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深度学习的数学工程：模型背后的数学原理

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【全新正版】深度学习的数学工程模型背后的数学原理人民邮电

[澳]尤尼·纳扎拉西（YoniNazarathy）著；[法]贝努瓦·利凯（BenoitLiquet）；[澳]萨拉特·莫卡（SaratMoka） / 人民邮电出版社 / 2026-05 / 平装

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图书 > 计算机与互联网
深度学习的数学工程：模型背后的数学原理
作者: [澳] 尤尼·纳扎拉西（YoniNazarathy）著； [法] 贝努瓦·利凯（BenoitLiquet）； [澳] 萨拉特·莫卡（SaratMoka）

出版社: 人民邮电出版社

出版时间: 2026-05

版次: 1

ISBN: 9787115683373

定价: 149.80

装帧: 平装

开本: 16开

页数: 311页

字数: 453千字
内容简介：

本书为读者提供了一个全面而系统的深度学习数学框架，旨在帮助读者深入理解深度学习的数学本质，并掌握其基础及前沿技术。本书共8章。第1章介绍深度学习的定义、应用、核心要素及数学符号，莫定深度学习的数学与技术基础；第2章详解机器学习原理，包括数据处理、监督与无监督学习、线性模型、迭代优化、泛化、正则化技术；第3章从统计学和深度学习视角解析logistic回归，概述softmax与浅层自编码器；第4章讲解梯度下降、ADAM等优化算法及自动微分，并概述一阶与二阶优化方法；第5章探讨前馈全连接神经网络的表达能力、激活函数、反向传播算法及训练关键技术；第6章解析卷积神经网络的数学原理、架构，介绍经典模型及计算机视觉任务；第7章聚焦序列模型、注意力机制及Transformer的结构与应用；第8章涵盖生成式模型、强化学习与图神经网络，展示深度学习的多样化应用方向。

作者简介：

贝努瓦·利凯（Benoit Liquet）
麦考瑞大学数学与物理科学学院教授。研究方向为高维数据、大数据、组学数据、模型选择、降维与半参数模型、多状态模型、生存模型和多重检验。
萨拉特·莫卡（Sarat Moka）
悉尼新南威尔士大学数学与统计学院讲师，兼任麦考瑞大学数学与物理科学学院荣誉研究员。研究方向为计算统计学、应用概率、机器学习和深度学习。
尤尼·纳扎拉西（Yoni Nazarathy）
昆士兰大学数学与物理学院副教授。研究方向为机器学习、应用概率、统计学、运筹学、仿真、科学计算、控制论、排队论、调度和数学教育。

目录：

第1章引言

1.1深度学习时代

1.1.1深度学习初探

1.1.2超越分类

1.1.3深度学习的应用领域

1.1.4深度学习涉及的角色

1.2任务和架构概览

1.2.1前馈全连接神经网络

1.2.2自编码器

1.2.3卷积神经网络

1.2.4循环神经网络、长短期记忆网络和门控循环单元

1.2.5Transformer和注意力机制

1.2.6扩散模型和其他变分自编码器

1.2.7生成对抗网络

1.2.8深度强化学习

1.2.9图神经网络

1.3深度学习的核心要素

1.3.1神经网络与人造大脑

1.3.2算力

1.3.3大规模数据集

1.3.4互联网、软件实践和开源

1.4数据

1.5作为数学工程学科的深度学习

1.5.1本书使用的数学

1.5.2通过高等数学发展和研究深度学习

1.6符号和数学背景知识

注释与参考文献

……

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