具体描述
《流行病学(第3版)》由江苏省、山东省和辽宁省部分医学院校有关专家编写。《流行病学(第3版)》主要介绍流行病学概论、预防分布及病因研究；流行病学基本研究方法；传染病流行病学、疾病预防和监测、医院感染；流行病学各论，包括心脏血管疾病、恶性肿瘤、性传播疾病以及分子、遗传、伤害流行病学等；循证医学。附录包括实习指导和流行病学词汇对照。《流行病学(第3版)》内容简练、构思新颖，实用性强。
好的，以下是一本名为《深度学习的艺术与实践》的图书简介，内容详尽且不涉及您提到的“流行病学”： --- 深度学习的艺术与实践：从理论基石到前沿应用 卷首语：认知革命的引擎 在信息爆炸的今天，我们正站在一个由数据驱动的全新智能时代的门槛上。驱动这场革命的核心技术，正是深度学习。它不再是晦涩的学术概念，而是渗透到我们日常生活方方面面的强大工具——从语音识别、自动驾驶，到复杂的金融建模和药物发现。然而，真正驾驭这股力量，需要的不仅是调用现成的库文件，更是对底层原理的深刻理解和对模型设计艺术的精妙把握。《深度学习的艺术与实践》正是为此而生，它旨在为渴望从“使用者”蜕变为“创造者”的读者，提供一条清晰、系统且充满实践深度的学习路径。 本书超越了简单的API教程，深入探究了支撑现代人工智能体系的数学、统计学与计算机科学的交汇点。我们相信，卓越的深度学习工程师，是对模型“为什么”有效，远胜于“如何”运行的人。 第一部分：奠基石——回归本质的理论构建 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础，确保读者对构成深度学习大厦的每一个砖块都有清晰的认知。 第一章：从感知机到多层网络：历史的必然与核心概念 本章回顾了人工神经网络的早期探索，重点解析了感知机的局限性，并引出了反向传播（Backpropagation）算法的精妙之处。我们将用直观的几何解释和严谨的微积分推导，剖析梯度下降法（Gradient Descent）及其变体（如SGD、Adam）的内在机制，阐明它们如何克服局部最优解的挑战。 第二章：激活函数的奥秘：非线性世界的入口 激活函数是深度学习的灵魂所在。本章将详细对比Sigmoid、Tanh、ReLU家族（包括Leaky ReLU、PReLU、ELU）的优缺点。我们将深入探讨梯度饱和问题（Vanishing/Exploding Gradients），并展示如何通过选择合适的激活函数和初始化策略（如Xavier和Kaiming初始化）来维持信号的有效流动。 第三章：正则化与泛化：模型质量的试金石 一个能在训练数据上表现优异，却在未知数据上失灵的模型是毫无价值的。本章将系统介绍正则化的艺术：从L1/L2范数、Dropout的概率解释，到更现代的方法如批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）。我们将探讨这些技术如何影响决策边界的平滑性，从而提升模型的泛化能力。 第四章：优化器的精进：加速收敛的艺术 优化器是训练过程中的“导航系统”。本章将从基础的动量法（Momentum）出发，逐步深入到适应性学习率算法的核心：AdaGrad、RMSProp，直至当前工业界的主流选择Adam及其变体（如Nadam）。我们将通过对比不同优化器在不同损失曲面上的行为，指导读者如何根据任务特性选择最佳的训练策略。 第二部分：架构的演进——经典模型与核心范式 理论的厚度必须通过模型的广度来检验。本部分将剖析深度学习的三大支柱架构，并详细解析它们如何解决特定类型的数据结构问题。 第五章：卷积神经网络（CNN）：空间特征的捕获者 CNN是处理图像、视频和网格化数据的基石。本章将详尽讲解卷积操作的数学本质、权值共享的效率优势，以及池化层的降维作用。我们将追踪经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）到ResNet（残差网络）的演进脉络，重点解析残差连接如何优雅地解决了深度网络训练的难题。 第六章：循环神经网络（RNN）及其变体：序列数据的记忆链 对于文本、语音和时间序列，RNN是处理序列依赖性的首选。本章不仅会阐述标准RNN的结构，更会将笔墨聚焦于解决长期依赖问题的关键创新——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们将从信息门（遗忘门、输入门、输出门）的角度，精细剖析这些结构如何精确控制信息的流入、存储和遗忘。 