- عنوان کتاب: Deep Learning Generalization Theoretical Foundations and Practical Strategies
- نویسنده: Liu Peng
- حوزه: یادگیری عمیق
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 231
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 9.27 مگابایت
این کتاب، کاوشی جامع در تعمیم در یادگیری عمیق ارائه میدهد و بر مبانی نظری و استراتژیهای عملی تمرکز دارد. این کتاب عمیقاً به چگونگی دستیابی مدلهای یادگیری ماشین، بهویژه شبکههای عصبی عمیق، به عملکرد قوی در دادههای نادیده میپردازد. مباحث کلیدی شامل متعادل کردن پیچیدگی مدل، پرداختن به بیشبرازش و کمتربرازش، و درک پدیدههای مدرن مانند منحنی نزول دوگانه و منظمسازی ضمنی است. این کتاب با پرداختن به چهار مؤلفه حیاتی آموزش مدل: دادهها، معماری مدل، توابع هدف و فرآیندهای بهینهسازی، دیدگاهی جامع ارائه میدهد. این کتاب، دقت ریاضی را با راهنماییهای عملی ترکیب میکند و تکنیکهای پیادهسازی عملی را با استفاده از PyTorch برای پر کردن شکاف بین تئوری و کاربردهای دنیای واقعی معرفی میکند. به عنوان مثال، کتاب برجسته میکند که چگونه مدلهای یادگیری عمیق منظمشده نه تنها به عملکرد پیشبینیکننده بهتری دست مییابند، بلکه فضای پارامتری فشردهتر و کارآمدتری را نیز در نظر میگیرند. این کتاب که برای تطبیق با منحنی یادگیری پیشرونده ساختار یافته است، مفاهیم بنیادی مانند نظریه یادگیری آماری را تا مباحث پیشرفتهای مانند هستههای مماس عصبی و پارادوکسهای بیشپارامتریسازی در بر میگیرد. این کتاب با ترکیب دیدگاههای کلاسیک و مدرن در مورد تعمیم، خوانندگان را قادر میسازد تا ضمن تسلط بر کاربردهای عملی، درک دقیقی از مفاهیم کلیدی ایجاد کنند. برای دانشگاهیان، این کتاب به عنوان یک منبع قطعی برای تحکیم دانش نظری و بررسی مسیرهای تحقیقاتی پیشرفته عمل میکند. برای متخصصان صنعت، بینشهای عملی برای افزایش سیستماتیک عملکرد مدل ارائه میدهد. چه شما یک مبتدی باشید که به دنبال درک بنیادی هستید و چه یک متخصص که در حال بررسی روشهای پیشرفته است، این کتاب یک راهنمای ضروری برای دستیابی به تعمیم قوی در یادگیری عمیق ارائه میدهد.
This book provides a comprehensive exploration of generalization in deep learning, focusing on both theoretical foundations and practical strategies. It delves deeply into how machine learning models, particularly deep neural networks, achieve robust performance on unseen data. Key topics include balancing model complexity, addressing overfitting and underfitting, and understanding modern phenomena such as the double descent curve and implicit regularization. The book offers a holistic perspective by addressing the four critical components of model training: data, model architecture, objective functions, and optimization processes. It combines mathematical rigor with hands-on guidance, introducing practical implementation techniques using PyTorch to bridge the gap between theory and real-world applications. For instance, the book highlights how regularized deep learning models not only achieve better predictive performance but also assume a more compact and efficient parameter space. Structured to accommodate a progressive learning curve, the content spans foundational concepts like statistical learning theory to advanced topics like Neural Tangent Kernels and overparameterization paradoxes. By synthesizing classical and modern views of generalization, the book equips readers to develop a nuanced understanding of key concepts while mastering practical applications. For academics, the book serves as a definitive resource to solidify theoretical knowledge and explore cutting-edge research directions. For industry professionals, it provides actionable insights to enhance model performance systematically. Whether you’re a beginner seeking foundational understanding or a practitioner exploring advanced methodologies, this book offers an indispensable guide to achieving robust generalization in deep learning.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: Deep Learning Generalization
نظرات کاربران