The Handbook of Model Job Descriptions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cushway, Barry

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2008-5

价格:$ 124.30

装帧:

isbn号码:9780749452247

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习的权威著作的简介： 《深度学习的基石：从理论到前沿实践》 在当今科技领域，深度学习无疑是最具革命性的力量之一。它不仅重塑了人工智能的面貌，更渗透到从医疗诊断到自动驾驶等各个行业的核心。然而，要真正驾驭这一复杂而强大的技术，需要对底层原理有深刻的理解，并紧跟最新的研究进展。《深度学习的基石：从理论到前沿实践》正是为肩负这一使命的研究人员、工程师和高级学生精心打造的权威指南。 本书的撰写者并非旨在提供一套即用的、脱离理论的“食谱”，而是致力于构建一座坚实的知识桥梁，连接经典机器学习理论与现代深度神经网络的复杂结构。全书结构严谨，内容深度适中，旨在使读者在掌握必要数学工具的基础上，能够无碍地探索从基础的感知器到尖端的Transformer模型等所有关键概念。 第一部分：理论基础与计算范式 本书的开篇着重于为深度学习的后续讨论奠定不可或缺的数学和统计学基础。我们深知，缺乏坚实的微积分、线性代数和概率论背景，对神经网络的优化过程的理解将是肤浅的。因此，第一章详尽回顾了这些核心工具，并特别强调了它们在定义损失函数和梯度计算中的作用。 随后，我们将深入探讨优化理论。传统的梯度下降法（GD）是理解所有现代优化算法的起点。本书系统地分析了批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）的收敛性问题，并详细阐述了动量法（Momentum）、自适应学习率方法——如AdaGrad、RMSprop和革命性的Adam优化器的工作机制。我们不仅展示了这些算法的公式推导，更着重于分析它们在处理高维、非凸损失曲面时的实际性能差异和工程考量。 第二部分：构建核心神经网络单元 在奠定优化基础后，本书转向深度学习的“积木”——各种类型的神经网络层。我们以最基础的多层感知器（MLP）开始，详细讨论了激活函数的选择至关重要性。从Sigmoid、Tanh到ReLu家族（包括Leaky ReLU和ELU），我们剖析了不同激活函数如何影响梯度流动，特别是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题的根源及其缓解策略。 至关重要的一部分是反向传播算法（Backpropagation）的详尽解析。我们认为，理解反向传播的本质——即链式法则在计算图上的高效应用——是掌握深度学习的钥匙。书中用清晰的符号推导和图示，展示了如何高效地计算网络中每一层的梯度，为读者理解现代框架（如TensorFlow和PyTorch）的自动微分机制打下坚实基础。 第三部分：空间数据的革命——卷积网络 对于处理图像、视频和网格化数据，卷积神经网络（CNNs）是无可争议的主导范式。本书用相当大的篇幅来介绍CNNs的架构演变。从早期的LeNet到AlexNet的突破，再到VGG的深度和GoogLeNet（Inception）的宽度创新，我们不仅描述了网络结构，更深入探讨了卷积核的设计哲学、池化层的角色，以及如何通过空洞卷积（Dilated Convolutions）来扩大感受野。 本书对网络正则化技术的讨论也极为深入。在构建深层网络时，过拟合是一个常态。我们详细分析了Dropout如何作为一种集成学习的近似方法，以及批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程、加速收敛和降低对初始化敏感性方面的关键作用。 第四部分：序列数据的处理与记忆机制 处理文本、语音或时间序列数据，需要网络具备处理顺序依赖的能力。本书系统地介绍了循环神经网络（RNNs）的结构，并立即指出其在长序列上的记忆限制。这自然引出了本书的亮点之一：对长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）的精细解构。读者将清晰地理解“输入门”、“遗忘门”和“输出门”如何协同工作，实现对信息的选择性记忆和遗忘，从而有效克服梯度消失问题。 此外，本书还专门辟出章节探讨序列到序列（Seq2Seq）模型，这是机器翻译和文本摘要等任务的基础。在这一部分，我们将为读者介绍注意力机制（Attention Mechanisms）的引入，这标志着深度学习方法的一个重要转折点。 第五部分：前沿架构与模型精炼 在接近尾声时，本书将目光投向当前最热门的研究领域，特别是Transformer架构的崛起。我们将详细分析自注意力（Self-Attention）机制如何彻底取代了传统的RNN结构，成为处理序列数据的新标准。读者将理解多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性，以及这些组件如何构成了BERT、GPT等大型预训练模型的底层逻辑。 最后，本书也涵盖了生成模型的进阶主题，包括变分自编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）的理论框架。我们不仅仅展示了如何训练GANs，更深入探讨了诸如WGAN（Wasserstein GAN）等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）等实际训练难题。 本书特点总结： 本书的每一个章节都力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到最佳平衡。它不依赖于特定的软件库版本，而是聚焦于原理的永恒性。读者在完成本书的学习后，不仅能够熟练运用现有的深度学习框架解决实际问题，更具备了阅读和理解最新研究论文所需的核心知识体系，从而真正成为深度学习领域的知识构建者而非仅仅是使用者。 目标读者： 具备一定编程基础和微积分知识的计算机科学、电子工程或应用数学专业的学生、希望转向或深化在人工智能领域研究的工程师、以及寻求全面、深入理解深度学习核心机制的从业人员。

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