基础美语会话 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:外文出版社

作者:耿秉钧／等

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2001-01

价格:13.00

装帧:平装

isbn号码:9787119027678

丛书系列:

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《深度学习的数学基石：从原理到实践的全面解析》 图书简介 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。然而，要真正驾驭这股力量，而非仅仅停留在调用API的层面，深入理解其背后的数学原理是至关重要的。《深度学习的数学基石：从原理到实践的全面解析》正是为渴望构建坚实理论基础、实现模型深度优化的工程师、研究人员及高阶学习者量身打造的权威指南。 本书并非一本浅尝辄止的工具书，而是以严谨的数学视角，系统性地剖析了驱动现代深度学习算法运转的数学脉络。我们相信，只有彻底掌握了微积分的梯度思想、线性代数的张量运算、概率论的统计推断以及优化理论的收敛机制，才能真正理解黑箱内部的运作逻辑，并设计出更高效、更鲁棒的模型。 第一部分：数学基础的重塑与深化 本部分旨在为读者重建和深化理解深度学习所需的关键数学工具，确保读者在后续的算法探讨中拥有坚实的语言基础。 第一章：微积分：梯度驱动的优化之源 我们从高等微积分的核心概念出发，重点阐述多变量微积分在深度学习中的核心作用。首先，系统性地回顾了偏导数、链式法则（Chain Rule）的完整推导，并深入探讨了链式法则如何在反向传播（Backpropagation）算法中得以高效实现。我们不仅展示了如何计算单层网络的梯度，更详尽地剖析了如何通过链式法则将误差信号逐层回传，直至输入层。 随后的章节聚焦于Hessian矩阵和Jacobian矩阵的实际应用。解释了为什么Hessian矩阵对于理解损失函数的局部曲率至关重要，以及它在二阶优化方法（如牛顿法和拟牛顿法）中的理论地位。通过详细的案例分析，读者将清晰认识到梯度下降法（SGD）的局限性，以及局部最优、鞍点（Saddle Points）的几何含义。 第二章：线性代数：张量世界的运算法则 深度学习的本质是对高维数据的张量（Tensor）操作。本章从张量代数的角度重新审视矩阵运算。我们摒弃了简单的矩阵乘法介绍，转而深入探讨奇异值分解（SVD）、特征值分解（Eigendecomposition）在数据降维（如PCA的深度学习变体）、正则化、以及理解权重矩阵结构中的应用。 重点讲解了克罗内克积（Kronecker Product）在处理多层网络权重参数化时的数学表示，以及如何利用张量秩（Tensor Rank）的概念来分析模型复杂度与信息压缩率。此外，还详尽论述了伪逆（Pseudoinverse）在解决欠定或超定系统（如最小二乘拟合）中的应用，这对于理解某些特定类型的网络结构至关重要。 第二部分：概率论与统计推断：模型的内在信念 深度学习模型本质上是在不确定性下进行的最优估计。本部分将概率论视为模型决策的底层逻辑。 第三章：核心概率模型与信息论 本章从贝叶斯定理的视角出发，探讨了最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）的差异与联系，这是理解正则化（尤其是L2正则化）的统计学基础。我们详细分析了指数族分布（如高斯分布、伯努利分布）在线性回归、逻辑回归和神经网络输出层设计中的统治地位。 