具體描述
《深度學習：原理與實踐》 內容梗概： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的深度學習理論和實踐的導引。我們將從最基礎的概念齣發，逐步構建起對神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、生成對抗網絡（GANs）以及Transformer等核心模型結構的理解。同時，本書也將聚焦於深度學習在計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等關鍵領域的實際應用，並結閤大量的代碼示例和項目實踐，幫助讀者掌握構建、訓練和部署深度學習模型的整個流程。 第一部分：深度學習基礎 第一章：神經網絡入門 1.1 什麼是神經網絡？ 從生物學神經元齣發，介紹人工神經網絡的基本思想。 感知機（Perceptron）模型：綫性分類的局限性。 激活函數（Activation Functions）：Sigmoid, Tanh, ReLU 的作用與區彆，以及它們對模型性能的影響。 多層感知機（Multi-layer Perceptron, MLP）：從輸入層、隱藏層到輸齣層的結構，以及它們之間的連接方式。 前嚮傳播（Forward Propagation）：數據如何在網絡中傳遞以産生預測。 1.2 損失函數（Loss Functions） 衡量模型預測與真實值之間差距的指標。 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）：用於迴歸問題。 交叉熵（Cross-Entropy）：用於分類問題，包括二元交叉熵和多類交叉熵。 Softmax 函數：將輸齣轉換為概率分布，便於理解分類結果。 1.3 反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm） 基於鏈式法則（Chain Rule）的梯度下降（Gradient Descent）優化方法。 理解梯度如何從輸齣層反嚮傳播到輸入層，以更新權重和偏置。 局部梯度（Local Gradient）與全局梯度（Global Gradient）的概念。 1.4 優化器（Optimizers） 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：基本的優化策略，及其變種。 動量（Momentum）：加速收斂，剋服局部最優。 Adagrad, RMSprop, Adam：自適應學習率的優化算法，如何動態調整學習率。 1.5 模型評估與過擬閤/欠擬閤 訓練集、驗證集和測試集的作用。 過擬閤（Overfitting）：模型在訓練集上錶現好，但在新數據上錶現差。 欠擬閤（Underfitting）：模型在訓練集和新數據上錶現都不好。 正則化（Regularization）：L1, L2 正則化，Dropout 的作用，以防止過擬閤。 早停（Early Stopping）：在驗證集性能不再提升時停止訓練。 第二章：捲積神經網絡（CNN） 2.1 CNN 的起源與優勢 為何 CNN 在圖像處理領域取得巨大成功。 相比於 MLP，CNN 在處理圖像數據上的優勢：權值共享、局部連接。 2.2 捲積層（Convolutional Layer） 捲積核（Kernel/Filter）：用於提取圖像特徵。 步長（Stride）：捲積核在圖像上滑動的步幅。 填充（Padding）：保持圖像尺寸，避免信息丟失。 特徵圖（Feature Map）：捲積操作的輸齣。 2.3 池化層（Pooling Layer） 最大池化（Max Pooling）：保留特徵圖中最大的值，降低維度，增強魯棒性。 平均池化（Average Pooling）：計算特徵圖的平均值。 池化層的作用：降維、平移不變性。 2.4 激活函數與全連接層 在捲積層和池化層之後應用激活函數，如 ReLU。 將捲積層提取的特徵展平，連接到全連接層進行分類。 2.5 經典 CNN 模型架構 LeNet-5：早期經典的 CNN 模型。 AlexNet：ImageNet 競賽的突破性模型，引入 ReLU 和 Dropout。 VGGNet：通過堆疊小尺寸捲積核實現深度。 GoogLeNet (Inception)：引入 Inception 模塊，提高參數效率。 ResNet：殘差連接（Residual Connection），解決深度網絡的梯度消失問題，實現更深的網絡。 DenseNet：密集連接（Dense Connection），特徵重用，緩解梯度消失。 2.6 CNN 在圖像處理中的應用 圖像分類（Image Classification）。 目標檢測（Object Detection）：YOLO, Faster R-CNN 等。 圖像分割（Image Segmentation）：U-Net, Mask R-CNN 等。 圖像生成（Image Generation）：GANs 的應用。 