神經網絡結構優化方法及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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韓麗 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 結構優化
• 深度學習
• 機器學習
• 算法
• 優化方法
• 模型壓縮
• 網絡架構搜索
• 人工智能
• 應用

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111371939

版次：1

商品編碼：11060260

品牌：機工齣版

開本：16開

齣版時間：2012-08-01

內容簡介

《神經網絡結構優化方法及應用》作為一種人工智能領域的新技術，具有優越的非綫性映射能力。神經網絡以其在模式識彆、係統建模等方麵的卓越性能，已經廣泛應用於許多行業，發揮瞭很好的作用。
本書從RBF網絡訓練算法、結構分解、結構優化、樣本選取等幾方麵入手，分析瞭提高神經網絡泛化能力和收斂速度的途徑與實現方法，提齣瞭快速資源優化網絡（FRON）算法、基於粗糙集理論的RBF網絡剪枝（RS-RBF）算法、基於多Agent係統設計原理的神經網絡結構設計算法（MANN方法），並介紹瞭神經網絡在熱工過程預測控製以及設備故障診斷中的應用，結閤現場運行及實驗數據，給齣瞭應用實例。本書的最後還提供瞭利用MATLAB軟件編寫神經網絡優化算法的實例，具有較高的實用性。
《神經網絡結構優化方法及應用》可供從事神經網絡設計與應用的工程技術人員、研究人員參考，亦可供高等院校相關專業的教師和學生作為教學參考書。

目錄

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 神經網絡及其應用
1.2.1 神經網絡的研究及發展
1.2.2 神經網絡結構及工作方式
1.2.3 神經網絡的學習方法
1.2.4 神經網絡的基本功能
1.2.5 神經網絡在控製領域的應用
1.2.6 神經網絡在故障診斷領域的應用
1.2.7 神經網絡及其應用中有待於解決的問題
1.3 其他智能方法
1.3.1 粗糙集理論
1.3.2 Agent係統理論
1.3.3 信息融閤技術
1.4 本書主要內容
參考文獻

第2章 RBF網絡的快速資源優化算法
2.1 引言
2.2 RBF網絡
2.2.1 網絡結構
2.2.2 網絡逼近能力
2.2.3 學習算法
2.2.4 應用
2.2.5 優點及問題
2.3 RBF網絡構造算法
2.4 快速資源優化網絡(FRON)算法
2.4.1 網絡結構
2.4.2 學習算法
2.4.3 算法特點
2.5 算法實現
2.6 仿真及實驗研究
2.6.1 Mackey-Glass非綫性混沌序列預測
2.6.2 某電廠單元機組負荷係統建模
2.6.3 礦井主通風機健康狀態評估
2.6.4 某電廠過熱器噴水模型建模
2.7 本章小結
參考文獻
神經網絡結構優化方法及應用
目錄

第3章 基於粗糙集理論的RBF網絡剪枝算法
3.1 引言
3.2 神經網絡結構優化方法
3.3 粗糙集的基本理論
3.3.1 粗糙集的基本概念
3.3.2 粗糙集理論的特點
3.3.3 粗糙集理論的應用
3.4 基於粗糙集的剪枝算法
3.4.1 算法原理
3.4.2 算法特點
3.5 算法實現
3.6 仿真及實驗研究
3.6.1 二維函數逼近
3.6.2 兩概念學習
3.6.3 某電廠過熱器噴水模型建模
3.6.4 設備狀態識彆
3.7 本章小結
參考文獻

第4章 基於多Agent係統設計原理的神經網絡結構設計算法
4.1 引言
4.2 Agent的基本原理
4.2.1 Agent的定義
4.2.2 Agent研究工作的進展
4.3 基於多Agent係統設計原理的任務分配策略
4.3.1 Agent分配的定義
4.3.2 Agent任務分配的決策
4.4 基於多Agent係統設計原理的網絡結構設計算法
4.4.1 網絡結構
4.4.2 建模Agent係統
4.4.3 決策Agent係統
4.5 基於長短記憶的RBF網絡算法
4.5.1 網絡結構
4.5.2 學習算法
4.5.3 算法特點
4.6 MANN係統的工作步驟
4.7 仿真及實驗研究
4.7.1 嘉興發電廠主汽溫係統建模
4.7.2 嘉興發電廠協調控製係統建模
4.7.3 設備狀態預測
4.8 本章小結
參考文獻

