新编外行学电脑从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:神龙工作室

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:2008-4

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787115175243

丛书系列:

图书标签:

• 工具书
• 电脑基础
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• 电脑学习
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• 系统维护
• 网络基础
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• 电脑技巧
• 零基础学习

好的，这是一份不包含《新编外行学电脑从入门到精通》内容的详细图书简介，旨在介绍其他领域的专业书籍： 《深度学习与神经网络：理论、实践与前沿应用》 作者： 张伟, 李明, 王芳 出版社： 科技前沿出版社 装帧： 精装，共680页 定价： 168.00 元 ISBN： 978-7-5600-XXXX-X --- 内容简介 《深度学习与神经网络：理论、实践与前沿应用》是一本全面覆盖现代深度学习技术核心概念、算法模型及其在复杂工程领域应用的权威著作。本书不仅深入剖析了人工神经网络的基本原理，更将重点放在了当前主导人工智能领域发展的深度学习架构，为读者提供了一条从基础数学原理到尖端模型实现的清晰路径。 本书的编纂历时三年，汇集了作者团队在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的多年研究成果与工业实践经验。我们力求在保持学术严谨性的同时，确保内容对具备一定数学基础和编程经验的工程师、研究人员及高年级本科生友好易懂。 第一部分：神经网络基础与数学原理（第1章至第4章） 本部分是构建深度学习知识体系的基石，详细梳理了从感知机到复杂多层网络所需的理论支撑。 第1章：信息论与概率统计回顾 本章首先对读者进行必要的数学预备知识梳理，涵盖线性代数中与矩阵运算相关的核心概念，如特征值分解、奇异值分解（SVD）在降维中的应用。随后，深入探讨概率论中的贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），为理解模型参数估计奠定基础。 第2章：经典神经网络模型剖析 本章聚焦于前馈神经网络（FNN）的结构。详细讲解了神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh及其变体）的选择及其对梯度流的影响。着重分析了损失函数的设计原则，包括交叉熵损失、均方误差（MSE）等，并引入了正则化技术，如L1、L2正则化和Dropout，用以对抗过拟合。 第3章：模型训练的优化算法 本章是实践操作的核心理论支撑。系统地介绍了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，清晰展示了链式法则在网络梯度计算中的应用。随后，深入比较了各类优化器：从基础的随机梯度下降（SGD）到更高效的动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，以及目前工业界广泛使用的Adam（自适应矩估计）算法。本章还讨论了学习率调度策略（如余弦退火）对收敛速度和最终性能的决定性作用。 第4章：深度学习中的数据处理与表征学习 本章探讨了高质量数据对模型性能的重要性。内容涵盖数据清洗、归一化、标准化技术。特别强调了特征工程的自动化——即深度学习如何通过多层抽象自动学习数据的有效表征（Representation Learning），并对比了浅层学习与深度学习在特征提取能力上的本质区别。 第二部分：核心深度学习架构（第5章至第8章） 本部分是本书的精华所在，系统介绍了当前人工智能领域最关键的几大深度学习架构及其特定应用场景。 第5章：卷积神经网络（CNN）的构建与应用 本章从二维卷积操作的数学定义出发，详细解释了卷积层、池化层和全连接层的工作机制。重点剖析了经典且具有里程碑意义的网络结构，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差网络）的设计思想，尤其关注残差连接如何解决深度网络中的梯度消失问题。此外，本书还涵盖了目标检测领域的经典框架，如Faster R-CNN和YOLO系列的基本原理介绍。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章专注于处理时间序列和自然语言数据。详细讲解了标准RNN在长期依赖问题上的局限性。随后，深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和门控机制，阐明它们如何有效地捕获序列中的长距离信息。本章还简要介绍了双向RNN及其在序列标注任务中的应用。 第7章：Transformer架构与注意力机制 作为当前自然语言处理（NLP）领域的颠覆性技术，本章用大量篇幅讲解了自注意力（Self-Attention）机制的精确计算流程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的矩阵运算。详细拆解了Transformer模型的编码器-解码器结构，并讨论了位置编码（Positional Encoding）的作用。这是理解BERT、GPT等大规模预训练模型的关键。 第8章：生成模型基础：VAE与GAN 本章介绍了深度学习在数据生成方面的突破。对变分自编码器（VAE）的潜在空间（Latent Space）表征和重参数化技巧进行了详细论述。随后，深入探讨了生成对抗网络（GAN）的二人博弈机制，包括判别器和生成器的训练策略，并对比了DCGAN、WGAN等变体的优势与挑战。 第三部分：前沿主题与实践指南（第9章至第11章） 本部分将理论知识延伸至更广阔的领域，并提供了实用的工程化建议。 第9章：迁移学习与预训练模型的有效利用 本章探讨了如何在资源有限的情况下，利用大规模数据集训练出的模型（如ImageNet上的CNN或BERT）来加速特定任务的开发。详细讨论了微调（Fine-tuning）、特征提取等迁移策略，并针对不同规模的任务提出了最优策略建议。 第10章：模型的可解释性（XAI）与鲁棒性 随着模型在关键决策领域的应用，理解“为什么”变得至关重要。本章介绍了模型可解释性方法，包括敏感度分析、LIME（局部可解释模型无关解释）和Grad-CAM（梯度加权类激活映射），帮助读者揭示深层网络决策过程的黑箱。同时，也讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及防御性训练技术，以增强模型的鲁棒性。 第11章：分布式训练与性能优化 对于处理海量数据和超大模型，分布式计算是必不可少的。本章介绍了模型并行与数据并行的基本策略。重点讲解了TensorFlow和PyTorch框架中实现多GPU和多节点训练的关键API和最佳实践，包括梯度累积、混合精度训练（Mixed Precision Training）等提升训练效率的工程技术。 --- 目标读者 希望系统掌握深度学习核心技术的计算机科学、电子工程、数据科学专业的研究生和高年级本科生。 寻求将前沿AI技术应用于实际业务场景（如金融风控、医疗影像分析、智能制造）的工程师和技术经理。 具备一定编程基础，对构建和优化复杂神经网络模型感兴趣的自学者。 本书特色 1. 数学推导严谨： 确保读者不仅知其然，更知其所以然，对核心算法有深刻理解。 2. 代码示例丰富： 书中穿插了基于PyTorch的伪代码和关键模块实现，便于读者快速上手实践。 3. 前沿覆盖全面： 紧跟学术界和工业界的最新进展，特别是对Transformer架构的讲解深入细致。 4. 理论联系实际： 每一部分理论介绍后，均附有相应的应用案例分析，强调工程落地性。 通过系统学习本书内容，读者将能够独立设计、训练和部署从图像识别到复杂序列处理的各类深度学习系统，为迈向人工智能领域的专家奠定坚实的基础。

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