神经网络结构优化方法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩丽 著

图书标签:

• 神经网络
• 结构优化
• 深度学习
• 机器学习
• 算法
• 优化方法
• 模型压缩
• 网络架构搜索
• 人工智能
• 应用

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111371939

版次：1

商品编码：11060260

品牌：机工出版

开本：16开

出版时间：2012-08-01

内容简介

《神经网络结构优化方法及应用》作为一种人工智能领域的新技术，具有优越的非线性映射能力。神经网络以其在模式识别、系统建模等方面的卓越性能，已经广泛应用于许多行业，发挥了很好的作用。
本书从RBF网络训练算法、结构分解、结构优化、样本选取等几方面入手，分析了提高神经网络泛化能力和收敛速度的途径与实现方法，提出了快速资源优化网络（FRON）算法、基于粗糙集理论的RBF网络剪枝（RS-RBF）算法、基于多Agent系统设计原理的神经网络结构设计算法（MANN方法），并介绍了神经网络在热工过程预测控制以及设备故障诊断中的应用，结合现场运行及实验数据，给出了应用实例。本书的最后还提供了利用MATLAB软件编写神经网络优化算法的实例，具有较高的实用性。
《神经网络结构优化方法及应用》可供从事神经网络设计与应用的工程技术人员、研究人员参考，亦可供高等院校相关专业的教师和学生作为教学参考书。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 神经网络及其应用
1.2.1 神经网络的研究及发展
1.2.2 神经网络结构及工作方式
1.2.3 神经网络的学习方法
1.2.4 神经网络的基本功能
1.2.5 神经网络在控制领域的应用
1.2.6 神经网络在故障诊断领域的应用
1.2.7 神经网络及其应用中有待于解决的问题
1.3 其他智能方法
1.3.1 粗糙集理论
1.3.2 Agent系统理论
1.3.3 信息融合技术
1.4 本书主要内容
参考文献

第2章 RBF网络的快速资源优化算法
2.1 引言
2.2 RBF网络
2.2.1 网络结构
2.2.2 网络逼近能力
2.2.3 学习算法
2.2.4 应用
2.2.5 优点及问题
2.3 RBF网络构造算法
2.4 快速资源优化网络(FRON)算法
2.4.1 网络结构
2.4.2 学习算法
2.4.3 算法特点
2.5 算法实现
2.6 仿真及实验研究
2.6.1 Mackey-Glass非线性混沌序列预测
2.6.2 某电厂单元机组负荷系统建模
2.6.3 矿井主通风机健康状态评估
2.6.4 某电厂过热器喷水模型建模
2.7 本章小结
参考文献
神经网络结构优化方法及应用
目录

第3章 基于粗糙集理论的RBF网络剪枝算法
3.1 引言
3.2 神经网络结构优化方法
3.3 粗糙集的基本理论
3.3.1 粗糙集的基本概念
3.3.2 粗糙集理论的特点
3.3.3 粗糙集理论的应用
3.4 基于粗糙集的剪枝算法
3.4.1 算法原理
3.4.2 算法特点
3.5 算法实现
3.6 仿真及实验研究
3.6.1 二维函数逼近
3.6.2 两概念学习
3.6.3 某电厂过热器喷水模型建模
3.6.4 设备状态识别
3.7 本章小结
参考文献

第4章 基于多Agent系统设计原理的神经网络结构设计算法
4.1 引言
4.2 Agent的基本原理
4.2.1 Agent的定义
4.2.2 Agent研究工作的进展
4.3 基于多Agent系统设计原理的任务分配策略
4.3.1 Agent分配的定义
4.3.2 Agent任务分配的决策
4.4 基于多Agent系统设计原理的网络结构设计算法
4.4.1 网络结构
4.4.2 建模Agent系统
4.4.3 决策Agent系统
4.5 基于长短记忆的RBF网络算法
4.5.1 网络结构
4.5.2 学习算法
4.5.3 算法特点
4.6 MANN系统的工作步骤
4.7 仿真及实验研究
4.7.1 嘉兴发电厂主汽温系统建模
4.7.2 嘉兴发电厂协调控制系统建模
4.7.3 设备状态预测
4.8 本章小结
参考文献

