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出版者:科学

作者:恒盛杰资讯

出品人:

页数:399

译者:

出版时间:2011-1

价格:59.00元

装帧:

isbn号码:9787030290687

丛书系列:

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好的，以下是一本名为《深度学习的艺术与实践》的图书简介，内容详实，侧重于理论深度、技术细节以及实际应用，旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，且不提及任何与“即学即用”相关的概念或内容。 --- 《深度学习的艺术与实践：从基础理论到前沿模型构建》 作者： 著名人工智能科学家 联合撰写 页数： 约 980 页 装帧： 精装典藏版 内容概述 在当今信息爆炸的时代，深度学习（Deep Learning）已经从一个学术概念迅速演变为驱动科技进步的核心引擎，渗透到计算机视觉、自然语言处理、语音识别乃至复杂系统决策的各个领域。然而，要真正驾驭这一强大的工具，需要的不仅仅是调用现成的库函数，而是对底层数学原理、网络架构演化、优化算法的精妙权衡以及对模型泛化能力的深刻理解。 《深度学习的艺术与实践》是一部为希望构建坚实理论基础并掌握前沿模型构建技巧的工程师、研究人员和高级学习者量身打造的权威著作。本书摒弃了浮于表面的工具介绍，而是深入挖掘了深度学习背后的数学骨架和计算哲学。我们致力于揭示“为什么”以及“如何”——解释激活函数的非线性选择、反向传播算法的数学推导、优化器收敛性的理论分析，以及复杂模型如何通过层次化的特征提取实现对世界的抽象认知。 全书结构严谨，逻辑清晰，从基础的线性代数和概率论回顾开始，逐步构建起一个完整的深度学习知识体系。我们不仅详细阐述了卷积神经网络（CNN）的经典结构与变体，如ResNet、DenseNet的残差连接机制，还对循环神经网络（RNN）的梯度消失/爆炸问题及其解决方案（如LSTM和GRU）进行了细致的剖析。更重要的是，本书将大量的篇幅投入到当前研究热点——Transformer架构及其在序列建模中的革命性作用，包括自注意力机制的数学本质和多头注意力设计的优势。 本书的实践部分并非简单的代码示例堆砌，而是围绕“高精度、高效率、强鲁棒性”三大核心目标展开。读者将学习到如何设计合理的损失函数以适应特定领域的复杂数据分布、如何应用正则化技术（如Dropout、权重衰减）来控制过拟合，以及如何进行高效的超参数搜索和模型量化部署。我们特别强调了在资源受限环境下进行模型剪枝和知识蒸馏的技术路径，确保理论成果能够有效地转化为生产力。 核心章节精要 第一部分：理论基石与数学框架 第 1 章：现代概率论与信息论回顾： 深入探讨最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）在模型训练中的地位，以及交叉熵、KL散度等信息度量在损失函数设计中的作用。 第 2 章：梯度下降的深度探索： 不仅介绍SGD，更详细推导动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp到Adam等自适应学习率优化器的数学原理和收敛性分析，对比不同优化器在凸/非凸函数空间中的表现差异。 第 3 章：反向传播：微分的艺术： 从链式法则出发，系统性地推导多层网络中梯度计算的机制，并探讨自动微分框架（如TensorFlow/PyTorch底层实现）的工作原理。 第二部分：经典网络架构的精妙设计 第 5 章：卷积网络（CNN）的几何直觉： 剖析卷积操作的参数共享优势，深入分析感受野（Receptive Field）的计算，并详细解析GoogLeNet的Inception模块和ResNet中的残差学习如何解决深层网络的信息瓶颈。 第 7 章：序列建模的挑战与对策： 全面解析长短期记忆网络（LSTM）的门控机制（输入门、遗忘门、输出门），并对比其与GRU在计算效率和表达能力上的权衡。讨论BPTT（随时间的反向传播）的局限性。 第三部分：前沿架构与高级技术 第 10 章：注意力机制的范式革命： 详细解析自注意力（Self-Attention）的Scaled Dot-Product机制，阐述其如何实现输入序列内部元素间的全局依赖捕获，并解释Transformer中的位置编码（Positional Encoding）的必要性。 第 12 章：生成模型的高级形态： 深入探讨变分自编码器（VAE）的重参数化技巧（Reparameterization Trick），以及生成对抗网络（GAN）的纳什均衡理论、模式崩溃（Mode Collapse）问题及其解决方案（如WGAN, LSGAN）。 第四部分：模型优化、泛化与部署哲学 第 14 章：正则化与泛化界限： 探讨VC维理论在深度学习中的应用，系统分析L1/L2正则化、Dropout、数据增强（如Mixup, CutMix）对模型泛化能力的实质性影响。 第 16 章：模型压缩与边缘计算部署： 讲解如何通过结构化/非结构化剪枝来减少模型冗余，实现模型权重稀疏化。详细介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）的师生网络训练范式，以期在保持高精度的前提下，显著降低推理延迟。 本书特色 1. 深度优先： 每一项关键技术（如反向传播、注意力计算）均提供详尽的数学推导，确保读者从第一性原理理解模型运行机制。 2. 架构演进史： 不仅介绍当前最流行的模型，更追溯了关键架构（如AlexNet到VGG到ResNet）的迭代思路，展示了研究人员如何系统性地解决工程瓶颈。 3. 注重实践的严谨性： 探讨的实践技术均基于对模型稳定性和可复现性的深入考量，例如在梯度饱和区如何选择合适的初始化策略，以及如何利用学习率调度策略（如Cosine Annealing）来引导优化过程。 《深度学习的艺术与实践》不仅是一本工具书，更是一本引导读者从“使用者”蜕变为“设计者”的思想指南。它要求读者投入时间与精力去钻研基础，但所回报的，是对整个深度学习领域更深刻、更具前瞻性的洞察力。本书是所有致力于在AI领域深耕细作的专业人士不可或缺的案头宝典。

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