问题中的鞍点、局部最小值和全局最小值的几何特征。我们将详细阐述随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析，包括动量（Momentum）、Nesterov加速梯度（NAG）的原理与推导。此外，还会对比分析自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam, AMSGrad）在处理稀疏数据和非平稳目标函数时的性能差异及其背后的统计学解释。本章将使用矩阵微积分和张量代数工具，对梯度计算的效率进行深入探讨。 第2章：反向传播的精细化解析 本书将“反向传播”（Backpropagation）视为一种高效的动态规划在计算图上的应用，而非简单的链式法则机械重复。我们将详细剖析如何利用自动微分（Automatic Differentiation, AD）框架的机制——特别是前向模式和反向模式的切换——来实现高效的梯度计算。重点关注如何处理复杂的结构，例如循环神经网络（RNN）中的时间展开（BPTT）及其梯度消失/爆炸问题。我们还会介绍二阶优化方法（如牛顿法、拟牛顿法，以及K-FAC等近似方法）的基本思想，并讨论其在内存受限场景下的实用性权衡。 第二部分：核心网络架构的构建与解析 本部分集中于当前主流深度学习模型的设计哲学、内部机制及创新点，完全跳脱出离散数据结构的处理范畴。 第3章：卷积神经网络（CNN）的特征层次构建 本章不再关注传统算法中如何高效地存储和访问二维数组，而是深入探索卷积操作的本质——局部连接性、权重共享和空间不变性。我们将剖析经典架构（如LeNet, AlexNet, VGG）的演进脉络，并重点解析ResNet中残差连接（Residual Connections）如何通过引入恒等映射来缓解深层网络的退化问题。此外，还会详尽分析Inception模块（多尺度特征融合）和DenseNet（特征重用）的设计哲学，并讨论空洞卷积（Dilated Convolution）在提升感受野方面的巧妙之处。 第4章：循环与序列模型的演化 本章聚焦于处理时间序列和自然语言的强大工具。我们首先回顾标准RNN的局限性，然后详细拆解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部门控机制（输入门、遗忘门、输出门），解释它们如何通过精巧的“状态”管理机制解决了长期依赖问题。更进一步，本章将全面介绍Transformer架构，重点分析自注意力机制（Self-Attention）如何通过矩阵乘法实现对序列内所有元素间关系的并行化建模，以及多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势。 第5章：生成模型的前沿探索 本部分聚焦于那些能够从数据中学习潜在分布并生成新样本的复杂模型。我们将深入研究变分自编码器（VAE）的概率图模型基础，包括其编码器（推断网络）和解码器（生成网络）的设计，以及如何优化证据下界（ELBO）。随后，我们将详细分析生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，剖析判别器和生成器之间的纳什均衡寻找过程。更高级的主题包括条件GAN（cGANs）、WGAN（Wasserstein GANs）的改进，以及扩散模型（Diffusion Models）中前向加噪和反向去噪过程的精确数学描述。 第三部分：模型训练的高级策略与效率优化 本部分探讨如何将理论模型转化为高效、可扩展的实际应用系统，专注于训练效率和模型鲁棒性。 第6章：正则化与泛化能力的保障 本章探讨如何通过精妙的正则化技术来控制模型的复杂度和泛化能力，而非简单的引入惩罚项。我们将详细分析Dropout的随机性对模型集成效果的模拟，以及批标准化（Batch Normalization, BN）如何在训练过程中动态调整激活值的分布以稳定训练。此外，还将讨论层归一化（Layer Normalization）和实例归一化（Instance Normalization）在不同任务场景下的适用性分析，并介绍权重衰减（Weight Decay）与L1/L2正则化的具体数学影响。 第7章：模型部署与量化压缩 本章关注模型从训练完成到实际投入使用的工程化挑战。我们将探讨模型剪枝（Pruning）的策略，包括非结构化剪枝和结构化剪枝，以及如何通过迭代训练来恢复被移除参数带来的性能损失。核心内容将集中于模型量化技术，从权重和激活值的位宽降低（如INT8量化）出发，深入分析量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）和后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）的算法流程，以及如何在精度损失可接受的范围内实现显著的推理加速。 结论：迈向更通用的人工智能 本书最后总结了当前深度学习研究的前沿趋势，如神经架构搜索（NAS）的优化策略、自监督学习如何有效地利用海量未标注数据，以及可解释性AI（XAI）中对模型决策路径的追踪与分析方法。本书旨在为读者提供一个坚实的、面向前沿应用的深度学习知识体系，使读者能够独立设计和实现下一代智能系统。

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