信息论部分则聚焦于熵（Entropy）、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度（Kullback-Leibler Divergence）的深入剖析。读者将理解为什么交叉熵是分类任务的首选损失函数，以及KL散度在变分自编码器（VAE）中用于度量先验分布与后验分布差异的关键作用。 第四章：随机过程与模型的不确定性 本章扩展到更高级的统计概念，探讨马尔可夫链（Markov Chains）在采样方法中的应用，特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，及其在贝叶斯深度学习中的理论根源。我们还探讨了高斯过程（Gaussian Processes）在小样本学习和模型不确定性量化中的理论优势。 第三部分：优化理论：算法的收敛与效率 优化是深度学习训练的核心环节。本部分将优化理论的经典成果与现代深度学习的挑战相结合。 第五章：经典与现代优化算法的深入分析 本章从凸优化理论的基本概念入手，如凸集、凸函数，并解释了为什么非凸优化是深度学习训练的固有难题。我们将经典优化器——如共轭梯度法（Conjugate Gradient）——的理论框架引入，以展示其在处理大规模稀疏系统时的优势。 随后，重点剖析了基于一阶信息的随机梯度下降（SGD）的变体。不仅仅是介绍动量（Momentum）和自适应学习率（如AdaGrad, RMSProp, Adam），而是从拉格朗日乘子法的角度，推导了这些方法如何动态调整搜索方向和步长，以克服梯度方差和局部震荡问题。我们还探讨了牛顿法的近似实现，如L-BFGS（Limited-memory BFGS），以及它们在计算资源有限情况下的适用性。 第六章：收敛性分析与正则化 本章致力于解答“为什么我的模型能够收敛？”以及“如何避免过拟合？”这两个核心问题。我们引入了Lipschitz连续性的概念来界定梯度的最大变化率，这是保证优化算法稳定性的关键数学条件。 关于正则化，我们从贝叶斯角度理解权重衰减（Weight Decay，即L2正则化）与高斯先验的关系，并从信息论角度阐述Dropout如何通过引入随机性来实现对模型复杂度的隐式控制。此外，本章还详细解析了谱范数（Spectral Norm）在保证模型平滑性（Smoothness）和防止梯度爆炸中的作用。 第四部分：高级模型结构与数学视角 最后，本书将前述的数学工具应用于现代深度学习的复杂架构。 第七章：卷积与循环网络的数学结构 我们用傅里叶分析来阐释卷积运算的本质——在频域中的乘法，这解释了卷积核（Filter）如何有效地捕捉空间频率信息。对于循环神经网络（RNN），本章通过状态空间模型（State Space Models）的视角来理解其时间依赖性的建模，并用雅可比矩阵的稳定性分析来解释梯度消失和爆炸问题的数学根源。 第八章：现代架构的数学抽象 本章聚焦于Transformer架构。我们将其核心的自注意力机制（Self-Attention）描述为基于核函数（Kernel Functions）的相似度计算，并通过矩阵分解的观点来理解其高效的上下文向量学习能力。我们还简要探讨了拓扑数据分析（TDA）在理解深度网络层级结构中的潜在应用。 结语：从数学到洞察 《深度学习的数学基石》的目的，是帮助读者跨越“如何实现”到“为什么有效”的鸿沟。掌握了这些数学基石，读者将不再满足于模型参数的调整，而是能够从底层原理出发，对算法的局限性进行批判性思考，从而在面对前沿研究和复杂工程挑战时，拥有真正的理论掌控力和创新能力。本书的每一步推导、每一个公式，都旨在将深度学习的“黑箱”转化为一个清晰、可解释的数学系统。

