具体描述
《电脑故障排除、优化应用与技巧详解》是一本系统全面、注重应用与技巧的实用图书，《电脑故障排除、优化应用与技巧详解》涵盖了电脑故障排除与优化操作中技高一筹的应用实例和技巧经验的方方面面，让读者读后真正学有所依、用有所循。全书分17章，包括电脑和电脑故障概述、BIOS的升级与故障排除、CPU的优化与故障排除、主板故障轻松排除、内存的优化与故障排除、硬盘故障轻松排除、显示系统故障轻松排除、光驱故障轻松排除、常见外设故障轻松排除、数码产品故障轻松排除、从容应对操作系统、轻松解决应用软件问题、网络自由行、势在必行的安全防备、简简单单自己动手优化电脑、灵巧助手注册表、非常重要的数据备份，每个章节都有精彩翔实的内容。.
好的，这是一本关于深度学习模型的可解释性与鲁棒性研究的图书简介。 --- 深度学习模型的黑箱之谜：可解释性、鲁棒性与前沿应用 图书简介 在人工智能飞速发展的今天，深度学习模型以前所未有的精度和广度渗透到医疗诊断、自动驾驶、金融风控乃至国家安全等核心领域。然而，随着模型复杂度的爆炸式增长，一个核心的困境日益凸显——“黑箱问题”。我们知道模型有效，却往往无法确切理解其决策的内在逻辑，也难以保证其在面对对抗性攻击或数据漂移时依然稳健可靠。 本书《深度学习模型的黑箱之谜：可解释性、鲁棒性与前沿应用》正是为了系统性地剖析并解决这一系列挑战而编撰的专业著作。本书超越了基础的算法介绍，深入探讨了如何构建透明、可信赖且高效的深度学习系统。 全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为高级研究人员、资深工程师以及对人工智能伦理与安全有深度关注的决策者提供一套全面的理论框架和实践工具集。 第一部分：可解释性（XAI）的理论基石与方法论 本部分聚焦于如何打开深度学习的“黑箱”，揭示模型决策的内在机制。我们不再满足于“结果正确”，而是追求“过程可理解”。 第一章：理解可解释性的必要性与分类框架 详细阐述了在不同应用场景下（如监管合规、模型调试、科学发现）对可解释性的迫切需求。引入当前主流的可解释性方法论分类体系，包括内在可解释性模型（Inherently Interpretable Models）与后验解释技术（Post-hoc Explanation Techniques）的对比分析。探讨了在处理高维数据时，解释的粒度（全局解释 vs. 局部解释）选择的权衡。 第二章：局部解释技术的精细化探究 本章重点讲解了如何针对单个预测实例提供精准解释。内容涵盖基于梯度的经典方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM及其变体），深入剖析其在卷积神经网络（CNNs）中的适用性与局限。同时，引入了特征归因方法，如Integrated Gradients (IG) 和 DeepLIFT，从信息论的角度量化每个输入特征对最终输出的贡献度，并详细讨论了这些方法在处理非线性复杂特征交互时的数学严谨性。 第三章：全局解释与模型结构理解 超越单个样本，本章致力于揭示模型的整体行为模式。我们讨论了代理模型（Surrogate Models）的构建，包括使用可解释模型（如决策树或线性模型）来逼近复杂神经网络的决策边界。此外，深入分析了特征重要性排序（Feature Importance Ranking）的稳健性，并探讨了如何通过剖面分析（Partial Dependence Plots, PDPs）和个体条件期望（Individual Conditional Expectation, ICE）图来可视化模型在特定特征空间上的泛化趋势。 第四章：因果推断与解释的未来 本章将可解释性提升至更高的维度，探讨如何利用结构因果模型（SCMs）来区分相关性与真正的因果效应。引入了用于反事实解释（Counterfactual Explanations）的先进算法，旨在回答“如果输入特征发生微小改变，模型输出会如何变化”的关键问题，为模型干预和公平性审计奠定基础。 第二部分：深度学习模型的鲁棒性与对抗性防御 面对日益增长的安全威胁，模型的鲁棒性（Robustness）已成为部署到关键系统的先决条件。本部分专注于模型如何抵抗故意或无意的输入扰动，并提供一系列防御策略。 第五章：对抗性样本的生成机理与分类 系统地梳理了对抗性攻击的威胁模型，包括白盒攻击（如FGSM, PGD, CW攻击）和黑盒攻击（如迁移性攻击、查询限制攻击）。深入剖析了对抗样本产生的核心数学原理——高维空间中决策边界的局部线性特性。本章还对Lp范数下的扰动度量进行了详尽的数学分析。 第六章：提升模型对已知攻击的防御能力 本部分介绍了一系列提升模型内在鲁棒性的训练技术。重点讲解了对抗性训练（Adversarial Training）的最新进展，包括其计算复杂度和对泛化性能的影响。同时，探讨了梯度掩码（Gradient Masking）、随机化平滑（Randomized Smoothing）等防御机制的有效性与潜在的“防御欺骗”（Obfuscated Gradients）陷阱。 第七章：数据与分布漂移下的模型稳健性 真实世界的数据是动态变化的。本章关注分布漂移（Distribution Shift）问题，区分了协变量漂移（Covariate Shift）和概念漂移（Concept Drift）。内容包括领域适应（Domain Adaptation, DA）的关键技术，如最大化最小化（Max-Min）优化框架下的无监督DA，以及如何通过持续学习（Continual Learning）机制来维持模型在新环境下的性能，避免灾难性遗忘。 第八章：可信赖性度量与不确定性量化 一个鲁棒的模型必须知道自己何时“不知道”。本章深入讲解了不确定性量化（Uncertainty Quantification）的方法，包括贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）的基本原理和实际应用。探讨了蒙特卡洛丢弃法（MC Dropout）等实用技术来估计模型的预测不确定性，并引入了预测区间估计，为决策者提供风险评估的量化指标。 第三部分：前沿交叉领域与伦理考量 本书的最后部分将视角扩展到可解释性与鲁棒性在更宏大的人工智能系统中的整合应用，并探讨其社会伦理影响。 第九章：可解释性与鲁棒性在特定领域的整合 探讨了在医疗影像分析中，如何利用XAI技术验证诊断的生物学合理性，并确保模型对低对比度病灶的检测具有鲁棒性。在自然语言处理（NLP）领域，分析了如何使用注意力机制的可视化来检测模型对特定语义结构或输入噪声的敏感性。 第十章：公平性、问责制与可信赖AI的法规遵从 本章探讨了可解释性与鲁棒性在实现人工智能伦理与法规要求中的核心作用。讨论了模型偏见（Bias）的识别与缓解，如何利用可解释性工具揭示潜在的歧视路径，以及如何通过鲁棒性保证来对抗针对特定群体的对抗性攻击。内容包括对欧盟AI法案等新兴监管框架下对模型透明度要求的解读。 总结与展望：迈向通用人工智能的可靠基石 对全书核心思想进行提炼，展望未来在稀疏性、因果解释与自适应防御机制方面的研究方向，强调构建既强大又可信赖的下一代人工智能系统的长期路径。 --- 本书的编写风格严谨、数据驱动，配备了大量数学推导、伪代码示例以及对关键论文的批判性引用，确保读者能够从理论根源上掌握这些前沿技术，并能将其有效地应用于高风险、高要求的工程实践中。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有