第七章：注意力机制与Transformer：并行化时代的范式转移 注意力机制（Attention Mechanism）的提出，标志着序列建模进入了一个更高效的并行化时代。本章将详细解析自注意力（Self-Attention）的计算过程，特别是“缩放点积注意力”。随后，我们将全面解析Transformer架构的Encoder-Decoder结构，重点探讨多头注意力、位置编码（Positional Encoding）以及它们如何取代RNN成为当前NLP领域的绝对核心。 第三部分：前沿探索——生成模型与深度强化学习 在掌握了判别模型（分类、回归）之后，本书将引导读者进入更具创造性的领域——生成模型和决策智能。 第八章：生成对抗网络（GAN）：零和博弈中的创造力 GAN是近年来最令人兴奋的深度学习模型之一。本章将深入浅出地解释判别器（Discriminator）和生成器（Generator）之间的博弈过程，揭示纳什均衡（Nash Equilibrium）在生成质量上的体现。我们将分析DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）等重要变体的改进点，并探讨模式崩溃（Mode Collapse）的识别与缓解策略。 第九章：变分自编码器（VAE）：概率视角下的数据重构 与GAN不同，VAE基于概率图模型和变分推断，提供了一种更具结构化的生成方式。本章将解释编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的角色，重点解析KL散度（Kullback-Leibler Divergence）在正则化潜在空间（Latent Space）中的作用，以及如何通过“重参数化技巧”实现有效训练。 第十章：深度强化学习（DRL）：智能体的学习与决策 DRL是赋予机器在复杂环境中学习最优策略的能力。本章将介绍马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架，并区别介绍基于价值的方法（如Q-Learning, DQN）和基于策略的方法（如Policy Gradients）。我们将重点剖析演员-评论家（Actor-Critic）框架，指导读者理解如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）。 第四部分：工程化与高效实践 理论的掌握最终需要通过高效、可靠的工程实践来落地。本部分关注如何将模型部署到真实世界。 第十一章：模型部署与优化：从原型到生产环境 本章聚焦于深度学习模型的工程化挑战。我们将讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术如何减小模型体积和推理延迟。此外，还将介绍ONNX、TensorRT等工具链在异构硬件（GPU/TPU/边缘设备）上实现高效推理的流程。 第十二章：可解释性人工智能（XAI）：打开“黑箱” 随着模型复杂度的增加，理解其决策依据变得至关重要。本章将系统介绍模型可解释性的主流方法，包括：全局解释方法（如特征重要性评估）和局部解释方法（如LIME, SHAP值）。通过这些工具，读者将学会如何验证模型的合理性，并对潜在的偏见进行审计。 结语：持续学习的路径图 深度学习的领域日新月异，本书旨在提供一个坚实且全面的知识框架，它不仅涵盖了过去十年中最重要的算法突破，更提供了审视未来研究方向的思维工具。我们鼓励读者将本书作为一座桥梁，连接理论的深度与实践的广度，持续探索人工智能的无限可能。 --- 本书特色： 数学严谨性与直观性并重： 复杂的数学推导配以大量的图示和类比，确保读者真正理解“为什么”。 代码与理论同步： 关键算法均附有基于Python/PyTorch的伪代码或示例，便于读者即时验证和修改。 侧重于“设计哲学”： 不仅教你如何使用ResNet，更教你如何像ResNet的设计者一样思考残差的必要性。 面向未来： 深入探讨了注意力机制、Transformer和DRL等当前研究热点，为读者进阶研究打下坚实基础。
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