高等数学（上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:马保国

出品人:

页数:358

译者:

出版时间:2007-7

价格:24.10元

装帧:

isbn号码:9787040217377

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• 高等数学
• 高等数学
• 数学
• 微积分
• 函数
• 极限
• 导数
• 积分
• 大学教材
• 理工科
• 学习

深度学习理论与实践：从基础算法到前沿应用 本书聚焦于人工智能领域的核心驱动力——深度学习，旨在为读者构建一个从理论基石到最新技术应用的全面知识体系。它不仅涵盖了经典的前馈网络、卷积网络和循环网络等基础架构的数学原理和实现细节，更深入探讨了当前引领技术潮流的Transformer模型、生成对抗网络（GANs）以及强化学习中的深度策略优化方法。 本书结构严谨，内容翔实，兼顾了理论推导的精确性与实际操作的指导性。我们相信，唯有深刻理解背后的数学原理，才能更有效地驾驭和创新这些复杂的模型。 --- 第一部分：深度学习的数学基础与基石 本部分将夯实读者进行深度学习研究与开发所需的数学工具，并引入现代神经网络的基本构建模块。 第一章：优化理论在机器学习中的地位 本章首先回顾了优化问题在模型训练中的核心作用。重点剖析了凸优化与非凸优化的区别，并详细阐述了梯度下降法（GD）的收敛性分析。在此基础上，我们将深入探讨随机梯度下降（SGD）的变体及其性能提升的关键：动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop和自适应学习率方法（如Adam、NAdam）的详细推导过程及其在不同数据集上的适用性分析。我们将特别关注学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）对模型最终性能的决定性影响。 第二章：线性代数与概率论的再审视 深度学习的每一步计算都建立在线性代数之上。本章将聚焦于高维张量运算的效率优化，包括奇异值分解（SVD）在数据降维和特征提取中的应用。在概率论方面，我们将详细阐述最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在损失函数设计中的体现。贝叶斯方法在不确定性量化中的作用，尤其是在贝叶斯深度学习的初步介绍中，将占据重要篇幅。 第三章：神经网络的基本单元与反向传播 本章是构建神经网络的起点。我们清晰地界定了神经元模型，并详细比较了Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU, Swish）的导数特性和梯度消失/爆炸问题。核心内容在于反向传播（Backpropagation）算法的链式法则推导，并以实例展示了如何高效地计算复杂网络中的梯度。此外，我们将讨论初始化策略（如Xavier/Glorot和He初始化）对模型训练初期的重要性。 --- 第二部分：核心网络架构的深入解析 本部分将系统地介绍三种最具影响力的经典深度网络架构，并详细剖析其结构设计背后的动机和创新点。 第四章：卷积神经网络（CNN）的构建与空间特征提取 CNN是处理网格化数据（如图像、时间序列）的基石。本章详细解析了卷积层的核心操作、步幅（Stride）和填充（Padding）的机制。我们将深入探讨感受野（Receptive Field）的理论计算，以及如何通过池化层实现空间不变性。经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception模块的深度剖析）和ResNet（残差连接如何解决深层网络退化问题）的演进脉络将被完整呈现。 第五章：循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战 针对序列数据，本章剖析了标准RNN的局限性，特别是长期依赖问题。重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构与三个关键门控信号的数学功能。此外，我们还会讨论双向RNN（Bi-RNN）和堆叠RNN（Stacked RNN）在捕获双向上下文信息中的优势。 第六章：注意力机制与Transformer革命 注意力机制是现代序列模型和多模态处理的通用语言。本章将从软注意力机制的引入讲起，聚焦于自注意力（Self-Attention）机制的 Scaled Dot-Product Attention 公式推导。随后，本书将用大量的篇幅阐述Transformer模型的完整架构，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，位置编码（Positional Encoding）的设计哲学，以及层归一化（Layer Normalization）的作用。 --- 第三部分：模型训练的稳定化与性能调优 深度学习模型的训练并非一蹴而就，本部分关注如何使模型更加鲁棒、训练过程更加高效。 第七章：正则化技术与防止过拟合 过拟合是模型泛化的最大障碍。本章系统介绍各类正则化技术：L1/L2权重衰减的数学含义；Dropout机制的随机性如何近似集成学习；数据增强（Data Augmentation）在不同模态下的具体实现。此外，批归一化（Batch Normalization）的原理、对内部协变量偏移的缓解作用，以及其在不同训练场景下的替代方案（如Layer Norm, Instance Norm）将进行细致的对比分析。 第八章：高级优化器与超参数调优 超越基础的Adam，本章将介绍如Adabound、Lookahead等更先进的优化器设计思路。重点讨论了超参数（如学习率、Batch Size、正则化强度）的自动搜索方法，包括网格搜索、随机搜索以及贝叶斯优化在深度学习中的实际应用案例。 --- 第四部分：前沿与特定领域应用 本部分将探讨当前人工智能领域最活跃的两个分支：生成模型和强化学习中的深度应用。 第九章：生成对抗网络（GANs）的理论与实践 GANs是近年来生成模型领域最引人注目的突破。本章将详细阐述原始GAN的纳什均衡点分析，并深入剖析判别器与生成器之间的博弈过程。我们将重点研究提高GAN训练稳定性的关键改进，包括WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度惩罚（WGAN-GP）的数学解释，以及条件GAN（CGAN）、StyleGAN等在图像合成中的突破性进展。 第九章：深度强化学习（DRL）基础 DRL是赋予智能体决策能力的关键技术。本章介绍马尔可夫决策过程（MDPs）的基础框架。核心内容集中在策略梯度方法（Policy Gradient），包括REINFORCE算法的推导。随后，我们将详细解析Actor-Critic架构，并深入讲解近端策略优化（PPO）和信任域策略优化（TRPO）如何通过限制策略更新幅度来保证训练的稳定性，这是当前机器人控制和复杂决策任务的主流选择。 --- 适用读者对象： 本书适合具有一定微积分、线性代数和概率统计基础的计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习核心理论与前沿算法的工程师和研究人员。阅读本书后，读者将能够独立阅读最新的学术论文，并具备设计和实现定制化深度学习模型的扎实能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