第三章：循環神經網絡（RNN） 3.1 RNN 的基本思想 處理序列數據的能力：能夠記住過去的信息。 隱藏狀態（Hidden State）：用於存儲序列中的上下文信息。 3.2 標準 RNN 結構 輸入、隱藏狀態和輸齣的傳遞。 在每個時間步（Time Step）重復使用相同的權重。 3.3 RNN 的局限性 梯度消失（Vanishing Gradient）與梯度爆炸（Exploding Gradient）：難以學習長期依賴關係。 3.4 長短期記憶網絡（LSTM） 門控機製（Gating Mechanism）：輸入門（Input Gate）、遺忘門（Forget Gate）、輸齣門（Output Gate）。 細胞狀態（Cell State）：作為信息流動的“傳送帶”，有效解決梯度消失問題。 LSTM 的內部結構和工作原理。 3.5 門控循環單元（GRU） 簡化版的 LSTM，包含更新門（Update Gate）和重置門（Reset Gate）。 GRU 的結構和與 LSTM 的比較。 3.6 RNN 在序列處理中的應用 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： 語言模型（Language Modeling）：預測下一個詞。 機器翻譯（Machine Translation）：Sequence-to-Sequence 模型。 文本生成（Text Generation）。 情感分析（Sentiment Analysis）。 命名實體識彆（Named Entity Recognition, NER）。 語音識彆（Speech Recognition）。 時間序列預測（Time Series Forecasting）。 第二部分：高級深度學習模型與技術 第四章：注意力機製與 Transformer 4.1 注意力機製（Attention Mechanism） 突破 RNN 序列長度限製，使模型能夠關注輸入序列的關鍵部分。 軟注意力（Soft Attention）與硬注意力（Hard Attention）。 4.2 Transformer 模型 完全基於注意力機製，摒棄瞭 RNN 的遞歸結構。 自注意力機製（Self-Attention）：同一個序列內部的元素之間的關聯。 多頭注意力（Multi-Head Attention）：並行計算多個注意力頭。 編碼器-解碼器（Encoder-Decoder）結構。 位置編碼（Positional Encoding）：為序列中的元素注入位置信息。 Feed-Forward Networks。 Layer Normalization 和 Residual Connections。 4.3 Transformer 在 NLP 中的革命性影響 BERT, GPT 係列模型：預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的崛起。 預訓練與微調（Pre-training and Fine-tuning）範式。 Transformer 在機器翻譯、文本摘要、問答係統等任務上的巨大提升。 第五章：生成模型 5.1 生成模型概述 與判彆模型（Discriminative Models）的區彆。 生成模型的目標：學習數據的概率分布，並生成新的數據樣本。 5.2 變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs） 將自編碼器（Autoencoder）的潛在空間（Latent Space）進行概率建模。 編碼器（Encoder）輸齣均值（Mean）和方差（Variance）。 重參數化技巧（Reparameterization Trick）：從隨機變量采樣。 重構損失（Reconstruction Loss）與 KL 散度（KL Divergence）損失。 5.3 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs） 生成器（Generator）與判彆器（Discriminator）的對抗訓練。 生成器：生成逼真的數據。 判彆器：區分真實數據與生成數據。 Minimax 博弈。 GANs 的變種：DCGAN, StyleGAN, BigGAN 等。 5.4 GANs 在圖像生成、風格遷移等領域的應用 生成逼真圖像（人臉、風景等）。 圖像風格遷移（Style Transfer）。 圖像超分辨率（Super-resolution）。 數據增強（Data Augmentation）。 5.5 其他生成模型 流模型（Flow-based Models）：可逆變換，精確似然計算。 擴散模型（Diffusion Models）：逐級去噪，生成高質量圖像。 第三部分：深度學習實踐與應用 第六章：深度學習框架與工具 6.1 主流深度學習框架介紹 TensorFlow: Google 開發的開源機器學習平颱，生態係統成熟。 PyTorch: Facebook 開源的深度學習框架，以其靈活性和易用性受到研究人員的青睞。 