類神經網路理論與實務 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:東華

作者:張斐章．張

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2003年10月07日

價格:NT$ 400

裝幀:

isbn號碼:9789574832200

叢書系列:

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 理論
• 實踐
• Python
• TensorFlow

智能係統的前沿探索：麵嚮未來的計算範式 本書深入探討瞭信息處理與決策製定領域的一係列基礎理論、關鍵技術與前沿應用，旨在為讀者構建一個宏大而精密的知識框架，以理解和構建下一代智能係統。全書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，從信息論的基石到復雜係統的建模，再到實際的工程實現，層層遞進，力求全麵展現當前計算科學與人工智能交叉領域的最新動態。 第一部分：信息論與復雜係統的基礎建模 本書的開篇聚焦於信息量化與係統復雜性的數學基礎。我們將首先迴顧經典的信息論，重點解析香農熵、互信息在度量係統不確定性和信息傳輸效率中的核心作用。在此基礎上，內容迅速轉嚮對復雜係統的建模方法論。這包括對非綫性動力學的深入探討，如何利用相空間重構技術揭示高維數據的內在結構，以及耗散結構理論在描述自組織現象中的應用。 我們詳細闡述瞭隨機過程理論在處理時間序列數據中的必要性，特彆是馬爾可夫鏈的精確構建與穩態分析。對於工程實踐而言，卡爾曼濾波及其非綫性擴展（如擴展卡爾曼濾波 EKF和無跡卡爾曼濾波 UKF）被作為處理含有噪聲觀測數據的核心工具進行詳盡論述，重點解析瞭其在狀態估計與係統辨識中的具體步驟和收斂性分析。 此外，本書並未忽略圖論在描述關係結構中的重要性。從網絡拓撲分析到中心性度量（如度中心性、介數中心性、接近中心性），我們展示瞭如何通過圖結構來理解信息流、影響力的傳播路徑以及係統的魯棒性。 第二部分：優化理論與算法設計 構建任何智能係統都離不開優化。本部分將係統的、數學化的方法介紹求解復雜優化問題的理論與工具。內容涵蓋瞭凸優化的基礎，包括對偶理論、KKT條件，這些是理解許多現代機器學習算法收斂性的關鍵。 針對大規模和非凸優化問題，本書重點介紹瞭一階和二階優化方法。詳盡討論瞭梯度下降法（GD）的局限性，進而引入瞭隨機梯度下降（SGD）及其變種，如動量法、AdaGrad、RMSProp和Adam，並深入剖析瞭它們在處理高維參數空間時的性能差異和收斂機製。 對於需要全局最優解的問題，本書係統闡述瞭啓發式搜索算法，包括模擬退火（Simulated Annealing）的物理學基礎和參數調優，以及遺傳算法（Genetic Algorithms）的編碼、交叉和變異操作在組閤優化中的應用。 此外，本書對約束優化進行瞭專項討論，特彆是拉格朗日乘數法在工程約束條件下的應用，以及內點法在處理大規模綫性規劃和二次規劃問題時的效率優勢。 第三部分：信息錶示與數據驅動模型 隨著數據量的爆炸式增長，如何有效地從數據中提取、編碼和錶示信息成為核心挑戰。本部分聚焦於數據降維、特徵提取與概率建模。 在降維方麵，我們首先深入解析瞭主成分分析（PCA）的數學推導和幾何意義，以及獨立成分分析（ICA）在分離混閤信號中的獨特優勢。對於高維非綫性數據的處理，流形學習方法如Isomap和t-SNE被詳細介紹，側重於它們如何保持局部或全局結構。 概率建模方麵，本書強調貝葉斯理論在不確定性推理中的地位。詳細講解瞭貝葉斯網絡（Bayesian Networks）的構建、條件概率的計算和推斷算法（如吉布斯采樣）。對於參數估計，我們比較瞭最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的適用場景與偏差。 此外，隱馬爾可夫模型（HMM）被作為處理序列數據的經典工具進行深入剖析，重點解析瞭前嚮-後嚮算法用於概率計算和維特比算法（Viterbi Algorithm）用於最優序列解碼。 第四部分：係統集成與前沿交叉應用 本書的最後一部分將理論與實踐相結閤，探討如何將前述工具集成到復雜的工程係統中，並展望瞭多個關鍵的應用方嚮。 在控製理論的視角下，我們探討瞭魯棒控製的設計原則，特彆是$mathcal{H}_{infty}$ 控製器的設計思路，以確保係統在麵對模型不確定性和外部乾擾時仍能保持穩定性能。對於時間延遲係統，我們分析瞭時滯對係統穩定性的影響以及相應的補償策略。 在信號處理方麵，本書詳細介紹瞭傅裏葉變換（FT）的離散版本——快速傅裏葉變換（FFT）在頻譜分析中的高效應用，以及小波變換（Wavelet Transform）在多分辨率分析和瞬態信號捕捉上的優勢。 最後，本書的視野拓展到計算幾何與可視化。討論瞭如何使用三角剖分技術進行空間數據的有效劃分，以及濛特卡洛方法在模擬復雜物理過程和評估高維積分中的強大能力。我們通過實際案例，展示瞭如何結閤優化、概率和信息論的知識，設計齣能夠解決實際工程挑戰的智能決策支持係統。全書旨在培養讀者從底層數學原理到高層係統設計的完整思考鏈條。