那本《中世纪欧洲的社会结构与日常生活》简直是一部沉浸式的历史体验报告。我必须说，我读过很多关于欧洲历史的书，但这本书的独特之处在于，它完全摒弃了宏大的君王更迭和战争叙事，而是把目光聚焦在了那些构成社会基石的普通人身上。作者像是拥有时间机器，细致入微地描绘了从十世纪到十五世纪，一个典型的农奴家庭的四季作息：春天如何播种，夏天如何应对瘟疫和丰收，秋天如何缴纳什一税，以及漫长冬天里家中的娱乐和宗教活动。书中引用的史料非常扎实，从教区的记录、土地契约，甚至是考古发掘出的陶器碎片，都被巧妙地编织进了故事线里。这种“微观历史”的切入点，反而让我对那个时代的社会运行逻辑有了更深刻的理解——权力是如何分散在领主、教士和行会手中的，以及信仰是如何渗透到日常生活的每一个角落。阅读过程中，我甚至能“闻到”中世纪泥泞的街道和柴火燃烧的气味，那种身临其境的感觉是其他历史著作难以比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本《代数几何导论》的装帧设计真是让人眼前一亮，厚重的封面带着一种古典的沉稳感，书页的纸张选用得极好，手感细腻，即便是反复翻阅也不会轻易磨损。我尤其欣赏它在排版上的匠心独具，图文的穿插布局非常合理，复杂的公式和定理都有足够的留白来呼吸，阅读起来丝毫没有压迫感。作者的语言风格是那种温文尔雅的学者腔调，既有严谨的数学逻辑支撑，又不失引导读者的耐心。比如在介绍射影空间的基本概念时，他没有急于抛出抽象的定义，而是先从欧氏空间中的透视投影谈起，层层递进，让初学者也能平顺地跟上思路。书中对许多经典例题的解析细致入微，不仅给出了结论，更重要的是阐述了推导过程中的关键“拐点”，让人豁然开朗，真正体会到几何直觉与代数工具结合的妙处。读完前几章，我感觉自己对高维空间的想象力得到了极大的拓展，不再将几何仅仅局限于我们能感知的二维或三维世界。这本书显然是为那些渴望深入理解几何结构本质的读者准备的，它不是一本速成手册，而是一部需要沉下心来细细品味的智力探险地图。

