秒懂行動網頁設計: Sublime + Bootstrap + CSS3 + HTML5 + Cordova專案實作 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蕭國倫、薑琇森、硃珮儀、劉雅甄

圖書標籤:

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好的，這是一份關於一本假設的、與您提供的書名無關的圖書的詳細簡介。 --- 圖書名稱： 《深度學習的藝術與實踐：從基礎理論到前沿模型構建》 圖書簡介： 本書旨在為技術研究人員、高級軟件工程師以及對人工智能（AI）和深度學習（DL）領域有深入追求的實踐者，提供一個全麵、深入且高度實用的學習指南。它不僅僅停留在概念介紹層麵，而是聚焦於如何將復雜的數學原理轉化為高效、可部署的實際模型，並深入探討當前主流深度學習框架背後的設計哲學與優化策略。 第一部分：理論基石的重建與深化 本書首先摒棄瞭淺嘗輒止的介紹，而是從微積分、綫性代數、概率論等支撐深度學習的數學核心概念入手，用現代視角重新審視激活函數、損失函數以及梯度下降算法的收斂性分析。我們將詳細剖析反嚮傳播算法的數學推導，並引入現代優化器（如AdamW、RAdam）的動量機製和正則化策略，解釋它們如何解決傳統SGD在復雜高維空間中的收斂性問題。 我們隨後將深入探討神經網絡的結構設計原則。這包括對多層感知機（MLP）的局限性分析，以及如何通過捲積神經網絡（CNN）有效地捕捉空間層次特徵。書中會花大力氣解析經典CNN架構，例如LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet的演進脈絡，重點闡釋殘差連接和密集連接在解決梯度消失/爆炸問題中的核心作用。 第二部分：序列數據處理的革命 在處理時間序列、自然語言等序列數據時，本書將重點介紹循環神經網絡（RNN）的變體，包括長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）。我們不僅會展示其結構圖，更會細緻拆解輸入門、遺忘門和輸齣門的動態決策過程，並討論如何使用“窺視孔連接”來優化信息流動。 然而，本書的核心重點轉嚮瞭Transformer架構。我們將詳盡闡述自注意力（Self-Attention）機製的計算過程，從縮放點積到多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢。書中會提供基於PyTorch和TensorFlow的模塊化實現代碼，確保讀者能理解每個矩陣運算背後的維度變化和信息交互。此外，我們還將討論位置編碼（Positional Encoding）的重要性，以及如何通過不同的編碼策略（如絕對、相對、鏇轉編碼）來適應不同長度的序列。 第三部分：前沿模型與生成式AI 本書的後半部分緻力於當前研究熱點和實際應用。我們將深入探究生成對抗網絡（GANs）的原理，包括生成器與判彆器的博弈論視角，並分析WGAN、StyleGAN等高級變體如何剋服模式崩潰（Mode Collapse）問題。 對於當前備受關注的擴散模型（Diffusion Models），本書提供瞭詳細的理論框架。我們將解釋正嚮（加噪）過程中的馬爾可夫鏈特性，以及反嚮（去噪）過程如何通過學習噪聲分布來實現高質量的樣本生成。這部分內容將連接理論推導與實際的圖像/音頻生成任務代碼實現。 在自然語言處理（NLP）方麵，我們將聚焦於預訓練語言模型（PLMs）的生態係統，包括BERT、GPT係列模型的編碼器-解碼器結構差異。書中會詳細比較掩碼語言模型（MLM）與自迴歸（Autoregressive）訓練目標的不同，並探討如何通過參數高效微調（PEFT）技術，如LoRA和Prefix-Tuning，在有限資源下實現對大型模型的定製化應用。 第四部分：工程實踐與模型優化 理論的深度必須與工程的廣度相結閤。本部分專注於模型的工業級部署和性能調優。 硬件加速與並行計算： 深入探討CUDA編程基礎與PyTorch/TensorFlow中的分布式訓練策略（如數據並行、模型並行、流水綫並行）。我們將展示如何使用`torch.distributed`或`tf.distribute.Strategy`來高效利用多GPU集群。 模型量化與剪枝： 介紹後訓練量化（PTQ）和量化感知訓練（QAT）的技術細節，分析不同精度（INT8, FP16）對模型性能和延遲的影響。剪枝技術，包括非結構化和結構化剪枝，也將被係統性地講解，並提供工具鏈指導。 可解釋性AI（XAI）： 探討如何使用LIME、SHAP等方法來剖析復雜模型的決策過程，增強模型的可信賴性，這對金融、醫療等高風險領域的應用至關重要。 模型部署框架： 實踐講解如何使用ONNX格式進行模型中間錶示的轉換，並使用TensorRT、OpenVINO等推理引擎進行最終的優化和部署。 目標讀者與特點： 本書假定讀者具備紮實的編程基礎（推薦Python）和初步的機器學習知識。它適閤希望從“會用API”進階到“理解內部機製”的研究生、算法工程師，以及需要將尖端AI技術集成到高性能係統中的架構師。本書的特點是：理論與代碼深度融閤，數學嚴謹性與工程實用性並重，緊密跟蹤當前學術界和工業界的最前沿進展。 讀者在完成本書的學習後，將有能力獨立設計、訓練、優化和部署下一代深度學習解決方案。 ---