第5章 基於神經網絡模型的預測控製方法
5.1 引言
5.2 預測控製
5.2.1 概述
5.2.2 模型預測控製的基礎理論
5.2.3 基於神經網絡的非綫性係統預測控製
5.3 基於FRON的預測控製方法
5.3.1 預測控製結構
5.3.2 目標值優化算法
5.3.3 神經網絡模型
5.3.4 方法的特點
5.4 在鍋爐汽溫預測控製中的仿真研究
5.5 本章小結
參考文獻

第6章 基於神經網絡的多信息融閤故障診斷方法
6.1 引言
6.2 改進加權證據理論
6.2.1 D-S證據理論基礎
6.2.2 D-S證據理論缺陷
6.2.3 基於先驗知識的改進加權證據理論
6.2.4 算例分析
6.3 基於神經網絡及加權證據理論的多信息融閤故障診斷方法
6.3.1 故障診斷係統結構框架
6.3.2 特徵參數提取
6.3.3 故障診斷
6.4 異步電動機故障診斷實驗研究
6.5 本章小結
參考文獻
後記

前言/序言

《深度學習模型部署與推理優化技術》 簡介 在當今信息爆炸的時代，人工智能技術以前所未有的速度滲透到各個行業，而深度學習作為其中的核心驅動力，正不斷催生齣革新性的應用。然而，將強大的深度學習模型從實驗室的成功轉化為現實世界中高效、可靠且可大規模落地的産品，卻麵臨著巨大的挑戰。尤其是模型部署和推理優化，已成為製約深度學習技術普惠化和商業價值實現的關鍵瓶頸。 本書 《深度學習模型部署與推理優化技術》 聚焦於解決這一核心痛點，深入探討如何將訓練好的深度學習模型高效地部署到各種計算環境中，並最大限度地提升其推理速度和資源利用率。我們旨在為讀者提供一套係統、全麵且實用的技術指南，幫助他們跨越從模型訓練到實際應用之間的鴻溝，真正釋放深度學習的潛力。 本書內容涵蓋瞭深度學習模型部署的全生命周期，從模型格式的轉換與兼容性，到不同硬件平颱的推理引擎選擇與優化，再到極端場景下的性能調優與成本控製，力求做到詳盡透徹。我們不僅會介紹理論知識，更會結閤大量的實際案例和工程經驗，分享業界領先的實踐方法和寶貴技巧。 目錄概覽 本書結構清晰，邏輯嚴謹，共分為九個主要章節，循序漸進地帶領讀者掌握深度學習模型部署與推理優化的核心技術： 第一章：深度學習模型部署概述與挑戰 1.1 深度學習模型在實際應用中的價值與場景 圖像識彆、自然語言處理、語音識彆、推薦係統、自動駕駛等領域的應用拓展。 分析深度學習模型為何需要部署和優化，其在邊緣設備、服務器、雲端等不同場景下的獨特性。 1.2 模型部署的關鍵環節與技術鏈條 從模型訓練到模型部署的端到端流程梳理。 模型格式、序列化、反序列化、硬件加速、推理引擎等關鍵技術組件的介紹。 1.3 模型部署麵臨的主要挑戰 性能瓶頸： 推理速度慢、延遲高，無法滿足實時性要求。 資源限製： 內存占用、計算量大，在資源受限的設備上難以運行。 跨平颱兼容性： 不同硬件、操作係統、框架之間的差異導緻部署睏難。 模型大小： 模型參數量大，存儲和傳輸成本高。 能耗問題： 特彆是在移動端和嵌入式設備上，能耗是重要的考量因素。 安全性與隱私： 模型保護、數據隱私在部署過程中需要考慮。 維護與更新： 模型上綫後的版本管理、迭代更新和故障排查。 1.4 本書內容與結構導引 簡要介紹各章節的核心內容，幫助讀者快速瞭解本書的學習路徑。 第二章：模型格式轉換與標準化 2.1 常見深度學習框架的模型格式解析 TensorFlow (.pb, SavedModel), PyTorch (.pt, .pth), Keras, MXNet 等。 各格式的特點、優劣勢以及適用場景。 2.2 模型轉換的必要性與常用工具 為何需要模型轉換？（跨框架支持、推理引擎要求、模型壓縮等）。 ONNX (Open Neural Network Exchange)：詳細介紹 ONNX 的概念、架構、核心優勢以及其在模型互通中的作用。 ONNX Operator Sets 和 IR (Intermediate Representation)。 ONNX Runtime 的工作原理和特性。 其他轉換工具和技術（如 TensorRT 的模型導入、OpenVINO 的模型轉換等）。 2.3 從不同框架到 ONNX 的轉換實戰 使用 Python API 進行模型導齣。 處理自定義層和操作。 驗證轉換後的 ONNX 模型。 2.4 ONNX 模型驗證與可視化 使用 ONNX 相關的工具檢查模型結構的正確性。 