第5章 基于神经网络模型的预测控制方法
5.1 引言
5.2 预测控制
5.2.1 概述
5.2.2 模型预测控制的基础理论
5.2.3 基于神经网络的非线性系统预测控制
5.3 基于FRON的预测控制方法
5.3.1 预测控制结构
5.3.2 目标值优化算法
5.3.3 神经网络模型
5.3.4 方法的特点
5.4 在锅炉汽温预测控制中的仿真研究
5.5 本章小结
参考文献

第6章 基于神经网络的多信息融合故障诊断方法
6.1 引言
6.2 改进加权证据理论
6.2.1 D-S证据理论基础
6.2.2 D-S证据理论缺陷
6.2.3 基于先验知识的改进加权证据理论
6.2.4 算例分析
6.3 基于神经网络及加权证据理论的多信息融合故障诊断方法
6.3.1 故障诊断系统结构框架
6.3.2 特征参数提取
6.3.3 故障诊断
6.4 异步电动机故障诊断实验研究
6.5 本章小结
参考文献
后记

前言/序言

《深度学习模型部署与推理优化技术》 简介 在当今信息爆炸的时代，人工智能技术以前所未有的速度渗透到各个行业，而深度学习作为其中的核心驱动力，正不断催生出革新性的应用。然而，将强大的深度学习模型从实验室的成功转化为现实世界中高效、可靠且可大规模落地的产品，却面临着巨大的挑战。尤其是模型部署和推理优化，已成为制约深度学习技术普惠化和商业价值实现的关键瓶颈。 本书 《深度学习模型部署与推理优化技术》 聚焦于解决这一核心痛点，深入探讨如何将训练好的深度学习模型高效地部署到各种计算环境中，并最大限度地提升其推理速度和资源利用率。我们旨在为读者提供一套系统、全面且实用的技术指南，帮助他们跨越从模型训练到实际应用之间的鸿沟，真正释放深度学习的潜力。 本书内容涵盖了深度学习模型部署的全生命周期，从模型格式的转换与兼容性，到不同硬件平台的推理引擎选择与优化，再到极端场景下的性能调优与成本控制，力求做到详尽透彻。我们不仅会介绍理论知识，更会结合大量的实际案例和工程经验，分享业界领先的实践方法和宝贵技巧。 目录概览 本书结构清晰，逻辑严谨，共分为九个主要章节，循序渐进地带领读者掌握深度学习模型部署与推理优化的核心技术： 第一章：深度学习模型部署概述与挑战 1.1 深度学习模型在实际应用中的价值与场景 图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统、自动驾驶等领域的应用拓展。 分析深度学习模型为何需要部署和优化，其在边缘设备、服务器、云端等不同场景下的独特性。 1.2 模型部署的关键环节与技术链条 从模型训练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、推理引擎等关键技术组件的介绍。 1.3 模型部署面临的主要挑战 性能瓶颈： 推理速度慢、延迟高，无法满足实时性要求。 资源限制： 内存占用、计算量大，在资源受限的设备上难以运行。 跨平台兼容性： 不同硬件、操作系统、框架之间的差异导致部署困难。 模型大小： 模型参数量大，存储和传输成本高。 能耗问题： 特别是在移动端和嵌入式设备上，能耗是重要的考量因素。 安全性与隐私： 模型保护、数据隐私在部署过程中需要考虑。 维护与更新： 模型上线后的版本管理、迭代更新和故障排查。 1.4 本书内容与结构导引 简要介绍各章节的核心内容，帮助读者快速了解本书的学习路径。 第二章：模型格式转换与标准化 2.1 常见深度学习框架的模型格式解析 TensorFlow (.pb, SavedModel), PyTorch (.pt, .pth), Keras, MXNet 等。 各格式的特点、优劣势以及适用场景。 2.2 模型转换的必要性与常用工具 为何需要模型转换？（跨框架支持、推理引擎要求、模型压缩等）。 ONNX (Open Neural Network Exchange)：详细介绍 ONNX 的概念、架构、核心优势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。 其他转换工具和技术（如 TensorRT 的模型导入、OpenVINO 的模型转换等）。 