Java Implementation Of Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Tahir, Mukarram A.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:131.00元

装帧:

isbn号码:9781419665356

丛书系列:

图书标签:

Java
Neural Networks
Deep Learning
Machine Learning
Artificial Intelligence
Programming
Computer Science
Algorithms
Data Science
Implementation

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具体描述

书籍简介：Python与深度学习实战指南核心聚焦：本书旨在为希望深入理解和应用当前主流深度学习框架（特别是PyTorch和TensorFlow 2.x）的读者提供一套全面、实战导向的指南。内容侧重于理论概念的清晰阐述、代码实现的细致讲解，以及如何将这些技术应用于解决实际复杂问题，从而构建高性能的神经网络模型。 --- 第一部分：深度学习基础与环境构建 (The Foundations) 本书首先为读者打下坚实的理论和实践基础。我们不会过多地重复微积分或线性代数的冗长推导，而是聚焦于这些数学概念在神经网络优化和结构设计中的实际作用。 1.1 深度学习范式重塑：从传统ML到现代DL 本章将对比传统机器学习方法（如SVM、决策树）与深度学习的根本区别，强调特征工程的自动化和大规模数据处理能力。重点讨论张量（Tensor）作为核心数据结构的意义，以及GPU加速计算在现代深度学习中的不可替代性。 1.2 核心工具箱的搭建与精通详细指导读者设置高性能的开发环境。这包括： Anaconda/Miniconda环境管理：最佳实践，确保依赖项的隔离。 Python 3.x 的进阶特性：介绍现代Python（如异步编程、类型提示）如何提升代码的可读性和效率。 Numpy的向量化操作深度剖析：深入讲解Numpy如何高效地进行矩阵运算，这是理解后续框架底层逻辑的关键。 Matplotlib与Seaborn的高级可视化：不仅展示如何绘图，更侧重于如何通过可视化来诊断模型训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失/爆炸问题。 1.3 神经网络的结构化分解本章细致拆解一个标准的前馈神经网络（FNN）的组成部分：激活函数（Activation Functions）的选择艺术：不仅介绍ReLU及其变体（Leaky ReLU, ELU, GELU），更探讨它们在解决梯度问题上的原理和实际效果对比。损失函数（Loss Functions）的匹配原则：针对分类（交叉熵的数学细节）、回归（MSE, MAE, Huber Loss）以及更专业的任务（如Triplet Loss）进行深入分析。优化器（Optimizers）的演进：从基础SGD，到动量（Momentum），再到自适应学习率方法（Adam, RMSProp, Nesterov），详细解释它们如何通过调整权重更新路径来加速收敛并跳出局部最优。 --- 第二部分：PyTorch 核心实战 (Mastering PyTorch Ecosystem) PyTorch以其动态计算图（Define-by-Run）的特性，成为研究领域和快速原型开发的首选。本部分将全面覆盖PyTorch的核心模块。 2.1 PyTorch 张量操作与内存管理超越基础的加减乘除，重点讲解：自定义张量操作：如何利用`torch.einsum`进行高效、清晰的复杂张量运算。数据传输与设备（CPU/GPU）管理： `to(device)`的最佳实践，以及如何避免不必要的数据拷贝导致的性能瓶颈。自动微分（Autograd）的魔力：深入解析计算图的构建、`backward()`的执行流程，以及如何使用`torch.autograd.Function`实现自定义的梯度计算。 2.2 构建可复用的模型架构：`nn.Module`的精髓详细讲解如何正确地继承`nn.Module`类，实现模块化设计： `__init__`与`forward`方法的职责分离。参数管理与注册：理解`state_dict()`的机制，用于模型的保存、加载和迁移学习。常见层（Layers）的实现与定制：卷积层（Conv2d）、池化层、归一化层（BatchNorm, LayerNorm）的内部工作原理。 2.3 数据管道的效率优化：`DataLoader`与自定义Dataset 在处理大型数据集时，数据加载速度往往成为瓶颈。本章专注于优化这一流程：自定义`Dataset`类的设计：如何处理非结构化数据（图像、文本），实现高效的数据预处理逻辑。 `DataLoader`的多进程并行加载：深入探讨`num_workers`和`pin_memory`参数的设置对训练速度的实际影响。数据增强（Data Augmentation）的策略：针对不同数据类型（如图像的随机裁剪、旋转，文本的同义词替换）提供实战模板。 --- 第三部分：前沿网络架构与应用 (Advanced Architectures and Applications) 本部分将从实践角度深入探讨当前主导AI领域的几大网络范式。 3.1 卷积神经网络 (CNN) 的深度探索经典的迁移学习策略：使用预训练模型（如ResNet, VGG）进行特征提取和微调（Fine-tuning）。详细对比冻结层和微调不同深度层的策略选择。现代CNN结构：剖析Inception模块、残差连接（Residual Connections）的设计哲学，及其如何解决深度网络中的梯度退化问题。目标检测基础：简要介绍R-CNN系列和YOLO/SSD的基本思想，并用PyTorch实现一个简化的单阶段检测器框架。 3.2 序列模型与自然语言处理 (NLP) 实践循环神经网络 (RNN) 的局限与超越：重点讲解LSTM和GRU如何通过门控机制解决短期记忆问题。注意力机制 (Attention Mechanism) 的革命：详细解析自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的数学流程，这是Transformer模型的基石。 Transformer 架构的实战：从零开始构建一个简化的Encoder-Decoder结构，用于序列到序列（Seq2Seq）任务，并讨论位置编码（Positional Encoding）的重要性。 3.3 模型训练的工程化与性能调优如何将训练过程从“跑起来”提升到“高效稳定”：学习率调度器（Schedulers）：实施余弦退火（Cosine Annealing）等先进的衰减策略。正则化技术的综合运用： Dropout的正确用法，L1/L2权重衰减，以及早停（Early Stopping）的精确实现。混合精度训练（Mixed Precision）：利用PyTorch的`torch.cuda.amp`模块，实现FP16训练，显著提高GPU利用率和速度。模型部署前的准备：使用TorchScript进行模型序列化和JIT（Just-In-Time）编译，为后续的生产环境部署做准备。 --- 第四部分：TensorFlow 2.x 与 Eager Execution 本书最后一部分将对比和展示TensorFlow 2.x的现代编程范式，强调其与PyTorch的互补性。 4.1 TensorFlow 2.x 的核心理念：拥抱Eager Execution 对比TF 1.x的静态图模式，讲解Eager Execution带来的调试便利性。如何利用`tf.function`装饰器实现性能优化和图编译。 4.2 Keras API 的深度定制虽然Keras提供了高级抽象，但本书将深入其底层：自定义训练循环（Custom Training Loops）：摒弃`model.fit()`的黑箱操作，使用`tf.GradientTape`手动记录梯度，从而实现更精细的控制和混合框架的训练逻辑。自定义损失函数与指标（Metrics）的实现。 4.3 分布式训练策略对于超大规模模型，单卡训练不再可行。本章介绍TensorFlow的`tf.distribute.Strategy`：策略选择： MirroredStrategy（单主机多GPU）和MultiWorkerMirroredStrategy的基础配置与代码示例。 --- 目标读者：具备扎实的Python基础，对传统机器学习有所了解，并渴望从概念理论转向实际应用，掌握现代深度学习框架（特别是PyTorch）的工程师、数据科学家及高校学生。本书提供的是一条清晰的、从底层原理到前沿实践的工程化学习路径。