具体描述
人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)是一个高复杂度的非线性系统，虽然从形式上模拟了人脑的学习结构，但由于所依赖的生物学理论基础尚不完善，因此人工神经网络不仅功能上远远没有达到预期的接近于人脑学习能力的目标，而且对于现有神经网络模型的工作机理也不明确，使神经网络模型的研究和性能的改进也就变得越来越困难，应用领域也受到一定的影响。 我们的研究以构建更有效的人工神经网络模型为目的，以神经网络的工作机理分析为基本出发点，采用非参数化的决策树(Decision Tree)与传统人工神经网络结合的方法，研究神经网络的结构设计方法，并进一步探讨了人工神经网络的增量学习算法。
深度学习中的核心驱动力：卷积神经网络的基石与进阶 图书简介 本书深入剖析了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）作为现代深度学习技术基石的构建原理、核心机制及其在复杂模式识别任务中的强大应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的认知框架，理解CNN如何从仿生学原理出发，发展成为处理图像、视频乃至高维序列数据的首选架构。 第一部分：卷积神经网络的理论基础与结构演化 本部分将从最基础的信号处理和特征提取理论出发，构建读者对“卷积”操作的直观理解。我们将详细阐述卷积核（Filter/Kernel）的数学定义、扫描过程及其在二维数据（如图像）上实现局部连接和权重共享的机制。这是理解CNN高效性的关键所在。 局部感受野与稀疏交互： 我们会探讨为什么局部感受野是处理空间数据结构的关键，以及它如何大幅降低了全连接网络的参数量，提高了模型的可训练性和泛化能力。 池化层的角色与功能： 最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）不仅是降维操作，更是引入特征空间平移不变性的重要手段。本书将分析不同池化策略对模型鲁棒性的影响。 经典网络结构的迭代演进： 我们将按时间顺序梳理LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）到ResNet（残差网络）的结构发展脉络。重点分析ResNet如何通过引入“跳跃连接”（Skip Connections）解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题，从而使得数十层甚至上百层的网络得以有效训练。 第二部分：核心组件的精细化设计与优化 本部分聚焦于构建高性能CNN所依赖的各种创新组件和激活函数，探讨它们如何在实践中提升网络的表达能力和收敛速度。 激活函数的选择与影响： 从早期的Sigmoid和Tanh，到ReLU（Rectified Linear Unit）的横空出世及其变体（如Leaky ReLU, PReLU, ELU）。我们将分析非线性激活函数对梯度流的影响，以及如何避免“死亡ReLU”现象。 批归一化（Batch Normalization, BN）： BN是现代深度学习训练流程中不可或缺的一环。本书将详尽解释BN如何稳定和加速训练过程，通过对中间层输入的重均值化，显著提高了模型对学习率的敏感性，并允许使用更高的学习率。 空洞卷积与分组卷积： 针对特定应用场景（如语义分割和效率优化），我们将介绍空洞卷积（Dilated Convolution）如何扩大感受野而不损失分辨率，以及分组卷积（Grouped Convolution）如何在保持模型性能的同时，有效减少计算复杂度，这一机制在移动端和轻量级网络（如MobileNet系列）中扮演了核心角色。 第三部分：模型训练、正则化与高级应用策略 一个健壮的CNN不仅依赖于优秀的架构，更依赖于精妙的训练策略和正则化手段。 损失函数的多样性： 除了标准的交叉熵损失，本书将讨论针对特定任务的损失函数设计，例如焦点损失（Focal Loss）在处理类别不平衡问题时的优势，以及用于目标检测和分割任务的联合损失函数。 深度学习中的正则化技术： 我们将详细解析Dropout、数据增强（Data Augmentation）作为正则化手段的作用机理。特别地，我们将深入探讨迁移学习（Transfer Learning）的实践，包括特征提取（Feature Extraction）和微调（Fine-tuning）策略，说明如何利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，快速高效地解决领域特定的小规模问题。 优化器的选择与调参： 优化器是连接模型和数据的桥梁。本书将对比梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，到目前主流的Adam和NAdam优化器的内在差异，并指导读者如何根据数据集特性和模型结构选择合适的优化算法，以及如何科学地调整学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）。 第四部分：前沿架构与多模态拓展 本书最后一部分将展望CNN在更复杂任务中的应用，并介绍其与循环结构或注意力机制的融合。 目标检测的范式变革： 介绍两阶段检测器（如Faster R-CNN）与一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的基本思想差异，解析它们如何将特征提取与定位回归任务解耦或耦合。 图像分割的像素级理解： 详细阐述全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net架构如何在生物医学图像分析等领域通过引入跳跃连接来融合深层语义信息与浅层空间细节。 注意力机制的融入： 探讨Channel Attention（如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）和Spatial Attention如何赋予网络“关注”输入信息中关键区域的能力，从而提升特征表示的判别力。 本书结构严谨，理论与实践并重，适合于有一定线性代数和概率论基础，希望深入理解并掌握卷积神经网络设计与优化方法的工程师、研究人员及高年级学生阅读。通过本书的学习，读者将能够自信地设计、训练并部署高性能的视觉识别系统。
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