Sensitivity And Uncertainty Analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Cacuci, Dan G./ Ionescu-Bujor, Mihael/ Navon, Ionel Michael

出品人:

頁數:352

译者:

出版時間:

價格:1049.58元

裝幀:HRD

isbn號碼:9781584881162

叢書系列:

圖書標籤:

• 不確定性分析
• 敏感性分析
• 風險分析
• 模型驗證
• 數值模擬
• 概率統計
• 工程應用
• 決策分析
• 可靠性分析
• 優化算法

深度學習：原理、實踐與前沿 本書全麵深入地探討瞭深度學習的核心理論、關鍵技術以及在各個領域的實際應用，旨在為讀者提供一個從基礎構建到前沿探索的完整知識體係。 第一部分：深度學習的基石與數學原理 本書的開篇聚焦於深度學習得以建立的數學和統計學基礎。我們將詳細闡述綫性代數在數據錶示和變換中的核心作用，包括嚮量、矩陣、張量運算的深入解析，以及奇異值分解（SVD）和主成分分析（PCA）等降維技術在特徵提取中的應用。 接著，我們深入探究概率論與數理統計在模型構建中的必要性。重點講解瞭概率分布（如高斯分布、伯努利分布）、貝葉斯定理的深度理解，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）在參數學習中的作用。對於理解優化算法至關重要，本書將細緻分析凸優化理論的基本概念，如梯度、Hessian矩陣的幾何意義，並為後續的神經網絡訓練打下堅實的數學基礎。 第二部分：人工神經網絡的構建與核心算法 本部分將引領讀者係統地構建和理解人工神經網絡（ANN）。從最基礎的感知機模型開始，逐步過渡到多層前饋網絡（MLP）。我們將詳盡解析激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇依據及其對梯度流的影響。 核心內容在於反嚮傳播算法（Backpropagation）的推導與實現。本書不僅展示瞭鏈式法則在計算網絡中各層權重和偏置梯度上的應用，還深入討論瞭其在實際計算中的效率優化和數值穩定性問題。 隨後，我們將探討現代優化算法的精髓。不僅僅是基礎的梯度下降法（Gradient Descent），更會全麵覆蓋動量法（Momentum）、自適應學習率方法，如AdaGrad、RMSProp和在深度學習領域占據主導地位的Adam優化器。我們還將討論學習率的調度策略，如餘弦退火、學習率熱身（Warm-up）等，用以提升收斂速度和模型泛化能力。 第三部分：經典深度學習架構的精深解析 本部分是本書的核心，詳細剖析瞭三大主流深度學習架構：捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及Transformer模型。 1. 捲積神經網絡（CNN）： 我們將從二維捲積操作的數學定義齣發，解釋捲積核的設計原理、感受野的概念以及參數共享機製帶來的效率提升。重點解析瞭經典網絡架構如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（殘差連接的創新點）、Inception（多尺度特徵融閤）以及DenseNet（密集連接）的設計哲學。此外，本書還涵蓋瞭特定任務的CNN應用，如目標檢測中的R-CNN係列、YOLO係列，以及語義分割中的FCN、U-Net結構。 2. 循環神經網絡（RNN）與序列模型： 針對處理時間序列和自然語言等序列數據，本書詳細闡述瞭RNN的基本結構及其在處理長期依賴問題上的局限性。隨後，重點剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部門控機製，解釋它們如何有效控製信息的流動和遺忘。對於更復雜的序列建模，我們將介紹雙嚮RNN、棧式RNN，並討論序列到序列（Seq2Seq）模型及其在機器翻譯中的應用。 3. Transformer架構與自注意力機製： 本部分作為前沿技術的核心，將徹底解構Google在2017年提齣的Transformer模型。我們會深入探討自注意力（Self-Attention）機製的計算過程、多頭注意力（Multi-Head Attention）的意義，以及位置編碼（Positional Encoding）如何彌補其缺乏序列順序信息的缺陷。本書將詳細分析編碼器-解碼器結構，並討論其在預訓練模型（如BERT、GPT係列）中的演化與變體。 第四部分：模型訓練、正則化與性能調優 高質量的模型訓練離不開有效的正則化和調優策略。本書探討瞭避免過擬閤的關鍵技術，包括L1/L2權重正則化、Dropout的隨機性原理、早停法（Early Stopping）的應用。 我們還將深入討論批歸一化（Batch Normalization, BN）的工作原理，解釋它如何穩定內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）並加速訓練。對於模型評估，本書詳細闡述瞭交叉驗證、偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off），以及ROC麯綫、精確率-召迴率（Precision-Recall）等評估指標在不同場景下的適用性。此外，超參數優化，如網格搜索、隨機搜索和貝葉斯優化，也將被係統地介紹。 第五部分：深度學習的前沿應用與倫理考量 本書的最後部分將視野擴展到深度學習在多個前沿領域的實際落地。 1. 生成模型： 詳細介紹變分自編碼器（VAE）的概率建模思想，以及生成對抗網絡（GAN）的零和博弈機製。我們將分析DCGAN、StyleGAN等在圖像生成領域的最新進展，並討論其在數據增強和內容創作中的潛力與挑戰。 2. 強化學習基礎： 簡要介紹馬爾可夫決策過程（MDP）、值函數和策略梯度。重點講解瞭深度Q網絡（DQN）如何將深度學習與Q學習結閤，以解決高維狀態空間問題。 3. 深度學習的部署與效率： 討論模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，這些是確保復雜模型能夠在資源受限環境中高效運行的關鍵。 4. 倫理、可解釋性與魯棒性： 隨著模型影響力的增加，本書嚴肅探討瞭深度學習模型中的公平性、偏見問題。我們將介紹LIME和SHAP等可解釋性工具，以及對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理和防禦策略，強調構建安全、可信賴的AI係統的必要性。 本書內容組織嚴謹，理論與實踐緊密結閤，不僅適用於有一定編程基礎的研究人員和工程師，也是希望係統掌握深度學習全貌的高階學生的理想教材。讀者在閱讀完本書後，將能夠獨立設計、訓練和調優復雜深度學習模型，並對該領域的未來發展方嚮有深刻的洞察。

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