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出版者:浙江科学技术出版社

作者:胡同森

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.00

装帧:

isbn号码:9787534131554

丛书系列:

图书标签:

• C语言
• 程序设计
• 入门
• 基础
• 计算机科学
• 编程
• 算法
• 数据结构
• 教学
• 教材

图书简介：[书名待定] 主题方向： 本书聚焦于深度学习领域的前沿技术与实践应用，旨在为具备一定编程基础（如Python、C++）和高等数学基础的读者，提供一套系统、深入且高度实用的学习路径。它不涉及C语言的底层编程技巧、数据结构基础或经典的操作系统原理，而是直接切入当前人工智能浪潮的核心驱动力。 --- 第一部分：深度学习的数学与理论基石 本部分旨在巩固读者理解复杂神经网络的理论基础，避免对初级数学概念的赘述，直接进入高阶抽象层面。 第一章：高维空间中的优化理论重述 本章从张量代数的视角重新审视线性代数在机器学习中的应用，重点讨论雅可比矩阵、黑塞矩阵在高维非凸优化问题中的作用。我们详细分析了拉格朗日乘子法在约束优化场景（如支持向量机核函数选择）下的现代解释。内容集中于随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性证明、鞍点问题（Saddle Point Problem）的拓扑学分析，以及如何利用二阶信息（如牛顿法和拟牛顿法）在特定稀疏梯度场景中提升收敛速度。不涉及任何关于指针操作、内存分配或编译原理的讨论。 第二章：概率图模型与信息论的深度融合 本章探讨概率论在高阶模型结构中的实际应用，超越了基础的贝叶斯定理回顾。核心内容包括变分推断（Variational Inference, VI）的理论框架，如何通过最小化Kullback-Leibler散度来近似难以计算的后验分布。详细阐述了最大信息瓶颈（Maximum Information Bottleneck, MIB）原理在特征表示学习中的应用，并引入了非参数方法如核方法（Kernel Methods）在度量学习中的现代应用视角，强调信息熵、互信息在高维特征空间中的计算与解释。 第三章：复杂动力学系统与递归结构 本章专门针对时序数据和序列建模展开深入讨论，重点是RNN、LSTM、GRU等模型的内部机制。我们不只是停留在网络结构的展示，而是将其视为一种处理动态系统的差分方程组。详细分析了梯度消失/爆炸问题的数学根源，以及残差连接（Residual Connections）如何从系统控制论的角度稳定深层网络的误差传播。重点剖析了序列到序列（Seq2Seq）模型的注意力机制（Attention Mechanism）的数学本质，如何通过加权平均动态地调整信息流。 --- 第二部分：现代神经网络架构与计算范式 本部分侧重于当代主流网络架构的设计哲学、工程实现上的关键考量，以及分布式计算的要求。 第四章：卷积网络（CNN）的几何不变性与分组策略 本章深入探讨卷积操作如何内在地编码空间特征的平移不变性。内容涵盖了从LeNet到ResNet、DenseNet的演进路径，核心在于如何设计有效的层间信息传递机制以克服梯度衰减。详细分析了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的计算效率优势，并探讨了最新的视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）架构，分析其在非局部特征提取上相对于传统CNN的优势与计算成本权衡。 第五章：注意力机制的完全抽象：Transformer架构的解析 Transformer架构被视为现代NLP和许多序列任务的基石。本章将其视为一种基于自适应权重矩阵的图神经网络。详细解析了多头自注意力（Multi-Head Attention）的并行计算策略，以及位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下注入时序信息的方法。重点讲解了Encoder-Decoder结构在机器翻译、摘要生成中的具体实现细节，以及大规模预训练模型（如BERT、GPT系列）的稀疏激活与模型蒸馏技术。 第六章：生成模型的高级范式：GAN与扩散模型 本章聚焦于内容生成领域，区分了基于对抗学习和基于概率流的生成范式。对于生成对抗网络（GAN），重点分析了WGAN-GP、StyleGAN等改进版本如何解决模式崩溃（Mode Collapse）问题，并从博弈论的角度解释其纳什均衡的寻找难度。对于扩散模型（Diffusion Models），详细讲解了前向加噪过程和反向去噪过程的数学定义，以及如何利用U-Net架构高效地学习噪声分布，实现高质量的图像和音频合成。 --- 第三部分：工程化、效率与前沿扩展 本部分关注如何将复杂的模型投入实际生产环境，并探索最新的跨领域应用。 第七章：模型压缩、量化与边缘计算部署 在模型规模日益庞大的背景下，本章专注于模型瘦身技术。详细介绍结构化剪枝（Pruning）的有效策略，权重共享机制的理论基础。重点剖析了从32位浮点数到8位/4位整数的量化（Quantization）过程，包括训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的精度损失分析与补偿技术。讨论了针对特定硬件加速器（如TPU、NPU）的模型优化流程，确保模型能在资源受限的环境下高效运行。 第八章：图神经网络（GNN）在非欧几里得数据上的应用 本章将深度学习的思路拓展到非结构化数据，即图结构数据。详细介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）的算子定义，解释它们如何聚合邻居信息以学习节点嵌入（Node Embedding）。应用案例集中在社交网络分析、推荐系统（知识图谱嵌入）和分子结构预测，强调了如何设计有效的图采样和聚合策略来处理大规模、动态变化的图。 第九章：深度强化学习（DRL）的高级策略迭代 本章探讨智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。内容完全聚焦于策略梯度方法（如REINFORCE、A2C/A3C）和基于价值的方法（如DQN及其衍生如DDQN、Prioritized Replay）。重点解析了Actor-Critic框架下，如何通过信任域（Trust Region）方法（如TRPO、PPO）来保证策略更新的稳定性，并讨论了这些方法在复杂连续控制任务中的工程挑战。 --- 目标读者： 对人工智能有深入研究兴趣的工程师、计算机科学专业高年级本科生及研究生，以及希望从脚本语言转向高性能深度学习框架设计与优化的专业人士。本书的每一章都建立在坚实的数学和算法基础上，旨在培养读者设计和批判现代深度学习模型的能力，而非仅仅是调用现有的库函数。

