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出版者:电子工业

作者:博伊斯坦

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:2007-9

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787121043963

丛书系列:

图书标签:

• 英语
• 教材
• 中国
• 2007
• 模拟电路
• 电子技术
• 模拟电子
• 电路分析
• 电子工程
• 仿真
• 元器件
• 信号处理
• 电路设计
• 高等教育

深度学习：从原理到应用 本书聚焦于前沿的人工智能核心技术——深度学习，全面而深入地剖析了其理论基础、关键算法以及在各个领域的实际应用。它旨在为具有一定数学和编程基础的读者提供一个坚实的知识框架，使其能够独立理解、设计和实现复杂的深度学习模型。 --- 第一部分：基础构建——深度学习的理论基石 (约 400 字) 本部分将读者从机器学习的经典范式引入到深度学习的独特优势。我们将详细探讨人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数的演变（从 Sigmoid 到 ReLU 及其变体），以及层与层之间的连接方式。重点解析了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导，这是训练深度网络的核心机制。读者将清晰理解梯度计算、链式法则在网络优化中的应用。 随后，深入讨论了优化器在现代深度学习中的关键作用。我们将对比随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adagrad、RMSProp，以及当前最主流的 Adam 优化算法的内在逻辑和收敛特性。此外，正则化技术，如 L1/L2 正则化、Dropout 和 Batch Normalization（批标准化），将被系统介绍，用以解决过拟合问题，并提高模型的泛化能力。这部分内容奠定了读者理解更复杂模型的基础。 第二部分：核心网络结构解析 (约 550 字) 本部分是全书的骨架，详细拆解了三种最具影响力的深度学习网络结构。 卷积神经网络 (CNN)： 首先，我们从图像处理的底层需求出发，介绍卷积操作的数学定义、权值共享的优势以及池化层的降维作用。随后，系统梳理了经典 CNN 架构的演进历程：从 LeNet-5 到 AlexNet 的突破，VGG 的深度探索，GoogleNet (Inception 模块) 的多尺度特征提取，到 ResNet (残差连接) 对深层网络训练难题的革命性解决。我们还会探讨目标检测领域的重要网络如 R-CNN 系列和 YOLO 的核心思想。 循环神经网络 (RNN) 及其变体： 针对序列数据的特性，RNN 的结构和隐藏状态的传递机制将被详细阐述。重点分析标准 RNN 在处理长序列时的梯度消失/爆炸问题。为克服此缺陷，本书深入讲解了 长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU) 的内部结构，特别是其精巧的“门”机制（输入门、遗忘门、输出门）如何精确控制信息流。对于自然语言处理（NLP）中的应用场景，如机器翻译和语音识别，这些序列模型是不可或缺的。 注意力机制与 Transformer 架构： 鉴于 Transformer 在当前 AI 领域的主导地位，我们将用专门的章节详细解析 自注意力（Self-Attention） 机制，解释其如何高效地捕捉序列内任意位置的依赖关系。随后，Transformer 模型（编码器-解码器结构、多头注意力、位置编码）的完整架构将被逐层剖析，阐明它如何彻底取代 RNN/LSTM 成为序列建模的标准范式。 第三部分：高级主题与应用实践 (约 550 字) 在掌握了核心网络之后，本部分引导读者探索更具挑战性和前沿性的领域。 生成模型： 本章重点介绍两大类生成模型：变分自编码器 (VAE) 和 生成对抗网络 (GAN)。对于 VAE，将详细阐述其潜在空间的连续性和重参数化技巧。对于 GAN，我们将深入剖析生成器和判别器之间的“零和博弈”过程，并对比介绍 DCGAN、WGAN 等改进版本，探讨它们在图像合成和数据增强中的实际效果。 无监督与自监督学习： 随着标注数据成本的增加，自监督学习成为热点。我们将介绍对比学习（Contrastive Learning）的核心思想，如 SimCLR 和 MoCo 框架，解释它们如何通过设计代理任务来学习高质量的特征表示，而无需人工标签。 深度强化学习 (DRL) 基础： 介绍 DRL 的基本框架（智能体、环境、奖励、策略），并重点解析 Q-Learning 的深度化（DQN） 及其重要变体，如 Double DQN 和 Prioritized Experience Replay。这些内容为理解复杂决策系统的构建提供了理论支撑。 实践与部署考量： 最后的实践部分将侧重于工具链和工程化。介绍主流深度学习框架（如 TensorFlow/PyTorch）下的模型构建流程，数据预处理的最佳实践（如数据增强、归一化），以及模型推理加速、模型量化和边缘部署的基本概念。这确保读者不仅能理论上理解模型，还能在实际项目中落地应用。 --- 本书适合对象： 计算机科学、电子信息工程、自动化、数学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性掌握深度学习核心技术的软件工程师和研究人员。读者需具备一定的微积分、线性代数基础以及 Python 编程经验。

