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出版者:中国电力出版社

作者:卢声

出品人:

页数:443

译者:

出版时间:2001-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787508304861

丛书系列:

图书标签:

• Dreamweaver
• UltraDev
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• 教程
• 实战

《深度学习：从入门到精通的实践之旅》 一、本书定位与目标读者 本书旨在为希望系统、深入地掌握深度学习理论并应用于实际项目中的读者提供一本全面且实用的技术指南。我们假设读者已经具备一定的编程基础（推荐Python）和微积分、线性代数的基础知识，但对深度学习的具体技术栈和工程实践经验有限。 目标读者群体包括但不限于： 1. 计算机科学、数据科学或相关专业的学生： 需要一本权威教材来理解深度学习的核心概念、数学原理和主流框架的使用方法。 2. 初级/中级软件工程师和数据分析师： 希望转型或扩展技能栈到人工智能领域，需要清晰的实践步骤和项目案例来指导学习路径。 3. 科研人员和工程师： 需要快速掌握特定深度学习模型（如Transformer、GANs）的最新进展和高效实现技巧。 4. 对人工智能抱有浓厚兴趣的自学者： 寻求一个结构化、循序渐进的学习框架，避免在海量信息中迷失方向。 二、本书内容结构与特色 本书摒弃了冗长晦涩的纯理论叙述，采用“理论阐释—数学推导—代码实现—案例分析”的紧凑结构，确保每一章的知识点都能立即转化为可操作的能力。全书共分为五个部分，共十七章。 第一部分：基础奠基——从感知机到神经网络（第1章至第3章） 本部分为深度学习的基石，重点在于建立对计算学习的直观理解和必要的数学支撑。 第1章：机器学习基础回顾与环境搭建 本章首先快速回顾监督学习、无监督学习、损失函数、过拟合与欠拟合等核心概念。随后，详细指导读者配置主流的深度学习开发环境，包括Python环境管理（Anaconda/Miniconda）、GPU加速配置（CUDA/cuDNN）以及TensorFlow 2.x/PyTorch的安装与版本兼容性检查。 第2章：人工神经网络（ANN）的数学核心 深入剖析单层感知机（Perceptron）的工作原理及其局限性。重点讲解多层前馈网络（MLP）的结构，激活函数的选择（Sigmoid, ReLU族系）及其导数特性。详细推导前向传播和误差反向传播（Backpropagation）算法的数学公式，强调链式法则在梯度计算中的应用。 第3章：优化算法与模型训练 讨论梯度下降法的基本形式（批量、随机、小批量）及其收敛性问题。重点介绍现代优化器，如Momentum, AdaGrad, RMSProp，并对Adam及其变体的内部机制进行细致的剖析，展示它们如何在复杂地形中加速收敛。同时，探讨学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）对训练稳定性的影响。 第二部分：核心模型架构——深度网络的构建块（第4章至第8章） 本部分聚焦于现代深度学习中最常用、最成功的几大模型架构，并提供了完整的实现蓝图。 第4章：卷积神经网络（CNN）的原理与实践 系统讲解卷积操作的数学定义、填充（Padding）和步幅（Stride）。详细介绍不同类型的层：卷积层、池化层（Pooling）和批归一化（Batch Normalization）。通过实现LeNet-5和AlexNet，展示如何构建一个基础的图像分类器。 第5章：经典CNN架构的深入剖析 深入分析VGG的深度哲学、GoogLeNet/Inception模块的模块化设计思想（Inception Block的计算效率考量），以及ResNet（残差网络）中Skip Connection的引入如何解决深度网络中的梯度消失问题。最后，对MobileNet系列在移动端部署的轻量化技术进行探讨。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 讲解处理序列数据的基础——RNN的基本单元。重点分析标准RNN在长序列依赖问题上的不足（梯度消失/爆炸）。详细介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制（输入门、遗忘门、输出门），并提供一个基于PyTorch的序列预测实例。 第7章：编码器-解码器架构与注意力机制 介绍Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）框架，常用于机器翻译和文本摘要。