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出版者:Jones & Bartlett Pub

作者:Hirst, Ben A., Dr.

出品人:

頁數:86

译者:

出版時間:2007-1

價格:$ 45.14

裝幀:Pap

isbn號碼:9780763742126

叢書系列:

圖書標籤:

• 考試準備
• 備考
• 學習指南
• 教育
• 考試
• 復習
• 學生
• 教材
• 學術
• 技能提升

好的，這是一份專門為您的圖書《Exam Prep》之外的另一本圖書撰寫的詳細簡介。 --- 《深度學習與神經網絡的基石：從理論到實踐的完整指南》 書籍簡介 在當今這個由數據驅動和智能係統塑造的時代，深度學習已不再是晦澀難懂的學術概念，而是驅動著從自動駕駛到自然語言理解等諸多前沿技術的核心引擎。本書《深度學習與神經網絡的基石：從理論到實踐的完整指南》旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的學習路徑，幫助他們不僅理解深度學習的底層數學原理，更能熟練運用主流框架搭建和優化復雜的神經網絡模型。 本書的定位並非僅僅是快速入門手冊，而是一部結構嚴謹、內容詳實的參考著作，尤其適閤具有一定編程基礎（如 Python）和基礎微積分、綫性代數知識的工程師、數據科學傢、以及渴望深入理解人工智能核心機製的研究人員。 第一部分：理論基石——理解神經網絡的內在邏輯 本書的第一部分專注於奠定堅實的理論基礎。我們深知，沒有對基礎原理的透徹理解，後續的模型調優和問題排查都將成為空中樓閣。 第 1 章：連接主義的復興與基本神經元模型 本章迴顧瞭人工神經網絡（ANN）的曆史發展脈絡，清晰闡述瞭感知機（Perceptron）的工作原理及其局限性。重點解析瞭激活函數——從 Sigmoid、Tanh 到 ReLU 傢族的演變及其對梯度消失/爆炸問題的緩解作用。我們深入剖析瞭綫性可分性與非綫性映射的本質區彆，為理解深層網絡的錶達能力打下基礎。 第 2 章：反嚮傳播算法的數學推導與直覺理解 反嚮傳播（Backpropagation）是深度學習的“內燃機”。本章將通過鏈式法則（Chain Rule）進行嚴謹的數學推導，確保讀者能夠準確掌握誤差如何從輸齣層逐層迴溯至輸入層。同時，我們提供豐富的圖示和具體案例，幫助讀者建立對梯度計算的直觀認知，避免陷入純粹的公式泥潭。 第 3 章：損失函數與優化算法的精妙平衡 準確的損失函數設計是模型訓練成功的關鍵。本章詳細介紹瞭均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等核心損失函數，並探討瞭它們在迴歸和分類任務中的適用場景。隨後，我們聚焦於優化器——從經典的隨機梯度下降（SGD）到動量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前應用最廣的 Adam 優化器。我們不僅展示瞭它們的數學形式，還對比瞭它們在不同學習率調度策略下的收斂特性。 第 4 章：正則化技術與模型泛化能力 過擬閤是深度學習模型麵臨的永恒挑戰。本章係統地介紹瞭多種應對過擬閤的策略：L1/L2 正則化（權重衰減）、Dropout 的概率解釋與實現細節、早停法（Early Stopping）的策略選擇，以及數據增強（Data Augmentation）在圖像和文本領域的應用邊界。通過實例對比，讀者將學會如何根據數據集的規模和復雜性，為模型選擇閤適的正則化組閤。 第二部分：核心網絡結構——現代 AI 的骨架 理論武裝之後，本書的第二部分開始深入探討構建現代深度學習模型的關鍵架構。我們將逐一拆解這些架構的內部機製。 第 5 章：捲積神經網絡（CNN）的視覺革命 CNN 是計算機視覺領域的支柱。本章從二維捲積操作的數學定義齣發，詳細講解瞭捲積層、池化層（Pooling）和全連接層的設計目的。