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出版者:国防工业出版社发行部

作者:王群

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2005-7

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787118039986

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本名为《深度学习的数学原理与实践》的图书简介： --- 深度学习的数学原理与实践 深入理解智能核心的严谨蓝图 作者： [此处可自行设定一位富有经验的学者或行业专家姓名] 出版社： [此处可自行设定一家专注于技术或学术出版的出版社名称] --- 图书概览 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习（Deep Learning）无疑是驱动这场变革的核心引擎。它不仅是技术上的突破，更是对人类认知和信息处理方式的一次深刻重塑。然而，许多现有的深度学习书籍往往侧重于快速上手的代码实现，而对支撑其强大能力的底层数学逻辑和理论框架挖掘不足。本书正是为填补这一空白而作，它旨在为读者提供一个从基础数学概念到前沿模型构建的完整、严谨且深入的学习路径。 《深度学习的数学原理与实践》不仅仅是一本“如何做”（How-to）的指南，更是一本“为什么”（Why）的解析手册。我们相信，只有深刻理解其背后的数学原理，才能真正掌握深度学习的精髓，并有能力去创新和优化下一代的智能系统。 本书面向对象包括：具备一定微积分、线性代数和概率论基础的计算机科学、数据科学、电子工程专业的学生、科研人员，以及希望从“调参工程师”升级为“模型架构师”的工程师和技术爱好者。 本书结构与核心内容 全书共分为四个主要部分，循序渐进，层层递进，构建起一个坚实的理论与实践体系。 第一部分：数学基础的深度回溯与强化（Foundational Mathematics Revisited） 本部分旨在确保读者对深度学习所需的数学工具拥有扎实的理解。我们不会停留在教科书式的罗列，而是紧密结合神经网络的实际应用场景来回顾和深化这些概念。 1. 线性代数的重构： 矩阵运算在张量（Tensor）结构中的体现，特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）和模型压缩中的实际作用。重点分析了矩阵的秩、范数与优化路径的几何意义。 2. 微积分的精细打磨： 偏微分、链式法则的系统梳理。特别关注了高维空间中的梯度概念，以及 Hessian 矩阵在曲率分析中的角色。 3. 概率论与信息论的桥梁： 深入探讨随机变量、联合概率分布、贝叶斯定理在模型不确定性量化中的地位。信息熵、交叉熵、KL散度的定义与它们作为损失函数的内在逻辑。 第二部分：核心优化理论的推导与洞察（The Calculus of Optimization） 本部分是本书的理论核心，详细剖析了深度学习模型如何“学习”的过程，即优化算法的数学机制。 1. 梯度下降的几何直觉与变体： 从最速下降法开始，深入推导随机梯度下降（SGD）的收敛性分析。 2. 自适应学习率方法的数学模型： 详细解析 Momentum、AdaGrad、RMSProp 到 Adam 的演进路径。每一项改进（如动量项、平方梯度累积）背后的数学推导及其对解空间探索效率的影响。 3. 反向传播算法的严密构建： 运用链式法则，严谨地推导出每一层权重和偏置的梯度计算公式，解释其作为动态规划在计算图上的高效应用。 4. 二阶优化方法的探讨： 引入牛顿法和拟牛顿法（BFGS），分析其在特定小规模问题上的优势与在大规模深度网络中遇到的计算瓶颈（Hessian矩阵的计算成本）。 第三部分：经典网络架构的数学解构（Mathematical Deconstruction of Architectures） 本部分将理论应用于实践，通过对主流网络结构的数学视角进行解剖，揭示其设计哲学的深层原因。 1. 全连接网络与激活函数： 分析 Sigmoid、Tanh 的梯度饱和问题，以及 ReLU 及其变体（Leaky ReLU, PReLU）如何从数学上解决梯度消失问题。 2. 卷积神经网络（CNN）的张量操作： 将卷积操作视为特殊形式的矩阵乘法（Toeplitz 矩阵），探讨权值共享的数学意义及其带来的参数效率。深入讲解池化操作对特征不变性的贡献。 3. 循环神经网络（RNN）的序列依赖性： 剖析时间维度上的链式法则展开，解释标准 RNN 的长期依赖问题。详细推导 LSTM 与 GRU 中“门控机制”如何通过引入乘法运算来控制信息流，从而解决梯度爆炸/消失问题。 4. Transformer 架构的注意力机制： 重点解析 Scaled Dot-Product Attention 的数学模型，如何通过度量向量间的相似性（点积）来动态分配信息权重，以及 Multi-Head Attention 的并行化优势。 第四部分：正则化、泛化与稳定性（Regularization, Generalization, and Stability） 优秀的模型不仅要拟合训练数据，更要具备良好的泛化能力和训练稳定性。本部分聚焦于提升模型质量的数学工具。 1. 正则化的理论基础： 从贝叶斯角度理解 L2 正则化（岭回归的推广）对模型复杂度的惩罚。分析 Dropout 作为一种集成学习方法的数学等价性。 2. 批标准化（Batch Normalization）的稳定性分析： 解释 BN 层如何通过规范化层内输入的均值和方差，有效降低内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），从而允许使用更高的学习率。 3. 模型评估与不确定性估计： 探讨 ROC 曲线、AUC 等指标的概率解释，并引入贝叶斯神经网络（BNN）的基本思想，尝试量化模型预测的不确定性。 4. 优化器的鲁棒性与超参数敏感性分析： 结合实际案例，分析学习率调度策略（如 Cosine Annealing）如何指导优化器在高低曲率区域间的有效探索。 本书的特色与优势 数学先行，实践为辅： 确保所有重要概念都有严格的数学推导支撑，避免“黑箱”操作。 概念的深度链接： 将线性代数、微积分和概率论的知识点，无缝嵌入到深度学习的特定模块中，实现知识的融会贯通。 强调“为什么”： 拒绝照搬现有代码结构，而是从优化目标、约束条件和计算效率的角度，解释每种算法和架构被设计出来的深层逻辑。 代码与理论的对照： 书中配有精炼的伪代码和关键代码片段，用以印证理论推导，帮助读者快速将数学理解转化为实际编码能力。 掌握了本书所涵盖的数学原理，读者将不再满足于调用现成的库函数，而是能够自信地分析模型失败的原因，并根据底层原理设计出更具创新性和高效性的深度学习解决方案。这是一段从“使用者”迈向“创造者”的学术旅程。 --- (本书不涉及或详细阐述以下内容：基础的计算机操作系统原理、数据结构与算法的通用实现细节（如链表、树的遍历）、特定应用场景的行业案例分析（如金融风控、自然语言处理的具体任务实现）、Web开发技术、数据库管理系统、低级硬件编程或汇编语言等非深度学习核心数学范畴的主题。)

