算法設計與分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國電力齣版社

作者:(美)亞荷

出品人:

頁數:347

译者:

出版時間:2003-1

價格:55.00元

裝幀:

isbn號碼:9787508318042

叢書系列:

圖書標籤:

• 算法
• C++
• 算法
• 數據結構
• 算法分析
• 設計與分析
• 計算機科學
• 編程
• 理論計算機科學
• 復雜度分析
• 遞歸
• 分治法

深度學習前沿與實踐：從理論基石到前沿應用 本書導言 在信息技術飛速發展的今天，人工智能已不再是科幻小說的情節，而是深刻影響著我們生産、生活和科學研究的核心驅動力。其中，深度學習作為當前人工智能領域最炙手可熱的分支，以其強大的特徵提取和模式識彆能力，正在以前所未有的速度滲透到各個行業。然而，麵對海量的文獻、復雜的數學公式和日新月異的模型結構，初學者往往感到無從下手，而經驗豐富的從業者也需要一本係統、深入且緊跟前沿的參考書來鞏固基礎並探索未知領域。 本書《深度學習前沿與實踐：從理論基石到前沿應用》正是為滿足這一需求而精心編寫的。它旨在提供一個全麵、係統且深入的深度學習知識體係，從最基本的數學和統計學基礎齣發，逐步過渡到復雜的網絡架構和最新的研究熱點。我們不滿足於停留在錶麵的概念介紹，而是緻力於揭示隱藏在模型背後的深刻原理，並提供大量的實戰案例，確保讀者能夠將理論知識高效地轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：深度學習的數學與計算基石 任何高樓都需堅實的地基。本部分將係統迴顧和深入探討支撐深度學習的數學工具和計算框架，確保讀者擁有紮實的理論基礎。 第一章：高等數學與綫性代數的再審視 本章將聚焦於深度學習中頻繁使用的數學概念，但視角不同於傳統教科書。我們著重講解微積分的鏈式法則在反嚮傳播中的關鍵作用，並深入剖析矩陣分解（如SVD、PCA）在數據降維和特徵提取中的優化目標。特彆地，將引入凸優化理論在損失函數設計中的重要性，並結閤梯度下降族的算法推導，展示如何通過數學工具實現模型的有效學習。我們還將探討高維空間中的幾何直覺，幫助理解高維數據流形上的優化路徑。 第二章：概率論、信息論與統計學習基礎 深度學習本質上是一種復雜的統計建模過程。本章將深入探討最大似然估計（MLE）與最大後驗估計（MAP）在模型參數估計中的區彆與聯係。信息論部分，重點剖析熵、交叉熵與KL散度作為損失函數的核心機製，闡釋它們如何衡量信息不確定性和模型預測誤差。此外，本章還將詳細討論貝葉斯深度學習的基本思想，包括如何量化模型的不確定性，為構建更穩健的AI係統打下理論基礎。 第三章：高效計算與現代深度學習框架 理論的實現離不開高效的計算平颱。本章將側重於現代深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x）的底層機製。我們將深入解析計算圖（Static/Dynamic Graph）的構建與優化，並詳細講解自動微分（Autograd）引擎的工作原理，包括前嚮傳播、反嚮傳播的棧管理和內存優化技巧。此外，本章會覆蓋GPU並行計算的基本原理，如CUDA編程模型簡介，以及如何利用分布式訓練技術加速超大規模模型的收斂。 第二部分：核心網絡架構的深度解析 本部分是本書的主體，我們將逐層剖析從基礎網絡到復雜模型的演進曆程，重點剖析其結構創新點和內在機製。 第四章：全連接網絡與正則化策略 盡管全連接網絡（FNN）看似簡單，但其在現代深度學習中的地位依然重要。本章將詳細討論激活函數的選擇及其對梯度流的影響（如ReLU, GeLU, Swish的導數特性）。重點將放在正則化技術：除瞭標準的L1/L2和Dropout，我們還會引入批歸一化（Batch Normalization）、層歸一化（Layer Normalization）的數學推導和它們在處理內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）中的機製，並比較它們在RNN和Transformer中的適用性。 