高等國文法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:商務印書館

作者:楊樹達

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:1957-03

价格:2.30元

装帧:精装

isbn号码:

丛书系列:

图书标签:

• 杨树达
• 语言学
• 国文
• 语法
• 高中
• 教材
• 语言文字
• 规范用语
• 教学
• 学习
• 参考书
• 中华文化

好的，这是一本名为《深度学习与神经网络原理》的图书简介，旨在深入探讨现代人工智能核心技术的基础理论、架构设计与前沿应用。 --- 图书简介：《深度学习与神经网络原理》 导论：智能时代的基石 在信息爆炸的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的概念，而是驱动社会、经济和科技进步的核心引擎。而驱动这场革命的底层技术，正是以人工神经网络为基础的深度学习（Deep Learning）。本书《深度学习与神经网络原理》并非停留在表面介绍常用框架或工具的使用，而是致力于为读者构建一个坚实、完整的理论知识体系，从数学基础到前沿模型，全面剖析深度学习的心脏是如何跳动的。 本书的目标读者群广泛，包括计算机科学、电子工程、数据科学等领域的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习底层逻辑的工程师和研究人员。我们假定读者具备一定的线性代数、微积分和概率论基础，但会用最直观的方式重申关键的数学概念，确保理论推导的严谨性与可理解性之间的平衡。 第一部分：从神经元到深度架构的基石 本部分着重于追溯深度学习的源头，理解人工神经元网络是如何从生物学启发走向大规模计算模型的。 第一章：人工神经元模型与激活函数 详细阐述最基本的处理单元——人工神经元（Perceptron）的数学定义、信号传递机制，以及如何通过权重和偏置实现决策边界的划分。重点对比分析了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU）等激活函数的历史演变、数学特性（如梯度消失问题）和在不同网络层中的适用性。 第二章：网络构建与误差反向传播（Backpropagation） 深入剖析如何将单个神经元堆叠成多层网络（MLP）。核心章节将详尽解析训练神经网络的关键算法——误差反向传播。我们不仅会展示其链式法则的推导过程，还将通过具体的计算实例，揭示梯度是如何高效地从输出层回传至输入层，指导权重的迭代更新。 第三章：优化算法的精进 标准的梯度下降法（GD）在处理大规模数据集时效率低下。本章将系统介绍优化算法的演进：从随机梯度下降（SGD）开始，逐步过渡到动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp，并最终详述目前应用最为广泛的Adam优化器的工作原理、优势与潜在陷阱。同时，探讨学习率的调度策略（如余弦退火）。 第二部分：核心模型架构的解析 在掌握了基础训练机制后，本书将焦点转向两类对现代AI产生颠覆性影响的核心网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNN）的几何洞察 卷积神经网络是计算机视觉领域的绝对核心。本章深入解析卷积操作的数学定义、参数共享机制与稀疏连接的优势。详细介绍了池化层（Pooling）的作用，并系统梳理了经典CNN架构的演变史，包括LeNet、AlexNet、VGG的结构创新，以及ResNet（残差网络）如何通过“跳跃连接”解决了深度网络中的退化问题。同时，探讨了空洞卷积、分组卷积等在效率优化中的作用。 第五章：循环神经网络（RNN）与时序建模 针对序列数据的处理，本书详细阐述了RNN的基本结构，包括其在处理语言、语音等时序信息时的局限性，尤其是长期依赖问题。随后，重点解析了解决这一问题的两大里程碑式结构：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将用精细的图示和公式，阐明输入门、遗忘门、输出门如何协同工作，精确控制信息的流动与记忆的更新。 第三部分：现代深度学习的进阶主题 本部分将目光投向当前最热门、最前沿的研究方向，涉及模型泛化、结构创新与训练技巧。 第六章：正则化、泛化与模型评估 理论上拟合训练数据很简单，但如何确保模型在未见数据上表现良好（泛化性）是关键。本章全面介绍各种正则化技术：L1/L2权重衰减、Dropout（及其在不同网络中的应用差异）、早停法（Early Stopping）。此外，深入讨论了交叉验证、性能指标的选择（如F1 Score, ROC曲线）以及如何识别和对抗过拟合与欠拟合。 第七章：迁移学习与预训练范式 在海量数据难以获取的情况下，迁移学习成为高效利用现有知识的有效途径。本章阐述了特征提取、微调（Fine-tuning）等迁移学习的核心策略。重点讲解了自监督学习（Self-Supervised Learning）的思想，解释了为何预训练模型（如在ImageNet或大规模文本语料上训练的模型）能提供极强的泛化能力。 第八章：深度生成模型简介 生成模型是深度学习中另一条重要的分支。本章概述了生成对抗网络（GAN）的基本框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“二人零和博弈”过程。同时，也介绍了变分自编码器（VAE）的概率图模型视角，以及它们在图像合成、数据增强等领域的实际应用。 总结与展望 《深度学习与神经网络原理》旨在提供一个从底层数学原理到高级架构设计的完整蓝图。通过严谨的理论推导、清晰的结构解析和大量的专业术语辨析，读者将不仅知其然，更能知其所以然。本书期望成为读者探索人工智能更深层次奥秘的可靠工具书和坚实跳板。掌握这些原理，是驾驭未来AI技术浪潮的关键。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