线性代数学习指导典型题解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:魏战线

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2001-9

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787560514567

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本图书的详细简介，内容涵盖了您未提及的领域，并且旨在提供深度和实用性： --- 深度学习与自然语言处理：从理论基石到前沿应用 图书概述 本书旨在为致力于掌握现代人工智能核心技术——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（NLP）的读者提供一套全面、深入且高度实用的学习指南。我们不再停留于基础编程语言或通用数据结构的介绍，而是聚焦于构建和优化下一代智能系统的关键算法、模型架构以及实践技巧。全书结构严谨，理论推导详实，代码示例贴合工业界标准，旨在将读者从算法的初学者，迅速提升为能够独立设计、训练和部署复杂AI模型的工程师或研究人员。 第一部分：深度学习的理论基石与核心架构 本部分着重于奠定坚实的数学与计算基础，为理解复杂的神经网络模型打下坚实的基础。 第一章：高效能计算与现代硬件加速 本章首先回顾了现代机器学习对计算能力的需求，并深入探讨了GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）的工作原理。我们将详细解析CUDA编程模型在张量运算中的应用，包括内存层次结构优化、线程块与网格的合理划分，以及如何利用cuDNN等库加速标准卷积和反向传播过程。重点内容包括：张量核心（Tensor Cores）的工作机制及其在混合精度训练中的优势，以及如何通过自定义内核（Kernel）来优化特定稀疏矩阵运算的性能瓶颈。 第二章：神经网络的深度探究 本章超越标准的感知机模型，深入解析了现代深度网络设计的核心组件。我们详述了激活函数的选择对梯度流的影响，特别是Leaky ReLU、Swish及其在深层网络中的收敛性表现。卷积神经网络（CNN）部分，我们将重点分析空洞卷积（Atrous Convolution）、分组卷积（Grouped Convolution）的结构效率，以及MobileNet和EfficientNet等高效架构背后的网络设计哲学。对于循环神经网络（RNN），则侧重于解释长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失问题，并引入了其在序列建模中的局限性分析。 第三章：优化算法的精细调校 优化器是连接理论与实践的关键桥梁。本章不仅复习了SGD及其动量方法，更侧重于自适应学习率优化器——Adam、RMSProp、Adagrad的内在差异与适用场景。我们将详细推导AdamW（权重衰减的解耦优化）的数学原理，并探讨如何利用一阶和二阶优化方法（如L-BFGS在小批量数据上的近似应用）来平衡收敛速度与模型泛化能力。此外，学习率调度策略，如余弦退火（Cosine Annealing）和热启动（Warmup），在超大规模模型训练中的关键作用将被深入剖析。 第二部分：自然语言处理的高级模型与实践 本部分将深度聚焦于NLP领域，从词嵌入的演进到Transformer模型的全面解析，直至前沿的预训练语言模型。 第四章：词嵌入的向量空间语义学 本章从经典的词袋模型（BoW）出发，系统梳理了词向量表示的演进。Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的负采样与层次化Softmax优化将被细致拆解。随后，我们将深入分析GloVe（全局向量）的矩阵分解方法，并对比静态词嵌入（如FastText）在处理OOV（未登录词）问题上的优势。重点在于理解这些向量如何捕捉词汇的上下文依赖性、语义相似性和类比推理能力。 第五章：Transformer架构的革命性突破 Transformer模型是当前NLP领域的核心。本章将详细阐述自注意力机制（Self-Attention）的计算流程，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注输入序列的不同表示子空间。我们将全面剖析Encoder和Decoder堆栈的结构，包括层归一化（Layer Normalization）的位置和作用。同时，我们将探讨位置编码（Positional Encoding）的不同实现方式（如绝对位置编码与旋转位置编码），及其对序列顺序信息的编码效率影响。 第六章：预训练语言模型与迁移学习 本章聚焦于BERT、GPT系列等主流的预训练模型。我们将详细解释掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）这两个关键的预训练任务，以及它们如何赋予模型强大的通用语言理解能力。对于GPT架构，我们将深入分析其因果掩码（Causal Masking）的实现，及其在生成任务中的核心地位。实践部分，我们将指导读者如何针对特定下游任务（如问答、命名实体识别、文本摘要）进行高效的微调（Fine-tuning），包括参数高效微调（PEFT）技术如LoRA的应用。 第七章：文本生成与序列到序列任务 针对机器翻译、文本摘要等序列到序列（Seq2Seq）任务，本章探讨了从传统的基于RNN的Seq2Seq模型到基于Transformer的架构迁移。解码策略是本章的重点，包括贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的算法细节与性能权衡。此外，我们将引入更先进的生成模型评估指标（如BLEU、ROUGE）的局限性，并介绍如何使用人类偏好数据进行强化学习与人类反馈（RLHF）的初步探索，以提升生成文本的流畅性和相关性。 第三部分：模型部署、可解释性与伦理考量 本书的最后部分关注的是如何将复杂的AI模型投入实际应用，并确保其可靠性和负责任性。 第八章：高效模型服务与工程化部署 本章关注模型从训练完成到投入生产环境的关键步骤。我们将探讨模型量化（Quantization）技术，包括后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），以减小模型体积和推理延迟。推理引擎（如ONNX Runtime、TensorRT）的使用和模型图优化（如算子融合）将被详细介绍。此外，我们将讨论服务端部署的挑战，包括批处理（Batching）策略的优化、模型缓存机制以及如何构建高吞吐量的微服务接口。 第九章：深度学习的可解释性（XAI） 为了建立对黑箱模型的信任，本章引入了主流的可解释性方法。我们将详细介绍梯度相关方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）及其变体，如何定位图像或文本中对预测贡献最大的区域。同时，我们将讨论基于扰动的敏感性分析方法，以及LIME（局部可解释模型无关解释）如何通过局部线性模型来近似复杂模型的决策边界。 第十章：鲁棒性、公平性与AI伦理 本章探讨了现代AI系统面临的关键挑战。我们将分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并介绍防御策略，如对抗性训练。在公平性方面，我们将从不同角度（如统计均等、机会均等）量化模型在不同子群体上的偏差，并探讨后处理和数据层面的去偏技术。最后，我们将讨论数据隐私保护（如差分隐私）在大型预训练模型应用中的必要性。 --- 目标读者： 具有扎实高等数学和基础编程基础，希望深入理解并实践深度学习与自然语言处理尖端技术的在校学生、软件工程师、数据科学家以及AI研究人员。本书假设读者熟悉Python及其相关科学计算库（如NumPy）。

