算法设计与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:(美)亚荷

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2003-1

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787508318042

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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• 数据结构
• 算法分析
• 设计与分析
• 计算机科学
• 编程
• 理论计算机科学
• 复杂度分析
• 递归
• 分治法

深度学习前沿与实践：从理论基石到前沿应用 本书导言 在信息技术飞速发展的今天，人工智能已不再是科幻小说的情节，而是深刻影响着我们生产、生活和科学研究的核心驱动力。其中，深度学习作为当前人工智能领域最炙手可热的分支，以其强大的特征提取和模式识别能力，正在以前所未有的速度渗透到各个行业。然而，面对海量的文献、复杂的数学公式和日新月异的模型结构，初学者往往感到无从下手，而经验丰富的从业者也需要一本系统、深入且紧跟前沿的参考书来巩固基础并探索未知领域。 本书《深度学习前沿与实践：从理论基石到前沿应用》正是为满足这一需求而精心编写的。它旨在提供一个全面、系统且深入的深度学习知识体系，从最基本的数学和统计学基础出发，逐步过渡到复杂的网络架构和最新的研究热点。我们不满足于停留在表面的概念介绍，而是致力于揭示隐藏在模型背后的深刻原理，并提供大量的实战案例，确保读者能够将理论知识高效地转化为解决实际问题的能力。 第一部分：深度学习的数学与计算基石 任何高楼都需坚实的地基。本部分将系统回顾和深入探讨支撑深度学习的数学工具和计算框架，确保读者拥有扎实的理论基础。 第一章：高等数学与线性代数的再审视 本章将聚焦于深度学习中频繁使用的数学概念，但视角不同于传统教科书。我们着重讲解微积分的链式法则在反向传播中的关键作用，并深入剖析矩阵分解（如SVD、PCA）在数据降维和特征提取中的优化目标。特别地，将引入凸优化理论在损失函数设计中的重要性，并结合梯度下降族的算法推导，展示如何通过数学工具实现模型的有效学习。我们还将探讨高维空间中的几何直觉，帮助理解高维数据流形上的优化路径。 第二章：概率论、信息论与统计学习基础 深度学习本质上是一种复杂的统计建模过程。本章将深入探讨最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在模型参数估计中的区别与联系。信息论部分，重点剖析熵、交叉熵与KL散度作为损失函数的核心机制，阐释它们如何衡量信息不确定性和模型预测误差。此外，本章还将详细讨论贝叶斯深度学习的基本思想，包括如何量化模型的不确定性，为构建更稳健的AI系统打下理论基础。 第三章：高效计算与现代深度学习框架 理论的实现离不开高效的计算平台。本章将侧重于现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x）的底层机制。我们将深入解析计算图（Static/Dynamic Graph）的构建与优化，并详细讲解自动微分（Autograd）引擎的工作原理，包括前向传播、反向传播的栈管理和内存优化技巧。此外，本章会覆盖GPU并行计算的基本原理，如CUDA编程模型简介，以及如何利用分布式训练技术加速超大规模模型的收敛。 第二部分：核心网络架构的深度解析 本部分是本书的主体，我们将逐层剖析从基础网络到复杂模型的演进历程，重点剖析其结构创新点和内在机制。 第四章：全连接网络与正则化策略 尽管全连接网络（FNN）看似简单，但其在现代深度学习中的地位依然重要。本章将详细讨论激活函数的选择及其对梯度流的影响（如ReLU, GeLU, Swish的导数特性）。重点将放在正则化技术：除了标准的L1/L2和Dropout，我们还会引入批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）的数学推导和它们在处理内部协变量偏移（Internal Covariate Shift）中的机制，并比较它们在RNN和Transformer中的适用性。 第五章：卷积神经网络（CNN）的进阶原理 CNN是计算机视觉领域的绝对核心。本章将超越基础的卷积操作，深入探讨空洞卷积（Dilated Convolution）如何扩大感受野而不牺牲分辨率，以及分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在模型轻量化中的效率优势。