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我作为一个需要经常做演示汇报的职场人士，对演示文稿制作（PPT）的要求比较高，但往往基础教程里这块内容都非常敷衍，只停留在换个背景、插个图片的层面。这本书在这块的投入精力让我感到惊喜。它没有止步于基础操作，而是深入探讨了如何设计一个有说服力的演示文稿。它用了整整一个章节来讲解视觉传达的原则，比如色彩搭配的心理学效应、如何使用图表而非文字来展示数据、动画和切换效果应该如何克制地使用才能起到强调作用，而不是喧宾夺主。这些内容对于我来说是立竿见影的提升。我根据书中的建议调整了最近几次会议的汇报材料，同事们的反馈都明显更积极，认为内容更清晰、视觉效果更专业。这本书的实用性体现在，它能帮助不同背景的读者，无论你是学生、职场新人还是希望提升技能的退休人士，都能找到能直接转化为生产力的知识点。它成功地将理论的深度与应用的广度完美结合，避免了成为一本空洞的“大而全”的辞典，而是真正聚焦于“应用”二字。

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这本书的排版和设计，老实说，是它的一大亮点，完全不像传统教材那种死板的教科书感觉。它的配色比较柔和，图文的穿插布局非常合理，重点内容都有醒目的色块或图标标注出来，阅读体验极佳，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。我这个人阅读习惯比较跳跃，不太喜欢那种一口气读完的线性叙事，更偏爱可以随时停下来查阅和回顾的结构。这本书做到了这一点，每一个知识模块都相对独立，但又通过逻辑线索串联起来。比如讲到文件管理时，它会穿插一些关于如何进行高效备份的讨论，这种跨章节的知识点关联处理得非常自然。在学习过程中，我发现它有一个非常棒的特色——“常见问题解答”的板块，这些问题都是基于实际学习者最常遇到的困惑总结出来的，比如“为什么我安装的软件运行不起来？”“我的电脑为什么会无故变慢？”等等。这些小小的问答环节，往往比大段的理论讲解更有针对性，解决了我的燃眉之急，让我感觉作者真的站在读者的角度思考过学习路径中的所有“绊脚石”。

