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出版者:Abingdon Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-12

价格:USD 44.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780687093809

丛书系列:

图书标签:

• Bible
• Children's Books
• Religious Education
• Christianity
• Activity Kit
• Fun
• Inspirational
• Bible Stories
• Learning
• Faith

书名： 《通往深度学习的路径：掌握复杂系统与前沿技术》 作者： [虚构作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [虚构出版社名称，例如：未来科技出版社] --- 内容简介 本书是一部旨在为读者提供一套全面、深入且实用的指导手册，用以驾驭当今信息技术领域中最复杂、最前沿的知识体系。它并非仅仅停留在概念的介绍，而是致力于搭建一座从基础理论到实际应用，再到高级模型构建的坚实桥梁。我们聚焦于那些驱动现代科技进步的核心引擎——深度学习、复杂系统建模、以及前沿计算范式。 第一部分：现代计算的基石——深度学习的原理与实践 本部分深入剖析了深度学习（Deep Learning）的理论基础，旨在帮助读者建立起对神经网络工作机制的直观理解和数学洞察力。 1. 神经网络基础与演化： 我们从经典的感知机模型讲起，循序渐进地引入多层感知机（MLP）。重点阐述了反向传播（Backpropagation）算法的数学推导及其在优化过程中的核心地位。不同于市面上许多仅提供代码实现的教材，本书花费大量篇幅解释激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择依据、损失函数（Loss Function）的设计哲学，以及梯度消失/爆炸等常见问题的深度剖析与解决策略。 2. 卷积神经网络（CNNs）的视觉革命： 详细介绍了CNNs如何通过共享权重和局部连接的机制，实现对图像特征的有效提取。从经典的LeNet、AlexNet到现代的ResNet、Inception网络结构，本书不仅描绘了它们的结构图景，更深入探讨了残差连接、批量归一化（Batch Normalization）等关键技术如何解决了深度网络训练中的稳定性问题。实践层面，我们将指导读者使用标准数据集进行图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN的基本思想）和语义分割的入门级项目搭建。 3. 循环神经网络（RNNs）与序列数据处理： 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析的需求，本书详尽解释了RNNs处理序列依赖关系的内在机制。重点剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精巧的“门控”结构克服标准RNN的记忆瓶颈。此外，我们还将探讨注意力机制（Attention Mechanism）的兴起，及其如何为后续的Transformer架构铺平道路，并提供使用这些模型进行文本生成和机器翻译的实战案例。 第二部分：复杂系统的建模与分析 本部分将视角从单一模型拓展到相互关联的整体系统，探讨如何运用计算科学的方法来理解和预测具有非线性、涌现性特征的复杂现象。 1. 复杂性科学导论： 系统地介绍了复杂性科学的核心概念，包括自组织、涌现现象、反馈回路和临界性。我们将探讨经典模型，如元胞自动机（Cellular Automata）和博弈论基础，以建立对宏观行为如何从微观交互中产生的直观认识。 2. 网络科学：结构与动态： 深入研究现代网络理论，包括小世界网络（Small-World Networks）和无标度网络（Scale-Free Networks）的生成模型（如Barabási–Albert模型）。分析中心性指标（如度中心性、介数中心性）在社会网络、生物网络分析中的应用。重点讨论网络上的信息传播、疾病扩散等动态过程的建模与仿真技术。 3. 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 详细介绍如何利用ABM来模拟宏观上难以预测的社会、经济或生态系统行为。读者将学习如何定义智能体的规则、环境的边界条件，并进行敏感性分析，以探索系统对初始条件和参数变化的鲁棒性或脆弱性。 第三部分：前沿计算范式与跨学科应用 本部分聚焦于当前计算领域最具突破性的两个方向：因果推断与可解释性AI，以及高效能计算的应用。 1. 因果推断与结构学习： 区别于传统的关联性分析，本书强调理解“为什么”和“如果…将会怎样”。介绍 Judea Pearl 的结构因果模型（SCM）、Do-Calculus 等理论框架。指导读者如何利用观测数据识别潜在的因果效应，并讨论如何将因果发现算法与深度学习模型相结合，以构建更具洞察力的预测系统。 2. 可解释性人工智能（XAI）的必要性与方法： 在AI系统日益被集成到关键决策流程（如医疗诊断、自动驾驶）的背景下，理解模型的“黑箱”至关重要。本章系统回顾了事后解释方法（如LIME、SHAP值）的原理，并讨论了内在可解释模型（如注意力可视化、基于规则的模型）的设计思路。探讨如何量化解释的有效性和忠实度。 3. 高效能计算与模型部署： 讨论在处理大规模数据集和复杂模型时，如何优化计算资源。内容涵盖GPU并行计算基础、模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，以及模型推理的加速策略。为读者提供将训练好的大型模型高效部署到实际生产环境中的工程实践指导。 本书特色： 理论与实践的深度融合： 每一个章节都配有严谨的数学推导和对应的前沿代码案例（主要使用Python和主流深度学习框架）。 跨越学科的视野： 将计算科学、统计学和系统动力学深度融合，培养读者从多角度审视问题的能力。 面向未来的挑战： 重点讨论了AI伦理、模型的鲁棒性和可信赖性等当前研究热点问题。 目标读者： 本书适合具有一定微积分、线性代数基础的计算机科学、工程学、物理学、经济学或统计学背景的研究人员、高级学生，以及希望从应用层面深入理解复杂技术栈的行业专业人士。通过系统学习本书内容，读者将不仅掌握构建尖端AI模型的技能，更能理解驱动这些模型的底层复杂系统原理，从而在未来的技术创新中占据先机。

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