2.3 从不同框架到 ONNX 的转换实战 使用 Python API 进行模型导出。 处理自定义层和操作。 验证转换后的 ONNX 模型。 2.4 ONNX 模型验证与可视化 使用 ONNX 相关的工具检查模型结构的正确性。 模型可视化工具（如 Netron）的应用。 第三章：高性能推理引擎与框架 3.1 推理引擎的角色与分类 解释推理引擎在加速模型推理过程中的核心作用。 通用推理引擎、特定硬件优化推理引擎、移动端推理引擎等分类。 3.2 NVIDIA TensorRT TensorRT 的核心组件：Parser, Builder, Inspector, Logger。 图优化： 层融合 (Layer Fusion)、权重与偏置融合 (Weight & Bias Fusion)。 精度优化： FP32, FP16, INT8 的量化原理与实践。 内核优化： 针对特定硬件的 CUDA 内核生成。 算子库： cuDNN, cuBLAS 的集成。 TensorRT 的构建流程与 API 使用。 多模型部署与流式处理。 3.3 Intel OpenVINO™ Toolkit OpenVINO 的核心组件：Model Optimizer, Inference Engine。 Model Optimizer 的功能：IR 生成、模型校准、精度优化。 Inference Engine 的工作原理：异构推理、硬件抽象。 支持的硬件平台：CPU, GPU, VPU, FPGA。 OpenVINO 的部署流程与 API。 3.4 移动端推理引擎 TensorFlow Lite (TFLite)： 模型转换与量化。 TFLite Runtime 架构。 移动端（Android, iOS）部署实战。 PyTorch Mobile： 模型导出与优化。 移动端部署策略。 MNN (Alibaba)、NCNN (Tencent) 等其他开源移动端推理框架的介绍。 3.5 其他主流推理框架简介 ONNX Runtime 的多后端支持与优化。 TVM (Apache) 的端到端编译优化。 第四章：模型量化技术与实践 4.1 量化的动机与原理 为什么需要量化？（减少模型大小、加速计算、降低功耗）。 浮点数 (FP32) 与整数 (INT8, FP16) 表示的精度差异。 4.2 量化类型详解 后训练量化 (Post-Training Quantization, PTQ)： 动态范围量化 (Dynamic Range Quantization)。 静态范围量化 (Static Range Quantization)。 量化感知训练 (Quantization-Aware Training, QAT) 的原理与优势。 训练时量化 (Quantization-Aware Training, QAT)： 在训练过程中模拟量化误差。 如何通过微调提高量化后的模型精度。 4.3 常用量化工具与框架 TensorFlow Lite 的量化工具。 PyTorch 的量化 API。 TensorRT 的 INT8 校准流程。 OpenVINO 的量化实践。 4.4 量化模型精度评估与调优 量化后模型精度下降的原因分析。 如何选择合适的量化策略。 针对量化误差的调优方法。 第五章：模型剪枝与稀疏化 5.1 模型剪枝的必要性与目标 减少模型参数量，降低计算复杂度。 提升模型在资源受限设备上的运行效率。 5.2 剪枝的策略与技术 非结构化剪枝 (Unstructured Pruning)： 按权重量级剪枝。 基于稀疏性正则化。 结构化剪枝 (Structured Pruning)： 通道剪枝 (Channel Pruning)。 滤波器剪枝 (Filter Pruning)。 层剪枝 (Layer Pruning)。 5.3 剪枝的流程与框架支持 迭代式剪枝与微调 (Iterative Pruning and Fine-tuning)。 动态稀疏性 (Dynamic Sparsity)。 TensorFlow、PyTorch 等框架对剪枝的支持。 硬件对稀疏性的支持现状。 5.4 剪枝效果的评估与权衡 模型大小、推理速度、精度等指标的评估。 剪枝与量化的结合策略。 