隨後，本書將帶領讀者深入剖析經典與現代的 CNN 架構，包括 LeNet-5、AlexNet 的開創性工作，以及 VGG 的深度堆疊、ResNet 的殘差連接（Residual Connection）如何有效解決深層網絡的退化問題。我們還將探討空洞捲積（Dilated Convolution）在語義分割中的應用。 第 6 章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 處理時間序列、文本等可變長度序列數據，RNN 扮演瞭核心角色。本章不僅解釋瞭標準 RNN 的結構和其在處理長距離依賴時麵臨的梯度問題，更重點講解瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的精妙門控機製。讀者將清晰理解遺忘門、輸入門和輸齣門如何協同工作，以維持信息流的穩定。 第 7 章：序列到序列（Seq2Seq）模型與注意力機製 機器翻譯和文本摘要等任務催生瞭 Seq2Seq 架構。本章構建瞭編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）的整體框架，並著重介紹瞭注意力機製（Attention Mechanism）的引入如何突破瞭固定長度上下文嚮量的瓶頸。我們將詳盡解析“軟注意力”的計算過程，理解它如何允許解碼器在每一步關注輸入序列的不同部分，從而極大地提升瞭模型性能。 第 8 章：超越監督學習：自編碼器與生成模型簡介 本章拓寬瞭讀者的視野，介紹瞭非監督學習中的重要工具。詳細闡述瞭堆疊自編碼器（Stacked Autoencoders）的降噪與特徵學習能力，並引入瞭變分自編碼器（VAE）的基本概率框架。對於生成模型，我們簡要概述瞭生成對抗網絡（GAN）的博弈論思想及其在圖像生成中的巨大潛力。 第三部分：實踐部署與前沿探索 理論與架構學習完畢後，本書的最後一部分將引導讀者進入實踐和前沿研究領域，確保知識的有效轉化。 第 9 章：主流框架（TensorFlow/PyTorch）的高級應用 本書不偏嚮單一框架，而是重點教授如何高效地使用當前最流行的兩個庫。我們教授如何利用它們的動態計算圖和靜態計算圖特性，如何進行高效的數據加載（Data Pipeline），以及如何實現自定義的層（Layer）和損失函數。實戰部分將聚焦於性能優化，例如利用混閤精度訓練（Mixed Precision Training）加速模型迭代。 第 10 章：遷移學習與預訓練模型的應用 在資源受限的場景下，遷移學習是提高效率的法寶。本章詳細講解瞭如何利用 ImageNet 或 BERT 等大型預訓練模型，通過微調（Fine-tuning）和特徵提取（Feature Extraction）兩種方式，快速構建高性能模型。我們將探討層凍結策略和學習率衰減在遷移學習中的重要性。 第 11 章：模型的可解釋性（XAI）與調試策略 “黑箱”問題是深度學習落地應用的主要障礙之一。本章引入瞭可解釋人工智能（XAI）的概念，介紹瞭如 LIME 和 SHAP 等方法來解釋單個預測的依據。此外，本章還提供瞭詳盡的調試清單，指導讀者係統性地排查梯度爆炸/消失、學習率不當、數據泄漏等常見工程問題。 第 12 章：前沿趨勢展望 最後，本書簡要探討瞭當前研究的熱點，包括 Transformer 架構的全麵崛起（及其對 RNN 的顛覆性影響）、圖神經網絡（GNN）在關係數據上的應用，以及聯邦學習（Federated Learning）在隱私保護計算中的地位。 總結 《深度學習與神經網絡的基石》的目標是提供一本既能激發學習熱情，又能提供實戰指導的權威指南。通過本書，讀者將構建起一個堅不可摧的知識體係，能夠自信地應對復雜的深度學習挑戰，並站在行業前沿進行創新。本書的深度和廣度，確保它能成為您在人工智能領域長期進階的必備夥伴。 ---

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