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:

作者:王大绩 编

出品人:

页数:126

译者:

出版时间:2007-8

价格:16.80元

装帧:

isbn号码:9787530360835

丛书系列:

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《深度学习：从零开始的实践之路》 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据驱动的决策与自动化已成为不可逆转的趋势。深度学习作为人工智能领域的核心驱动力，正以前所未有的速度重塑着各行各业的格局。然而，理论的深奥与实践的复杂性常常让初学者望而却步。本书旨在打破这种认知壁垒，为希望系统掌握深度学习理论并能熟练应用于实际问题的读者提供一条清晰、扎实的实践路径。 本书内容涵盖了从基础的数学原理到前沿的模型架构，不仅深入剖析了核心概念，更注重提供可操作的代码示例和项目实践，确保读者能够“知其所以然”并“能以致用”。我们摒弃了过度依赖黑箱操作的教学方式，强调对模型内部工作机制的理解，培养读者独立分析、解决复杂问题的能力。 第一部分：深度学习的基石——数学与基础 本部分为后续所有高级主题奠定了坚实的数学和编程基础。我们相信，没有扎实的数学功底，深度学习的理解将停留在表面。 第一章：线性代数与概率统计回顾 向量、矩阵与张量运算： 详细介绍向量空间、矩阵乘法、转置与逆等操作，重点阐述张量（Tensor）在多维数据表示中的核心作用。 微积分基础与链式法则： 聚焦于偏导数和梯度在优化过程中的地位，深入解析链式法则在反向传播算法中的应用机制。 概率论核心概念： 涵盖概率分布（高斯分布、伯努利分布）、期望、方差、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），为理解损失函数和正则化打下基础。 第二章：神经网络的起源与结构 感知机（Perceptron）与激活函数： 追溯神经网络的起源，对比Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体的优缺点和应用场景，解释非线性引入的必要性。 前馈网络（FFN）的构建： 详细讲解多层感知机（MLP）的层级结构、权重初始化策略以及偏差（Bias）的作用。 损失函数与优化器（上）： 介绍均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等常用损失函数的数学推导与适用范围。 第二部分：模型的训练与优化 本部分聚焦于如何有效地训练模型，解决过拟合、欠拟合等实际工程中普遍存在的问题。 第三章：优化算法的演进 梯度下降的局限性： 分析标准梯度下降（SGD）在鞍点和局部最优附近的收敛问题。 动量（Momentum）与自适应学习率方法： 深入讲解Nesterov加速梯度（NAG）、AdaGrad、RMSProp的内部工作原理，以及它们如何动态调整学习率。 Adam优化器及其变体： 全面解析Adam算法（结合了动量和RMSProp的优势），并探讨其在不同数据集上的表现差异。 第四章：正则化与泛化能力的提升 过拟合的识别与应对： 通过偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的角度解释过拟合的本质。 L1/L2正则化（权重衰减）： 阐述如何在损失函数中加入惩罚项，并分析它们对模型复杂度的约束效果。 Dropout技术详解： 剖析Dropout如何通过随机失活神经元实现模型集成，并讨论其在训练和测试阶段的不同使用方式。 批标准化（Batch Normalization, BN）： 详细介绍BN层的作用、计算流程，及其如何解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）问题，加速训练过程。 第三部分：核心网络架构解析 本部分将深入探讨现代深度学习中最具影响力的两大网络架构：卷积神经网络和循环神经网络。 第五章：卷积神经网络（CNN）——视觉革命的引擎 卷积操作的数学本质： 详细解析卷积核（Filter）、步幅（Stride）、填充（Padding）的计算过程，并理解感受野（Receptive Field）的概念。 池化层与激活函数： 探讨最大池化、平均池化的作用，以及它们如何帮助网络捕获特征的平移不变性。 经典CNN架构解析： 系统回顾LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet的结构演变历程，重点剖析残差连接（Residual Connection）在解决深层网络退化问题中的关键作用。 目标检测基础： 引入Faster R-CNN、YOLO等主流检测框架的基本思路。 第六章：循环神经网络（RNN）——序列数据的处理专家 RNN的基本结构与局限： 解释RNN如何处理时间序列数据，并指出其在处理长距离依赖时面临的梯度消失/爆炸问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 深度解析LSTM的输入门、遗忘门、输出门和细胞状态（Cell State），理解它们如何协同工作以保持长期记忆。 门控循环单元（GRU）： 对比LSTM，介绍GRU的简化结构（更新门和重置门）及其在计算效率上的优势。 序列到序列模型（Seq2Seq）： 介绍编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构，为后续的注意力机制做铺垫。 第四部分：前沿技术与进阶主题 本部分将引领读者探索深度学习更广阔的领域，包括注意力机制、生成模型以及迁移学习的实践。 第七章：注意力机制与Transformer模型 注意力机制的引入： 从Seq2Seq模型的瓶颈出发，阐述注意力机制如何允许模型在生成输出时动态关注输入序列的不同部分。 自注意力（Self-Attention）： 详细解释Scaled Dot-Product Attention的计算步骤，理解Query、Key和Value矩阵的含义。 Transformer架构： 系统解析Transformer中Encoder和Decoder的堆叠结构，重点讲解多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第八章：迁移学习与预训练模型的应用 迁移学习的理论基础： 解释为什么在一个任务上学习到的特征可以泛化到另一个相关任务上。 模型微调（Fine-tuning）策略： 讨论冻结底层、微调顶层或全网络微调的具体操作和适用场景。 主流预训练模型实践： 结合实际案例，演示如何利用ImageNet预训练的CNN模型（如ResNet）或BERT等预训练模型解决特定行业的下游任务。 第九章：生成模型简介 变分自编码器（VAE）： 介绍VAE的编码器-解码器结构，重点理解潜在空间（Latent Space）的概率分布约束和重参数化技巧。 生成对抗网络（GAN）： 深入剖析生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的对抗训练过程，解释纳什均衡的概念，并简要提及DCGAN、WGAN等改进。 本书特色： 理论与代码并重： 每个核心概念后都附有清晰的Python/PyTorch或TensorFlow代码实现片段，帮助读者同步验证理解。 注重动手实践： 提供了贯穿全书的案例研究，涉及图像分类、文本生成和时间序列预测等多个领域。 面向工程师思维： 强调模型的效率、可解释性和部署可行性，而不仅仅是追求最高的准确率数字。 本书适合具有一定Python编程基础，渴望系统学习并掌握现代深度学习技术的学生、软件工程师及数据科学家。通过本书的学习，读者将能够独立构建、训练和优化复杂的深度学习模型，迎接人工智能时代的挑战。

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