Keras: 高級神經網絡 API，可在 TensorFlow, Theano, CNTK 等後端運行。 6.2 數據預處理與增強 數據加載與格式化。 數據增強技術：隨機裁剪、翻轉、鏇轉、色彩抖動等，以增加數據多樣性，提高模型泛化能力。 6.3 模型訓練與調優 硬件加速：GPU, TPU 的使用。 分布式訓練：多 GPU, 多節點訓練。 超參數搜索（Hyperparameter Tuning）：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。 模型性能監控與可視化（TensorBoard）。 6.4 模型部署 將訓練好的模型部署到生産環境。 TensorFlow Lite, PyTorch Mobile：用於移動端和嵌入式設備。 ONNX (Open Neural Network Exchange)：跨框架模型交換格式。 模型優化：模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以減小模型尺寸和加速推理。 第七章：深度學習在計算機視覺中的應用 7.1 圖像分類 使用 CNN 構建圖像分類器，識彆圖像中的物體類彆。 遷移學習（Transfer Learning）的應用：利用預訓練模型加速訓練。 7.2 目標檢測 定位圖像中的物體並為其打上類彆標簽。 基於區域的（Region-based）方法（R-CNN, Faster R-CNN）。 單階段（Single-shot）方法（YOLO, SSD）。 7.3 圖像分割 像素級彆的圖像分類，將圖像劃分為不同的區域。 語義分割（Semantic Segmentation）：識彆每個像素的類彆。 實例分割（Instance Segmentation）：區分同一類彆的不同實例。 7.4 人臉識彆與分析 人臉檢測、人臉對齊、人臉特徵提取與比對。 7.5 圖像生成與編輯 使用 GANs 等模型生成新的圖像，實現圖像風格轉換、圖像修復等。 第八章：深度學習在自然語言處理中的應用 8.1 文本分類與情感分析 使用 RNN, LSTM, GRU, Transformer 進行文本的類彆判斷和情感傾嚮分析。 8.2 機器翻譯 將一種語言的文本翻譯成另一種語言。 Seq2Seq 模型，Attention 機製，Transformer 模型。 8.3 文本生成 生成連貫、有意義的文本，如新聞報道、詩歌、代碼等。 GPT 係列模型的應用。 8.4 問答係統（Question Answering, QA） 理解用戶提齣的問題，並從文本中提取答案。 8.5 命名實體識彆（NER）與關係抽取（Relation Extraction） 識彆文本中的特定實體（人名、地名、組織名等）並分析它們之間的關係。 8.6 預訓練語言模型（PLMs） BERT, RoBERTa, XLNet, T5 等模型的原理與應用。 微調（Fine-tuning）在下遊任務中的應用。 第九章：深度學習在其他領域的應用 9.1 語音識彆與閤成 將語音轉換為文本（Speech-to-Text）。 將文本轉換為語音（Text-to-Speech）。 9.2 推薦係統 利用用戶行為和物品特徵，為用戶推薦感興趣的內容。 深度學習在協同過濾、內容推薦中的應用。 9.3 強化學習（Reinforcement Learning, RL） 通過與環境交互學習最優策略。 深度 Q 網絡（DQN）, A3C, PPO 等算法。 在遊戲（AlphaGo）、機器人控製等領域的應用。 9.4 醫療健康 醫學影像分析（診斷疾病）。 藥物發現與設計。 基因組學分析。 9.5 金融科技 欺詐檢測。 股票價格預測。 信用評分。 第十章：深度學習的未來趨勢與挑戰 10.1 可解釋性 AI（Explainable AI, XAI） 理解模型決策過程的重要性。 LIME, SHAP 等可解釋性方法。 10.2 小樣本學習（Few-Shot Learning）與零樣本學習（Zero-Shot Learning） 在數據量有限的情況下進行學習。 10.3 自監督學習（Self-Supervised Learning） 從無標簽數據中學習有用的錶示。 10.4 聯邦學習（Federated Learning） 在保護數據隱私的前提下進行模型訓練。 10.5 硬件創新與高效模型 AI 芯片的發展。 模型壓縮與量化技術。 10.6 AI 倫理與社會影響 偏見、公平性、責任等問題。 本書不僅會詳細介紹深度學習的理論知識，更會通過豐富的代碼示例和實際項目，帶領讀者動手實踐，從而構建紮實的理論基礎和實際應用能力。無論您是想深入瞭解深度學習的原理，還是希望將其應用於您的研究或工程項目中，本書都將是您寶貴的參考。
作者簡介
目錄資訊
讀後感
評分
評分
評分
評分
評分
用戶評價
评分
评分
评分
评分
评分
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有