Composite/Structured Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Van Nostrand Reinhold Company

作者:Glenford J. Myers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1978-06

价格:USD 33.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780442805845

丛书系列:

图书标签:

• T_17_软件设计方法学
• 复合材料设计
• 结构设计
• 材料科学
• 工程设计
• 机械工程
• 结构力学
• 有限元分析
• 优化设计
• 航空航天
• 土木工程

好的，这是一份关于一本名为《Composite/Structured Design》的书籍的简介，此简介旨在描述一本与您提到的书名内容不相关的书籍，并且会尽可能详细地构建一个独立的主题。 --- 《深度学习：从基础理论到前沿实践》 探索智能系统的构建基石与未来方向 引言：认知革命的浪潮 我们正处于一个由数据驱动、算法重塑的时代。人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是深刻改变着科学研究、工业生产乃至日常生活的核心技术。在这场认知革命的浪潮中，深度学习（Deep Learning, DL）无疑是驱动引擎。它以模仿人脑神经网络的结构和学习方式，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的成就。 本书《深度学习：从基础理论到前沿实践》旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识框架，系统地梳理从经典人工神经网络的数学基础，到当前最先进的深度学习模型架构、优化策略及实际应用部署的全过程。我们力求超越简单的代码实现，深入挖掘驱动这些复杂模型的底层数学原理与工程考量。 第一部分：奠定基石——神经网络的数学与结构 本部分是理解深度学习的理论根基。我们将从微积分、线性代数和概率论这些必备的数学工具讲起，确保读者具备理解复杂模型所需的基础。 第1章：神经元的起源与感知器模型 追溯计算神经科学的早期思想，详细解析单个神经元（Perceptron）的工作机制，包括激活函数的作用域、输入加权求和以及决策边界的形成。我们将探讨感知器训练算法及其局限性，为引入多层网络埋下伏笔。 第2章：多层前馈网络（FNN）与反向传播 重点解析前馈网络的层级结构，以及为什么需要多层结构来处理非线性问题。核心章节将详尽阐述反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，包括链式法则在误差梯度计算中的应用，这是训练深层网络的核心算法。我们将用直观的方式展示梯度如何逐层回传并指导权重更新。 第3章：优化器的艺术与陷阱 优化策略决定了模型收敛的速度和质量。本章将深入对比传统的随机梯度下降（SGD）及其变种，如动量法（Momentum）、自适应学习率方法（AdaGrad, RMSProp, Adam）。我们将分析不同优化器在处理稀疏梯度和震荡问题时的表现差异，并讨论学习率调度策略的重要性。 第4章：正则化与泛化能力 面对海量参数，过拟合是深度学习模型的固有挑战。本章系统介绍各种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout机制的概率解释及其在不同网络结构中的应用。此外，还将探讨早停法（Early Stopping）和批归一化（Batch Normalization, BN）对稳定训练过程和提高泛化能力的关键作用。 第二部分：架构演进——主流深度学习模型的深度剖析 构建复杂智能系统的关键在于选择合适的网络架构。本部分将聚焦于当前深度学习领域最成功、应用最广泛的几大类模型结构。 第5章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是计算机视觉领域的基石。本章从感受野（Receptive Field）、权值共享和空间不变性的角度，深入剖析卷积层、池化层（Pooling）和填充（Padding）的操作细节。我们将跟踪经典的VGG、ResNet（残差连接的原理）、Inception等里程碑式网络的发展脉络，解释它们如何克服梯度消失问题，实现更深层次的特征提取。 第6章：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、文本和语音等序列数据，RNN及其变体是首选工具。本章详细解析标准RNN的内部结构，并着重讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过输入门、遗忘门和输出门机制，有效地管理长期依赖关系。我们将探讨BPTT（Backpropagation Through Time）在序列模型训练中的特殊性。 第7章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制（Attention）是当前自然语言处理（NLP）领域的核心突破。本章将解释注意力机制如何允许模型动态关注输入序列中最相关的部分。在此基础上，我们将详细拆解Transformer架构，特别是多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的计算流程，以及其在编码器-解码器结构中的地位，为理解现代大型语言模型奠定基础。 第8章：生成模型探秘：GAN与VAE 超越判别任务，生成模型旨在学习数据分布并创造新样本。本章对比阐述变分自编码器（VAE）的概率图模型基础与生成对抗网络（GAN）的零和博弈思想。我们将深入分析判别器与生成器之间的动态平衡、模式崩溃（Mode Collapse）问题及WGAN等改进方案。 第三部分：工程实践与前沿探索 理论的深度必须通过有效的工程实现和对新兴领域的探索得以体现。 第9章：模型部署与效率优化 从实验室到生产环境的转化需要精湛的工程能力。本章讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，它们如何在保持模型性能的同时，显著减小模型体积和推理延迟。同时，我们将探讨分布式训练策略（如数据并行与模型并行）。 第10章：可解释性人工智能（XAI） 深度学习的“黑箱”特性是其广泛应用中的一大障碍。本章介绍理解模型决策过程的方法论，包括局部可解释性方法（如LIME、SHAP值）和全局归因技术（如梯度可视化、类激活图CAM）。 第11章：前沿研究方向展望 本章将概述当前学术界和工业界正在积极探索的方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）如何减少对人工标注数据的依赖、图神经网络（GNN）在关系数据上的应用，以及基础模型（Foundation Models）的涌现能力与挑战。 结语：持续学习的旅程 深度学习领域发展迅猛，本书提供的知识体系旨在培养读者快速适应和掌握新工具的能力。掌握了这些理论和实践框架，读者将有能力站在巨人的肩膀上，参与到下一代智能系统的构建之中。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