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出版者:Master Point Pr

作者:Gitelman, Fred

出品人:

页数:176

译者:

出版时间:2005-8

价格:$ 20.28

装帧:Pap

isbn号码:9781897106013

丛书系列:

图书标签:

个人成长
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具体描述

Imagine sitting beside a world-class bridge player and being able to listen to his thoughts as each hand develops? You can't help but improve your own game! Every hand in this fascinating book comes from actual play; many of them are taken from the author's own experience in world-level competition. Fred Gitelman believes that there is something to be learned from every bridge hand, whether you are a novice or an expert, and he proves it here. Just as fascinating as the bridge, however, are Fred's observations on his partners and opponents, who range from world champions to famous amateurs like Bill Gates and Warren Buffett.

《Master Class》是一本探索深度学习领域前沿技术的权威著作。本书并非简单罗列算法，而是致力于构建一个系统化的知识框架，引领读者深入理解现代人工智能的核心驱动力。首先，本书以清晰且严谨的逻辑，从机器学习的基础原理出发，逐步深入到神经网络的演进过程。作者详细阐述了感知机、多层感知机以及反向传播算法的数学原理和实现细节，为读者打下坚实的理论基础。对于初学者而言，这些章节提供了理解复杂模型运作机制的必要铺垫。随后，《Master Class》聚焦于深度学习的核心架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在CNN部分，作者不仅介绍了卷积层、池化层和全连接层的功能，还深入剖析了其在图像识别、物体检测等领域的卓越表现。书中通过大量的实例和图解，生动地展示了CNN如何捕捉图像的空间层次特征，以及各种经典CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的设计理念和技术突破。读者将能够理解不同网络结构的优势与局限，并学会如何根据具体任务选择和设计合适的CNN模型。在RNN部分，本书详细介绍了处理序列数据的挑战，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效地解决梯度消失和遗忘问题。作者深入讲解了这些网络单元的内部机制，包括遗忘门、输入门、输出门等关键组件如何协同工作，从而实现对长期依赖关系的有效建模。此外，本书还探讨了RNN在自然语言处理（NLP）任务中的应用，如机器翻译、文本生成、情感分析等，并通过具体的代码示例展示了如何构建和训练这些序列模型。《Master Class》的深度远不止于此。书中还开辟了专门章节，探讨了生成模型（Generative Models）的最新进展。生成对抗网络（GAN）作为其中的代表，其“生成器”与“判别器”之间的博弈机制被详细剖析，作者不仅解释了GAN的基本原理，还深入讨论了DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等变种模型在图像生成、风格迁移等方面的创新应用。本书强调了GAN在创造性AI领域的潜力，并指导读者如何解决训练过程中的不稳定性问题。此外，本书对强化学习（Reinforcement Learning）的介绍也尤为精彩。作者从马尔可夫决策过程（MDP）入手，清晰地阐述了强化学习的核心概念，包括状态、动作、奖励、策略和价值函数。本书详细介绍了Q-learning、SARSA等经典强化学习算法，并重点讲解了深度强化学习（DRL）的兴起，特别是深度Q网络（DQN）及其改进算法，以及策略梯度方法（Policy Gradients）和Actor-Critic方法。通过对AlphaGo等成功案例的分析，读者将能够深刻理解强化学习在解决复杂决策问题中的强大能力。《Master Class》还涵盖了迁移学习（Transfer Learning）和预训练模型（Pre-trained Models）的重要性。书中解释了为何在许多场景下，从头开始训练模型是低效且不切实际的，并详细介绍了如何利用已经在大规模数据集上训练好的模型（如BERT、GPT系列、ImageNet预训练模型）来加速和改进新任务的训练。本书提供了如何进行模型微调（fine-tuning）的实践指南，帮助读者快速构建高性能的模型。除了主流的深度学习模型，本书还触及了诸如图神经网络（GNN）、自注意力机制（Self-Attention）等新兴领域。作者解释了GNN如何处理非结构化数据（如图数据）的特征，以及自注意力机制如何赋能Transformer模型，使其在NLP领域取得革命性进展。贯穿全书的，是对模型解释性（Interpretability）和公平性（Fairness）的探讨。作者认识到，随着AI模型复杂性的增加，理解其决策过程变得至关重要。本书介绍了一些可视化技术和分析方法，以帮助读者理解模型的工作原理，并讨论了在构建AI系统时如何避免偏见，确保其公平和可靠。在实践层面，《Master Class》提供了大量的代码示例和伪代码，主要基于Python及其主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。读者可以通过阅读和实践这些代码，将理论知识转化为实际操作能力。本书注重培养读者解决实际问题的能力，引导读者如何进行数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优以及模型评估。总而言之，《Master Class》是一本为希望在深度学习领域取得卓越成就的研究者、工程师和学生量身打造的宝贵资源。它以其全面的覆盖范围、深入的分析和实践性的指导，为读者提供了一条通往精通之路。本书旨在激发读者对人工智能的更深层次的思考，并为他们提供掌握最前沿技术所需的知识和技能。