具体描述
全新会计理财，ISBN：9787502136543，作者：严行方编著
《深度学习：理论、算法与应用》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的深度学习知识体系。它不仅仅是关于神经网络的理论综述，更是一部涵盖从基础数学原理到尖端模型架构的实用指南。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助有志于进入人工智能领域的研究人员、工程师和高级学生，构建坚实的理论基础和高效的实践能力。 第一部分：深度学习的基石与数学基础 本部分聚焦于深度学习得以实现的底层数学和概率论框架。我们首先回顾了构建现代神经网络所需的线性代数、多元微积分和概率论知识，确保读者具备必要的分析工具。 第一章：信息论与统计学习基础 详细阐述了信息熵、互信息、KL散度和交叉熵在模型训练和评估中的核心作用。深入探讨了统计学习理论中的VC维、偏差-方差权衡，以及正则化（如L1、L2和Dropout）如何从理论上控制模型的泛化能力。 第二章：优化理论与梯度方法 这是训练深度模型的关键。本章系统地介绍了凸优化和非凸优化的基础，重点剖析了随机梯度下降（SGD）的局限性。随后，我们详细解析了各类高级优化器，包括动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam及其变体），并探讨了学习率调度策略（如余弦退火、分段常数衰减）对收敛速度和最终模型性能的影响。针对大规模数据集，我们还讨论了分布式优化算法（如参数服务器架构和All-Reduce）。 第二部分：核心网络架构的深度解析 本部分逐一剖析了当前主流深度学习模型的内部结构、设计哲学及其适用场景。 第三章：多层感知机（MLP）的精进与局限 从基础的MLP出发，讨论了激活函数的演变（Sigmoid, Tanh到ReLU及其变体如Leaky ReLU, Swish）。重点分析了梯度消失/爆炸问题的成因，以及BatchNorm（批归一化）和LayerNorm（层归一化）如何通过稳定训练过程来克服这些挑战。 第四章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 本章是关于图像处理和计算机视觉的基石。我们不仅讲解了卷积层、池化层和填充（Padding）的基本操作，更深入剖析了经典和现代CNN架构的演进：从LeNet、AlexNet到VGG、GoogLeNet（Inception结构），以及ResNet（残差连接）如何打破深度限制。此外，还包含了DenseNet、MobileNet（深度可分离卷积）等高效网络的设计原理。对于更复杂的任务，如目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net），提供了详细的模块化分析。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模 本章专注于处理时间序列和自然语言数据。我们详细解释了标准RNN的结构及其在处理长依赖问题上的不足。重点阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作机制，包括输入门、遗忘门和输出门的精确数学表达。随后，讨论了双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN在增强上下文理解方面的优势。 第六章：注意力机制与Transformer架构 这是现代序列模型的核心突破。本章首先介绍注意力机制（Attention Mechanism）的直观理解和数学公式，解释了它如何允许模型动态地聚焦于输入序列中最相关的部分。随后，本书将花费大量篇幅深入解析Transformer模型，包括其自注意力（Self-Attention）机制、多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，以及编码器-解码器结构的完整流程。我们还将简要介绍BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练模型的关键创新点。 第三部分：高级主题与应用前沿 本部分涵盖了深度学习在特定复杂任务中的应用，以及更具挑战性的模型类型。 第七章：无监督与自监督学习 探讨了如何在缺乏标签的情况下训练强大模型。详细介绍了自编码器（Autoencoders）及其变体（如Denoising AE, Variational Autoencoders - VAEs）。在自监督学习方面，重点阐述了对比学习（Contrastive Learning）的最新进展，如SimCLR和MoCo框架，它们如何通过构造正负样本对来学习高质量的表示。 第八章：生成模型：从GAN到扩散模型 本章是关于复杂数据生成艺术的探索。深入剖析了生成对抗网络（GAN）的博弈论基础、判别器和生成器的结构，并分析了解决训练不稳定的方法（如WGAN、LSGAN）。随后，本书将引入当前最先进的生成技术——扩散概率模型（Diffusion Models），解释其前向加噪过程和逆向去噪过程的数学原理，以及它们在高质量图像合成中的统治地位。 第九章：模型可解释性、鲁棒性与前沿趋势 最后，本章关注深度学习的工程化和伦理挑战。讨论了模型可解释性技术（如LIME, SHAP值，Grad-CAM）如何揭示黑箱决策过程。同时，探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及防御策略（如对抗性训练）。最后，展望了诸如因果推理、神经符号AI、高效推理（如模型剪枝、量化）等领域的最新研究方向。 目标读者： 具备一定Python编程基础和微积分知识的计算机科学、电子工程、应用数学专业本科生及研究生。 希望系统性掌握深度学习理论，并将其应用于实际工程问题的算法工程师和数据科学家。 寻求从传统机器学习范式转向深度学习前沿研究的人员。 本书特色： 理论深度与实践结合： 每章理论推导后，均附有清晰的伪代码和关键概念的直观图示。 全面覆盖主流架构： 涵盖了从RNN到Transformer，从GAN到Diffusion Model的全套主流技术栈。 注重前沿进展： 确保内容的时效性，深度解析了近三年内最受关注的技术热点。
作者简介
目录信息
一 理财时代――小会计值大钱
二 中小企业――带着镣铐跳舞
三 变本加“利”――否则趁早关门
四 沽名钓誉――培育无形资产
五 会计原则――有利有理有节
六 会计市场――怎个乱字了得
七 信息失真――人面狮身石像
八 内部控制――篱笆疏而不漏
九 财税代理――确保一方平安
十 电子商务――老会计碰到新问题
十一 入世以后――拥抱世界经济
十二 知识经济――开辟新的天地
· · · · · · (收起)
二 中小企业――带着镣铐跳舞
三 变本加“利”――否则趁早关门
四 沽名钓誉――培育无形资产
五 会计原则――有利有理有节
六 会计市场――怎个乱字了得
七 信息失真――人面狮身石像
八 内部控制――篱笆疏而不漏
九 财税代理――确保一方平安
十 电子商务――老会计碰到新问题
十一 入世以后――拥抱世界经济
十二 知识经济――开辟新的天地
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有