全解深度学习九大算法

内容简介

本书专注于介绍基于深度学习的算法。从探索深度学习的数学基础和理论架构，到九大经典的深度学习算法，旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导。截至 2024 年，书中介绍的 9 个算法几乎涵盖了整个深度学习领域的经典和前沿算法。

本书在第 1 章和第 2 章介绍了深度学习的基础：数学基础与神经网络算法。从第 3 章开始，书籍逐步引领读者进入深度学习的核心领域，即一些基于神经网络的变体算法：卷积神经网络、循环神经网络、编码器-解码器模型，以及目前火热的变形金刚算法、生成对抗网络和扩散模型。这些章节不仅讲解了各个模型的基础理论和关键技术，还详细介绍了这些模型在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用案例。书籍的后半部分聚焦于图神经网络和强化学习这些前沿算法，深入浅出地讲解了它们的基础知识、算法变体及经典模型等高级话题。
这些内容为读者理解和应用深度学习技术提供了坚实的理论基础。

本书适合对深度学习领域感兴趣的本科生、研究生及相关行业的从业者阅读。本书旨在帮助读者掌握深度学习的核心技术，激发创新思维，推动个人和行业的发展。

前沿

在人工智能的辉煌舞台上，深度学习扮演着主角的角色，不仅令科学家兴奋不已，也让普通人对未来充满了无限遐想，但当我们站在这种技术巨人的肩膀上凝视未来时，往往会被它庞大的身躯和错综复杂的内部机制所困惑。这是一个充满了挑战和机遇的新世界，每个渴望探索的心都希望能在这片土地上留下自己的足迹。

《全解深度学习九大算法》是为了那些勇敢的探索者而写的。我们的旅程从深度学习的基础数学原理出发，像是在茫茫大海中设置的灯塔，为航行者们指引方向，然后我们一起深入探讨神经网络的奥秘，揭开卷积、循环及其他复杂模型背后的面纱，让这些知识不再遥不
可及。

本书没有避开深度学习之旅的崎岖和曲折。相反，我们正视每个挑战，无论是数学原理的推导，还是模型优化的策略都一一解析，并尽可能以通俗，类比的表述方式进行解释说明。更重要的是，本书还特别介绍了当前深度学习领域的热点问题和前沿技术，如变形金刚算法、生成对抗网络和扩散模型等，旨在引导读者理解并掌握这些复杂但极具潜力的新技术，试图捕捉深度学习发展的每次脉动。

这不仅是一本书，它是一艘航船，载着对知识渴望的你我，穿越深度学习技术的海洋，探索知识的边界。随着深度学习技术的不断演进，我们的旅程永远不会结束。每天都有新的发现和新的挑战等待着我们。《全解深度学习九大算法》希望成为你的指南针，无论你在这个领域是初学者还是有志于更深入研究的学者都能在这个旅程中找到属于自己的位置，与这个时代一起成长，开创属于自己的未来。

章节介绍

本书主要内容
第 1 章：深度学习的数学基础，包括微积分、线性代数、概率论和统计学，为读者后续的学习奠定坚实的基础。

第 2 章：介绍了神经网络的理论基础，包括线性模型、损失函数、梯度下降算法等，为理解更复杂的深度学习模型打下基础。

第 3 章：聚焦于卷积神经网络（CNN），从其计算方法到特征提取过程，详细介绍了CNN 在图像识别中的关键作用和应用实例。

第 4 章：深入讲解了循环神经网络（RNN）及其变体模型，如 LSTM 和 GRU，展示了它们在处理序列数据，特别是语言模型和文本预处理方面的应用。

第 5 章：探讨了编码器-解码器模型，包括其在自然语言处理和计算机视觉领域的核心应用，如 Seq2Seq、VAE 模型等。

第 6 章：详述了变形金刚算法的基础知识和应用，特别是在自然语言处理、计算机视觉领域的 Transformer 模型，如 BERT 和 Vision Transformer，以及它们如何改变了传统模型的使用和效果。

第 7 章：深入分析了生成对抗网络（GAN）及其改进模型，探讨了 GAN 在图像生成、模式崩溃问题及其解决方法等方面的应用。

第 8 章：详细介绍了扩散模型，特别是 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）的原理和应用，展示了这一类模型在生成任务中的潜力。