引入“注意力机制”（Attention Mechanism）的概念，解释它如何允许解码器在每一步关注输入序列的不同部分，极大地提升了长序列任务的性能。 第8章：Transformer模型——现代NLP的基石 详尽解读Google在2017年提出的Transformer架构。重点剖析多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算过程，以及位置编码（Positional Encoding）的设计哲学。展示如何使用Hugging Face生态中的工具链来快速应用预训练的BERT/GPT模型。 第三部分：前沿与特种模型（第9章至第12章） 本部分探索对特定复杂任务（如生成任务、无监督学习）至关重要的先进模型。 第9章：无监督与自监督学习 介绍Autoencoder（自编码器）及其变体（如Denoising AE, Variational AE, VAE）。重点阐述VAE的潜在空间（Latent Space）的概率分布建模，及其在数据生成和降维中的应用。 第10章：生成对抗网络（GANs） 深入讲解生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程。详述经典DCGAN的架构改进，并探讨提高训练稳定性的高级技术，如WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度惩罚（WGAN-GP）机制。 第11章：深度强化学习（DRL）入门 提供DRL的基本概念框架，包括Agent, Environment, State, Action, Reward。讲解基于价值的方法（如DQN）的核心思想，并介绍策略梯度方法（如REINFORCE）。 第12章：图神经网络（GNN）简介 介绍处理非欧几里得结构化数据的需求。讲解Graph Convolutional Networks (GCN) 的基本消息传递（Message Passing）框架，并展示其在社交网络分析和分子结构预测中的初步应用。 第四部分：工程实践与效率优化（第13章至第15章） 本部分关注如何将理论模型转化为高性能、可部署的系统。 第13章：模型调优与正则化技巧 系统梳理正则化技术：Dropout, L1/L2正则化，早停法（Early Stopping）。深入探讨超参数搜索策略（网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化），以及如何使用TensorBoard/Weights & Biases进行高效实验跟踪。 第14章：迁移学习与模型微调 详细讲解迁移学习（Transfer Learning）的适用场景和方法论，特别是针对小数据集场景。指导读者如何有效地进行特征提取和模型微调（Fine-tuning），以最大限度地复用预训练模型的知识。 第15章：模型部署与推理优化 讨论模型序列化（如ONNX格式）和部署流程。介绍模型量化（Quantization）和模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型体积并加速边缘设备上的推理速度。对比TensorFlow Serving、TorchServe等主流服务框架的特点。 第五部分：综合项目实战（第16章至第17章） 本部分通过两个完整的端到端项目，巩固前述所有知识点。 第16章：项目实战一：高精度图像语义分割 以PASCAL VOC或COCO数据集为例，使用U-Net或DeepLabV3+架构，完整演示从数据预处理、模型构建、损失函数选择（如Dice Loss）到结果可视化和性能评估的全部流程。 第17章：项目实战二：文本情感分析与可解释性 构建一个基于Transformer的文本分类系统。重点不仅在于准确率，更在于引入模型可解释性工具（如LIME或SHAP），帮助读者理解模型决策背后的逻辑，增强对复杂模型的信任度。 三、本书的技术路线与风格 本书以PyTorch作为主要的编程实现框架，因为它在研究灵活性和动态图调试方面的优势，同时也会穿插TensorFlow 2.x的Keras API进行对比说明。 语言风格： 严谨、务实、面向实战。我们注重从工程角度阐述理论的“为什么”和“如何做”，力求消除“黑箱”感，使读者能够真正掌控每一个训练步骤背后的机制。书中代码示例精简而完整，直接可运行，并附有详尽的注释。 结语： 学习深度学习是一场马拉松，本书旨在为您提供一双跑鞋和一份精确的路线图，助您顺利跨越理论的鸿沟，抵达工程应用的彼岸。

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