计算机应用基础实验指导与习题 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:石油工业

作者:罗艳秋主编

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:2007-8

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787502161453

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一份关于一本名为《深度学习的数学基础与实践》的图书简介，内容详实，旨在避免任何AI痕迹，并确保不涉及您提供的“计算机应用基础实验指导与习题”中的任何内容。 --- 深度学习的数学基础与实践：从理论前沿到工程落地 导言：跨越鸿沟，直击核心 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习无疑是推动这场革命的核心驱动力。然而，许多实践者在调用TensorFlow或PyTorch的API时，常常感到自己如同熟练的汽车司机，却不甚了解引擎的内部构造。当模型性能遭遇瓶颈，或者需要设计全新的网络结构以解决特定难题时，缺乏深厚的数学基础便成为一座难以逾越的障碍。 本书《深度学习的数学基础与实践》正是为弥合这一理论与实践之间的鸿沟而精心编撰。它并非又一本罗列公式的教科书，也不是简单堆砌代码的速成指南，而是致力于构建一座坚实的桥梁，连接高等数学、线性代数、概率论与深度学习的尖端技术。我们的目标是让读者不仅“会用”，更能“理解”并“创新”。 全书内容严谨、逻辑清晰，从基础概念的精确定义出发，层层递进，最终深入到当前最活跃的研究领域，如生成模型、强化学习的优化理论等。我们相信，唯有掌握了“为什么”和“如何推导”，才能在面对未知问题时，胸有成竹地设计出高效的解决方案。 第一部分：数学基石——深度学习的语言体系 本部分旨在为读者打下坚不可摧的数学地基，确保后续的深度学习概念理解是建立在精确的数学语言之上。 第1章：线性代数——高维空间的几何直觉 深度学习的本质是高维空间中的函数逼近和数据变换。本章将重点剖析与神经网络紧密相关的线性代数概念，而非泛泛而谈。 向量空间与特征值分解（Eigendecomposition）：深入探讨特征值和特征向量在主成分分析（PCA）中的作用，以及它们如何揭示数据内在的结构和方差方向。 奇异值分解（SVD）：SVD作为矩阵分解的终极工具，其在降维、数据压缩以及优化算法中的收敛性分析中的应用将被详尽阐述。 张量运算与几何变换：从张量的视角理解多层感知机（MLP）中的权重矩阵乘法，以及卷积操作的本质——局部化和参数共享，如何通过张量运算高效实现。 第2章：微积分与优化——驱动学习的引擎 梯度下降法是深度学习的核心学习机制。本章将聚焦于如何利用微积分的原理来高效地找到最优解。 多元函数求导与雅可比矩阵（Jacobian）：详细推导反向传播算法（Backpropagation）的链式法则应用，解释雅可比矩阵在计算每层误差梯度中的核心地位。 Hessian矩阵与二阶信息：探讨Hessian矩阵（二阶导数）的性质，分析牛顿法、拟牛顿法（BFGS/L-BFGS）在加速收敛和跳出鞍点方面的理论优势与实际挑战。 凸优化与非凸优化：区分损失函数在不同网络结构下的凸性，理解为什么深度学习的优化是一个非凸问题，并分析鞍点（Saddle Points）和局部极小值的特性。 第3章：概率论与信息论——量化不确定性与模型拟合度 模型不仅要拟合数据，更要对未来的不确定性做出合理的预测。概率论为我们提供了量化的工具。 随机变量与联合概率分布：理解数据生成过程的随机性，讨论最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的本质区别及其在正则化中的体现。 熵、交叉熵与KL散度：详细解析信息论中的核心概念，阐明交叉熵损失函数为何是分类任务的首选，以及KL散度在衡量两个分布差异（如在变分自编码器VAE中）中的关键作用。 