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出版者:清华大学出版社

作者:(美)微软公司

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:2002-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787302015154

丛书系列:

图书标签:

• 微软
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好的，以下是一份详细的图书简介，内容不涉及《微软培训与认证系列教材2152B》： --- 书名：深度学习：原理、算法与应用实战 作者： [虚构作者名，例如：李明，张华] 出版信息： [虚构出版社名，例如：科技前沿出版社] 版次： 第一版 字数： 约 450,000 字 ISBN： [虚构ISBN号，例如：978-7-5679-XXXX-X] --- 内容简介 《深度学习：原理、算法与应用实战》是一本全面深入探讨现代深度学习理论与实践的专业著作。本书旨在为计算机科学、人工智能、数据科学领域的初学者、从业者以及研究人员提供一个坚实而完整的知识体系，帮助读者从基础概念到前沿技术，系统地掌握深度学习的核心技术栈。 全书共分为五个主要部分，结构清晰，内容严谨，理论与实践紧密结合。 第一部分：深度学习基础与数学原理 本部分是全书的理论基石，为理解后续复杂模型打下坚实的基础。我们首先回顾了机器学习的基本范式，并着重讲解了深度学习所依赖的关键数学工具。 线性代数回顾： 详细介绍了向量、矩阵运算、特征值分解等在神经网络中的应用，特别是张量（Tensor）的概念及其在现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）中的核心地位。 概率论与数理统计： 深入探讨了概率分布（高斯分布、伯努利分布）、最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）等概念，这些是理解损失函数设计和模型正则化的关键。 优化理论基础： 详尽阐述了凸优化基础，并重点介绍了随机梯度下降（SGD）及其各种变体，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和著名的Adam优化器，分析了它们在非凸优化问题中的收敛性和效率差异。 反向传播算法（Backpropagation）： 对反向传播算法的原理进行了细致的推导和可视化解释，清晰展示了如何利用链式法则高效计算梯度，这是所有人工神经网络训练的核心机制。 第二部分：核心神经网络模型结构 这一部分系统地介绍了构成现代深度学习系统的基本单元和经典网络结构。 多层感知机（MLP）： 从最简单的全连接网络入手，讲解了激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变种）的选择对网络性能的影响，并探讨了过拟合和欠拟合问题及其初步解决方案。 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析了卷积层的数学原理，包括不同填充（Padding）和步幅（Stride）的设置。详细介绍了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception系列）和ResNet（残差网络）的设计思想、创新点及对图像处理领域的革命性贡献。同时，也覆盖了目标检测中的基础结构，如特征金字塔网络（FPN）。 循环神经网络（RNN）与序列模型： 重点介绍了处理序列数据的方法。详细解释了标准RNN的局限性（如梯度消失/爆炸），并深入研究了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，阐明了它们如何通过“门”结构有效控制信息流。 Transformer架构： 全面解析了基于自注意力机制（Self-Attention）的Transformer模型，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式、位置编码（Positional Encoding）的设计，以及Encoder-Decoder结构在序列到序列任务中的应用。 第三部分：深度学习的工程实践与高级技术 本部分聚焦于如何有效地训练、调优和部署高性能的深度学习模型。 正则化与泛化： 探讨了更高级的正则化技术，如Dropout、批标准化（Batch Normalization, BN）和层标准化（Layer Normalization, LN），分析了它们对训练动态和模型鲁棒性的影响。 超参数调优与模型评估： 提供了系统性的方法论来选择学习率、批次大小、网络深度和宽度，并详细介绍了交叉验证、学习曲线分析和模型性能的统计评估指标。 迁移学习与预训练： 阐述了利用大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型进行微调（Fine-tuning）和特征提取的策略，强调了迁移学习在资源受限场景中的巨大价值。 模型部署与效率优化： 讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，旨在减小模型体积、加速推理速度，以适应移动端和边缘计算环境的需求。 第四部分：前沿应用领域深度探索 本书将理论知识与当前热门的研究方向紧密结合，提供了多个关键领域的深入案例分析。 自然语言处理（NLP）： 专注于预训练语言模型（PLM）的发展，详细解析BERT、GPT系列的核心原理及其在文本分类、命名实体识别、机器翻译中的应用。 计算机视觉（CV）： 涵盖了从图像分类到语义分割（如U-Net, DeepLab系列）的完整流程，并对生成模型（如GANs和VAEs）在图像生成和修复中的应用进行了细致的讲解。 强化学习（RL）基础： 介绍了马尔可夫决策过程（MDP）、值迭代和策略迭代，并重点讲解了基于模型的（如DQN）和无模型的（如Policy Gradient, A2C/A3C）深度强化学习算法。 第五部分：实战项目与代码实现 理论学习必须通过实践来巩固。本部分提供了大量的代码示例，全部基于Python语言，并使用主流的深度学习框架实现。 框架入门： 提供PyTorch和TensorFlow 2.x环境搭建指南，并教授读者如何使用其核心API构建和训练网络。 端到端项目： 贯穿全书的实战案例，包括一个复杂的图像识别竞赛项目、一个基于Transformer的文本摘要生成任务，以及一个简单的机器人控制强化学习任务。代码注释详尽，流程清晰，确保读者能够亲手复现并理解每一个技术细节。 本书特色： 1. 理论深度与工程广度兼备： 既有严谨的数学推导，也有面向工业界部署的实用技巧。 2. 结构化学习路径： 从底层数学到顶层应用，循序渐进，逻辑严密。 3. 丰富的可视化辅助： 大量使用图表来解释复杂的网络结构和优化过程，增强直观理解。 4. 代码即学习： 提供的所有代码均可直接运行，并针对最新的框架版本进行了优化。 无论您是准备进入人工智能领域，还是希望系统性地提升现有深度学习技能，《深度学习：原理、算法与应用实战》都将是您不可或缺的宝贵参考资料。 ---

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