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出版者:巴蜀书社

作者:徐文军

出品人:

页数:360

译者:

出版时间:2002-3-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030102683

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

好的，这是一份关于《全新电脑七合一培训教程》之外的图书简介： --- 《深度学习原理与实践：从基础理论到前沿应用》书籍简介一、聚焦核心：从理论基石到模型构建的全面指南本书旨在为读者提供一个深入、系统且极具实践指导意义的深度学习知识体系。我们清晰地认识到，在当前技术浪潮中，仅停留在应用层面已不足以支撑长期的技术迭代与创新。因此，本书将理论深度置于核心地位，力求将复杂晦涩的数学原理转化为直观易懂的逻辑框架。内容伊始，我们将详尽剖析人工神经网络（ANN）的数学基础，包括线性代数、概率论在模型训练中的具体作用，而非简单地罗列公式。随后，章节将循序渐进地展开经典激活函数（如Sigmoid, ReLU及其变体）的特性对比与误差分析，帮助读者理解为何选择特定函数会影响模型的收敛速度与泛化能力。核心部分聚焦于反向传播算法（Backpropagation）的深度解析。我们不仅会展示其链式法则的推导过程，更会结合具体的计算图（Computational Graph）示例，演示梯度是如何精确地流经多层网络并指导权重更新。这部分内容将为后续学习优化器打下坚实的基础。二、架构精进：掌握主流模型的设计哲学与实现细节本书的第二大板块致力于解构当前主流深度学习架构的“设计哲学”。我们相信，理解架构的演进脉络比单纯记忆结构更为重要。卷积神经网络（CNN）的演变与空间特征提取：我们将深入探讨卷积核的感受野、池化层的降维作用，以及如何通过空洞卷积（Dilated Convolutions）来有效扩大视野而不损失分辨率。随后，我们将对比LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet的演进，重点分析残差连接（Residual Connections）如何解决了深层网络的梯度消失问题，并阐述批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。循环神经网络（RNN）及其在序列建模中的挑战：针对序列数据的处理，本书详细阐述了标准RNN的局限性，随后重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门和输出门的工作机制，并提供 Python/PyTorch 代码示例，展示如何精确控制信息流。注意力机制与Transformer的革命：深度剖析自注意力（Self-Attention）机制的计算步骤，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉输入序列中不同子空间的关系。本书将用详尽的图解说明Transformer模型如何完全抛弃循环结构，通过位置编码（Positional Encoding）维持序列顺序信息，从而实现高效的并行计算。三、优化与正则化：模型性能提升的关键技术模型训练并非简单的前向传播与反向传播。本书的第三部分是关于“调优的艺术”，专注于提升模型性能和鲁棒性。高级优化器详解：除了基础的SGD，我们将详细对比Momentum、AdaGrad、RMSProp，并着重解析Adam优化器（结合了动量和自适应学习率的思想）的工作原理。我们还会探讨学习率调度策略（如Cosine Annealing）对收敛曲线的影响。防止过拟合的策略矩阵：本部分系统介绍了正则化技术。除了L1/L2权重衰减，我们还将深入讨论Dropout的随机性原理及其在不同网络层中的应用效果。此外，我们还会介绍早停法（Early Stopping）和数据增强（Data Augmentation）在实际项目中的最佳实践。四、前沿应用与部署考量为确保内容的先进性与实用性，本书的最后部分将目光投向深度学习的前沿应用领域，并强调工程化部署的环节。生成模型概述：简要介绍变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）的基本框架，特别是判别器与生成器之间的博弈过程。模型轻量化与推理优化：针对实际部署需求，本书会讨论模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，以及如何利用ONNX或TensorRT等工具链对训练好的模型进行推理加速，使其能在边缘设备上高效运行。本书特点： 1. 理论深度与代码实现的完美结合：每一项核心概念的阐述后，均附有基于当前主流框架（如PyTorch）的清晰、可运行的代码片段，确保读者能够即时验证理论。 2. 重逻辑，轻调参：我们强调理解模型“为什么”这样工作，而非仅仅提供一套“如何”调整参数的经验公式。 3. 面向未来：内容覆盖了从经典网络到Transformer架构的完整演进路径，为读者构建应对未来技术变革的坚实基础。本书适合具有一定编程基础（Python），并希望系统掌握深度学习数学原理、模型架构设计与工程实践的高级学员、研究人员及软件工程师。阅读本书后，您将不再满足于“调用API”，而是能真正理解并设计出高效、定制化的深度学习解决方案。 ---

作者简介

目录信息

第一章 Windows XP基本操作
第二章 Windows XP高级应用
第三章 Office XP办公套件应用基础
第四章 Word 2002基础应用
第五章 Word 2002高级排版
第六章 Excel 2002基本操作
第七章 Excel 2002高级应用
第八章 Access 2002基本操作
第九章 Access 2002高级应用
第十章 PowerPoint 2002基本操作
第十一章 PowerPoint 2002高级应用
第十二章利用Outlook 2002收发电子邮件
第十三章利用Outlook 2002处理日常事务
第十四章 FrontPage 2002基本操作
第十五章 FrontPage 2002高级应用
· · · · · · (收起)