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深度学习与神经网络基础（面向初学者的实践指南） 作者： [此处可填入一个符合主题的作者名或留空] 出版社： [此处可填入一个符合主题的出版社名或留空] 定价： 人民币 98.00 元 开本/装帧： 16开 / 平装 --- 内容简介：开启智能时代的大门 本书旨在为渴望掌握现代人工智能核心技术——深度学习和神经网络的初学者、工程师、数据科学家以及跨学科研究人员提供一套全面、系统且高度实用的入门教程。我们深知，面对飞速发展的AI领域，清晰的理论脉络和可操作的实践步骤至关重要。本书避免了不必要的数学繁琐和晦涩的理论推导，而是聚焦于“如何理解、如何构建、如何优化”高效的神经网络模型。 第一部分：奠定坚实基础——从感知机到深度网络（约 400 字） 本部分从历史源头出发，逐步构建读者的理论框架。我们首先探讨了经典的人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元（感知机）的工作原理、激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU）的选择及其对网络性能的影响。随后，我们将重点介绍反向传播算法（Backpropagation）的直观理解，而不是深陷于复杂的链式法则证明，确保读者能够掌握模型训练的核心机制——如何有效地分配误差和调整权重。 接着，本书深入剖析了现代深度学习的基石——多层感知机（MLP）。我们将详细讨论层数、神经元数量对模型容量的影响，以及梯度消失/爆炸等常见训练难题。为解决这些问题，我们引入了正则化技术（如 L1/L2、Dropout）和优化器（如 SGD、Momentum、Adam）的演进历程，使读者对构建一个“能跑起来”的基础网络具备清晰的认识。 第二部分：核心模型架构的精讲与实战（约 550 字） 理论基础夯实后，本书将进入两大核心网络架构的实战阶段： 1. 卷积神经网络（CNN）：图像处理的革命 CNN 是当前计算机视觉领域无可争议的主导力量。我们从卷积操作的数学本质和空间不变性优势入手，详细解释了卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的标准组合。为增强实践性，本书将详述经典 CNN 架构的演变，包括 LeNet-5、AlexNet 的设计思想，以及 VGG、ResNet 和 Inception 等里程碑式的创新点，例如残差连接（Residual Connections）如何解决了深层网络的退化问题。实战部分将指导读者使用主流框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）实现一个用于图像分类任务（如 CIFAR-10 或 MNIST）的端到端 CNN 模型，并重点演示数据增强（Data Augmentation）技术。 2. 循环神经网络（RNN）与序列建模：理解时间与上下文 处理序列数据是深度学习的另一重要方向。我们首先解析了标准 RNN 在处理长序列时遇到的长期依赖问题。随后，本书将篇幅聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制，清晰阐释输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，从而有效地控制信息流。对于文本处理，我们将介绍词嵌入（Word Embedding）技术（如 Word2Vec, GloVe）如何将离散的词汇转化为可计算的向量表示。在应用层面，本书会指导读者构建一个用于情感分析或简单机器翻译的基础序列模型。 第三部分：进阶主题与工程实践（约 550 字） 为了让读者能迅速适应工业界的需求，本书的最后一部分将触及当前研究和应用的前沿技术： 1. Transformer 架构与自注意力机制 我们将详细拆解 Transformer 架构的核心——自注意力机制（Self-Attention）。解释“多头注意力”如何捕捉输入序列中不同位置间的复杂关系，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。本书将阐述 Transformer 如何取代 RNN 成为自然语言处理（NLP）的主流范式，并简要介绍 BERT 和 GPT 等预训练模型的原理。 2. 模型训练的工程化管理 成功的深度学习项目不仅仅依赖于模型结构。本部分将覆盖实际项目中的关键工程实践： 超参数调优策略： 网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）的优劣对比，以及贝叶斯优化方法的引入。 迁移学习（Transfer Learning）： 如何利用在大规模数据集上预训练好的模型（如 ImageNet 权重），快速有效地解决小样本问题，并进行微调（Fine-tuning）。 模型可解释性（XAI）初探： 介绍 LIME 或 Grad-CAM 等工具的基本概念，帮助读者理解“黑箱”决策背后的逻辑。 硬件加速与部署考量： 简要讨论 GPU 的使用、模型量化（Quantization）对推理速度的影响，以及模型在边缘设备上的部署挑战。 本书特色： 代码先行： 理论讲解后紧跟简洁、模块化的代码示例，所有示例均基于 Python 环境，并辅以清晰的注释。 聚焦直觉： 强调对复杂概念的几何和信息流直觉理解，而非纯粹的代数推导。 实践驱动： 所有章节都以解决实际问题为导向，确保读者学到的知识可以立即应用于工作或研究中。 本书适合希望系统性地从零开始构建和理解现代深度学习模型的学习者。读完本书，您将能够自信地设计、训练和评估复杂的神经网络解决方案。
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