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出版者:第1版 (2003年1月1日)

作者:杨行峻

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:39.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302058809

丛书系列:

图书标签:

• 人工神经网络
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《信息论基础与现代通信》 本书深入探讨了信息论的核心概念及其在现代通信系统中的关键应用。从信息度量、熵的概念出发，我们将逐一解析信源编码、离散信道模型、信道容量等理论基石，并以此为基础，勾勒出高效可靠通信系统的理论边界。 第一部分：信息度量与信源编码 信息熵与互信息： 我们将从概率的角度出发，精确定义信息的度量单位——比特，并引入熵的概念来量化信息的不确定性。互信息的概念则被用来衡量两个随机变量之间的依赖程度，为理解信息传输损耗和冗余奠定基础。 信源编码定理： 基于信息熵，我们将详细阐述香农第一定理，即信源编码定理。深入剖析不同编码方法，如哈夫曼编码、算术编码等，如何接近理论上的最优压缩率，实现信息的无损或有损压缩。 无损与有损编码： 区分并详细介绍两种主要的信源编码策略。无损编码保证信息在压缩和解压缩后完全恢复，适用于文本、程序代码等对精度要求极高的场景。有损编码则通过牺牲部分信息来达到更高的压缩比，适用于图像、音频、视频等对感知质量要求略有不同的数据。我们将分析各种编码算法的原理、复杂度及适用范围。 第二部分：信道传输与信道编码 离散无记忆信道模型： 引入各种典型的离散无记忆信道模型，例如二元对称信道（BSC）、二元擦除信道（BEC）等，并分析它们在信号传输过程中引入的噪声和错误。 信道容量： 详细讲解香农第二定理，即信道编码定理，引出信道容量的概念，它是特定信道能够可靠传输信息的最大速率。我们将探索如何计算不同信道的容量，以及它对通信系统设计的重要性。 信道编码技术： 深入研究各种信道编码技术，旨在抵抗通信过程中引入的噪声和错误。我们会详细介绍线性分组码（如汉明码、BCH码、RS码）、卷积码及其解码算法（如维特比算法）。同时，还将探讨现代纠错码，如低密度奇偶校验码（LDPC）和Turbo码，分析它们在现代通信系统中取得突破性进展的原因。 差错控制策略： 除了编码，还将讨论其他差错控制策略，如功率控制、分集接收等，以及它们如何与信道编码协同工作，共同提升通信系统的鲁棒性。 第三部分：连续信道与调制解调 连续信道模型： 引入加性高斯白噪声（AWGN）信道等连续信道模型，分析其对连续信号传输的影响。 模拟与数字调制： 详细介绍各种模拟调制技术，如调幅（AM）、调频（FM）、调相（PM），以及数字调制技术，如移幅键控（ASK）、移频键控（FSK）、相移键控（PSK）和正交幅度调制（QAM）。我们将深入分析各种调制方式的频谱特性、抗噪声能力以及实现复杂度。 最佳接收： 探讨在给定信道条件下，如何设计最佳的接收器来最大化信号检测的准确性。这包括匹配滤波器、最大似然检测等概念。 误码率性能分析： 对比分析不同调制解调方案在AWGN信道下的误码率（BER）性能，并解释比特信噪比（Eb/N0）等关键性能指标的意义。 第四部分：多用户通信与网络 多址接入技术： 介绍多种多用户共享通信资源的技术，如频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）和正交频分多址（OFDMA）。我们将分析这些技术的原理、优缺点以及在不同通信系统中的应用。 信息论在网络中的应用： 探讨信息论在通信网络设计中的作用，例如网络编码、信息论安全等前沿领域。 第五部分：信息论的延伸与未来展望 容量极限的探讨： 进一步深入研究特定信道（如瑞利衰落信道、多径信道）的容量，并探讨多输入多输出（MIMO）系统在提升容量方面的潜力。 信息论与机器学习的交叉： 简要介绍信息论概念（如互信息、KL散度）在机器学习中的应用，例如特征选择、模型评估等。 通信系统的未来趋势： 展望5G/6G通信、物联网、人工智能驱动的通信等前沿技术，并分析信息论将如何继续指导这些领域的发展。 本书力求理论严谨与实践应用相结合，通过丰富的数学推导和实例分析，帮助读者深刻理解现代通信系统的基本原理和设计思想，为进一步研究通信技术、信号处理等相关领域打下坚实的基础。