评分☆☆☆☆☆

差 同意大家上述的意见。这本书虽然像砖头一样厚，其实内容并不丰富。 半导体物理学是模拟电子学的基础。当今模拟电子技术教科书的一大不周恰恰就是引用半导体物理学这个基础太少。结果呢，基础不牢，地动山摇呀！教科书是解释自然现象的，可是老旧模电书就连一些基本现象都解...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图绝对是业界良心级别的。我经常在阅读技术书籍时感到眼睛疲劳，因为很多图示要么太小气，要么信息密度过高，让人抓不住重点。这本书不同，它的电路原理图设计得非常简洁明了，关键的信号流向和反馈路径都用粗细不同的线条和颜色进行了区分，简直是一目了然。我印象最深的是关于电源管理的部分，作者用三维透视图的方式展示了一个LDO（低压差线性稳压器）的内部结构，清晰地标出了误差放大器、调整管和基准源的相对位置。这种可视化处理，让我对整个稳压回路的反馈机制有了更直观的认识，而不是只停留在方框图的抽象层面。而且，书中对不同元器件的物理尺寸和封装的提及也恰到好处，这对于习惯了在面包板和PCB上操作的读者来说，是一个非常贴心的细节，体现了作者对工程实践的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

老实讲，我是一个理论基础比较薄弱的电子工程系学生，很多基础概念常常一知半解。直到我翻开这本书，才感觉自己像是找到了失散多年的“说明书”。这本书最让我印象深刻的地方，是对信号处理的深入浅出。它没有局限于书本上教的那种理想化的模型，而是花了大量篇幅讨论现实世界中元器件的非理想性，比如噪声、温漂这些“脏数据”。我尤其喜欢它在分析滤波器响应时，不仅分析了理想的巴特沃斯和切比雪夫的优缺点，还给出了如何在PCB布局上尽量减小串扰和寄生电容的建议。这不仅仅是理论知识，简直就是一份实战经验的宝典。我记得有一次实验课上，我们的高频电路出现了一个难以定位的振荡问题，我回去翻了这本书的一个小节，关于环路增益和相移裕度的讨论，瞬间点醒了我。书里用到了一个非常巧妙的“伯德图”来辅助说明，那个图表画得极其清晰，将原本难以把握的稳定性判断变得直观易懂。这本书的价值在于，它真正教会你如何“设计”电路，而不是仅仅“计算”电路。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是出乎我的意料，原本以为会是一本晦涩难懂的教科书，结果上手之后发现，作者的叙述方式非常接地气。比如，书中在讲解晶体管的PN结特性时，没有直接抛出复杂的物理公式，而是用了好几个生动的类比，像是给水龙头加压阀门的感觉，一下子就把我对电流、电压和导通截止状态的理解拉到了一个全新的高度。我记得有一章专门讲运放的应用电路，书里没有只是罗列公式，而是通过设计一个实际的小型音频放大器项目来串联知识点，这对我这种动手能力强于死记硬背的人来说，简直是福音。我跟着书上的步骤，把理论和实际操作结合起来，搭建电路板的时候，书中的每一个步骤都标注得清清楚楚，甚至连焊接时的注意事项和常见错误都提前预警了。读完这部分，我不仅明白了负反馈的原理，更重要的是，我学会了如何利用反馈来提升电路的稳定性，这种将抽象概念具象化的能力，是很多同类书籍所欠缺的。我特别欣赏作者在处理复杂概念时那种抽丝剥茧的耐心，让人感觉仿佛有一位经验丰富的工程师在旁边手把手地指导，而不是冷冰冰的文字堆砌。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度上来看，这本书在某些高阶主题的处理上展现了不凡的功力。比如，它在介绍运算放大器的限时特性时，没有简单地停留在带宽的概念上，而是详细讨论了压摆率（Slew Rate）对信号畸变的影响，并且给出了如何通过选择合适的反馈电阻和电容来优化这一性能的数学模型和实际案例。对于那些希望从“会用”进阶到“精通”的读者，这本书提供了足够的理论深度去支撑这种飞跃。我个人尤其欣赏它在讨论电源抑制比（PSRR）时，不仅分析了输入电压纹波对输出的影响，还进一步探讨了不同拓扑结构下的PSRR差异，甚至引出了开关电源中滤波设计的重要性。这种层层递进，从现象到本质的深入剖析，使得这本书既适合作为专业课程的教材，也完全可以作为工程师自我提升的案头工具书，它提供的知识体系是扎实且具备前瞻性的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作了几年，但需要经常接触硬件维护和小型系统集成的工程师，我发现这本书在“实用性”上做得非常到位。市面上很多教材都是针对初学者的，概念讲得很全但缺乏深度，或者反过来，专注于某个细分领域深挖而忽略了宏观的系统观。这本书的平衡感掌握得极好。它在讲完放大电路的静态工作点确定之后，紧接着就引入了多级放大器的设计考量，比如级间耦合的方式、负载匹配对整体增益的影响，这些都是我在实际工作中经常需要面对的权衡取舍。更让我惊喜的是，书中穿插了好几张经典的“故障排查流程图”。我曾经因为一个直流偏置电路的小问题头疼了两天，最后按照书里的流程一步步检查，发现是某个电容漏电导致的。这种问题导向型的知识组织方式，极大地提高了解决实际问题的效率。它不仅仅是知识的传递，更像是一种解决问题的思维框架的植入。

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