具体描述
《能力拓展练习:高中数学必修2(新课标人教A版)》是由辽海出版社出版的。
好的，这里有一份图书简介，聚焦于一部名为《深度学习：理论、算法与实践》的书籍，内容力求详尽且避免任何AI写作的痕迹。 --- 书籍简介：《深度学习：理论、算法与实践》 导言：开启智能时代的认知之旅 我们正身处一个由数据驱动、算法定义的时代。从智能手机中的人脸识别，到自动驾驶汽车的复杂决策，再到医疗影像的精准诊断，其背后的核心技术正是深度学习。然而，深度学习并非一个单一的黑箱，它是一门融合了数学、计算机科学、统计学与认知神经科学的综合性学科。 《深度学习：理论、算法与实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识框架，帮助他们从零开始，系统地构建对现代深度学习技术的深刻理解。本书不仅讲解“如何使用”现有的框架，更着重于阐释“为什么”某些方法有效，以及“如何从头构建”核心组件。它不是一本简单的API手册，而是一本关于智能系统构建原理的深度剖析。 第一部分：基石——数学与计算的重构 深度学习的坚实基础建立在严谨的数学之上。本书的开篇部分，我们首先对必要的数学工具进行了详尽的回顾与重新聚焦，确保读者能够无缝衔接到核心的深度学习理论。 1. 线性代数与优化基础的再审视： 我们不再仅仅停留在矩阵乘法的定义，而是深入探讨了特征值分解、奇异值分解（SVD）在线性回归和降维（如PCA）中的实际应用。重点分析了高维空间中向量和矩阵运算对模型复杂度和计算效率的影响。在优化方面，梯度下降法的几何直觉被细致剖析，包括其在一维和多维空间中的下降路径，以及局部最优解的陷阱。 2. 概率论与信息论的桥梁： 理解模型的不确定性是构建鲁棒系统的关键。本部分详细阐述了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的推导过程，并将其与神经网络的损失函数设计紧密联系起来。我们对熵、互信息以及KL散度的物理和信息论意义进行了深入探讨，揭示了它们如何在变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的训练目标中发挥核心作用。 第二部分：核心架构的解剖与构建 本书的核心篇章聚焦于神经网络的经典与前沿架构，采用自底向上的构建策略，要求读者亲手实现关键模块，而非仅仅调用库函数。 3. 基础感知机到多层网络： 从最简单的线性分类器出发，本书详细推导了反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用。我们不仅仅展示计算图的展开，更侧重于解释梯度流的物理意义——哪些层的激活函数或权重对最终误差的贡献最大。激活函数的选择（Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU及其变体）及其导数特性对训练稳定性的影响被置于核心讨论。 4. 卷积神经网络（CNNs）的视觉革命： CNN是计算机视觉的基石。本节对卷积操作的数学定义、权值共享机制的效率优势进行了深入分析。我们追溯了LeNet、AlexNet、VGG、ResNet到DenseNet的演化脉络，特别强调了残差连接（Residual Connections）如何解决深度网络中的梯度消失问题，这涉及对路径积分的深刻理解。此外，分组卷积和深度可分离卷积在移动设备优化中的应用也被作为实践案例进行讲解。 5. 循环神经网络（RNNs）与序列建模： 处理时间序列和自然语言，RNN是必经之路。本书详细解构了标准RNN的梯度爆炸和消失问题，并引入了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构。重点分析了输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息流的保留和遗忘。对于更先进的序列模型，如Transformer中的自注意力机制，我们将其视为一种“动态加权”的连接方式，并详细推导了“Scaled Dot-Product Attention”的计算效率和信息捕获能力。 第三部分：高级主题与实践挑战 完成基础架构的学习后，本书将读者引入当前研究和工业应用的前沿领域，探讨如何处理实际工程中遇到的复杂问题。 6. 优化器的精细调校与正则化策略： 优化器的选择直接决定了模型收敛的速度和质量。我们超越了基础的SGD，深入剖析了Momentum、AdaGrad、RMSProp以及目前主流的Adam及其变种的内部机制。如何选择合适的学习率调度策略（如余弦退火、热启动）成为关键讨论点。同时，正则化不再局限于L1/L2范数，我们详细讨论了Dropout的随机性对集成学习的模拟作用，以及批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的机理。 7. 生成模型：从概率密度到真实世界的构建： 生成模型是深度学习皇冠上的宝石。本书系统地介绍了变分自编码器（VAE）的推导，解释了重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使梯度能够穿透随机采样层。随后，对生成对抗网络（GAN）的对偶博弈结构进行了详尽的数学描述，分析了其收敛性困难（模式崩溃）。我们还探讨了更现代的扩散模型（Diffusion Models）的基本思想，即如何通过一个精心设计的扩散过程逐步恢复数据分布。 8. 模型部署与可解释性： 一个训练好的模型只有在实际应用中才有价值。本部分讨论了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等模型压缩技术，以适应资源受限的环境。最后，我们触及了深度学习的“黑箱”问题，介绍了LIME和SHAP等工具背后的局部替代模型原理，帮助工程师和研究人员理解模型决策的依据，这对于构建可信赖的AI系统至关重要。 总结与展望 《深度学习：理论、算法与实践》致力于成为一本既能用于课堂教学，又能指导一线工程师解决实际问题的参考书。通过本书，读者将不仅掌握当前最热门的技术，更重要的是，培养起能够批判性地评估新架构、设计定制化解决方案的“工程师思维”。我们相信，对底层原理的深刻理解，才是驱动未来人工智能持续创新的真正引擎。
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