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出版者:

作者:Lenahan, Tom

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:1999-8

价格:$ 153.68

装帧:

isbn号码:9780750642835

丛书系列:

图书标签:

企业重组
危机管理
战略转型
运营改进
财务重组
管理学
商业
领导力
绩效提升
企业管理

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具体描述

Manufacturing and process plants must be regularly closed down for planned maintenance operations. This may entail the complete shutdown and re-start of large-scale serial and batch operations and must be performed in as short a period of time as is cost-effective. This is the process of turnaround, and as the processes are often high value and the maintenance operations intensive, complex and costly, it is vital that it be planned and carried out effectively. Tom Lenahan is an acknowledged expert in this field, who has worked and consulted internationally, and his book will show the maintenance manager or project leader how to get the job done correctly. This will include ensuring that lost production value (including sourcing replacement capacity) is balanced against intensive maintenance costs, as well as numerous other factors that may not be obvious to the first-time shutdown manager. The book draws upon his many years of experience with ICI, and has been written in conjunction with Eutech Engineering Services Ltd. Its Foreword is by Anthony Kelly, author of "Maintenance Strategy and Maintenance Organization and Systems".

图书名称：深度学习：从理论到实践图书简介本书全面系统地介绍了深度学习的核心理论、关键算法及其在实际应用中的工程实践。不同于市面上许多侧重于单一框架或肤浅介绍的教材，本书旨在为读者构建一个坚实的知识体系，使读者不仅能“会用”深度学习工具，更能“理解”其背后的数学原理和模型结构。第一部分：深度学习的数学基础与核心概念本部分为后续深入学习奠定理论基石。我们首先回顾了必需的数学知识，包括线性代数（向量空间、矩阵分解、特征值）、概率论（概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计）以及多元微积分（梯度、Hessian矩阵、链式法则）。随后，我们进入神经网络的基础构造。从最简单的感知机（Perceptron）讲起，逐步过渡到多层感知机（MLP）。重点剖析了激活函数的选择、损失函数的设计（如交叉熵、均方误差）以及参数优化的核心机制——反向传播算法（Backpropagation）。为了确保读者对反向传播有透彻的理解，本书使用了多种视角（从计算图的角度、从导数的角度）进行详细推导和解释。优化器是训练稳定性和收敛速度的关键。我们不仅涵盖了经典的随机梯度下降（SGD），还深入探讨了动量（Momentum）、自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。对学习率调度策略（如余弦退火、步长衰减）的讨论，也为读者提供了应对复杂训练场景的实用工具。第二部分：经典网络架构与现代改进在掌握了基础知识后，本书将焦点转向两大主流网络架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络（CNN）：本书详细解析了卷积操作的数学本质、池化层的目的及其对特征提取的贡献。我们系统地梳理了CNN的发展历程，从LeNet到AlexNet，再到VGG的深度堆叠、GoogLeNet/Inception的模块化设计、ResNet的残差连接——特别是对残差块的结构和为什么它能有效解决深度网络退化问题的原理进行了深入剖析。此外，我们还探讨了密集连接网络（DenseNet）和注意力机制在视觉任务中的初步应用。对于图像分类、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列的基本思想）和语义分割等关键视觉任务，本书提供了相应的网络结构解读和应用案例。循环神经网络（RNN）：RNN是处理序列数据的基石。本书清晰阐释了RNN的结构缺陷，特别是梯度消失和梯度爆炸问题。随后，我们引入了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），通过详细的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）分析它们如何实现长期依赖的捕获。为了应对更长的序列处理需求，我们还讨论了双向RNN（Bi-RNN）的构建思路。第三部分：注意力机制与Transformer的革命本书用整整一个章节的篇幅，聚焦于近年来深度学习领域最具影响力的创新——注意力机制及其催生的Transformer架构。我们首先从机制上解释了注意力（Attention）是如何通过加权求和，动态地关注输入序列中最相关的部分。随后，我们将这种思想泛化到自注意力（Self-Attention）机制上，详细推导了“Query-Key-Value”的计算过程，以及缩放点积注意力的数学原理。 Transformer模型被视为自然语言处理（NLP）领域的里程碑。本书对其编码器-解码器结构进行了彻底拆解，重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）的设计动机，以及前馈网络层（Feed-Forward Network）的作用。我们还讨论了位置编码（Positional Encoding）在无循环结构中引入序列顺序信息的方法。对于BERT、GPT等预训练模型的成功，本书从预训练任务（如掩码语言模型MLM和下一句预测NSP）的角度进行了解读，阐明了大规模预训练如何赋予模型强大的泛化能力。第四部分：模型训练的工程实践与高级主题理论知识必须与工程实践相结合。本部分侧重于如何高效、稳定地训练大型模型。正则化与泛化：除了L1/L2正则化，本书详述了Dropout的应用场景、BN（Batch Normalization）、LN（Layer Normalization）等归一化技术的作用及其在不同网络层中的适用性。我们探讨了过拟合与欠拟合的诊断方法，并给出了相应的调优策略。迁移学习与微调：在资源有限的情况下，利用预训练模型进行迁移学习是主流范式。本书详细阐述了特征提取、微调（Fine-tuning）的不同策略，以及如何选择合适的层进行冻结或更新。模型评估与可解释性：模型性能的度量标准远不止准确率。本书介绍了精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并讨论了在不平衡数据集上的评估技巧。同时，我们引入了解释性AI（XAI）的基础，例如梯度可视化、CAM（Class Activation Mapping）等技术，帮助读者理解“黑箱”模型做决策的依据。第五部分：前沿探索与应用案例最后，本书触及了当前深度学习研究的热点领域。生成模型：我们深入讲解了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的原理。对GAN的稳定训练挑战、Wasserstein GAN（WGAN）的改进，以及条件生成模型的应用（如图像生成、文本续写）进行了详尽的描述。强化学习基础：虽然深度学习的核心多用于监督学习，但将深度网络应用于决策制定（如AlphaGo）催生了深度强化学习（DRL）。本书简要介绍了马尔可夫决策过程（MDP）、Q学习，并概述了DQN和策略梯度方法的思想。专业应用实例：本书穿插了多个完整的案例分析，涵盖了从数据预处理、模型选择、训练调优到最终部署的完整流程，包括：基于CNN的医学影像诊断辅助、基于Transformer的机器翻译系统、以及使用生成模型进行数据增强的实践。本书结构严谨，理论推导详尽，代码示例丰富（主要使用Python及其主流库），旨在成为一本既适合高年级本科生、研究生，也适合希望系统性提升深度学习工程能力的业界人士的权威参考书。读者在合上书卷时，将具备扎实的理论功底和解决复杂现实问题的能力。