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出版者:中国标准出版社

作者:Damon Hougland

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:42.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787111090557

丛书系列:

图书标签:

计算机
java
JSP
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具体描述

好的，以下是关于一本名为《JSP核心技术》的书籍的替代简介，旨在详细介绍一本内容与该书完全不同的图书，并力求自然流畅，不带人工智能痕迹。 --- 书籍名称：《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》内容简介：在当今数据驱动的世界中，深度学习无疑是最引人注目的技术浪潮之一。然而，许多实践者在应用TensorFlow、PyTorch等框架时，往往满足于调用高级API，却忽视了支撑这些强大模型的底层数学原理。本书《深度学习的数学基石：从线性代数到概率图模型》正是为了弥补这一知识鸿沟而精心编撰的。它不是一本纯粹的算法实现指南，而是一本深入剖析深度学习核心驱动力的数学手册。本书结构严谨，旨在为读者构建一个坚不可摧的理论基础，确保读者不仅知道“如何做”，更理解“为何如此”。全书分为四个主要部分，层层递进，确保即便是初次接触专业数学的工程师也能逐步掌握精髓。第一部分：线性代数——神经网络的骨架线性代数是理解神经网络结构和运算的基石。我们从基础的向量空间、矩阵运算开始，系统地回顾了特征值分解、奇异值分解（SVD）等核心概念。重点放在矩阵求导的链式法则推广，这直接关系到反向传播（Backpropagation）的正确理解。书中详细阐述了雅可比矩阵和Hessian矩阵在优化算法中的地位，特别是如何利用矩阵的秩和范数来分析模型的复杂度与稳定性。我们特别设计了若干“代码与数学对照”的章节，展示如何将矩阵乘法直观地映射到全连接层的运算上，避免了纯理论的枯燥感。对于张量（Tensor）这一深度学习中的核心数据结构，本书也给出了清晰的定义和多维操作的规范，这是理解卷积网络和循环网络的前提。第二部分：微积分与优化理论——驱动学习的引擎梯度下降法是所有监督学习的动力源泉，而微积分正是理解梯度的语言。本部分细致讲解了多元函数求偏导、方向导数，并在此基础上引入了多元函数链式法则的通用形式，这是理解反向传播算法的钥匙。我们花了大量篇幅讲解凸优化基础，包括梯度下降、随机梯度下降（SGD）的收敛性分析。更进一步，本书超越了基础的SGD，深入探讨了动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如Adagrad, RMSprop, Adam）的数学推导过程，解释了它们如何通过调整学习率的“速度”和“方向”来加速收敛，并讨论了鞍点和局部最优解的数学特征。对于L1/L2正则化的作用，本书也从损失函数的角度进行了几何和解析上的双重解读。第三部分：概率论与信息论——量化不确定性深度学习本质上是一种基于概率的统计建模。本部分将概率论的知识体系应用于建模场景。从随机变量、联合概率分布、条件概率到贝叶斯定理的详细梳理，为理解生成模型和分类任务的底层逻辑打下基础。信息论部分则聚焦于熵、交叉熵（Cross-Entropy）和KL散度。我们清晰地论证了为什么交叉熵是分类任务中最有效的损失函数，并解释了最大似然估计（MLE）与最小化交叉熵之间的内在联系。对于变分自编码器（VAE）等生成模型的理解，必须依赖于对概率分布的精确操作，本书对此进行了详尽的阐述。第四部分：图模型与高级主题——连接结构与语义最后一部分将目光投向更复杂的模型结构。我们将概率论知识扩展至概率图模型（PGM），包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场，这有助于读者理解图神经网络（GNN）的理论根源。此外，本书还专门辟出章节讨论了矩阵分解在推荐系统和嵌入学习中的应用，以及拉普拉斯算子在流形学习和深度特征提取中的作用。在介绍高级优化技术时，我们将重点解析拉格朗日乘子法在处理约束优化问题（如支持向量机SVM，虽然不是深度学习核心，但其原理常被借鉴）中的应用，并过渡到深度学习中BatchNorm、LayerNorm等归一化层背后的统计学意义。目标读者：本书面向有一定编程基础，希望深入理解深度学习算法原理的工程师、研究生以及对数学有浓厚兴趣的自学者。阅读本书无需具备高等数学的全部知识储备，但要求读者愿意投入时间理解严谨的数学推导。本书旨在培养读者的“数学直觉”，而非仅仅是公式的记忆。通过本书，读者将能够自信地阅读前沿研究论文，并根据数学原理设计和改进出更高效、更稳定的深度学习模型。 ---

作者简介

目录信息

序言
第1章简介
第2章脚本元素
第3章动作和指令
第4章 JSP引擎内幕
第5章获取信息
第6章发送信息
第7章跟踪会话
第8章 JavaBean
第9章数据库连接性
第10章 JSP和XML
第11章定制标记
第12章设计并部署JSP应用程序
第13章未来
附录A JSP API快速参考
附录B JSP应用程序
附录C 示例数据库
关于CD-ROM
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