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出版者:Springer

作者:Frank C. Hoppensteadt

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:1997-07-10

价格:USD 94.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387949482

丛书系列:

图书标签:

• 生物-脑科学
• 生物-生物数学
• 混沌
• 数学分析
• 数学-ComputationalNeuroscience
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深度学习的边界：探索与实践 《深度学习的边界：探索与实践》是一本深入探讨深度学习前沿理论与实践应用的学术专著。本书旨在为研究者、工程师以及对人工智能抱有浓厚兴趣的读者提供一个全面而深入的学习平台，引领读者穿越深度学习的广袤领域，发掘其无限可能。 本书的写作初衷源于当前深度学习技术飞速发展的背景，以及在各个应用领域展现出的强大潜力。然而，随着模型复杂度、数据规模的不断增长，如何更有效地训练、理解和部署这些模型，以及如何应对模型泛化能力、鲁棒性、可解释性等方面面临的挑战，已成为亟待解决的关键问题。本书正是为了回应这些挑战而生，力求为读者勾勒出深度学习研究和应用的新图景。 内容概要： 《深度学习的边界：探索与实践》共分为四个核心部分，层层递进，从理论基础到实践应用，再到前瞻性展望，为读者构建了一个完整的知识体系。 第一部分：理论基石与模型创新 本部分聚焦于深度学习的核心理论，并在此基础上介绍当前最前沿的模型架构与训练技术。 第一章：深度学习的数学与统计学基础 深入回顾支撑深度学习的关键数学工具，包括线性代数、微积分、概率论与统计学。 详细阐述梯度下降及其变种（如Adam、RMSprop）在模型优化中的作用。 探讨信息论在理解模型容量和信息瓶颈方面的应用。 介绍正则化技术（如L1/L2正则化、Dropout）的原理及其对防止过拟合的重要性。 第二章：卷积神经网络（CNN）的演进与前沿 从经典的LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet到ResNet，系统梳理CNN架构的发展脉络。 深入剖析残差连接、Inception模块、注意力机制等关键创新点如何提升模型性能。 介绍可分离卷积、分组卷积等高效CNN设计，以及在移动端和嵌入式设备上的应用。 探讨Transformer在视觉领域的崛起，以及其与CNN的融合潜力。 第三章：循环神经网络（RNN）及其变体：处理序列数据 阐述RNN处理时序数据的基本原理，并详细分析其在长期依赖问题上的局限性。 深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，以及它们如何有效解决梯度消失/爆炸问题。 介绍双向RNN、堆叠RNN等技术，以增强模型捕捉上下文信息的能力。 讨论Transformer在序列建模领域的革命性影响，以及其与RNN在特定任务上的优势对比。 第四章：生成模型：从GAN到扩散模型 详细介绍生成对抗网络（GAN）的原理、架构（DCGAN, StyleGAN等）及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 分析GAN训练中的挑战，如模式崩溃、训练不稳定，并探讨相应的解决方案。 深入讲解变分自编码器（VAE）及其在数据压缩、特征学习中的作用。 全面介绍近年来备受瞩目的扩散模型（Diffusion Models），阐述其生成高质量数据的机制，并探讨其在图像、音频、文本生成等领域的最新进展。 第二部分：模型优化与高效部署 本部分关注如何提升深度学习模型的训练效率、优化性能，并将其成功部署到实际应用场景中。 第五章：超参数优化与模型调优策略 系统介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数搜索方法。 深入探讨学习率调度、早停（Early Stopping）、批归一化（Batch Normalization）等模型调优技术。 分析数据增强（Data Augmentation）在提升模型泛化能力中的作用，并介绍多种数据增强技术。 讲解模型压缩与剪枝技术，如量化、低秩分解，以减小模型体积和计算量。 第六章：硬件加速与分布式训练 介绍GPU、TPU等专用硬件在加速深度学习计算中的作用。 深入讲解数据并行、模型并行、流水线并行等分布式训练策略。 讨论混合精度训练、梯度累积等提升训练效率的技巧。 介绍TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的分布式训练配置与最佳实践。 第七章：模型部署与推理优化 详细介绍将训练好的模型部署到不同平台（云端、边缘设备、移动端）的流程。 探讨ONNX、TensorRT、TFLite等模型推理优化框架的应用。 讲解模型量化（Quantization）在部署阶段进一步减小模型大小和提高推理速度的技术。 讨论模型服务化（Model Serving）的架构设计与优化，以及高并发推理的挑战。 第三部分：前沿研究方向与跨领域应用 本部分将视角拓展至深度学习的前沿研究领域，并探讨其在各行各业的广泛应用。 