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这本书的装帧设计非常精美，封面采用了深邃的蓝色，搭配抽象的电路板纹理，给人一种科技感和未来感。翻开书页，纸张的触感温润，印刷清晰，文字的排版也十分考究，阅读起来非常舒适。我非常欣赏作者在书中对历史脉络的梳理。在探讨现代人工智能的蓬勃发展之前，作者详细回顾了AI的早期探索，从图灵测试的提出，到符号主义和连接主义的争论，再到专家系统的兴衰，为我们构建了一个AI发展演进的宏大图景。这种历史视角的引入，让我能够更好地理解AI技术是如何一步步走到今天的，也让我认识到AI研究并非一蹴而就，而是经历了几代人的智慧结晶和不懈努力。书中的图示也做得十分出色，每一个关键概念都配有直观的图解，例如，在讲解神经网络的反向传播算法时，作者用流程图清晰地展示了误差如何从输出层反向传播到输入层，并更新权重，这种可视化方式极大地降低了理解难度。对于数据预处理和特征工程的讲解，也十分实用，提供了许多实用的技巧和建议，让我能够更好地准备数据，为模型训练打下基础。

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这本书的书名是《人工智能与机器学习》，当我第一次看到它的时候，就觉得它一定会是我深入了解AI世界的敲门砖。它不仅仅是一个理论的堆砌，更像是作者用他的经验为我们铺就了一条通往理解人工智能的道路。我特别喜欢书中的案例分析部分，那些真实世界中的应用场景，比如智能推荐系统如何通过分析用户行为来提供个性化服务，或是自动驾驶技术如何利用机器学习识别障碍物并做出决策，都让我对AI的实际作用有了更直观的认识。书中对于深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的介绍，也十分到位。作者没有止步于介绍概念，而是深入浅出地讲解了这些模型的工作原理，甚至还提供了部分代码片段，让我可以动手实践，加深理解。比如，关于CNN如何处理图像的讲解，我就反复看了好几遍，理解了卷积层、池化层以及全连接层各自扮演的角色，以及它们如何协同工作来提取图像特征。对于机器学习中的监督学习、无监督学习、强化学习等核心概念，也都有详细的阐述，并配以恰当的比喻，让抽象的理论变得容易消化。总的来说，这本书给了我一个坚实的AI基础，让我对未来的学习方向有了更清晰的规划。

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我是一位对计算机科学充满好奇的学习者，这本书为我打开了一扇全新的大门。它以一种非常友好的方式，将人工智能的神秘面纱一点点揭开。我特别欣赏书中关于机器学习算法的讲解，特别是对决策树、支持向量机（SVM）和聚类算法的介绍。作者通过生动的类比，比如用“剪纸”来比喻决策树的分类过程，让我迅速抓住了核心思想。在讲解SVM时，作者花了大量篇幅阐述核函数的作用，以及如何通过核技巧将线性不可分的问题转化为线性可分的问题，这部分内容对我来说是巨大的突破，让我茅塞顿开。书中还提供了许多实际操作的建议，包括如何选择合适的算法、如何调整模型参数以及如何评估模型性能。这些实用的指导，让我不再害怕面对复杂的算法，而是能够自信地去尝试和应用。对于数据挖掘和模式识别的介绍，也让我对如何从海量数据中提取有价值的信息有了更深刻的认识。

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这本书的内容非常具有启发性，它不仅仅是技术的介绍，更引发了我对AI伦理和社会影响的深入思考。书中探讨了人工智能在就业、隐私、偏见等方面的潜在风险，并提出了一些值得我们关注的观点。例如，作者在讨论AI的算法偏见时，就引用了一个关于招聘系统中可能存在的性别歧视的例子，并深入分析了偏见产生的原因以及如何通过改进算法和数据来缓解。这种对AI负面影响的审视，展现了作者的责任感和前瞻性。此外，书中还对未来AI的发展趋势进行了展望，比如通用人工智能（AGI）的可能性，以及AI在医疗、教育、艺术等领域的深度融合。读完这些内容，我感觉自己不仅仅是在学习一项技术，更是在参与一场关于人类未来的重要对话。作者的文笔流畅而富有激情，他能够将复杂的概念用生动有趣的语言表达出来，让我常常沉浸其中，废寝忘去。书中的语言风格也很独特，既有严谨的学术论证，又不乏人文关怀的思考，读起来让人感觉十分充实和愉悦。

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从这本书中，我获得了一种全新的思考方式。它不仅仅是关于技术的知识，更重要的是培养了我的批判性思维和解决问题的能力。作者在书中强调了算法的可解释性，以及我们在使用AI技术时，不应该盲目相信其结果，而应该对其进行深入的理解和验证。这种“知其然，更要知其所以然”的学习态度，对于我在未来的学习和工作中都将受益匪浅。书中对不同AI方法的优劣势进行了详细的对比分析，让我能够根据具体的问题场景，选择最适合的解决方案。例如，在处理大规模数据集时，作者就推荐了分布式计算框架，并详细解释了其工作原理。此外，书中还讨论了AI的局限性，以及未来需要克服的技术挑战，这让我对AI的发展有了更全面和客观的认识。作者的写作风格非常严谨，但又不失幽默感，能够巧妙地在严肃的学术讨论中穿插一些引人深思的见解，让我读起来一点也不觉得枯燥乏味。

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