数字通信(修订本) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:王钦笙

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-11-01

价格:19.0

装帧:平装

isbn号码:9787115080400

丛书系列:

图书标签:

• 数字通信
• 通信工程
• 信号处理
• 信息论
• 无线通信
• 调制解调
• 编码译码
• 通信原理
• 电子工程
• 高等教育

深度学习与神经网络：构建智能系统的基石 作者： [虚构作者姓名 A] & [虚构作者姓名 B] 出版社： 远景科技出版社 出版日期： 2024年5月 装帧： 精装 页数： 850页 --- 内容简介： 《深度学习与神经网络：构建智能系统的基石》 是一部全面、深入且极具实践指导意义的专著，旨在为读者构建对现代人工智能核心驱动力——深度学习和神经网络——的深刻理解。本书超越了基础理论的介绍，着力于揭示从经典感知机模型到尖端Transformer架构的完整技术演进脉络，并详细阐述了如何在实际工程环境中部署和优化这些复杂的模型。 本书的结构精心设计，分为六个主要部分，逻辑清晰地引导读者从宏观概念走向微观实现，并最终触及前沿研究方向。 --- 第一部分：基础理论与计算范式 (Foundations and Computational Paradigms) 本部分奠定了理解深度学习所需的所有数学和计算基础。我们首先回顾了必要的线性代数、概率论与优化理论，确保所有读者具备必要的背景知识。随后，重点引入了传统人工神经网络（ANN）的基本结构，如多层感知机（MLP），并深入探讨了激活函数（Sigmoid, ReLU及其变种）的选择与影响。 核心内容包括： 反向传播算法（Backpropagation）： 详细推导了链式法则在网络权重更新中的应用，这是理解所有现代深度学习算法的基石。 优化器理论： 不仅仅介绍SGD，更深入分析了动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp以及自适应学习率方法如Adam的内在机制和收敛特性比较。 正则化技术： 探讨了L1/L2正则化、Dropout的原理及其对模型泛化能力的影响。 --- 第二部分：卷积神经网络的精深探究 (In-Depth Exploration of Convolutional Neural Networks - CNNs) CNN是计算机视觉领域无可争议的核心工具。本部分专注于解构CNN的各个组成部分，并追溯其从LeNet到现代架构的发展历程。 关键章节聚焦于： 卷积操作的数学本质： 阐述了卷积核（Filter）如何在不同步长和填充策略下提取特征，以及其参数共享机制的优势。 经典架构解析： 详细剖析了AlexNet、VGGNet的简洁美学，以及ResNet（残差连接如何解决深度网络退化问题）、Inception（多尺度特征融合）和DenseNet（特征重用）的创新点。 视觉任务实践： 提供了目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列的基础思想）和语义分割（FCN, U-Net）的高级概述与实现要点。 --- 第三部分：循环神经网络与序列建模 (Recurrent Neural Networks and Sequence Modeling) 处理时间序列、文本和语音等非结构化序列数据是深度学习的另一大支柱。本部分系统地介绍了处理序列数据的挑战和解决方案。 主要内容阐述： RNN的局限性： 解释了标准RNN在处理长距离依赖时面临的梯度消失与爆炸问题。 门控机制的突破： 详尽分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中输入门、遗忘门和输出门如何精确控制信息流，实现长期记忆。 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍了编码器-解码器框架，为机器翻译、文本摘要等复杂任务奠定了基础。 --- 第四部分：注意力机制与Transformer的革命 (Attention Mechanisms and the Transformer Revolution) 注意力机制是现代AI领域最大的范式转变之一。本部分将注意力机制从辅助工具提升到核心地位进行讲解。 内容深度覆盖： 注意力机制的原理： 详细讲解了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量之间的相似度计算，以及Softmax归一化如何分配“注意力权重”。 Transformer架构： 全面解析了Vaswani等人在“Attention Is All You Need”中提出的自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）机制。书中提供了清晰的图示，解释了层归一化、位置编码（Positional Encoding）对模型性能的关键作用。 预训练模型的兴起： 讨论了BERT（双向编码器）和GPT（自回归解码器）系列模型的设计哲学、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）及其在下游任务中的微调（Fine-tuning）策略。 --- 第五部分：生成模型与对抗学习 (Generative Models and Adversarial Learning) 本部分聚焦于如何让模型“创造”新的、逼真的数据，这是衡量AI发展水平的重要指标。 重点介绍以下模型： 变分自编码器（VAE）： 解释了如何通过引入潜在空间（Latent Space）和KL散度约束来实现数据的概率分布建模和可控的样本生成。 生成对抗网络（GANs）： 深入剖析了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈论框架。书中不仅讨论了DCGAN，还详细分析了解决模式崩溃（Mode Collapse）和提高训练稳定性的高级技术，如WGAN（Wasserstein GAN）和条件GAN（cGAN）。 --- 第六部分：模型部署、效率与伦理考量 (Deployment, Efficiency, and Ethical Considerations) 现代深度学习不仅要求模型强大，更要求其具备工程实用性。本部分转向实际应用与未来挑战。 讨论了实用化议题： 模型压缩与加速： 探讨了量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）和网络剪枝（Pruning）技术，以减小模型体积并加速推理速度，使其适应边缘计算环境。 可解释性（XAI）： 介绍了LIME和SHAP等方法，帮助用户理解复杂模型做出决策的内在逻辑，增强模型的透明度和可信度。 偏见与公平性： 探讨了训练数据中固有的偏见如何渗透到模型中，并讨论了缓解算法偏见和确保AI系统公平性的前沿研究方向。 --- 本书特色： 本书的每一个关键概念都配有清晰的伪代码实现，并在关键算法后附有“工程陷阱”专栏，指出实践中常遇到的性能瓶颈和调试技巧。通过这种理论与实践紧密结合的方式，读者不仅能掌握深度学习的“是什么”，更能精通“怎么做”和“为什么”。本书是计算机科学、电子工程、数据科学等领域研究生、研究人员以及致力于构建下一代智能系统的工程师的必备参考书。 （总字数：约1550字）

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