第八章：可解释性与可信赖AI 探讨当前深度学习模型“黑箱”问题的根源，以及可解释性AI的重要性。 介绍LIME、SHAP、Grad-CAM等模型解释技术，并分析其在理解模型决策过程中的应用。 讨论公平性、鲁棒性、隐私保护等可信赖AI的关键要素。 介绍对抗性攻击与防御技术，以提升模型的鲁棒性。 第九章：自监督学习与少样本学习 深入阐述自监督学习（Self-Supervised Learning）的原理，以及其在无需大量标注数据的情况下学习有用表示的能力。 介绍对比学习、掩码语言模型等自监督学习方法。 探讨少样本学习（Few-Shot Learning）和零样本学习（Zero-Shot Learning）的挑战与解决方案。 介绍元学习（Meta-Learning）在提升模型快速适应新任务能力方面的应用。 第十章：多模态学习与图神经网络 探讨如何融合来自不同模态（如文本、图像、音频）的数据，构建更全面的AI模型。 介绍多模态Transformer、跨模态注意力机制等技术。 深入讲解图神经网络（GNNs）的原理，包括图卷积、图注意力等。 展示GNNs在社交网络分析、推荐系统、分子结构预测等领域的应用。 第十一章：深度学习在各领域的应用实践 自然语言处理（NLP）: 机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、对话机器人。 计算机视觉（CV）: 图像识别、目标检测、语义分割、图像生成、人脸识别。 语音识别与合成: 智能语音助手、语音转文本、语音合成。 推荐系统: 个性化推荐、协同过滤、内容推荐。 医疗健康: 疾病诊断、药物发现、医学影像分析。 金融科技: 风险评估、欺诈检测、量化交易。 自动驾驶: 感知、决策、规划。 第四部分：未来展望与挑战 本部分将带领读者展望深度学习的未来发展趋势，并探讨其面临的重大挑战。 第十二章：人工智能的未来方向 探讨通用人工智能（AGI）的可能性与挑战。 分析具身智能（Embodied AI）在机器人和物理世界交互中的作用。 讨论强化学习（Reinforcement Learning）在决策制定和控制领域的最新进展。 展望AI伦理、社会影响以及人机协作的未来。 《深度学习的边界：探索与实践》不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。本书通过严谨的学术论述、丰富的案例分析和对前沿趋势的深刻洞察，旨在激发读者对深度学习更深入的思考，鼓励他们在各自的研究和实践领域不断探索，突破界限，共同塑造人工智能的美好未来。本书的每一页都承载着对人工智能无限可能性的追求，期待与您一同踏上这场激动人心的探索之旅。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名让我联想到了一种更加精细、更加具象化的神经网络构建思路，这与我一直在探索的如何构建更具效率和可解释性的深度学习模型的想法不谋而合。我们都知道，全连接网络虽然强大，但其固有的高维度和高计算量使得其在很多场景下并不适用，例如在嵌入式设备或者实时系统中。我非常好奇，这本书中的“弱连接”究竟意味着什么？它是否是一种有目的地、有选择性地构建连接的方式，只保留那些对学习至关重要的连接？我希望能从中了解到，如何设计出能够大幅度降低模型复杂度的网络，同时又不牺牲其学习能力。这是否意味着在网络结构层面引入更多的稀疏性？我特别想知道，“弱连接”如何影响模型的学习过程和最终的性能。在信息传递效率和模型鲁棒性方面，弱连接的网络是否能够更好地应对“遗忘”问题，或者在对抗性攻击下表现出更强的抵抗力？我期待书中能够提供一些关于“弱连接”网络结构的设计原则和生成方法，例如是否可以通过某些剪枝算法、正则化技术或者神经元/连接的动态生长机制来实现？此外，我非常想知道，作者是如何处理“弱连接”可能带来的信息丢失问题的。是否通过引入多层级的抽象，或者结合一些局部信息聚合的机制来弥补？如果书中能提供一些理论上的证明，例如在什么条件下，“弱连接”网络能够达到和全连接网络相当的性能，甚至在某些方面超越它，那将是非常令人振奋的。这本书能否为我们打开一扇新的大门，让我们用更少但更有效的连接来构建强大的神经网络，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名直观地传达了一种与传统深度神经网络不同的设计理念，令我非常期待。我一直在思考，为什么在模拟生物大脑时，我们总是倾向于构建高度复杂的、全连接的架构。生物神经元之间的连接强度是动态变化的，而且并非所有神经元都与所有其他神经元相连接。这种“弱连接”的特性，或许才是生物智能高效运行的关键。我希望这本书能深入探讨“弱连接”在神经网络设计中的理论基础和实践意义。例如，作者是如何形式化“弱连接”这一概念的？它是否意味着网络中的连接是稀疏的，或者连接的权重在分布上具有某种特定的特性？我非常想了解，这种“弱连接”的网络结构如何影响模型的学习过程。是否需要修改传统的反向传播算法，或者引入新的优化策略来适应这种结构？在模型训练过程中，如何有效地初始化“弱连接”的权重，以及如何防止连接的丢失或过度的稀疏化，都是我关心的问题。如果书中能提供一些关于“弱连接”神经网络的理论分析，比如关于其表达能力、收敛性质以及对噪声的鲁棒性，那将非常有价值。我也希望作者能够分享一些关于如何利用“弱连接”来提高模型的可解释性，或者如何将这种设计理念应用到具体的机器学习任务中，例如自然语言处理、计算机视觉或者强化学习。