第 9 章：探讨了图神经网络的基础和模型，包括 GCN、GraphSAGE、Graph Attention Network 等，以及它们在数据分析和处理中的应用。

第 10 章：讲述了强化学习的基本概念、基于价值和基于策略的深度强化学习方法，以及演员-评论家模型，展示了强化学习在决策过程中的应用。

本书通过这十章的内容，为读者提供了一个深度学习领域从入门到进阶的全面指南，旨在帮助读者理解深度学习的核心理论、掌握主要技术，并应用于实践中，推动个人和行业的发展。

目录

第一章 深度学习数学基础
1.1高等数学之微积分
1.1.1重识微分
1.1.2微分的解读
1.1.3微分与函数的单调性和凹凸性
1.1.4微分的链式法则
1.1.5偏微分与全微分
1.1.6梯度与方向导数
1.1.7泰勒公式与麦克劳林公式
1.1.8拉格朗日乘子法
1.1.9重识积分
1.1.10不定积分和反导数
1.1.11定积分与牛顿-莱布尼茨公式
1.1.12微积分的基本定理
1.2线性代数
1.2.1线性方程组
1.2.2 线性方程组的矩阵求解法
1.2.3 矩阵乘法
1.2.4 向量的数乘
1.2.5 向量的加法
1.2.6向量的线性组合
1.2.7 向量空间
1.2.8向量的线性相关和线性无关
1.2.9 向量乘法
1.2.10 向量的正交
1.2.11 向量与矩阵
1.2.12 特征值和特征向量
1.3概率论
1.3.1 频数
1.3.2 数据位置
1.3.3 数据散布
1.3.4 随机变量的类型和概率分布
1.3.5 理论概率分布之常见的离散型分布
1.3.6 理论概率分布之常见的连续型分布
1.3.7 经验概率分布
1.4统计学
1.4.1大数定律与中心极限定理
1.4.2参数估计
1.4.3统计量和抽样分布
1.4.4假设检验
1.4.5相关性分析
第二章 神经网络理论基础
2.1 线性模型
2.1.1 线性模型的定义
2.1.2 损失函数
2.1.3 梯度下降算法
2.1.4 广义线性模型
2.2 回归与分类
2.2.1 回归和分类问题的定义与联系
2.2.2 线性模型解决回归和分类问题
2.3 感知机模型
2.3.1感知机模型定义与理解
2.3.2 神经网络算法与深度学习模型
2.3.3 反向传播算法
2.4激活函数
2.4.1激活函数的定义与作用
2.4.2常用激活函数
2.5维度诅咒
2.5.1神经网络的层级结构
2.5.2维度诅咒与过拟合
2.6过拟合与欠拟合
2.6.1过拟合和欠拟合现象的定义
2.6.2过拟合和欠拟合现象的产生原因
2.7正则
2.7.1 L1和L2正则
2.7.2 Dropout
2.8数据增强
2.9数值不稳定性
第三章 卷积神经网络
3.1卷积神经网络
3.1.1 卷积神经网络的计算
3.1.2卷积的设计思想
3.1.3卷积进行特征提取的过程
3.1.4池化与采样
3.1.5卷积神经网络的感受野
3.1.6卷积模型实现图像识别
3.1.7第一个卷积神经网络模型：LeNet
3.2卷积的变体算法
3.2.1 逐通道卷积
3.2.2 逐点卷积
3.2.3 深度可分离卷积
3.2.4 组卷积
3.2.5 空间可分离卷积
3.2.6 空洞卷积
3.2.7 转置卷积
3.2.8 稀疏卷积
3.2.9 多维卷积（*D Convolution）
第四章 循环神经网络
4.1循环神经网络基础
4.1.1序列数据
4.1.2 RNN模型
4.1.3语言模型
4.1.4 文本预处理
4.1.5 建模和预测
4.2循环神经网络的变体模型
4.2.1门控循环单元
4.2.2长短期记忆网络
4.2.3深度循环神经网络
4.2.4 双向循环神经网络
4.2.5基于注意力的循环神经网络
第五章 编码器-解码器模型
5.1编码器-解码器模型
5.1.1 Encoder-Decoder模型的基本结构
5.1.2 Encoder-Decoder模型在自然语音处理领域的应用
5.1.3 Encoder-Decoder模型在计算机视觉领域的应用
5.1.4 自编码器模型：Auto-Encoder
5.2 CV中的编码器-解码器：VAE模型
5.2.1 VAE模型简明指导
5.2.2 潜空间
5.2.3 极大似然估计
5.2.4 隐变量模型