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说实话，我本来对这种“基础”的教材是抱持着一丝怀疑态度的，因为市面上很多基础书的深度和广度都不太令人满意，读完后感觉好像什么都学了，但真正需要用的时候又什么都说不出来。然而，当我深入阅读这本书的某些单元时，这种担忧很快就被打消了。它的结构设计非常有条理，似乎是根据学习者的心理认知规律来编排的。比如，它没有急于介绍复杂的时态，而是先牢牢抓住最常用的现在时和一般过去时，通过大量的、不同情境下的对话练习来强化这些基本结构。我尤其欣赏它在文化背景知识上的渗透。很多会话不仅仅是语言的堆砌，还巧妙地融入了美国社会的一些常见习俗和交际礼仪，这对于提高交流的“地道性”至关重要。学习语言不仅仅是学习词汇和语法，更重要的是理解文化语境。这本书显然意识到了这一点，做得相当到位。如果能坚持按照书中的建议，配合练习册（如果提供的话，我还没仔细看后面）进行自我测试，我相信我的口语流利度和反应速度会有质的飞跃。这不仅仅是一本教材，更像一位耐心的、懂得生活经验的陪练。

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这本《基础美语会话》的封面设计非常吸引眼球，配色和字体选择都透露着一种轻松愉快的学习氛围，让人在拿起书的瞬间就对即将开始的旅程充满期待。我特别喜欢它在排版上的用心，大量的留白使得页面看起来一点都不拥挤，即便是初学者，也不会因为信息量过大而感到压迫。内容上，它似乎非常注重实用性，从最基础的问候、自我介绍，到日常购物、问路等场景都覆盖得非常全面。我翻阅了一些章节，发现例句的编写都非常贴近生活，不是那种教科书里死板的、脱离实际的句子。作者在讲解语法点时，也很有耐心，总是能用最简单直白的方式把复杂的规则掰开揉碎，不像有些书那样堆砌术语。对于我这种基础薄弱的学习者来说，这种循序渐进的引导简直是福音。而且，我注意到书里似乎还附带了音频资源，这对练习听力和口语发音至关重要。我非常期待能跟着录音多加练习，争取早日能自信地开口交流。总的来说，第一印象非常好，感觉这是一本能真正帮助我建立起美语会话信心的“入门宝典”。

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从整体的设计美学和知识的系统性来看，这本书给我的感觉是专业且充满诚意的。它的装帧质量很好，纸张厚实，印刷清晰，长时间翻阅眼睛也不会感到疲劳，这对于需要反复学习的教材来说非常重要。更难能可贵的是，它在保持“基础”定位的同时，并没有牺牲知识体系的完整性。它不像某些快餐式学习资料，只教你几句万能句就能应付一切。这本书的知识脉络是连贯的，前一个单元的基础知识会自然而然地过渡到下一个单元更复杂的表达，形成了一个扎实的知识阶梯。我注意到，它在介绍基础动词和介词的用法时，用了大量的图示和对比表格，这对于我们这些偏向视觉学习的读者来说，简直是救星。通过对比“in”和“on”在不同情境下的微妙差异，我感觉我对介词的理解不再是模糊的了，而是变得清晰和精确起来。总而言之，这本书的编写者显然是经验丰富的语言教育者，他们深知初学者最需要什么，也最容易在哪里跌倒，并提前为我们铺好了平坦而坚实的道路。这是一次非常值得的“投资”。

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作为一名成年学习者，我最大的困扰是“开口恐惧症”，总觉得自己的发音不够标准，怕说错被人嘲笑。这本书在解决这个“痛点”上做得非常出色，这一点必须点赞。它的音标讲解部分，我仔细对比了其他几本老教材，发现它更侧重于实际发音时的口型和舌位变化，非常形象化。而且，在每个单元的对话练习后面，都附带了“发音小贴士”或者“易混淆音辨析”，这些细节的关注度让我感到非常贴心。它不是简单地告诉你这个词怎么读，而是告诉你为什么你读起来会像另一种发音。此外，书中收录的对话内容选择了贴近当代生活的主题，比如预约医生、使用智能手机相关的交流等，而不是过时的、像是上世纪情景剧里的对白，这极大地激发了我的学习兴趣。毕竟，学了就能用，谁不乐意呢？这种与时俱进的内容编排，体现了编著者对现代学习需求的深刻理解。我打算把那些我感觉比较难的发音录下来，对比书中的示范音频反复练习，争取在下一次和外国朋友交流时，能自信地展示我的进步。

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我对语言学习工具的评价标准之一，就是它的“可操作性”和“即学即用”的能力。很多语言书读起来很流畅，但一到实际应用场景就卡壳，因为它们往往只注重“输入”，而忽略了“输出”的训练。《基础美语会话》在这方面做到了很好的平衡。我留意到，在每个核心对话场景之后，都设计了大量的“角色扮演”提示和“开放式问答”环节。这些环节鼓励学习者不要死记硬背既有台词，而是要根据情境变化自己的回答，这才是真正意义上的“会话”训练。例如，学习了点咖啡的表达后，它会引导你思考：如果咖啡店里没有你想要的配料怎么办？如果服务员听错了怎么办？这种预测和应对突发情况的训练，是构建真正交流能力的关键。我个人非常喜欢这种“情景预演”的模式，它帮助我把学到的知识从“知识点”转化成了可以调用的“技能包”。如果能配合一个语伴一起使用这本书，效果必然是事半功倍，因为它提供的不仅仅是内容，更是一套完整的练习方法论。

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一本图书馆借的书，很好，基础反而是最难的最重要的。熟练掌握基础，你就厉害了

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