这本书能否为我们提供一个关于如何构建更高效、更具生物启发的神经网络的新框架，是我非常关注的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名本身就激发了我对于网络结构与功能之间关系的深入思考。长期以来，我们习惯于构建深度、广泛的连接网络，以期捕捉更复杂的模式。然而，这种“一切连接皆有可能”的模式也带来了计算资源消耗巨大、模型泛化能力受限，以及训练过程中的过拟合等问题。我非常好奇，这本书是否会深入探讨“弱连接”所带来的好处，例如在提升模型效率、降低计算成本、增强模型的稀疏性与可解释性方面。我想了解作者是如何定义“弱连接”的，它是否仅仅是参数为零的连接，还是指连接的权重分布更偏向于稀疏，或者是一种在训练过程中动态调整连接强度的方法？如果书中能提供一些关于“弱连接”的网络设计范式，比如如何有选择性地建立连接，或者如何利用图论的某些概念来指导连接的构建，那将非常有启发性。我尤其关心的是，这种“弱连接”是否会影响模型的表达能力，尤其是在处理一些需要全局信息交互的任务时。作者是如何解决这一挑战的？是否通过引入一些特殊的机制，例如注意力机制的变体，或者信息聚合模块，来弥补弱连接可能带来的信息传递效率下降的问题？我还想知道，书中是否提供了实际的应用案例，来证明“弱连接”在某些特定领域的优越性，例如在边缘计算设备上的部署，或者在处理大规模、高维数据时的表现。这本书能否为我们提供一套系统性的方法论，来设计和优化“弱连接”神经网络，使其在性能和效率之间找到最佳平衡点，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名所蕴含的“弱连接”概念，立刻勾起了我对网络结构与信息传递效率之间关系的兴趣。在追求深度学习模型强大表现力的同时，我们是否忽略了连接本身的“质量”和“数量”的权衡？我希望这本书能深入探讨“弱连接”在神经网络中的理论意义和实际应用。首先，我非常想了解作者是如何形式化“弱连接”这一概念的，它是否仅仅是网络中的连接稀疏，还是指连接的权重分布具有某种特定的特性，例如更集中或更分散？其次，我非常关心“弱连接”如何影响模型的学习能力和泛化能力。在信息传递的效率上，弱连接的网络是否能够更有效地避免过拟合，或者在处理噪声数据时表现出更强的鲁棒性？我期待书中能够提供一些关于“弱连接”网络结构的设计原则和实现方法。例如，是否可以通过某种形式的剪枝算法、正则化技术，或者基于生物启发式的连接生成机制来实现？此外，我也很想知道，作者是如何解决“弱连接”可能带来的信息传递效率下降的问题的。是否通过引入一些注意力机制的变体，或者信息聚合模块来弥补？如果书中能够提供一些关于“弱连接”神经网络的理论分析，例如关于其表达能力、收敛性质以及对不同类型任务的适应性，那将非常有价值。这本书能否为我们提供一种全新的构建高效、简洁、且具生物启发性神经网络的设计范式，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名所传达的“弱连接”理念，立即勾起了我对神经网络结构设计与信息效率之间关系的深入思考。我们是否过于追求连接的稠密性，而忽视了连接本身的“质量”和“稀疏性”所能带来的优势？我非常希望这本书能够深入探讨“弱连接”在神经网络中的理论基础和实际意义。我期待书中能够提供清晰的“弱连接”定义，例如它是否指的是网络中存在大量的零权重连接，或者连接的权重分布呈现出一种高度偏斜的特征？此外，我也非常想了解“弱连接”如何影响模型的学习能力和泛化能力。在信息传递的效率方面，弱连接的网络是否能够更有效地捕捉局部特征，并避免全局信息的冗余？我特别关注书中是否会提供关于“弱连接”网络结构的设计原则和实现方法。例如，是否可以通过图论中的概念来指导连接的构建，或者采用某种形式的连接剪枝和优化技术？我还想知道，作者是如何解决“弱连接”可能带来的信息传递不足的问题的。是否通过引入多层级的抽象，或者结合一些信息聚合的机制来弥补？如果书中能够提供一些关于“弱连接”神经网络的理论分析，例如关于其表达能力、收敛性和鲁棒性，那将非常有价值。这本书能否为我们提供一套全新的设计范式，让我们以更简洁、更高效的方式构建强大的神经网络，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名给我一种耳目一新的感觉，它似乎在挑战我们对神经网络连接模式的固有认知。我们通常会认为，越多的连接，越强的学习能力，但这种“越多越好”的思路也带来了计算资源的极大消耗和模型泛化能力的瓶颈。我迫切想了解，作者是如何理解和定义“弱连接”的，它是否意味着网络中的连接是稀疏的，或者连接的权重分布呈现出某种特定的偏置？我希望书中能够详细阐述“弱连接”带来的潜在优势，例如在提升模型效率、降低计算成本、增强模型的鲁棒性以及提高可解释性方面。在模型设计层面，我非常好奇作者是如何构建“弱连接”的网络结构的，是否可以通过引入图神经网络的思想，或者采用某种动态连接生成机制来实现？我特别关注的是，“弱连接”的网络在学习过程中是否会面临信息传递不充分的问题，以及作者是如何通过引入特定的模块或算法来解决这一挑战的。例如，是否可以通过多层级的特征提取，或者引入一些全局信息聚合的机制来弥补连接的稀疏性？如果书中能提供一些关于“弱连接”神经网络的理论分析，例如关于其表达能力、收敛性和泛化能力，那将非常有价值。我希望这本书能够为我们提供一个全新的视角，让我们重新审视神经网络的连接模式，并探索出更高效、更具潜力的模型设计方案。