模型可視化工具（如 Netron）的應用。 第三章：高性能推理引擎與框架 3.1 推理引擎的角色與分類 解釋推理引擎在加速模型推理過程中的核心作用。 通用推理引擎、特定硬件優化推理引擎、移動端推理引擎等分類。 3.2 NVIDIA TensorRT TensorRT 的核心組件：Parser, Builder, Inspector, Logger。 圖優化： 層融閤 (Layer Fusion)、權重與偏置融閤 (Weight & Bias Fusion)。 精度優化： FP32, FP16, INT8 的量化原理與實踐。 內核優化： 針對特定硬件的 CUDA 內核生成。 算子庫： cuDNN, cuBLAS 的集成。 TensorRT 的構建流程與 API 使用。 多模型部署與流式處理。 3.3 Intel OpenVINO™ Toolkit OpenVINO 的核心組件：Model Optimizer, Inference Engine。 Model Optimizer 的功能：IR 生成、模型校準、精度優化。 Inference Engine 的工作原理：異構推理、硬件抽象。 支持的硬件平颱：CPU, GPU, VPU, FPGA。 OpenVINO 的部署流程與 API。 3.4 移動端推理引擎 TensorFlow Lite (TFLite)： 模型轉換與量化。 TFLite Runtime 架構。 移動端（Android, iOS）部署實戰。 PyTorch Mobile： 模型導齣與優化。 移動端部署策略。 MNN (Alibaba)、NCNN (Tencent) 等其他開源移動端推理框架的介紹。 3.5 其他主流推理框架簡介 ONNX Runtime 的多後端支持與優化。 TVM (Apache) 的端到端編譯優化。 第四章：模型量化技術與實踐 4.1 量化的動機與原理 為什麼需要量化？（減少模型大小、加速計算、降低功耗）。 浮點數 (FP32) 與整數 (INT8, FP16) 錶示的精度差異。 4.2 量化類型詳解 後訓練量化 (Post-Training Quantization, PTQ)： 動態範圍量化 (Dynamic Range Quantization)。 靜態範圍量化 (Static Range Quantization)。 量化感知訓練 (Quantization-Aware Training, QAT) 的原理與優勢。 訓練時量化 (Quantization-Aware Training, QAT)： 在訓練過程中模擬量化誤差。 如何通過微調提高量化後的模型精度。 4.3 常用量化工具與框架 TensorFlow Lite 的量化工具。 PyTorch 的量化 API。 TensorRT 的 INT8 校準流程。 OpenVINO 的量化實踐。 4.4 量化模型精度評估與調優 量化後模型精度下降的原因分析。 如何選擇閤適的量化策略。 針對量化誤差的調優方法。 第五章：模型剪枝與稀疏化 5.1 模型剪枝的必要性與目標 減少模型參數量，降低計算復雜度。 提升模型在資源受限設備上的運行效率。 5.2 剪枝的策略與技術 非結構化剪枝 (Unstructured Pruning)： 按權重量級剪枝。 基於稀疏性正則化。 結構化剪枝 (Structured Pruning)： 通道剪枝 (Channel Pruning)。 濾波器剪枝 (Filter Pruning)。 層剪枝 (Layer Pruning)。 5.3 剪枝的流程與框架支持 迭代式剪枝與微調 (Iterative Pruning and Fine-tuning)。 動態稀疏性 (Dynamic Sparsity)。 TensorFlow、PyTorch 等框架對剪枝的支持。 硬件對稀疏性的支持現狀。 5.4 剪枝效果的評估與權衡 模型大小、推理速度、精度等指標的評估。 剪枝與量化的結閤策略。 第六章：模型壓縮與知識蒸餾 6.1 模型壓縮的綜閤手段 除瞭量化和剪枝，還有哪些模型壓縮技術？ 6.2 知識蒸餾 (Knowledge Distillation) 蒸餾原理：用一個大型“教師模型”指導一個小型的“學生模型”進行學習。 蒸餾的目標：傳遞教師模型的“軟標簽”和中間層特徵。 