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这本书的排版和配图设计也值得称赞，它充分考虑到了读者的视觉疲劳问题。不同于一些内容充实但版面拥挤的专业书籍，这里的文字留白恰到好处，关键代码块被清晰地用不同背景色突出显示，使得重点突出，阅读起来非常舒适。尤其是一些关于预处理指令和宏定义的章节，作者使用了拟物化的图标来辅助解释宏展开的过程，这对于理解编译阶段的工作流程非常有帮助。此外，书后附带的附录部分，对标准库函数的快速参考列表整理得井井有条，当我需要快速回顾某个函数原型或参数说明时，查阅起来极为方便，这体现了作者对读者实际使用场景的深刻洞察。

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这本书真是让我大开眼界，尤其是它对数据结构与算法的阐述，简直是教科书级别的细致入微。作者似乎对如何将复杂的理论概念转化为易于理解的实践步骤有着独到的见解。我记得有一章专门讲解了链表的构建与操作，从最基础的节点定义到复杂的插入、删除过程，每一步都配有清晰的代码示例和流程图，即便是初学者也能迅速掌握。更值得称赞的是，书中不仅关注“是什么”，更深入探讨了“为什么”——为什么选择这种数据结构而非另一种，其背后的性能考量和适用场景分析得非常到位。读完这一部分，我感觉自己对程序的底层逻辑有了更深一层的认识，不再是机械地调用函数，而是真正理解了代码运行的脉络。这种深入浅出的讲解方式，极大地提升了我的编程思维和解决问题的能力，为后续学习更高级的编程范式打下了坚实的基础。

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真正让我觉得这本书与众不同的是它对“代码风格与规范”的坚持和强调。在很多初级教程中，代码的格式往往是随意且不统一的，但这本书从头到尾都在示范如何编写一套既能通过编译，又能被其他程序员轻松阅读的代码。它不仅仅罗列了K&R风格还是Allman风格的争论，而是给出了一个明确的、在工业界被广泛接受的风格指南，并要求读者在练习中严格遵守缩进、命名约定和注释规范。这不仅仅是教会了我如何编程，更是教会了我如何成为一个专业的软件工程师。这种对细节的极致追求，在我后来的团队协作和代码审查中体现出了巨大的价值，它培养了我一种对代码质量的内在标准。

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我对这本书的阅读体验可以用“行云流水”来形容，特别是它在指针和内存管理方面的讲解，简直是点石成金。很多教材在提到指针时，往往会陷入晦涩难懂的术语泥潭，让人望而却步，但这本书却通过一系列巧妙的比喻和图示，将原本抽象的内存地址和引用关系具象化了。我尤其欣赏它对动态内存分配的详细剖析，`malloc`、`calloc`、`realloc`和`free`的正确使用边界被勾勒得清清楚楚，附带了大量实际操作中可能出现的内存泄漏和野指针问题实例，以及对应的调试技巧。这种前瞻性的安全教育，使得我在编写代码时更加谨慎和规范。读完这部分，我不再惧怕指针这个“洪水猛兽”，反而将其视为手中一把精准有力的工具，极大地增强了我对底层系统交互的掌控感。

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这本书在面向过程编程思想的培养上做得尤为出色，它没有急于引入面向对象那些花哨的概念，而是扎扎实实地从函数设计和模块化思想入手，循序渐进地引导读者构建结构良好、易于维护的程序。我注意到，书中对错误处理和异常机制的讲解非常系统，它强调了“健壮性”的重要性，并展示了如何利用返回值、全局变量或自定义错误码体系来优雅地处理程序运行中的各种意外情况。每一次引入新的控制结构，作者都会立刻提供一个小的综合性项目案例，要求读者将新学的知识点融会贯通。这种“学一点，用一点”的教学策略，有效地避免了理论知识的滞后性，让学习过程始终保持在实战的节奏之中，极大地提高了学习效率和成就感。

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