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这本书的书名《Weakly Connected Neural Networks》一开始就吸引了我。我对“弱连接”这个概念特别感兴趣，因为它似乎预示着一种不同于传统深度学习网络中那种紧密、全局连接的思路。我一直在思考，在很多实际应用场景中，一个完全连接或者高度稠密的网络是否真的必要，或者说，是否是最高效的选择。许多生物神经系统，即便是在处理复杂任务时，其连接方式也并非是全连接的，而是呈现出一定的稀疏性和局部性。这本书是否深入探讨了这种“弱连接”的理论基础，例如信息传递的效率、模型的可解释性，或者在资源受限环境下的优势，是我非常期待了解的。我希望作者能提供一些关于如何定义和量化“弱连接”的数学框架，以及在构建和训练这类网络时需要考虑的关键因素。例如，网络结构的稀疏性是如何通过特定算法或设计原则来实现的？这种结构上的差异会如何影响模型的学习能力、泛化能力以及鲁棒性？在超参数的选择上，是否有与稠密网络不同的策略？此外，我很好奇作者是否将“弱连接”与现有的一些稀疏网络、模块化网络或者局部连接网络（如卷积神经网络的局部感受野）进行了对比，并阐述了其独特的优势和应用领域。如果书中能提供一些关于“弱连接”的理论证明，比如在特定条件下，弱连接网络能够保证收敛性或达到某个最优解，那将极具价值。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个全新的视角来理解和设计神经网络，尤其是在追求更高效、更灵活、更具生物启发的模型方面。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名传递了一种与当前深度学习主流趋势略有不同的研究方向，这让我对它充满了好奇。我一直在思考，生物神经系统的高效性是否部分源于其连接的稀疏性或“弱连接”的特性？这本书是否会深入探讨这种“弱连接”的理论基础，例如信息论、图论或者统计学中的相关概念？我非常希望了解作者是如何定义和实现“弱连接”的，它是否仅仅是指网络中存在大量的零权重连接，还是指连接的权重分布具有某种特定的偏倚，比如更倾向于稀疏的分布？我特别关注的是，“弱连接”的网络在模型设计和训练过程中会遇到哪些独特的挑战，以及作者是如何克服这些挑战的。例如，如何在保证模型表达能力的同时，有效地训练一个连接相对稀疏的网络？是否需要引入特殊的激活函数、损失函数或者优化器？我希望书中能够提供一些关于“弱连接”在不同应用场景下的性能评估，比如在处理大规模数据集、实时响应系统或者资源受限的设备上的表现。如果书中能提供一些关于“弱连接”网络结构的设计指南，或者一些自动化生成“弱连接”网络的算法，那将极具实践价值。这本书能否为我们提供一种全新的视角，让我们用更少但更有效的连接来构建更强大、更高效的神经网络，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名立刻吸引了我，因为它暗示了一种与当前深度学习主流趋势截然不同的研究方向。在追求网络深度和广度的同时，我们往往会忽视连接的“质量”和“效率”。我一直在思考，生物神经网络是如何在相对低功耗下实现如此强大的智能的，其中“弱连接”或稀疏连接的机制是否起着至关重要的作用？我非常希望这本书能深入探讨“弱连接”的理论基础，例如它是否与信息论中的某些概念相关，或者是否可以从统计物理学的角度进行解释？我想了解作者是如何定义和实现“弱连接”的，是仅仅通过零权重来体现，还是指连接的权重分布呈现出某种特定的稀疏模式？我特别关注的是，“弱连接”的网络在学习过程中会遇到哪些挑战，以及作者是如何解决这些挑战的。例如，如何在保证模型表达能力的同时，有效训练一个连接相对稀疏的网络？是否需要引入特殊的激活函数、损失函数或者优化器？我希望书中能够提供一些关于“弱连接”在不同应用场景下的性能评估，比如在处理大规模数据集、实时响应系统或者资源受限的设备上的表现。如果书中能提供一些关于“弱连接”网络结构的设计指南，或者一些自动化生成“弱连接”网络的算法，那将极具实践价值。这本书能否为我们提供一套全新的理论框架和实践方法，来构建更高效、更具生物启发性的神经网络，是我非常期待的。

