Research Design and Methods pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Higher Education

作者:Kenneth S Bordens

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2007-09-01

价格:GBP 90.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780073129068

丛书系列:

图书标签:

工具書
psychology
研究方法
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文献综述

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具体描述

"Research Design And Methods: A Process Approach, Seventh Edition", offers students an in-depth introduction to the process of research design and methods. It is distinguished by its application of the process approach, a proven strategy for guiding students at each step in designing, conducting, and evaluating psychological research.

《深度学习前沿：理论、模型与实践》图书简介本书聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的子领域——深度学习，旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的知识体系。我们不仅仅停留在对基础概念的讲解，更致力于剖析近年来取得突破性进展的前沿理论、复杂模型架构及其在实际工程中的应用细节。全书结构严谨，内容翔实，力求成为从业者、研究人员及高阶学习者的必备参考手册。第一部分：深度学习的理论基石与数学原理重构本部分从根本上夯实读者对深度学习的理解，不回避其背后的复杂数学机制。我们首先回顾了经典的机器学习范式，并详细阐述了深度学习范式得以超越传统方法的内在驱动力——高维特征的自动表征学习能力。 1.1 神经网络的拓扑与非线性动力学：深入探讨了激活函数家族（如ReLU、Swish、GELU）的涌现及其对梯度流的影响。我们引入了现代优化理论中的高阶导数分析，解释了为什么特定的激活函数组合能够有效缓解梯度消失/爆炸问题。同时，详细解析了残差连接（Residual Connections）、门控单元（Gating Mechanisms）在构建深层网络中的关键作用，并从动力系统角度审视了网络训练过程的收敛特性。 1.2 优化算法的精细调校：本章超越了传统的随机梯度下降（SGD）及其简单的动量版本。我们系统地剖析了自适应学习率方法的演变历程，从AdaGrad、RMSProp到Adam、AdamW的迭代改进。重点在于理解这些算法如何根据参数空间中梯度的二阶矩信息进行动态调整，并讨论了如何在处理稀疏数据和大规模模型时，对学习率调度策略（如余弦退火、线性预热）进行定制化设计，以期达到更快的收敛速度和更优的泛化性能。 1.3 正则化与泛化理论的现代视角：传统正则化（如L2权重衰减）的局限性被清晰展示。本章聚焦于现代正则化技术，包括Dropout的变体（如DropConnect、Spatial Dropout），以及对批归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的深入比较，分析它们在不同网络结构（如CNN、RNN）中的适用性差异。更进一步，我们引入了现代统计学习中的“双下降”现象，探讨了过参数化模型在特定条件下如何实现卓越的泛化能力，这对理解当前超大模型的训练范式至关重要。第二部分：核心模型架构的深度剖析本部分是全书的核心，详细拆解了过去十年中推动技术进步的几大关键深度学习架构。 2.1 卷积神经网络（CNN）的演进与空间层次结构：从LeNet到AlexNet的突破开始，本章重点分析了VGG、GoogLeNet（Inception模块的模块化设计）以及ResNet在深度和效率上的平衡艺术。我们花费大量篇幅讨论了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端和边缘计算中的重要性，以及Transformer架构的出现对传统CNN在某些视觉任务中带来的挑战与融合趋势。 2.2 循环网络与序列建模的局限与超越：详细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，解释了它们如何通过“细胞状态”和“门控机制”有效地控制信息流动。随后，本章迅速过渡到序列建模的最新范式——自注意力机制（Self-Attention）。我们剖析了Transformer模型中多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行计算优势及其对RNN的根本性颠覆，并讨论了如何处理长距离依赖问题。 2.3 Transformer架构的深度分解：这是本书最关键的章节之一。我们不仅讲解了标准Transformer的编码器-解码器结构，还深入分析了纯编码器模型（如BERT系列）和纯解码器模型（如GPT系列）的差异化设计目标。对“位置编码”（Positional Encoding）的不同实现方式（绝对、相对、旋转）及其对模型理解上下文顺序的影响进行了详细的对比分析。此外，我们还探讨了稀疏注意力机制（Sparse Attention）在处理超长序列时的效率优化策略。第三部分：前沿应用领域与跨模态学习本部分将理论与实践紧密结合，展示了深度学习在解决复杂现实问题中的强大能力。 3.1 生成模型：从对抗到概率流：我们系统比较了生成对抗网络（GANs）的稳定性和训练难度，探讨了WGAN、StyleGAN等改进版本在图像质量和可控性上的提升。随后，引入了基于分数的生成模型（Score-Based Generative Models）和扩散模型（Diffusion Models，如DDPM），阐述了它们如何通过逆向采样过程实现高保真度的内容生成，并讨论其在图像、音频合成中的应用。 3.2 自然语言处理（NLP）的语义理解深化：本章聚焦于预训练模型（Pre-trained Models）的微调（Fine-tuning）策略。详细介绍了掩码语言模型（MLM）、下一句预测（NSP）等训练任务的设计哲学。讨论了如何利用大型语言模型（LLMs）进行指令跟随（Instruction Tuning）和上下文学习（In-Context Learning），以及链式思考（Chain-of-Thought Prompting）等新兴推理技术的原理与应用场景。 3.3 强化学习与决策制定：本部分将深度学习应用于序列决策问题。详细阐述了基于价值的方法（如DQN及其Double/Dueling/Prioritized Experience Replay的改进）和基于策略的方法（如REINFORCE、A2C/A3C）。重点剖析了策略梯度方法（如TRPO、PPO）如何通过限制策略更新步长来确保训练的稳定性，并结合实际案例展示了它们在复杂机器人控制和博弈论问题中的应用潜力。第四部分：模型的可解释性、鲁棒性与工程化部署深度学习系统的落地需要面对透明度和可靠性的挑战。 4.1 模型可解释性（XAI）技术：我们不满足于“黑箱”模型的描述，而是深入讲解了事后（Post-hoc）解释方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、显著图（Saliency Maps）的计算原理。同时，探讨了内在可解释性模型（如注意力权重可视化）的局限性，并讨论了因果推断在解释模型决策链条中的新兴作用。 4.2 模型对抗性攻击与防御：系统梳理了针对深度学习模型的常见攻击手段，包括快速梯度符号法（FGSM）、投影梯度下降（PGD）等白盒攻击，以及迁移攻击等黑盒攻击。针对这些威胁，本书详细介绍了对抗性训练（Adversarial Training）作为最有效的防御手段之一的实现细节，并讨论了防御过拟合和计算成本的权衡。 4.3 高效部署与模型压缩：阐述了将大型模型部署到资源受限环境中的实用技术。内容涵盖知识蒸馏（Knowledge Distillation）的师生网络设计，权重剪枝（Pruning）的结构化与非结构化策略，以及量化技术（Quantization，如INT8、混合精度训练）对模型推理速度和内存占用的实际影响。本书的特点在于其内容的前沿性、理论的深度以及实践指导的细致性。它不仅教授“如何构建”模型，更深入解释“为何如此构建”，为读者提供一个坚实的知识框架，以应对未来人工智能技术迭代带来的挑战。