对于主流架构，如ResNet的残差连接、DenseNet的特征复用，我们将从信息流动的角度进行结构性分析，探讨“如何有效缓解梯度消失问题”的多种工程实现。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 序列数据处理是自然语言处理（NLP）和时间序列分析的基础。本章将详细解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点剖析遗忘门、输入门和输出门如何协同工作以控制信息流的存取。更进一步，我们将探讨梯度截断（Gradient Clipping）在训练RNN时避免爆炸梯度所起到的关键作用，并简要回顾双向RNN的架构优势。 第七章：注意力机制与Transformer的革命 Transformer架构是当前AI领域最重要的突破之一。本章将完全聚焦于自注意力（Self-Attention）机制。我们将详细推导Scaled Dot-Product Attention的计算过程，并深入理解多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间中学习信息。本书将全面解析Transformer的编码器-解码器堆栈，包括位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（如绝对/相对位置编码）的优劣比较。 第三部分：前沿研究热点与应用实践 在夯实核心理论后，本部分将带领读者探索当前研究的最前沿领域，并展示如何将这些技术应用于实际问题。 第八章：生成模型的高级主题 生成模型在内容创作和数据增强方面展现出巨大潜力。本章将深入探讨变分自编码器（VAE）的潜在空间结构和重参数化技巧。核心部分将用于剖析生成对抗网络（GAN）的动态博弈过程，包括其收敛性挑战。我们将详述WGAN（Wasserstein GAN）如何通过Wasserstein距离来稳定训练并生成更高质量的样本，并简要介绍扩散模型（Diffusion Models）的去噪过程和采样原理。 第九章：模型优化、压缩与部署策略 如何将训练好的庞大模型转化为高效的生产力工具是工程实践中的核心难题。本章将侧重于模型压缩技术：深入研究权重剪枝（Pruning）的策略（非结构化、结构化），以及量化（Quantization）从训练中感知（QAT）到训练后（PTQ）的完整流程及其精度损失分析。此外，我们还会探讨知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何通过“教师-学生”网络结构实现模型的紧凑化。 第十章：前沿应用领域中的深度学习 本章将展示深度学习在特定复杂任务中的前沿应用案例。 图神经网络（GNN）基础： 介绍如何将深度学习应用于非欧几里得结构数据，包括图卷积网络（GCN）的基本算子和其在社交网络分析中的应用潜力。 强化学习（RL）的深度融合： 侧重于深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如A2C/PPO）的原理，重点解析经验回放缓冲区和目标网络在稳定学习过程中的作用。 多模态学习的趋势： 探讨如何设计网络架构以同时处理和关联文本、图像等不同类型的数据，介绍联合嵌入（Joint Embeddings）的概念和应用潜力。 结语 本书的编写宗旨是提供一本既具有深厚理论基础，又不失工程实践指导意义的深度学习宝典。我们期望读者在阅读完本书后，不仅能够熟练运用现有框架，更能深刻理解模型背后的设计哲学，从而有能力审视和开创下一个深度学习的研究方向。学习永无止境，本书仅仅是通往广阔AI世界的坚实起点。

评分☆☆☆☆☆

<Data Structures and Algorithms>主要内容来本书的前六章。 可以说是本书的一个通俗化读本。 因此，本书可以说是高级版本，学术性很强，内容较深。本书1974年出版，虽然时间很早，但本书仍然是算法领域不可或缺的经典读物。 ------------------------- 如同灰姑娘书，恐龙书...

评分☆☆☆☆☆

我一直认为搞算法应该看三本书，但是如果一个人把这三本书都花时间去钻研，那要么就是对算法极有天赋以及狂热的学者，要么就是附庸风雅的俗人。就如同当年胸口别四只钢笔的显摆人士，不足以模仿之。 这三本书中有两本可说是如雷贯耳，TAOCP和算法导论，而这本DACA却鲜有人问津...  

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