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《Weakly Connected Neural Networks》这个书名让我联想到了一种更加精巧、更加具象化的网络构建思路，这与我一直以来对神经网络发展方向的思考不谋而合。我们都知道，传统的全连接网络在学习复杂模式方面取得了巨大的成功，但其固有的高维度、高计算量以及在某些场景下的脆弱性，也促使我们去探索新的路径。我非常好奇，这本书中的“弱连接”概念究竟意味着什么？它是否是一种有目的地、有选择性地构建连接的方式？我希望能从中了解到，如何设计出仅仅保留了关键连接，从而大幅度降低模型复杂度的网络。这是否意味着在网络结构层面引入更多的稀疏性？我特别希望书中能详细阐述“弱连接”如何影响模型的学习能力和泛化能力。在信息传递效率上，弱连接的网络是否能够更好地应对“遗忘”问题，或者在对抗性攻击下表现出更强的鲁棒性？我期待书中能够提供一些关于“弱连接”网络结构的设计原则和生成方法，例如是否可以通过某些剪枝算法、正则化技术或者神经元/连接的动态生长机制来实现？此外，我非常想知道，作者是如何处理“弱连接”可能带来的信息丢失问题的。是否通过引入多层级的抽象，或者结合一些局部信息聚合的机制来弥补？如果书中能够提供一些理论上的证明，例如在什么条件下，“弱连接”网络能够达到和全连接网络相当的性能，甚至在某些方面超越它，那将是非常令人振奋的。这本书能否为我们打开一扇新的大门，让我们用更少但更有效的连接来构建强大的神经网络，是我非常期待的。

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