Internet and Multimedia Engineering Handbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Research Studies Pr Ltd

作者:Fong, Alvis Cheuk Ming/ Hui S. C.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:52.5

装帧:HRD

isbn号码:9780863802867

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 多媒体
• 工程
• 计算机网络
• 通信工程
• 信息技术
• 网络工程
• 多媒体技术
• 数字通信
• 网络安全

深度学习原理与实践：赋能新一代人工智能 图书简介 本书聚焦于当前人工智能领域最前沿、最核心的技术——深度学习。它不仅仅是一本理论介绍的教科书，更是一本面向实际应用、强调动手实践的工程指南。全书结构严谨，内容全面，旨在为读者构建起从基础数学原理到复杂神经网络架构的完整知识体系，并最终指导读者将这些知识应用于解决现实世界中的复杂问题。 本书的读者群体涵盖了计算机科学、数据科学、电子工程、模式识别等相关领域的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解和应用深度学习技术的工程师和研究人员。 第一部分：深度学习的数学与统计基石 本部分旨在为读者夯实必要的理论基础，理解深度学习模型背后的数学逻辑，避免盲目地将模型视为“黑箱”。 第1章：概率论与信息论回顾 本章从深度学习所需的最小化概率角度出发，复习了贝叶斯定理、随机变量、概率分布（高斯分布、伯努利分布等）。随后深入探讨信息论基础，包括熵、互信息和交叉熵，明确了交叉熵作为深度学习中损失函数的核心地位及其意义。 第2章：线性代数在神经网络中的应用 重点解析了向量、矩阵、张量在深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）中的表示和操作。详细阐述了矩阵乘法在全连接层中的作用，特征值与特征向量在主成分分析（PCA）等降维技术中的应用。特别强调了奇异值分解（SVD）在线性回归和矩阵分解中的作用。 第3章：优化算法与梯度下降 这是模型训练的核心。本章首先介绍了梯度下降法的基本原理，并逐步引出随机梯度下降（SGD）、Mini-batch SGD。随后，深入探讨了动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。每种算法的推导、优势与局限性都被详尽分析，并提供了在不同数据集上选择合适优化器的工程经验。 第二部分：经典与现代神经网络架构 本部分系统地介绍了构建深度学习模型的各类核心组件和主流网络结构。 第4章：前馈神经网络（FNN）与激活函数 从最基础的感知机开始，构建多层前馈网络（MLP）。本章对Sigmoid、Tanh等传统激活函数的饱和问题进行了深入剖析，并重点讲解了ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何解决梯度消失问题，以及Swish等新型激活函数的兴起。 第5章：卷积神经网络（CNN）的原理与应用 CNN是处理图像和序列数据的核心。本章详细解析了卷积操作（步长、填充、多通道卷积）、池化操作的本质。随后，全面介绍经典架构的演进：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception模块的结构设计）以及ResNet（残差连接的数学意义）。此外，还探讨了目标检测中的基础结构，如区域提议网络（RPN）的初步概念。 第6章：循环神经网络（RNN）及其变体 针对序列数据，本章首先讲解了标准RNN的结构和时间步展开。重点分析了梯度消失/爆炸问题在RNN中的体现。随后，深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门、输出门的精确工作流程，并讨论了它们在自然语言处理（NLP）和时间序列预测中的应用案例。 第7章：深度无监督学习与特征学习 本章关注不依赖标签的学习方法。详细介绍自编码器（Autoencoders, AE）的基本原理，包括标准AE、稀疏自编码器（Sparse AE）和去噪自编码器（Denoising AE）。接着，深入讲解变分自编码器（VAE），侧重于其潜在空间的重参数化技巧和KL散度项的引入。 第三部分：高级主题与前沿模型 本部分深入探讨了当前推动AI突破的几项关键技术和最新趋势。 第8章：深度强化学习（DRL）基础 本章将强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）与深度学习相结合。介绍基于价值的方法（如DQN及其改进，Double DQN, Dueling DQN）和基于策略的方法（如REINFORCE, Actor-Critic架构）。重点分析了策略梯度方法的收敛性和稳定性挑战。 第9章：生成对抗网络（GAN）的理论与实践 GAN被视为深度学习中最具创新性的结构之一。本章详尽解析了生成器与判别器之间的博弈过程，并探讨了训练过程中的模式崩溃问题。随后，详细介绍了WGAN（Wasserstein GAN）及其改进，以及StyleGAN在高质量图像合成方面的突破性进展。 第10章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是现代NLP和许多视觉任务的基石。本章首先阐述了Seq2Seq模型中的软注意力机制。核心内容聚焦于Transformer模型，详细解释了自注意力（Self-Attention）机制的计算过程，多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及Encoder-Decoder结构的堆叠方式。 第11章：模型部署与工程化考量 本部分将理论模型转化为实际可用的系统。讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以适应移动端和边缘计算的部署需求。同时，介绍了使用ONNX等中间表示格式进行跨平台部署的最佳实践，并讨论了模型可解释性（XAI）的初步方法，如Grad-CAM的应用。 附录：深度学习框架实战指南 附录提供了使用主流框架（如PyTorch）快速搭建和训练上述所有网络结构的详细代码片段和调试技巧，确保读者能够立即将所学知识转化为可执行的项目。 本书力求在深度与广度上达到平衡，强调从“为什么”（数学原理）到“怎么做”（工程实现）的完整链条，是构建稳固深度学习知识体系的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