蒸餾的類型： 基於 logits 的蒸餾。 基於中間特徵的蒸餾。 基於關係的蒸餾。 蒸餾的框架與實踐。 6.3 參數共享與低秩分解 矩陣分解技術在模型壓縮中的應用。 6.4 模型壓縮的評估指標與最佳實踐 如何在壓縮模型的同時盡量保持精度。 多項壓縮技術結閤的策略。 第七章：異構硬件平颱上的部署與優化 7.1 CPU 上的優化 CPU 指令集（AVX, SSE）的應用。 多綫程與並行計算。 內存訪問優化。 7.2 GPU 上的優化 CUDA 編程模型與 GPU 架構。 顯存管理與數據傳輸優化。 Kernel 優化與並行度調優。 Batch Size 的選擇對 GPU 性能的影響。 7.3 移動端與嵌入式設備部署 ARM 架構下的優化。 NPU (Neural Processing Unit) 的使用。 內存、計算能力、功耗的權衡。 跨平颱編譯與打包。 7.4 FPGA 與 ASIC 上的部署 FPGA 的特點與優勢（並行性、低延遲）。 ASIC 的高吞吐量與低功耗。 硬件加速器對模型算子的適配。 7.5 異構計算的挑戰與解決方案 如何實現模型在不同硬件上的高效調度。 第八章：模型部署的工程化實踐與流水綫 8.1 模型服務化與 API 設計 RESTful API, gRPC 等接口設計。 模型加載、預處理、後處理的整閤。 8.2 容器化部署 (Docker) 模型部署的標準化與隔離。 利用 Docker 提高部署效率和可重復性。 8.3 Kubernetes 集群上的模型部署 模型的彈性伸縮與負載均衡。 多 GPU 資源的管理。 8.4 模型版本管理與灰度發布 如何安全地迭代和更新已部署的模型。 A/B 測試與金絲雀發布。 8.5 性能監控與日誌分析 關鍵性能指標的采集與展示。 故障排查與性能瓶頸定位。 8.6 CI/CD (持續集成/持續部署) 在模型部署中的應用 第九章：前沿技術與未來展望 9.1 模型壓縮與推理優化的新進展 AutoML 在模型壓縮中的應用。 動態模型（Dynamic Networks）與稀疏激活。 9.2 邊緣智能與聯邦學習的部署挑戰 如何在資源極度受限的邊緣設備上部署模型。 聯邦學習中的模型聚閤與通信優化。 9.3 可解釋 AI (XAI) 在部署中的集成 如何在推理過程中提供模型解釋性。 9.4 安全高效的模型部署解決方案 對抗性攻擊的防禦與模型魯棒性。 隱私保護計算與差分隱私在模型部署中的應用。 9.5 深度學習部署的未來發展趨勢 軟硬件協同設計。 更輕量級、更高效的模型架構。 AI 芯片與專用推理硬件的普及。 本書特色 全麵係統： 覆蓋模型部署與推理優化的各個方麵，從基礎概念到高級技術，為讀者提供完整的知識體係。 實戰導嚮： 結閤大量實際工程案例和代碼示例，幫助讀者快速掌握理論知識的應用。 技術前沿： 深入介紹業界最新的優化技術和工具，如 TensorRT, OpenVINO, ONNX 等。 易於理解： 語言通俗易懂，邏輯清晰，即使是初學者也能逐步掌握核心概念。 價值應用： 幫助開發者和工程師解決實際部署難題，提升模型性能，實現更廣泛的應用落地。 目標讀者 本書適閤以下讀者群體： 人工智能工程師和研究人員： 需要將訓練好的深度學習模型部署到生産環境，並對其性能進行優化。 嵌入式係統開發者： 緻力於在資源受限的移動端和嵌入式設備上實現高效的 AI 功能。 後端工程師： 負責構建和維護 AI 服務，需要理解模型推理的性能瓶頸和優化方法。 對深度學習部署感興趣的學生和技術愛好者： 希望深入瞭解深度學習模型落地背後的技術細節。 通過閱讀 《深度學習模型部署與推理優化技術》，您將能夠係統地掌握將深度學習模型從實驗室推嚮現實世界的關鍵技能，為您的 AI 項目注入強大的生命力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，簡潔的藍白配色，中間抽象的神經網絡圖騰，讓人一眼就感受到其專業性。我一直對深度學習的底層原理非常感興趣，特彆是那些讓模型更加高效、精準的“幕後英雄”。這本書的書名《神經網絡結構優化方法及應用》直擊我的痛點，讓我充滿期待。我希望它能深入淺齣地講解那些“黑盒子”背後的奧秘，比如如何設計更優的層數、節點數，如何選擇閤適的激活函數，以及各種正則化技術的作用機製。我尤其關注書中關於模型壓縮和加速的部分，這對於部署到資源有限的邊緣設備上至關重要。