麵嚮對象程序設計習題與真題解析 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國水利水電齣版社

作者:徐春

出品人:

頁數:176

译者:

出版時間:2004-1-1

價格:15.0

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787508418094

叢書系列:

圖書標籤:

• 麵嚮對象程序設計
• C++
• 習題
• 真題
• 解析
• 編程
• 學習
• 教材
• 代碼
• 練習
• 基礎

好的，以下是一本與“麵嚮對象程序設計習題與真題解析”無關的圖書簡介，聚焦於一個完全不同的領域——《深度學習中的數學原理與實踐》。 --- 《深度學習中的數學原理與實踐》 導言：超越代碼的基石 在人工智能飛速發展的今天，深度學習無疑是驅動這場技術革命的核心引擎。然而，許多學習者在投入到TensorFlow或PyTorch的編程實踐中時，常常會發現自己仿佛是操作著一個功能強大的“黑箱”。模型為何能收斂？梯度消失或爆炸的本質是什麼？優化算法背後的幾何直覺又是如何形成的？ 本書《深度學習中的數學原理與實踐》正是為填補這一知識鴻溝而作。我們深信，掌握驅動深度學習的數學原理，是實現從“調參工程師”到“算法架構師”跨越的關鍵。本書旨在深入淺齣地剖析支撐現代神經網絡的綫性代數、微積分、概率論與數理統計的精髓，並將其與具體的深度學習模型和應用場景緊密結閤。 我們不滿足於僅僅展示公式，而是緻力於構建起數學概念與實際代碼實現之間的堅實橋梁，讓讀者能夠真正理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅知道“如何”去調用API。 第一部分：綫性代數的重構——數據的幾何視角 在深度學習的宇宙中，所有數據——無論是像素、文本還是語音——都被抽象為嚮量和矩陣。本部分將重溫並深化綫性代數在AI語境下的應用。 章節聚焦： 1. 嚮量空間與特徵提取： 探討高維空間中的距離度量（如餘弦相似度），及其在文本嵌入（Word Embeddings）中的核心地位。我們將詳細解析主成分分析（PCA）的數學推導，理解它是如何通過特徵值分解（Eigendecomposition）實現數據降維和信息保留的。 2. 矩陣運算的深度含義： 重點分析矩陣乘法在全連接層（Dense Layers）中的作用。不僅是簡單的乘積纍加，更是嚮量在特定變換空間中的投影與鏇轉。我們將講解奇異值分解（SVD）在綫性代數層麵的意義，並將其與矩陣的秩和模型復雜度的關係聯係起來。 3. 張量分析： 介紹多維數組（張量）在深度學習框架中的底層結構，以及不同維度數據（如圖像的NHWC格式）在捲積操作中如何被高效地組織和處理。 第二部分：微積分的驅動力——優化的核心引擎 神經網絡的學習過程本質上是一個復雜的、非綫性的最優化問題。本部分將聚焦於鏈式法則（Chain Rule）和梯度下降的數學基礎。 章節聚焦： 1. 偏微分與梯度： 詳盡解析標量函數對嚮量求導的規則，特彆是損失函數（Loss Function）相對於模型權重的偏導數計算。我們將以一個簡單的二次損失函數為例，直觀展示梯度嚮量的指嚮性。 2. 反嚮傳播（Backpropagation）的數學本質： 本章是全書的重點之一。我們將嚴格遵循鏈式法則，一步步推導齣激活函數層、捲積層和池化層（Pooling Layers）的誤差反嚮傳播公式。通過圖論和計算圖的視角，徹底揭示反嚮傳播並非一種新的算法，而是應用鏈式法則的係統性方法。 3. 優化器的數學演進： 介紹經典梯度下降（GD）的局限性。隨後，我們將深入探討動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad, RMSProp, Adam）背後的數學原理。例如，如何利用指數加權移動平均（EWMA）來平滑梯度估計，從而加速收斂並跳齣局部極小值。 第三部分：概率論與統計學——不確定性與決策 深度學習模型麵對的往往是帶有噪聲的真實世界數據，這使得概率論成為理解模型泛化能力和設計損失函數的基石。 章節聚焦： 1. 最大似然估計（MLE）與交叉熵損失： 解釋為什麼在分類任務中，交叉熵損失函數（Cross-Entropy Loss）是自然且最優的選擇。我們將從統計學中最大化數據集似然性的角度，推導齣交叉熵與KL散度的內在聯係。 2. 貝葉斯視角與正則化： 介紹貝葉斯深度學習的基本思想。通過對權重添加先驗分布（如L2正則化在貝葉斯框架下的解釋），探討如何通過概率視角來控製模型復雜度，避免過擬閤。 3. 信息論基礎： 引入熵（Entropy）、互信息（Mutual Information）的概念，並將其應用於理解變分自編碼器（VAE）中的重參數化技巧（Reparameterization Trick）以及信息瓶頸（Information Bottleneck）理論。 第四部分：實踐中的數學校驗 為瞭確保理論的有效性，本部分將提供一係列結閤瞭Numpy和現代框架的實踐案例，旨在讓讀者親手驗證復雜的數學公式在代碼中的落地。 案例一：從零實現一個綫性迴歸器的梯度下降（使用純Numpy，以驗證矩陣求導的實際計算）。 案例二：手動計算並驗證捲積層的反嚮傳播（聚焦於局部感受野的誤差傳遞）。 案例三：數值穩定性分析——探究為什麼ReLU激活函數能有效緩解梯度消失問題，並對比Sigmoid和Tanh在不同初始化下的數值錶現。 本書特色與目標讀者 本書的敘事風格嚴謹而又不失啓發性，力求避免枯燥的公式堆砌。我們采用“數學概念先行，模型應用為輔”的結構，確保讀者在接觸到復雜的神經網絡架構之前，已經對背後的數學工具胸有成竹。 目標讀者： 對深度學習有初步瞭解，但希望深入理解其底層原理的工程師和研究人員。 數學基礎紮實，希望將高等數學知識應用於現代AI領域的學生。 緻力於開發新型優化算法或模型架構的研究者。 掌握本書，您將不再隻是會使用深度學習框架，而是真正理解它如何思考、如何學習、以及如何被更有效地改進。 ---

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