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如果用一个词来形容我对这本《计算机应用基础教程》的整体感受，那就是“扎实而有温度”。我之前买过一本号称是“速成宝典”的书，结果里面连如何正确安装驱动程序这种基础步骤都语焉不详，让人无从下手。但这本书不同，它在基础的构建上极其严谨，每一个操作步骤都配有清晰的截图和详细的文字说明，即便是对于那些不熟悉操作界面的老年学习者，我相信也能通过这本书摸索出门道来。最让我印象深刻的是它对于“计算思维”的培养。它没有直接抛出这个概念，而是在讲解流程图、算法基础时，巧妙地将这种逻辑分析能力融入其中。比如，在介绍如何使用搜索引擎进行高效信息检索时，它不仅教你怎么输入关键词，还教你如何使用布尔运算符（AND, OR, NOT）来缩小或扩大搜索范围，这本质上就是一种逻辑思维的训练。这种超越了单纯软件操作层面的引导，让这本书的价值得到了提升，它不仅仅是一本工具书，更像是一个帮你建立起良好计算机使用心智模型的启蒙读物，真正让你学会思考如何利用计算机解决问题，而非仅仅是学会按键。

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说实话，我对市面上很多“基础教程”都有点审美疲劳，它们往往内容陈旧，截图都是好几年前的Windows XP时代风格，学完后感觉自己掌握的都是快要淘汰的技术了。然而，这本《计算机应用基础教程》在内容的时效性上做得非常出色。它不仅涵盖了传统的基础知识，还非常与时俱进地加入了云计算、大数据概念的初步介绍，虽然只是浅尝辄止，但足以拓宽我的视野，让我知道这个领域的发展方向在哪里。我特别欣赏它在网络安全章节的处理方式。现在的网络环境太复杂了，钓鱼邮件、恶意软件层出不穷，这本书没有掉以轻心，而是用了很多具体的案例来警示读者，比如如何识别一个安全链接，如何设置强密码以及基本的防火墙知识。这些内容对我日常的网上冲浪习惯产生了积极的影响，让我从一个“裸奔者”变成了一个懂得自我保护的人。此外，它对新兴的应用软件介绍也比较到位，比如一些实用的办公效率工具，而不是局限于老掉牙的软件版本。这本教材给我的感觉是，它不仅在教你“怎么做”，更在引导你思考“为什么这样做更安全/更高效”，具有很强的现代性。

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这本《计算机应用基础教程》真是让我这个计算机小白看到了希望的曙光。我一直觉得计算机是个高深莫测的东西，每次看到那些专业术语就头大，更别提什么操作系统、网络协议之类的，感觉离我很遥远。这本书的结构非常清晰，从最基础的硬件组成讲起，像剥洋葱一样层层递进，让我能很踏实地跟上节奏。作者并没有一上来就堆砌那些枯燥的理论，而是非常注重实践操作的引导。比如讲到如何使用Word处理文档，它不是简单地告诉你“点这里，选那个”，而是会结合实际场景，比如“如果你需要写一份正式的会议纪要，应该如何排版和设置页眉页脚”，这种讲解方式让我觉得学到的知识马上就能派上用场，而不是停留在纸面上。特别是关于Excel的讲解，我以前觉得那些函数公式复杂得像天书，但这本书里用了很多生活化的例子，比如家庭收支管理、简单的预算制作，让我一下子就理解了数据透视表和VLOOKUP的妙用。读完前几章，我甚至敢于自己动手尝试修复一些小故障了，比如清理系统垃圾、优化启动项，那种掌控感是非常棒的。对于完全没有基础的人来说，这本书无疑是一把非常友好的入门钥匙，它消除了我对计算机的恐惧感，让我看到了技术也可以是平易近人的。

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