5.2.5 蒙特卡洛采样
5.2.6 变分推断
5.3 NLP中的编码器-解码器：Seq2Seq模型
5.3.1 Seq2Seq编码器
5.3.2 Seq2Seq解码器
5.3.3 Seq2Seq的attention机制
5.3.4 Seq2Seq的teacher forcing策略
5.3.5 Seq2Seq评价指标BLEU
5.3.6 Seq2Seq模型小结
第六章：变形金刚算法
6.1 算法基础
6.1.1 算法概况
6.1.2 自注意力层
6.1.3 多头自注意力层
6.1.4 编码器结构
6.1.5 解码器结构
6.1.6 线性顶层和 Softmax 层
6.1.7 输入数据的向量化
6.2 NLP中的Transformer模型
6.2.1 Bert
6.2.2 GPT
6.3 CV中的Transformer模型
6.3.1 Vision Transformer
6.3.2 Swin Transformer
6.4 Transformer小结
第七章 生成对抗网络
7.1 Generative Adversarial Network
7.1.1 GAN的模型结构
7.1.2 GAN模型的训练
7.2 Improved GANs
7.2.1模式崩溃（mode collapse）
7.2.2模式崩溃的解决方法
7.3 f-GAN
7.3.1 GAN模型损失与散度
7.3.2 GAN损失的通用框架f-散度
7.4 WGAN
7.4.1传统的GAN模型梯度消失的分析
7.4.2 Wasserstein距离
7.4.3 由Wasserstein距离推导WGAN的损失
7.4.4 使用梯度惩罚
7.5 CycleGAN
7.5.1 循环一致性
7.5.2 对抗训练
7.5.3 损失函数
7.5.4 训练流程
7.5.5 小结
第八章：扩散模型
8.1 扩散模型基础
8.1.1扩散模型的基本原理
8.1.2 DDPM扩散模型与变分自编码器的比较
8.2 Denoising Diffusion Probabilistic Models （DDPM）
8.2.1 DDPM前向扩散简明指导
8.2.2 DDPM反向去噪过程
8.2.3 DDPM扩散模型的损失函数
8.2.4 DDPM扩散模型的使用
第九章：图神经网络
9.1 图神经网络算法基础
9.1.1图的表示
9.1.2图能解决的问题
9.2 图神经网络模型
9.2.1 简单的图神经网络实现和使用
9.2.2 图神经网络的层结构与连接性
9.2.3图神经网络模型的训练
9.2.4图数据的数据增强
9.2.5小结
9.3 图神经网络算法基础的变体
9.3.1 Graph Convolutional Network（GCN）
9.3.2 Graph Sample and Aggregate Network（GraphSAGE）
9.3.3 Graph Attention Network
第十章：强化学习
10.1强化学习基础概念
10.1.1 概述
10.1.2 强化学习基本概念
10.1.3 理解强化学习中的随机性
10.2基于价值的深度强化学习（DQN）
10.2.1 DQN介绍
10.2.2 贝尔曼方程与时序差分学习（TD-Learning）
10.2.3 训练神经网络
10.2.4 估计网络与目标网络
10.3基于策略的深度强化学习
10.3.1 算法介绍：基于策略的强化学习
10.3.2 策略优化
10.3.3 对比梯度上升和时序差分
10.4演员-评论家模型
10.4.1 算法介绍：演员-评论家（Actor-Critic）模型
10.4.2 演员-评论家模型算法训练
10.4.3 演员-评论家模型算法的优缺点
10.4.4 对比生成对抗网络和演员-评论家模型算法

致谢

感谢所有支持我、鼓励我和为这本书提供宝贵建议的人。没有你们，这本书将不会成为现实。

感谢佟天旭，徐梓源对本书内容的整理，校对和修改。

感谢我的妻子和家人，在我写作过程中承担了生活的琐事，使我可以全身心地投入写作工作。 由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者见谅，并提宝贵意见。

[于浩文]

[2024.11.25]