评分☆☆☆☆☆

关于《中国古典园林的美学精髓》这本书的评价，我必须从它的意境和哲学层面来谈。这本书的文字是极具画面感和诗意的，作者似乎对中国古典美学有着近乎偏执的理解和热爱。他谈园林，不是简单地罗列亭台楼阁的形制，而是深入挖掘“咫尺之内再造乾坤”背后的道家思想和儒家秩序。例如，在谈到“借景”艺术时，他引用了大量的诗词典故，将眼睛看到的一片远山、一泓秋水，解读为与观者心境相契合的哲学表达，而非单纯的景观设计。阅读这本书时，我常常会合上书本，闭目冥想，仿佛自己正漫步于苏州的拙政园或杭州的西湖边，感受到那种“藏”与“露”、“虚”与“实”的辩证关系。书中对太湖石的形态分析尤为精彩，将其比拟为山水意境的微缩模型，其嶙峋的纹理被赋予了人格化的审美价值。这本书的价值在于，它教会我如何用一种更具灵性的目光去欣赏中国传统建筑的智慧，它超越了建筑学本身，直抵中国人对自然与和谐的终极向往。

评分☆☆☆☆☆

我最近手头这本《量子信息处理导论》简直是挑战智力极限的一本书，但同时也是回报极高的。它的内容密度极其惊人，每一页都塞满了需要反复推敲的概念和数学推导。这本书的写作风格非常直接和专业，几乎没有多余的铺垫，直接从希尔伯特空间和算符理论讲起，对于没有扎实的线性代数和物理基础的读者来说，上手难度堪称地狱级别。但正因如此，它成为了我案头最常备的参考书。作者在阐述量子纠缠和量子隐形传态时，逻辑链条无比清晰，虽然公式繁复，但每一步的物理意义都被标注得明明白白。我花了整整一个下午才搞懂贝尔不等式的推导，但一旦理解，那种“原来如此”的震撼感是无与伦比的。这本书不是那种能让你轻松读完并合上的书，它更像是一个需要你与之“搏斗”的智力伙伴，它强迫你调用你所有已知的数学工具去解码这个奇妙的微观世界。对于有志于从事量子计算研究的人来说，这本书无疑是一块必须跨越的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

我最近迷上了一套关于宇宙学的科普读物《星际穿越的物理学原理》，这本书的叙事方式极其引人入胜，简直就像是听一位顶尖的物理学家在深夜的星空下，用最生动的故事为你讲解黑洞、虫洞和时空弯曲的奥秘。作者的叙述节奏把握得非常到位，总是在你快要被复杂的广义相对论公式绕晕的时候，适时地加入一个精彩的历史典故，或者引用一段科幻电影中的场景来做类比，瞬间就能将抽象的概念具象化。比如，他对事件视界的描述，没有简单地停留在“光都无法逃脱”的定义上，而是深入探讨了信息悖论以及不同观察者视角下时间流逝的差异，读到那里我仿佛真的能感受到被引力囚禁的绝望与奇特。这本书的难得之处在于，它成功地在科学的深度和大众的可读性之间找到了完美的平衡点。它没有牺牲严谨性去迎合大众，而是用高超的文字驾驭能力，将最前沿的物理学概念“翻译”成了普通人也能理解的语言。读完这本书，我感觉自己对我们所处的宇宙的认知维度都提升了一个层次，充满了对未知探索的敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