全程训练·全程课时焦点训练（上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京教育

作者:刘强

出品人:

页数:142

译者:

出版时间:2012-4

价格:22.80元

装帧:

isbn号码:9787530344446

丛书系列:

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《深度学习前沿技术解析与实践》 图书简介 一、本书概览：驾驭智能浪潮的领航之作 在当前以数据驱动和计算能力爆炸为特征的时代，人工智能正以前所未有的速度渗透到社会、经济和科研的各个层面。深度学习作为驱动这一变革的核心引擎，其理论的深度与技术的广度不断拓展。本书《深度学习前沿技术解析与实践》并非一本基础入门教材，它定位于服务于已经掌握了深度学习基本原理（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、基础的Transformer结构）和主流框架（如TensorFlow、PyTorch）的工程师、研究人员和高级学生。 本书的宗旨是深入剖析当前学术界和工业界最受关注、最具潜力的前沿研究方向，提供精炼的理论阐述、严谨的数学推导，以及可以直接落地的工程实现案例。我们致力于搭建理论与前沿应用之间的桥梁，帮助读者实现知识的迭代和技能的飞跃，真正理解“下一代”AI模型的构建逻辑和优化策略。 二、核心内容模块详解 本书结构围绕当前深度学习的四大核心挑战与创新领域展开：高效模型架构、可信赖与可解释性AI（XAI）、自监督与少样本学习、以及新兴的图神经网络与大模型部署优化。 模块一：超大规模模型架构的精细化设计（Scaling Laws and Efficient Architectures） 本模块聚焦于如何应对模型规模持续增长带来的计算和内存瓶颈。我们不满足于简单堆叠层数，而是深入探讨结构设计层面的效率提升。 1. 混合专家模型（MoE）的深入剖析： 详细分析MoE架构的稀疏激活机制，对比门控网络（Gating Network）的路由策略（如负载均衡、Top-K稀疏度）。 探讨训练过程中的通信开销优化，特别是在大规模分布式环境下的梯度聚合策略。 案例研究：如何将MoE应用于LLaMA或GPT系列模型的微调（Fine-tuning）中，实现模型容量的平滑扩展。 2. 新型注意力机制的几何优化： 传统自注意力机制的二次复杂度问题是制约长序列处理的核心瓶颈。本章将详细介绍线性化注意力（如Performer, Linformer）和核方法近似的数学原理。 探讨基于循环结构和状态空间模型（SSM）的替代方案，如Mamba架构的结构设计、时间/空间混合建模能力及其在序列生成任务中的表现。 3. 量化与稀疏化的深度融合： 区别于传统的训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ），本书重点阐述量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的最新进展，包括低比特（如2位、1位）量化对模型精度的影响边界。 探讨结构化稀疏与非结构化稀疏在不同硬件平台（GPU/TPU/NPU）上的实际加速效果，提供剪枝后的重训练策略。 模块二：可信赖与可解释性人工智能（Trustworthy and Explainable AI, XAI） 随着AI决策权重的增加，模型的透明度和安全性变得至关重要。本模块将提供一套系统性的工具和方法论，以建立对黑箱模型的信心。 1. 对抗鲁棒性与防御机制： 深入解析常见对抗攻击（FGSM, PGD, C&W攻击）的生成原理和对不同网络结构的渗透性。 介绍前沿防御策略，如随机化平滑（Randomized Smoothing）的理论基础，以及如何通过对比学习增强模型的鲁棒性。 2. 因果推断在AI中的应用： 区分相关性与因果性，介绍Do-Calculus和结构因果模型（SCM）在处理混杂因子（Confounders）和评估干预效果中的作用。 如何利用因果视角指导模型训练，以期获得更具泛化性和鲁棒性的决策边界。 3. 深度模型事后解释技术（Post-hoc Interpretability）： 详细对比梯度相关方法（如Grad-CAM, Integrated Gradients）与扰动敏感方法（如LIME, SHAP）的优缺点。 重点介绍如何评估解释结果的忠实度（Fidelity）和稳定性（Stability），避免“虚假解释”的产生。 模块三：自监督学习与数据高效范式（Self-Supervised Learning and Data Efficiency） 在海量标注数据获取成本高昂的背景下，如何最大化利用未标注数据的内在结构是当前研究的热点。 1. 对比学习的进阶理论： 不仅限于SimCLR和MoCo，本书将深入探讨基于信息论的对比损失函数（如NT-Xent的改进版）。 讲解负样本（Negative Samples）策略的重要性，包括内存银行（Memory Bank）的使用、动量编码器（Momentum Encoder）的更新机制。 2. 掩码建模（Masked Modeling）的演进： 分析BERT风格的MLM在视觉领域（MAE, BEiT）的应用与挑战。 探讨跨模态自监督学习，如CLIP、ALIGN等模型如何通过联合嵌入空间学习通用的视觉-文本表示。 3. 元学习与少样本泛化： 重点介绍基于优化的元学习方法（如MAML及其变体），如何学习一个好的初始化参数集，使得模型能以极少的样本快速适应新任务。 结合Prompt Learning与In-Context Learning，分析大型语言模型在少样本设置下表现出的“涌现能力”背后的机制。 模块四：图结构数据与大规模部署优化 深度学习的应用正从规则网格数据（图像、文本）扩展到复杂的非欧几里得数据（分子结构、社交网络），同时，如何将巨型模型高效部署到实际生产环境是工程上的关键。 1. 异构与动态图神经网络（GNNs）： 介绍处理节点特征、边属性异构的GNN架构（如Heterogeneous GNN）。 探讨GNN在流数据和时间序列图上的应用，如处理交通网络预测中的时空依赖关系。 2. 高效推理引擎与模型编译： 深入探讨算子融合（Operator Fusion）、内存访问优化在推理阶段对延迟的影响。 介绍基于编译器（如TVM, TorchDynamo）的深度学习模型优化流程，以及如何为特定硬件生成高度优化的执行计划。 3. 模型服务架构： 讨论如何利用批处理（Batching）、分页注意力（Paged Attention，针对LLMs）等技术，在单个GPU上最大化吞吐量。 介绍分布式推理的策略，包括模型并行（如张量并行、流水线并行）与数据并行的选择标准。 三、本书的特点与读者对象 本书结构严谨，理论推导详实，代码示例基于最新的框架版本，注重可复现性。 适合读者： 资深机器学习工程师： 寻求将现有工程能力提升到前沿研究水平的专业人士。 高校研究生（硕士/博士）： 需要系统性了解当前研究热点，并将其作为博士论文或研究课题起点的学生。 AI领域的研究科学家： 致力于跟踪并复现顶尖会议（NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR）最新成果的学者。 本书的目标是，让读者不仅“会用”现有模型，更能“设计”和“优化”下一代深度学习系统。

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