Parent Involvement Handbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:The Educational Publishing Group

作者:Ed.D Susan D. Otterbourg

出品人:

页数:106

译者:

出版时间:1996

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780964446120

丛书系列:

图书标签:

• Parent Engagement
• Family Support
• School-Family Partnerships
• Education
• Parenting
• Community Involvement
• Student Success
• Communication
• Resources
• Handbook

深度学习中的前沿算法与优化策略 图书简介 本书旨在为对深度学习领域有一定基础，并希望深入了解和掌握当前最先进算法与优化策略的研究人员、工程师和高级学生提供一本全面、深入且高度实用的技术指南。本书不涉及家长参与或教育管理等主题，而是聚焦于解析和应用复杂神经网络模型训练过程中所面临的核心挑战及其突破性解决方案。 第一部分：现代深度学习的基石——高级网络架构解析 本书开篇将系统性地回顾并深入剖析当前主流深度学习模型的核心结构，重点超越基础的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），转而深入探讨那些在特定领域取得突破性进展的复杂架构。 第1章：Transformer模型的深度演进与自注意力机制的精妙 本章将详细拆解Transformer架构的内部工作原理，不仅仅停留在多头注意力机制的表面介绍。我们将深入探讨： 核函数在注意力机制中的替代与优化： 探究线性注意力（Linear Attention）和稀疏注意力（Sparse Attention）的数学基础及其在处理超长序列时的效率提升。 位置编码的创新： 比较绝对位置编码、相对位置编码（如RoPE）以及旋转位置编码（Rotary Position Embedding）在捕获序列依赖性方面的优劣，并提供实际应用中的调优参数。 Encoder-Decoder结构的细微差别： 分析仅使用Encoder（如BERT）和同时使用Encoder-Decoder（如T5）在不同任务（如机器翻译、文本摘要）中的适用性和性能差异。 第2章：图神经网络（GNN）的最新突破 针对处理非欧几里得结构数据（如图、网格、分子结构）的需求，本章聚焦于GNN的最新发展： 异构图的处理： 深入讲解异构信息网络（HIN）中的关系推理机制，如Relational Graph Convolutional Networks (R-GCN) 如何通过参数共享和关系特定的权重矩阵来有效聚合不同类型的邻居信息。 空间-时间图卷积网络（STGCN）： 探讨如何将图卷积与时间序列分析相结合，应用于交通流量预测和动态网络分析，重点解析其在时空数据的特征提取能力。 可扩展性挑战与解决方案： 讨论大规模图训练中的采样技术（如GraphSAGE的邻域采样）和模型并行策略。 第3章：生成模型的精细化控制 本章将全面覆盖当前生成式AI领域最热门的技术，强调其可控性和高保真度： 扩散模型的原理与变体： 详细阐述前向与反向扩散过程的数学推导，对比DDPM、DDIM以及基于能量的模型（EBM）在生成速度和样本质量上的权衡。特别分析Classifier-Free Guidance（无分类器引导）技术如何实现对生成结果的精确风格和内容控制。 深度潜变量模型（VAEs）的高级应用： 探讨如何通过改进的重参数化技巧（如Gumbel-Softmax）和更复杂的潜在空间结构（如分层或多模态VAE）来克服传统VAE的模糊性问题。 第二部分：高效训练与优化策略的深度探索 深度学习模型的规模不断增长，如何高效地训练这些庞然大物，并确保模型收敛到全局最优附近，是本部分的核心议题。 第4章：优化器的高级视角与动态学习率调度 本章超越了传统的SGD和Adam，探讨更精细的优化机制： 自适应梯度方法的新趋势： 深入分析AdaBelief、LAMB（用于超大批量训练）等新型优化器的内部机制，对比它们在处理稀疏梯度和密集梯度时的性能差异。 学习率预热与衰减策略的科学性： 讨论Cosine Annealing with Warmup（余弦退火与预热）背后的理论依据，以及如何根据模型参数数量和梯度方差自适应地调整学习率的周期和幅度。 二阶优化方法的回归： 探讨K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）等近似二阶方法在现代深度网络中的实际应用瓶颈与潜力，尤其在内存受限环境下的近似计算方法。 第5章：正则化与泛化能力的提升技术 模型过拟合是深度学习的顽疾，本章侧重于提升模型的泛化能力而非简单的参数惩罚： 高级正则化技术： 详细解析DropBlock（针对CNN的结构化丢弃）和Stochastic Depth（随机深度，用于深层ResNets）的实现细节及其对网络信息流的保护作用。 数据增强的语义化扩展： 讨论Mixup、CutMix等样本混合策略的数学动机，以及它们如何通过生成虚拟样本来平滑决策边界。 批归一化（BN）的替代方案： 探究Layer Normalization、Group Normalization和Instance Normalization在不同任务（如序列模型、小样本学习）中的适用性，并分析它们对训练稳定性的影响。 第三部分：模型部署、可解释性与鲁棒性 成功的深度学习模型不仅要训练得好，更要在实际环境中表现稳定、可理解且安全。 第6章：模型压缩与量化技术的实战指南 本章聚焦于如何将训练好的大型模型高效部署到资源受限的设备上： 结构化与非结构化剪枝： 比较幅度剪枝、基于梯度的剪枝以及知识蒸馏在模型稀疏化中的效率和效果，重点讨论如何保持权重重要性矩阵的准确性。 低比特量化： 深入探讨从浮点数到INT8甚至INT4的量化方法，包括训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并解析其在不同硬件平台（GPU, NPU）上的性能差异。 知识蒸馏的进阶应用： 分析如何使用更复杂的“软目标”和“特征图匹配”来提高学生模型的性能，使其逼近教师模型的性能边界。 第7章：深度神经网络的可解释性（XAI） 为了建立用户对模型的信任并辅助模型调试，本章系统梳理了当前主流的XAI方法： 梯度敏感型方法： 详细解析Grad-CAM、Guided Backpropagation及其融合的梯度可视化技术，并评估它们在捕捉局部特征与全局推理之间的平衡。 扰动与归因方法： 探讨LIME和SHAP值的理论基础，重点分析它们在处理高维稀疏数据（如NLP）时的计算复杂度和稳定性。 因果推断在XAI中的应用： 介绍如何使用因果图来识别模型决策中的“真正原因”，而非仅仅是高度相关的特征。 第8章：对抗性攻击与防御机制 本章探讨了深度学习模型的脆弱性，以及如何构建更具鲁棒性的系统： 常见攻击范式： 剖析Fast Gradient Sign Method (FGSM)、Projected Gradient Descent (PGD) 等白盒攻击的机制，并介绍黑盒迁移攻击的原理。 防御策略的有效性评估： 深入分析对抗性训练（Adversarial Training）的局限性（如泛化性折衷）和随机化平滑（Randomized Smoothing）等认证防御方法的理论保证。 本书内容紧密围绕最新的学术论文和工业实践中的技术难点展开，每章均配有算法伪代码和关键性能指标分析，旨在为读者提供一个跳出现有框架、直击核心技术的深度学习进阶学习路径。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