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出版者:科學齣版社

作者:程顯毅

出品人:

頁數:216

译者:

出版時間:2010-11

價格:45.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030293060

叢書系列:

圖書標籤:

• 文本挖掘
• 數據挖掘
• TextMining
• 聚類分析
• 數據分析
• 自然語言處理
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深度學習與神經網絡：從基礎理論到前沿應用 本書導讀：駕馭智能時代的驅動力 在信息爆炸的時代，如何從海量、非結構化的數據中提取深層洞察和知識，已成為衡量科研實力與技術競爭力的核心指標。本書《深度學習與神經網絡：從基礎理論到前沿應用》旨在為讀者係統地構建起對現代人工智能核心——深度學習理論和實踐的全麵認知。我們不關注文本的特定處理方法，而是聚焦於構建能夠自主學習、識彆復雜模式的通用智能框架。 第一部分：奠定基石——神經網絡的數學與計算原理 本部分將深入探討神經網絡的數學基礎，為後續復雜的模型結構打下堅實的理論基礎。 第一章：信息處理的數學模型 本章從最基礎的感知器（Perceptron）模型講起，逐步過渡到多層前饋網絡（Multilayer Perceptrons, MLP）。我們將詳細解析神經元模型如何模擬生物神經元的信息傳遞過程，重點闡述激活函數（如 Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU）的選擇及其對網絡非綫性擬閤能力的影響。此外，本章會詳盡介紹誤差函數（Loss Functions）的數學定義，例如均方誤差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy），並解釋它們在衡量模型性能中的關鍵作用。 第二章：優化算法：驅動學習的核心引擎 神經網絡的學習過程本質上是一個復雜的優化問題。本章聚焦於如何高效地找到最優權重參數。我們將從經典的梯度下降法（Gradient Descent, GD）及其變體——隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）和迷你批次梯度下降（Mini-Batch GD）入手，深入分析它們在不同數據集規模下的收斂特性與計算效率。隨後，本書將詳細講解動量法（Momentum）、自適應學習率方法，如 AdaGrad、RMSProp 和最終確立霸主地位的 Adam 優化器。每一算法的推導過程和實際應用中的陷阱分析都將予以詳盡說明。 第三章：反嚮傳播機製的精細解析 反嚮傳播（Backpropagation）是訓練深層網絡的核心算法。本章將從微積分的鏈式法則齣發，嚴謹地推導齣誤差相對於網絡中每一個權重的梯度計算公式。我們不僅會講解標準的後嚮傳播流程，還會探討現代實踐中為提高效率和穩定性而引入的改進技術，例如，如何處理梯度消失和梯度爆炸問題，以及梯度裁剪（Gradient Clipping）的應用場景。 第二部分：構建深度——經典與現代網絡架構 本部分將帶領讀者進入網絡的“深度”世界，剖析支撐當前人工智能突破性進展的幾種主流架構。 第四章：捲積神經網絡（CNN）：空間特徵的提取大師 捲積神經網絡（CNN）徹底改變瞭機器視覺領域。本章將詳細解析捲積層（Convolutional Layer）的運作機製，包括捲積核（Filter/Kernel）的滑動、填充（Padding）和步幅（Stride）的設置。我們將深入探討池化層（Pooling Layer）的角色——如何實現特徵的降維和空間不變性。隨後，本書將係統梳理經典且具有裏程碑意義的 CNN 結構，如 LeNet-5、AlexNet、VGGNet，以及引入殘差連接（Residual Connections）的 ResNet 架構，解析這些創新如何解決瞭深層網絡訓練的難題。 第五章：循環神經網絡（RNN）與序列建模 對於處理時間序列或文本等順序數據，循環神經網絡（RNN）是基礎框架。本章首先介紹 RNN 的基本結構，揭示其隱藏狀態（Hidden State）如何捕獲曆史信息。然而，標準的 RNN 存在長期依賴問題。因此，本書將花費大量篇幅詳細介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。我們將深入分析 LSTM 中的輸入門、遺忘門和輸齣門的工作原理，解釋它們如何協同作用，以實現對長期依賴信息的有效記憶和選擇性遺忘。 第六章：注意力機製與 Transformer 架構的興起 注意力機製（Attention Mechanism）是近年來序列建模領域最重大的突破。本章將從直觀地理解“加權求和”開始，過渡到自注意力（Self-Attention）機製的數學錶達。本書隨後將全麵介紹 Transformer 架構，該架構完全摒棄瞭循環結構，完全依賴於多頭注意力機製（Multi-Head Attention）來並行化處理序列。我們將深入分析 Transformer 中的編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）堆棧，以及位置編碼（Positional Encoding）如何在無序處理中引入時序信息。 第三部分：實踐與前沿——高級技術與應用場景 本部分著眼於如何將理論知識轉化為高性能的實際係統，並探索深度學習在更廣闊領域的應用潛力。 第七章：生成模型：從數據中創造新內容 生成式模型是當前人工智能研究的熱點。本章將區分判彆模型和生成模型。我們將詳細介紹變分自編碼器（Variational Autoencoders, VAEs）的概率圖模型基礎和重參數化技巧。隨後，本書將深入剖析生成對抗網絡（GANs）。GANs 的核心在於其“博弈論”思想，我們將詳述生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）如何相互競爭，以産生高度逼真的閤成數據，並討論 WGAN、DCGAN 等變體如何穩定訓練過程。 第八章：遷移學習與模型優化策略 在資源有限的情況下，如何利用預訓練模型加速新任務的開發是工程實踐的關鍵。本章將係統介紹遷移學習（Transfer Learning）的概念、策略，包括特徵提取和微調（Fine-tuning）。此外，我們還將探討模型壓縮技術，如知識蒸餾（Knowledge Distillation）和權重剪枝（Pruning），這些技術對於將大型模型部署到邊緣設備至關重要。 第九章：深度學習在多模態領域的拓展 本章將探討深度學習如何超越單一數據類型，實現跨模態的理解與交互。我們將研究視覺問答（VQA）係統，解析如何將 CNN 提取的視覺特徵與 RNN/Transformer 處理的文本信息有效融閤。此外，本書還將介紹一些基礎的跨模態檢索方法，展示模型如何學習不同模態數據之間的共享語義錶示空間。 總結與展望 本書的編寫遵循瞭從嚴謹的理論推導到前沿的應用實踐的邏輯鏈條。每一章節都力求提供清晰的數學基礎和直觀的幾何解釋，旨在培養讀者不僅能“使用”深度學習工具，更能“理解”其內在機理的能力。通過對這些核心概念的深入掌握，讀者將能夠自信地駕馭和創新下一代人工智能係統。

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居然老是在談911，神經病。

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普及性讀物...挖得不夠深，不過適閤新學者

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作為入門材料

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