评分☆☆☆☆☆

這本書的學術嚴謹性毋庸置疑，它在理論深度上達到瞭一個非常高的水準。對於那些希望深入研究底層數學原理的研究生或學者而言，這本書提供瞭堅實的理論基礎。它對某些關鍵假設的討論非常深入，並且清晰地指齣瞭現有方法的局限性，這對於啓發我們思考和探索新的研究方嚮至關重要。我注意到作者在引用文獻方麵也做得非常全麵和規範，每一處關鍵結論都有據可查，這體現瞭作者嚴謹的治學態度。閱讀過程中，我感覺自己像是在跟隨一位頂尖的教授進行高階研討，它挑戰瞭我原有的認知邊界，迫使我必須用更批判性的眼光去看待已有的技術方案。對於追求學術前沿的讀者，這本書無疑是一座難以逾越的知識高峰。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對閱讀技術性這麼強的書籍是有點抗拒的，總覺得會像啃硬骨頭一樣枯燥乏味。但這本書完全顛覆瞭我的看法。它的敘事風格非常流暢，作者似乎很擅長將那些晦澀難懂的數學原理，用一種非常貼近直覺的方式來解釋。我特彆欣賞它在闡述核心算法時的那種“抽絲剝繭”的功力，每一個步驟的推導都清晰可見，不會讓人有“怎麼突然就得齣這個結論”的睏惑。而且，書中穿插的那些曆史背景和發展脈絡的介紹，讓整個理論體係變得有血有肉，不再是孤立的公式堆砌。這種敘事手法極大地提升瞭閱讀的趣味性，我常常讀著讀著就忘瞭時間，感覺自己不是在學習，而是在聽一個精彩的故事。對於想要真正理解“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”的讀者來說，這本書的價值無可估量。

评分☆☆☆☆☆

作為一名急於將理論應用於實際工作的工程師，我最看重的是書籍的實操指導性。這本書在這方麵做得相當齣色。它沒有停留在紙上談兵的層麵，而是緊密結閤瞭當下工業界最熱門的應用場景。我尤其關注瞭其中關於模型優化和部署的章節，那些代碼示例不僅詳盡，而且注釋非常到位，幾乎是手把手教你如何從零開始搭建一個可用的係統。我試著跟著書中的步驟跑瞭一個小型項目，結果非常順利，這極大地增強瞭我的信心。書中對於不同框架和工具的選擇也給齣瞭非常中肯的比較分析，這對於我們在項目初期做技術選型時提供瞭寶貴的參考意見。這本書無疑是一本實戰手冊，它彌補瞭純理論書籍在實踐指導上的不足，是技術人員案頭必備的工具書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太引人注目瞭，那種深邃的藍色調配上簡潔的幾何圖形，一下子就抓住瞭我的眼球。我拿到手的時候，那種厚重感也讓人覺得內容一定很紮實。我本來對這個領域瞭解不多，但光是翻閱目錄，我就能感覺到作者在結構安排上的用心。每一章節的標題都像是為我這個初學者量身定做的，既有理論的基礎介紹，也有大量的實際案例分析，這讓我對學習過程充滿瞭期待。我特彆喜歡它在排版上的處理，圖文並茂，很多復雜的公式和概念都配上瞭清晰的插圖，這對於理解抽象的知識點至關重要。我感覺這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的老師，耐心地引導著我進入這個充滿挑戰又極具魅力的領域。我打算先從基礎概念入手，然後逐步深入到那些更前沿的應用部分，相信這本書的深度和廣度能滿足我未來很長一段時間的學習需求。

评分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書所展現齣的那種麵嚮未來的視野。它並沒有僅僅停留在對經典算法的梳理上，而是用相當大的篇幅探討瞭當前研究熱點和尚未解決的難題，比如可解釋性、魯棒性等方麵。這些前瞻性的討論，讓我對這個領域未來的發展方嚮有瞭更清晰的預判。書中對一些新興概念的引入和闡述，不僅做到瞭概念的清晰界定，更重要的是探討瞭它們可能帶來的顛覆性影響。這讓我覺得這本書的價值是動態的，它不僅教授瞭現有的知識，更是在培養讀者預見未來的能力。對於任何渴望走在技術浪潮最前沿的人來說，這本書提供瞭一個極佳的瞭望颱，讓人能夠站在巨人的肩膀上，看得更遠，思考得更深。

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