如果書中能包含一些實際案例，比如在圖像識彆、自然語言處理等領域的應用，並詳細介紹優化過程和效果對比，那將是極大的加分項。期待它能成為我深入理解和實踐神經網絡優化的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀設計比較內斂，但書名《神經網絡結構優化方法及應用》卻透露齣一種嚴謹和深刻。我希望這本書能夠帶領我深入探索神經網絡的“骨骼”和“經絡”。我不僅想瞭解現有的經典網絡結構，更想知道這些結構是如何被設計齣來的，背後的思考邏輯是什麼。我希望能在這本書中找到關於如何為特定任務量身定製神經網絡結構的原理和方法。比如，在處理圖像時，如何設計捲積層的感受野和步長？在處理序列數據時，如何構建有效的循環結構或者注意力機製？此外，我非常希望書中能夠深入講解一些前沿的優化技術，比如如何利用生成對抗網絡（GAN）來輔助結構設計，或者如何結閤強化學習來尋找最優網絡拓撲。如果書中能提供一些關於如何評估和比較不同結構性能的有效指標和實驗設計方法，那將是我非常需要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的紙質和排版都做得相當不錯，拿在手裏很有分量，翻閱起來也十分順滑。作為一名對前沿技術充滿好奇的愛好者，我總是希望能更深入地理解那些改變世界的AI技術。神經網絡的結構設計一直是我認為最能體現AI“智慧”的地方，因為它直接影響瞭模型的學習能力和泛化能力。我希望這本書能夠清晰地闡述不同神經網絡結構（如CNN、RNN、Transformer等）的設計思想和演進曆程，並著重講解那些能夠顯著提升模型性能的優化策略。例如，如何設計齣更具魯棒性的網絡，如何處理數據中的時序依賴關係，如何構建能夠捕捉長距離依賴的注意力機製等等。我尤其關注書中是否會涉及一些關於網絡剪枝、量化等方麵的技術，這些對於將大型模型部署到實際應用中非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我正著手一個關於推薦係統的小項目，苦於模型效果不佳，嘗試瞭各種調參方法都收效甚微。偶然間看到瞭這本書，書名中的“優化方法”立刻吸引瞭我。我希望能在這本書中找到一些突破性的思路。例如，書中是否會介紹一些非傳統但有效的結構設計理念？我是否能學到如何根據具體任務的特點，主動地去設計和修改網絡結構，而不是僅僅依賴於現有的模型？我非常期待書中能有一些關於神經架構搜索（NAS）的介紹，盡管這部分內容可能比較前沿，但如果能有所涉及，對我啓發會非常大。此外，我對如何平衡模型的精度和計算復雜度也有疑問，這本書是否能提供一些指導性的原則和實踐技巧？總之，我希望這本書能為我的項目帶來新的靈感和解決方案，讓我能夠更有效地提升模型的性能。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書，我主要是想瞭解如何在實際工程中，高效且有效地對神經網絡模型進行結構上的改進。我之前接觸過一些深度學習的入門書籍，它們更多地是介紹基礎概念和常用模型，但在“如何做得更好”這方麵，總感覺缺少一些係統性的指導。這本書的書名恰好點明瞭這一點，讓我看到瞭希望。我希望書中能夠提供一套完整的神經網絡結構優化流程，從問題分析、需求定義，到結構選擇、參數調整，再到性能評估和迭代優化。我尤其關心書中是否會介紹一些自動化、半自動化的結構搜索和設計工具，以及如何在有限的計算資源下進行有效的結構探索。如果書中能包含一些關於如何診斷模型瓶頸，並針對性地進行結構優化的案例分析，那將對我解決實際工作中遇到的模型性能問題非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

想學習神經網絡控製的可以看一下

評分☆☆☆☆☆

想通過本書找到研究結閤點~

評分☆☆☆☆☆

很好，是正版書，印刷質量好

評分☆☆☆☆☆

想通過本書找到研究結閤點~

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

要是實用性再強一點就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

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