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出版者:Sage Publications

作者:Kevin R. Murphy

出品人:

页数:502

译者:

出版时间:1995-01-01

价格:USD 72.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780803954755

丛书系列:

图书标签:

• 绩效评估
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好的，这是一本名为《深度学习赋能：面向未来的智能系统构建指南》的图书简介，该书内容不涉及绩效评估。 --- 深度学习赋能：面向未来的智能系统构建指南 导言：智能时代的基石与挑战 我们正处在一个由数据驱动、算法定义的新时代。深度学习，作为人工智能领域皇冠上的明珠，正以前所未有的速度重塑着工业、医疗、金融乃至日常生活的方方面面。然而，将前沿的理论模型转化为稳定、高效、可信赖的实际应用，仍是一项充满挑战的系统工程。《深度学习赋能：面向未来的智能系统构建指南》旨在为读者提供一套全面的蓝图，涵盖从基础理论到复杂系统部署的全生命周期实践经验。本书不仅关注模型本身的精度，更强调如何构建一个能够适应真实世界复杂性和动态性的智能生态系统。 第一部分：深度学习基石的再审视与深化 本部分致力于夯实读者对现代深度学习范式的理解，超越标准教材的浅尝辄止，深入探究驱动最新突破的核心机制。 第1章：神经计算的内在机制与进化路径 本章系统梳理了人工神经网络（ANN）的演变历程，从感知机到Transformer架构的跨越。重点剖析了激活函数（如SiLU, GeLU）在引入非线性引入信息瓶颈时的作用，并详细讨论了现代优化器（AdamW, LAMB）如何通过自适应学习率策略克服梯度消失与爆炸问题。我们还将探讨网络结构设计中的“稀疏性”与“冗余性”的平衡艺术，解析模块化设计（如Residual Connections, Dense Blocks）如何促进深层特征的学习。 第2章：高效数据处理与表征学习 在深度学习中，数据质量决定了模型能力的上限。本章将深入讲解如何处理大规模、异构、带噪声的真实世界数据。内容涵盖数据增强（如Mixup, CutMix）的统计学基础，以及自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）范式的兴起。我们将详细解析对比学习（Contrastive Learning，如SimCLR, MoCo）如何通过构建有意义的负样本对，在缺乏标注的情况下学习到具有泛化能力的样本表征。此外，章节还将探讨高效的数据加载管线（Data Pipelining）在GPU内存管理和I/O瓶颈优化中的关键作用。 第3章：模型泛化能力的理论前沿：VC维与信息瓶颈 本章探讨深度学习模型为何能够取得优异的泛化性能，这是一个长期困扰理论界的难题。我们不再满足于经验观察，而是深入探讨统计学习理论中的关键概念，如VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）在分析高维非线性模型时的局限性。随后，重点解析“信息瓶颈原理”（Information Bottleneck Principle），阐述模型在训练过程中如何通过最小化输入与表征之间的互信息，同时最大化表征与输出之间的互信息，实现对输入数据的“去噪”与“压缩”，从而获得更鲁棒的泛化能力。 第二部分：前沿模型的深入剖析与应用拓展 本部分将聚焦于当前驱动技术进步的核心模型架构，并展示它们在特定领域的突破性应用。 第4章：Transformer架构的通用性与局限 自注意力机制（Self-Attention）的革命性地位毋庸置疑。本章将彻底拆解Transformer的Encoder-Decoder结构，重点分析多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何并行地捕获输入序列中的多维度依赖关系。我们将通过详细的数学推导，解释自注意力机制的二次复杂度问题，并介绍针对长序列建模的优化方案，如稀疏注意力（Sparse Attention）和线性化注意力（Linearized Attention）。章节还将探讨如何将Transformer范式推广至非序列数据，如Vision Transformer（ViT）在计算机视觉领域的成功。 第5章：生成模型与潜在空间探索 生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）是当前人工智能中最引人注目的分支。本章将对比分析这两种生成范式的内在驱动力。对于GANs，我们将深入研究WGAN-GP、StyleGAN等架构如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，并探讨其在图像合成和数据增强中的应用。对于扩散模型，我们将详述其基于随机微分方程（SDEs）的生成过程，重点分析其在高质量图像生成、音频合成中的稳定性和可控性优势，以及如何通过Classifier-Free Guidance提升生成样本的保真度。 第6章：图神经网络（GNNs）在高维关系建模中的威力 现实世界中的许多数据本质上是图结构（如社交网络、分子结构）。本章详细介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等如何实现特征的有效聚合与传播。我们将深入探讨邻居采样策略（Neighbor Sampling）在处理超大规模图结构时的必要性，并讨论如何设计有效的图池化（Graph Pooling）机制以实现层次化的图表示学习。应用场景将侧重于推荐系统中的用户-物品交互建模和化学信息学中的分子性质预测。 第三部分：智能系统的工程化与可靠性保障 理论的先进性必须通过健壮的工程实践来实现。本部分侧重于将训练好的模型部署到生产环境，并确保其性能、效率和公平性。 第7章：高性能模型部署与边缘计算优化 将大型模型高效部署是实现大规模商业价值的关键一步。本章讲解模型压缩技术，包括权重剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、量化（Quantization，如Post-Training Quantization, QAT）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的原理与实践。随后，我们将介绍高性能推理框架（如TensorRT, OpenVINO）的工作机制，以及如何针对特定硬件（CPU, GPU, NPU）定制计算图，实现低延迟和高吞吐量的推理服务。边缘侧部署时，模型轻量化与能耗控制的权衡策略也将被详尽论述。 第8章：可信赖人工智能（Trustworthy AI）的实践框架 随着模型影响力的增加，对“黑箱”模型的问责制和可靠性要求日益迫切。本章构建了一个全面的可信赖AI实践框架。内容包括：模型可解释性（XAI），重点介绍LIME、SHAP等局部解释方法的原理与陷阱；公平性与偏差检测，介绍如何量化不同群体间的预测差异，并探讨去偏技术（如预处理、对抗性去偏）；以及鲁棒性测试，通过对抗样本攻击（Adversarial Attacks）来评估模型在微小输入扰动下的稳定性，并学习防御机制。 第9章：持续集成与模型生命周期管理（MLOps） 智能系统并非一成不变，模型需要在生产环境中进行持续的监控和迭代。本章系统阐述MLOps的五个核心环节：自动化特征工程、模型训练流水线、版本控制（数据、代码、模型）、自动化验证与部署。我们将深入探讨数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的检测方法，并设计自动再训练和灰度发布策略，确保智能系统能够平滑、安全地适应生产环境的变化，实现真正的闭环反馈学习。 结语：迈向通用人工智能的构建者 《深度学习赋能：面向未来的智能系统构建指南》旨在培养读者成为能够驾驭复杂深度学习技术的系统架构师和工程师。本书所提供的知识体系，从算法的深层原理到工程部署的细微之处，构成了构建下一代智能系统的必要工具箱。掌握这些技能，意味着您将不再是技术的被动接受者，而是能够主动塑造未来智能生态的构建者。 --- 目标读者： 资深软件工程师、数据科学家、机器学习研究人员、希望深入理解和部署前沿AI系统的技术管理者。 所需基础： 扎实的线性代数、概率论基础，熟悉Python及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）。

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