具體描述
好的，以下是一本不包含《商店購物環境與營銷設施的要求》（平裝）內容的圖書簡介，內容詳實： --- 《深度學習：從理論基石到前沿應用》 本書簡介 在當今信息爆炸的時代，人工智能正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。作為驅動這場技術革命的核心引擎，深度學習已成為計算機科學、數據科學乃至整個科技領域的研究熱點和應用焦點。《深度學習：從理論基石到前沿應用》並非一本關於零售空間設計或商業設施管理的專著，而是一部全麵、深入探討現代深度學習理論、算法、模型構建與實際應用的全景式技術指南。 本書旨在為具有一定數學基礎和編程經驗的讀者，提供一個從零開始，逐步深入到當前最先進的深度學習領域的知識框架。我們聚焦於如何理解、構建、訓練和優化復雜的神經網絡模型，以解決圖像識彆、自然語言處理、語音識彆、推薦係統等關鍵性工程問題。 第一部分：理論基石與數學基礎 深度學習的強大能力建立在堅實的數學原理之上。本部分將係統迴顧讀者在深入學習前需要掌握的核心概念。 第一章：迴歸與分類基礎 我們將從經典的綫性迴歸和邏輯迴歸模型講起，這不是為瞭討論市場需求預測，而是作為理解參數學習和損失函數概念的引入。詳細闡述最大似然估計（MLE）和最大後驗概率（MAP）的原理，它們是所有優化算法的理論起點。探討如何使用梯度下降法及其變體（如隨機梯度下降SGD）來最小化代價函數。 第二章：淺層網絡與反嚮傳播 本章著重剖析神經網絡的基本構建單元——神經元，以及如何通過堆疊這些單元形成多層感知機（MLP）。核心內容是反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導。我們將詳盡解析鏈式法則在計算梯度中的應用，並結閤實例說明如何高效地計算網絡中所有權重的梯度，這是訓練任何深度網絡的基礎。 第三章：優化器與正則化技術 神經網絡的訓練過程本質上是一個復雜的非綫性優化問題。本章將超越基礎的SGD，深入探討更高效的優化算法，包括動量法（Momentum）、自適應學習率方法如Adagrad、RMSprop，以及目前廣泛應用的Adam優化器。同時，正則化技術如L1/L2正則化、Dropout和批標準化（Batch Normalization, BN）的引入機製及其對模型泛化能力的影響將被詳細分析，確保模型在未見數據上依然錶現穩健。 第二部分：核心網絡架構詳解 現代深度學習的突破主要歸功於針對特定數據類型優化的網絡結構。本部分將聚焦於兩種最為關鍵和應用廣泛的架構。 第四章：捲積神經網絡（CNN） CNN是處理網格結構數據，尤其是圖像和視頻領域的基石。本章將詳細講解捲積層（Convolutional Layer）的數學定義、參數共享機製、以及填充（Padding）和步幅（Stride）的設置。隨後，我們將剖析池化層（Pooling Layer）的作用。重點內容包括經典架構的演進，如LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）到殘差網絡（ResNet）的創新點，特彆是殘差連接如何有效緩解深度網絡中的梯度消失問題。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 對於文本、時間序列等序列數據，RNN提供瞭內在的記憶機製。本章將從基礎RNN的結構入手，闡述其在處理序列依賴性時的局限性（如長期依賴問題）。核心篇幅將分配給長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——輸入門、遺忘門和輸齣門的工作原理。此外，還會簡要介紹雙嚮RNN（Bidirectional RNN）在上下文理解中的應用。 第三部分：前沿模型與高級主題 本部分將帶領讀者跨越經典模型，探索當前影響深遠的生成模型和注意力機製。 第六章：注意力機製與Transformer架構 注意力機製（Attention Mechanism）是近年來深度學習領域最重要的創新之一，它使得模型能夠動態地聚焦於輸入序列中最相關的部分。本章詳細解析自注意力（Self-Attention）的計算過程。隨後，我們將深入剖析Transformer模型的編碼器-解碼器結構，理解多頭注意力（Multi-Head Attention）和位置編碼（Positional Encoding）如何共同構建齣強大的序列處理框架，這是現代大型語言模型（LLM）的基礎。 第七章：生成對抗網絡（GANs） GANs是目前最引人注目的無監督學習模型之一，用於生成高度逼真的數據樣本。本章將解釋生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的零和博弈過程。我們將分析DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）等重要變體，並討論訓練過程中的模式崩潰（Mode Collapse）等常見挑戰及應對策略。 第八章：深度學習的實際部署與倫理考量 理論模型必須落地纔能産生價值。本章側重於模型的優化、壓縮和部署策略，包括模型量化、知識蒸餾（Knowledge Distillation）以及使用TensorRT等工具進行推理加速。最後，我們將探討深度學習在實際應用中涉及的公平性、偏見（Bias）以及透明度（Explainability，XAI）等關鍵倫理和社會責任問題，這些是任何技術人員必須正視的議題。 目標讀者： 計算機科學、電子工程、數據科學等相關專業的高年級本科生、研究生，以及希望係統性掌握現代深度學習技術的軟件工程師和研究人員。 本書特點： 強調數學推導的嚴謹性，結閤 Python 和主流深度學習框架（如 PyTorch/TensorFlow）的僞代碼示例，理論與實踐緊密結閤，全麵覆蓋從基礎優化到前沿架構的知識體係。 ---
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