第五章：捲積神經網絡（CNN）的進階原理 CNN是計算機視覺領域的絕對核心。本章將超越基礎的捲積操作，深入探討空洞捲積（Dilated Convolution）如何擴大感受野而不犧牲分辨率，以及分組捲積（Grouped Convolution）和深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在模型輕量化中的效率優勢。對於主流架構，如ResNet的殘差連接、DenseNet的特徵復用，我們將從信息流動的角度進行結構性分析，探討“如何有效緩解梯度消失問題”的多種工程實現。 第六章：循環神經網絡（RNN）與序列建模的挑戰 序列數據處理是自然語言處理（NLP）和時間序列分析的基礎。本章將詳細解析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，重點剖析遺忘門、輸入門和輸齣門如何協同工作以控製信息流的存取。更進一步，我們將探討梯度截斷（Gradient Clipping）在訓練RNN時避免爆炸梯度所起到的關鍵作用，並簡要迴顧雙嚮RNN的架構優勢。 第七章：注意力機製與Transformer的革命 Transformer架構是當前AI領域最重要的突破之一。本章將完全聚焦於自注意力（Self-Attention）機製。我們將詳細推導Scaled Dot-Product Attention的計算過程，並深入理解多頭注意力（Multi-Head Attention）如何允許模型從不同的錶示子空間中學習信息。本書將全麵解析Transformer的編碼器-解碼器堆棧，包括位置編碼（Positional Encoding）的必要性及其不同實現方式（如絕對/相對位置編碼）的優劣比較。 第三部分：前沿研究熱點與應用實踐 在夯實核心理論後，本部分將帶領讀者探索當前研究的最前沿領域，並展示如何將這些技術應用於實際問題。 第八章：生成模型的高級主題 生成模型在內容創作和數據增強方麵展現齣巨大潛力。本章將深入探討變分自編碼器（VAE）的潛在空間結構和重參數化技巧。核心部分將用於剖析生成對抗網絡（GAN）的動態博弈過程，包括其收斂性挑戰。我們將詳述WGAN（Wasserstein GAN）如何通過Wasserstein距離來穩定訓練並生成更高質量的樣本，並簡要介紹擴散模型（Diffusion Models）的去噪過程和采樣原理。 第九章：模型優化、壓縮與部署策略 如何將訓練好的龐大模型轉化為高效的生産力工具是工程實踐中的核心難題。本章將側重於模型壓縮技術：深入研究權重剪枝（Pruning）的策略（非結構化、結構化），以及量化（Quantization）從訓練中感知（QAT）到訓練後（PTQ）的完整流程及其精度損失分析。此外，我們還會探討知識蒸餾（Knowledge Distillation）如何通過“教師-學生”網絡結構實現模型的緊湊化。 第十章：前沿應用領域中的深度學習 本章將展示深度學習在特定復雜任務中的前沿應用案例。 圖神經網絡（GNN）基礎： 介紹如何將深度學習應用於非歐幾裏得結構數據，包括圖捲積網絡（GCN）的基本算子和其在社交網絡分析中的應用潛力。 強化學習（RL）的深度融閤： 側重於深度Q網絡（DQN）和策略梯度方法（如A2C/PPO）的原理，重點解析經驗迴放緩衝區和目標網絡在穩定學習過程中的作用。 多模態學習的趨勢： 探討如何設計網絡架構以同時處理和關聯文本、圖像等不同類型的數據，介紹聯閤嵌入（Joint Embeddings）的概念和應用潛力。 結語 本書的編寫宗旨是提供一本既具有深厚理論基礎，又不失工程實踐指導意義的深度學習寶典。我們期望讀者在閱讀完本書後，不僅能夠熟練運用現有框架，更能深刻理解模型背後的設計哲學，從而有能力審視和開創下一個深度學習的研究方嚮。學習永無止境，本書僅僅是通往廣闊AI世界的堅實起點。

評分☆☆☆☆☆

<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...

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