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作为一名自学者，我最大的困扰就是缺乏及时的反馈和对练习难度的把握。然而，这本读物在习题设计和难度梯度上做得堪称完美。它并非简单地堆砌难题，而是巧妙地设置了一个循序渐进的练习阶梯：基础巩固题用于夯实概念、技巧提升题用于磨练计算能力、最后的大型综合题则要求融会贯通地运用所学知识来解决复杂问题。更值得称赞的是，书中对每一类题型的解题思路剖析得极其透彻，往往会给出不止一种解法，并对比分析各种方法的优劣。这种开放式的讲解，极大地激发了我主动思考的欲望，让我不再满足于套用模板，而是开始探索更优雅、更高效的解题路径。我感觉自己不只是在做题，而是在和一位经验丰富的导师进行高质量的思维对话。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅满足于基础概念的罗列，而是深入挖掘了各个知识点背后的深刻联系和实际应用。我印象最深的是它对矩阵分解那一块的处理，不同于其他书籍的流水账式介绍，这本书用了一种“递进式”的教学方法，先从几何意义切入，再过渡到代数推导，最后才引出实际的算法实现思路。这种由浅入深，层层递进的讲解方式，极大地帮助我构建了完整的知识体系，而不是仅仅记住几个孤立的公式。阅读过程中，我能明显感受到作者深厚的学术功底和丰富的教学经验，他似乎非常清楚学生在学习过程中最容易卡在哪里，并在那些关键节点设置了精妙的“助推器”。对于那些渴望突破舒适区、追求更高理解层次的读者来说，这本书无疑是一把开启新境界的钥匙。它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“怎么用”。

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这本书在工具书的实用性方面，也展现出了极高的价值。我发现它在附录部分花了大量篇幅来整理和总结那些容易混淆或容易遗忘的核心定理和证明要点。这些总结不是简单的罗列，而是被结构化地组织成思维导图式的框架，非常便于考前快速复习和临阵磨枪。此外，书中所提供的各种证明方法，尤其是一些经典的、教科书上往往一带而过的证明细节，都被细致地展开和推敲。这对于我准备参加更高阶的数学考试或进行进一步的研究是至关重要的，因为在更深入的领域，对证明的理解深度往往决定了你的上限。这本书完全可以作为一本“案头常备”的参考手册，随时翻阅，总能找到新的启发和对知识点更精确的把握。

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这本书的排版和印刷质量实在让人眼前一亮，拿到手就有一种爱不释手的感觉。封面设计简洁大气，内页纸张厚实，墨色清晰，阅读起来非常舒适。我特别喜欢它在内容编排上的用心，每一章的结构都设计得非常合理，知识点之间的过渡自然流畅，不像有些教材那样显得生硬和割裂。作者在讲解理论概念时，总是能用最直观的语言，配上恰到好处的图示，把原本抽象的数学原理变得触手可及。尤其是那些需要空间想象力的部分，图表的绘制简直是教科书级别的示范，让初学者也能迅速抓住问题的关键所在。翻阅过程中，我发现书中几乎没有出现印刷错误或排版混乱的情况，这种专业和严谨的态度，绝对是为读者着想的最佳体现。长时间阅读下来，眼睛也不会感到疲劳，这对于需要长时间啃读数学专业书籍的人来说，无疑是一个巨大的加分项。这不仅仅是一本书，更像是一件精美的工艺品，让人在学习知识的同时，也能享受到阅读的乐趣。

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我之前尝试过好几本高等数学和线性代数的教材，很多都过于注重理论的抽象性，读起来枯燥乏味，让人望而生畏。但这本书的语言风格却让我感到非常亲切和鼓舞人心。作者的文字充满了活力和清晰的逻辑感，他善于运用生活中的类比来解释复杂的数学结构，使得学习过程不再是苦役，而更像是一场智力上的探险。例如，在讲解向量空间时，他引入的例子既贴近现代生活，又精准地映射了数学概念的本质。这种富有温度的教学语言，极大地降低了学习的心理门槛，让我这个对数学有“恐惧症”的人也能坚持下来。它成功地将“硬核”的数学知识，用一种“软性”且易于接受的方式传递出来，这是很多专业书籍难以企及的成就。

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