第六章：模型压缩与知识蒸馏 6.1 模型压缩的综合手段 除了量化和剪枝，还有哪些模型压缩技术？ 6.2 知识蒸馏 (Knowledge Distillation) 蒸馏原理：用一个大型“教师模型”指导一个小型的“学生模型”进行学习。 蒸馏的目标：传递教师模型的“软标签”和中间层特征。 蒸馏的类型： 基于 logits 的蒸馏。 基于中间特征的蒸馏。 基于关系的蒸馏。 蒸馏的框架与实践。 6.3 参数共享与低秩分解 矩阵分解技术在模型压缩中的应用。 6.4 模型压缩的评估指标与最佳实践 如何在压缩模型的同时尽量保持精度。 多项压缩技术结合的策略。 第七章：异构硬件平台上的部署与优化 7.1 CPU 上的优化 CPU 指令集（AVX, SSE）的应用。 多线程与并行计算。 内存访问优化。 7.2 GPU 上的优化 CUDA 编程模型与 GPU 架构。 显存管理与数据传输优化。 Kernel 优化与并行度调优。 Batch Size 的选择对 GPU 性能的影响。 7.3 移动端与嵌入式设备部署 ARM 架构下的优化。 NPU (Neural Processing Unit) 的使用。 内存、计算能力、功耗的权衡。 跨平台编译与打包。 7.4 FPGA 与 ASIC 上的部署 FPGA 的特点与优势（并行性、低延迟）。 ASIC 的高吞吐量与低功耗。 硬件加速器对模型算子的适配。 7.5 异构计算的挑战与解决方案 如何实现模型在不同硬件上的高效调度。 第八章：模型部署的工程化实践与流水线 8.1 模型服务化与 API 设计 RESTful API, gRPC 等接口设计。 模型加载、预处理、后处理的整合。 8.2 容器化部署 (Docker) 模型部署的标准化与隔离。 利用 Docker 提高部署效率和可重复性。 8.3 Kubernetes 集群上的模型部署 模型的弹性伸缩与负载均衡。 多 GPU 资源的管理。 8.4 模型版本管理与灰度发布 如何安全地迭代和更新已部署的模型。 A/B 测试与金丝雀发布。 8.5 性能监控与日志分析 关键性能指标的采集与展示。 故障排查与性能瓶颈定位。 8.6 CI/CD (持续集成/持续部署) 在模型部署中的应用 第九章：前沿技术与未来展望 9.1 模型压缩与推理优化的新进展 AutoML 在模型压缩中的应用。 动态模型（Dynamic Networks）与稀疏激活。 9.2 边缘智能与联邦学习的部署挑战 如何在资源极度受限的边缘设备上部署模型。 联邦学习中的模型聚合与通信优化。 9.3 可解释 AI (XAI) 在部署中的集成 如何在推理过程中提供模型解释性。 9.4 安全高效的模型部署解决方案 对抗性攻击的防御与模型鲁棒性。 隐私保护计算与差分隐私在模型部署中的应用。 9.5 深度学习部署的未来发展趋势 软硬件协同设计。 更轻量级、更高效的模型架构。 AI 芯片与专用推理硬件的普及。 本书特色 全面系统： 覆盖模型部署与推理优化的各个方面，从基础概念到高级技术，为读者提供完整的知识体系。 实战导向： 结合大量实际工程案例和代码示例，帮助读者快速掌握理论知识的应用。 技术前沿： 深入介绍业界最新的优化技术和工具，如 TensorRT, OpenVINO, ONNX 等。 易于理解： 语言通俗易懂，逻辑清晰，即使是初学者也能逐步掌握核心概念。 价值应用： 帮助开发者和工程师解决实际部署难题，提升模型性能，实现更广泛的应用落地。 目标读者 本书适合以下读者群体： 人工智能工程师和研究人员： 需要将训练好的深度学习模型部署到生产环境，并对其性能进行优化。 嵌入式系统开发者： 致力于在资源受限的移动端和嵌入式设备上实现高效的 AI 功能。 后端工程师： 负责构建和维护 AI 服务，需要理解模型推理的性能瓶颈和优化方法。 对深度学习部署感兴趣的学生和技术爱好者： 希望深入了解深度学习模型落地背后的技术细节。 通过阅读 《深度学习模型部署与推理优化技术》，您将能够系统地掌握将深度学习模型从实验室推向现实世界的关键技能，为您的 AI 项目注入强大的生命力。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我正着手一个关于推荐系统的小项目，苦于模型效果不佳，尝试了各种调参方法都收效甚微。