大学计算机基础教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787311027063

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 计算机入门
• 高等教育
• 信息技术
• 编程基础
• 数据结构
• 算法
• 操作系统
• 网络基础

深度学习的基石：现代人工智能算法详解 本书导言： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。而从海量数据中提炼出洞察、实现自动化决策的魔法，正根植于强大的人工智能（AI）技术之中。本书并非面向初学者的入门读物，它是一本为志在深入理解和应用前沿AI算法的工程师、研究人员及高阶学生量身打造的深度指南。我们聚焦于驱动当前AI浪潮的核心数学模型和工程实现细节，旨在构建一座坚实的理论与实践之间的桥梁。本书将严格围绕现代机器学习（ML）和深度学习（DL）的算法细节、数学原理和优化策略展开，完全避开基础的计算机操作、初级的编程概念或面向非专业人士的广义概念介绍。 --- 第一部分：概率论与信息论基础——算法的数学内核 (约300字) 深度学习的每一次迭代、每一次损失函数的最小化，都建立在坚实的统计学和信息论基础之上。本部分将首先深入探讨构建复杂模型的理论根基。 1. 概率分布的高级应用： 我们将超越基础的正态分布，深入研究指数族分布在广义线性模型（GLM）中的应用，包括其在回归和分类任务中的精确数学表达。重点剖析变分推断（Variational Inference, VI）作为贝叶斯方法的一种替代方案，如何通过最小化KL散度来近似难以处理的后验分布。 2. 信息论度量与损失函数构造： 详细分析熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）在量化模型不确定性和衡量分布差异中的核心作用。特别关注最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在模型选择中的数学差异及其对正则化项引入的内在逻辑。此外，还将涉及互信息（Mutual Information）在特征选择和表示学习中的理论应用。 --- 第二部分：经典机器学习的高级精炼——从理论到高效实现 (约350字) 在转向深度网络之前，理解其前身——经典算法在特定场景下的最优解法至关重要。本部分专注于这些算法中最为复杂和高效的部分。 1. 支持向量机（SVM）的对偶理论与核函数： 深入探讨拉格朗日对偶性在SVM优化问题中的应用，推导出最优超平面的KKT条件。重点解析核方法的数学本质，详述高斯核（RBF）、多项式核以及Sigmoid核的内在机制，并讨论如何根据数据维度选择合适的特征空间映射。 2. 集成学习的泛化边界分析： 区别于基础的Bagging和Boosting概念，本章侧重于随机森林（Random Forests）中的特征随机性和样本随机性如何影响方差和偏差的权衡。对AdaBoost和Gradient Boosting Machines (GBM)的推导将集中于损失函数梯度下降的视角，并详细剖析XGBoost和LightGBM中为加速训练而引入的二阶泰勒展开和分裂增益计算的精确算法流程。 3. 降维技术的内在机制： 线性判别分析（LDA）将从特征空间投影的矩阵分解角度进行详述。对于主成分分析（PCA），分析其与奇异值分解（SVD）的紧密联系，并探讨在处理大规模数据时，如何利用随机化SVD算法来降低计算复杂度。 --- 第三部分：深度神经网络的核心架构与训练动力学 (约500字) 本部分是本书的核心，全面剖析现代深度学习模型的结构、训练过程中的挑战与解决策略。 1. 前馈网络与激活函数的深度解析： 讨论ReLU、Leaky ReLU、ELU等非线性激活函数如何通过引入稀疏性和缓解梯度消失问题。对Softmax函数在多分类问题中的梯度计算进行精确推导，并分析其在数值稳定性上的潜在问题。 2. 反向传播与优化器精研： 深入分析链式法则在多层网络中的具体应用，构建完整的导数计算图。训练优化的核心在于一阶和二阶优化方法：我们将详细对比随机梯度下降（SGD）、Momentum、Nesterov Accelerated Gradient (NAG)，以及自适应学习率方法（如Adam、RMSProp）的数学更新规则，并探讨它们在不同损失曲面上的收敛特性差异。 3. 正则化与泛化能力的控制： 重点探讨L1/L2权重衰减的数学原理及其与贝叶斯先验的关系。深入分析Dropout在训练过程中如何实现“集成学习”的效果，以及其在不同网络层中的最佳使用策略。此外，还将阐述批量归一化（Batch Normalization, BN）在加速收敛和稳定训练中的核心作用及其在RNN中的替代方案（如Layer Normalization）。 --- 第四部分：前沿网络结构与特定领域模型 (约350字) 本部分聚焦于处理序列数据和高维空间数据的尖端模型设计。 1. 卷积神经网络（CNN）的层次结构： 详细解析卷积操作的数学定义（矩阵乘法实现），以及填充（Padding）和步长（Stride）如何影响特征图尺寸。重点研究ResNet中残差连接（Residual Block）的数学意义——它如何通过增加恒等映射路径来解决深层网络的退化问题。同时，还将分析空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率的同时扩大感受野的机制。 2. 循环神经网络（RNN）的长期依赖问题： 区别于基础的RNN，本书将集中于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部遗忘门、输入门和输出门的精确数学公式，理解它们如何通过细胞状态（Cell State）来选择性地记忆和遗忘信息。 3. 注意力机制与Transformer架构： 深入解析自注意力（Self-Attention）的Query, Key, Value矩阵计算过程。重点阐述缩放点积注意力的数学基础，并详解多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间学习信息，这是现代自然语言处理（NLP）模型的核心所在。 --- 结论：模型评估与未来趋势（略） 全书旨在为读者提供一套完整的、从基础理论到最新模型实现的、严谨的数学和工程工具箱，使其能够独立设计、调试和优化复杂的现代人工智能系统。本书假设读者具备扎实的微积分、线性代数和概率论背景。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