偶然间看到了这本书，书名中的“优化方法”立刻吸引了我。我希望能在这本书中找到一些突破性的思路。例如，书中是否会介绍一些非传统但有效的结构设计理念？我是否能学到如何根据具体任务的特点，主动地去设计和修改网络结构，而不是仅仅依赖于现有的模型？我非常期待书中能有一些关于神经架构搜索（NAS）的介绍，尽管这部分内容可能比较前沿，但如果能有所涉及，对我启发会非常大。此外，我对如何平衡模型的精度和计算复杂度也有疑问，这本书是否能提供一些指导性的原则和实践技巧？总之，我希望这本书能为我的项目带来新的灵感和解决方案，让我能够更有效地提升模型的性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计比较内敛，但书名《神经网络结构优化方法及应用》却透露出一种严谨和深刻。我希望这本书能够带领我深入探索神经网络的“骨骼”和“经络”。我不仅想了解现有的经典网络结构，更想知道这些结构是如何被设计出来的，背后的思考逻辑是什么。我希望能在这本书中找到关于如何为特定任务量身定制神经网络结构的原理和方法。比如，在处理图像时，如何设计卷积层的感受野和步长？在处理序列数据时，如何构建有效的循环结构或者注意力机制？此外，我非常希望书中能够深入讲解一些前沿的优化技术，比如如何利用生成对抗网络（GAN）来辅助结构设计，或者如何结合强化学习来寻找最优网络拓扑。如果书中能提供一些关于如何评估和比较不同结构性能的有效指标和实验设计方法，那将是我非常需要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，简洁的蓝白配色，中间抽象的神经网络图腾，让人一眼就感受到其专业性。我一直对深度学习的底层原理非常感兴趣，特别是那些让模型更加高效、精准的“幕后英雄”。这本书的书名《神经网络结构优化方法及应用》直击我的痛点，让我充满期待。我希望它能深入浅出地讲解那些“黑盒子”背后的奥秘，比如如何设计更优的层数、节点数，如何选择合适的激活函数，以及各种正则化技术的作用机制。我尤其关注书中关于模型压缩和加速的部分，这对于部署到资源有限的边缘设备上至关重要。如果书中能包含一些实际案例，比如在图像识别、自然语言处理等领域的应用，并详细介绍优化过程和效果对比，那将是极大的加分项。期待它能成为我深入理解和实践神经网络优化的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸质和排版都做得相当不错，拿在手里很有分量，翻阅起来也十分顺滑。作为一名对前沿技术充满好奇的爱好者，我总是希望能更深入地理解那些改变世界的AI技术。神经网络的结构设计一直是我认为最能体现AI“智慧”的地方，因为它直接影响了模型的学习能力和泛化能力。我希望这本书能够清晰地阐述不同神经网络结构（如CNN、RNN、Transformer等）的设计思想和演进历程，并着重讲解那些能够显著提升模型性能的优化策略。例如，如何设计出更具鲁棒性的网络，如何处理数据中的时序依赖关系，如何构建能够捕捉长距离依赖的注意力机制等等。我尤其关注书中是否会涉及一些关于网络剪枝、量化等方面的技术，这些对于将大型模型部署到实际应用中非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，我主要是想了解如何在实际工程中，高效且有效地对神经网络模型进行结构上的改进。我之前接触过一些深度学习的入门书籍，它们更多地是介绍基础概念和常用模型，但在“如何做得更好”这方面，总感觉缺少一些系统性的指导。这本书的书名恰好点明了这一点，让我看到了希望。我希望书中能够提供一套完整的神经网络结构优化流程，从问题分析、需求定义，到结构选择、参数调整，再到性能评估和迭代优化。我尤其关心书中是否会介绍一些自动化、半自动化的结构搜索和设计工具，以及如何在有限的计算资源下进行有效的结构探索。如果书中能包含一些关于如何诊断模型瓶颈，并针对性地进行结构优化的案例分析，那将对我解决实际工作中遇到的模型性能问题非常有价值。

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