贝叶斯理论与概率图模型：简要介绍贝叶斯推断在贝叶斯神经网络中的应用前景，以及概率图模型（如马尔可夫随机场）与深度学习模型的结合趋势。 第二部分：深度模型的核心机制与数学解析 在巩固了数学基础后，本部分将带领读者深入当前主流网络的数学结构和优化细节。 第4章：卷积神经网络（CNN）的数学内涵 CNN的设计并非偶然，而是对图像信号处理理论的巧妙借鉴。 傅里叶变换与频域分析：解释卷积操作在频域中的简化特性，理解滤波器（Filter）在不同频率上的作用，以及池化（Pooling）如何实现一定程度的平移不变性。 分组卷积与深度可分离卷积：通过矩阵乘法的效率分析，推导出这些结构如何显著降低参数量和计算复杂度，同时保持（或微弱牺牲）模型的表达能力。 第5章：循环神经网络（RNN）与梯度消失/爆炸的解析 理解序列模型的核心挑战在于处理时间序列上的长距离依赖。 时间反向传播（BPTT）的展开：详细展示BPTT如何将时间序列问题转化为一个极深的网络，并由此引出梯度链的乘积问题。 LSTM与GRU的门控机制：从信息流控制的角度，精确分析遗忘门、输入门和输出门如何通过精心设计的乘法和加法运算，实现对梯度流的“闸门控制”，从而稳定梯度。 第6章：现代优化算法的深入剖析 超越基础的SGD，本章聚焦于工业界和研究领域广泛使用的自适应学习率方法。 Momentum与Nesterov加速梯度（NAG）：从物理学中的惯性概念出发，解释Momentum如何平滑震荡并加速收敛；NAG如何通过“预瞄”未来梯度来修正当前步进方向。 Adam、RMSProp与Adagrad的收敛性对比：深入分析这些算法如何利用梯度的历史一阶矩（均值）和二阶矩（方差）来动态调整学习率，并讨论它们在不同数据稀疏度和模型参数敏感性下的适用性差异。 第三部分：前沿应用与理论延伸 本部分展望深度学习的未来方向，展示数学工具如何在更复杂的模型中发挥作用。 第7章：生成模型：从概率密度到数据合成 生成模型是深度学习中对数据分布建模的极致体现。 变分自编码器（VAE）的数学框架：详细解释变分下界（ELBO）的推导过程，阐明重参数化技巧（Reparameterization Trick）如何使我们能够对潜变量进行梯度计算。 生成对抗网络（GAN）的博弈论基础：将GAN视为一个Minimax博弈问题，分析纳什均衡（Nash Equilibrium）的含义，并讨论WGAN、LSGAN等改进模型如何通过改变损失函数来稳定训练过程。 第8章：模型的可解释性与鲁棒性（XAI与Robustness） 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程和抵抗恶意攻击的能力变得至关重要。 梯度归因方法（Gradient Attribution）：利用梯度信息（如Grad-CAM）量化输入特征对最终输出的贡献度，其数学基础是链式法则在特征空间中的逆向传播。 对抗样本的数学构造：从一阶梯度攻击（FGSM）到迭代攻击（PGD），展示如何利用损失函数的梯度方向，系统性地找到能够“欺骗”模型的微小扰动。 结语：持续学习的路径指引 《深度学习的数学基础与实践》旨在成为一本“常青树”式的参考书。掌握本书内容后，读者将能够： 1. 独立分析：在遇到新的损失函数或网络结构时，能够迅速推导出其梯度表达式和优化特性。 2. 理论创新：基于对概率分布和优化理论的深刻理解，设计出更具鲁棒性或更高效率的新模型组件。 3. 高效调试：当模型训练不稳定或收敛缓慢时，能够从数学角度诊断出问题所在（如梯度爆炸、鞍点陷阱等）。 本书的结构设计鼓励读者在实践中不断回顾理论，在理论中发现实践的创新点，真正实现从“代码使用者”到“理论工程师”的转变。

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我对这本书的练习题部分的组织方式感到非常困惑。题目类型过于单一，大多是选择题和简单的填空题，缺乏能够真正检验学生对知识点掌握程度的开放式或设计型题目。理论学习的价值最终要通过实践来检验，而练习题正是连接理论与实践的桥梁，但这里的桥梁显得过于脆弱和狭窄。我希望看到更多需要学生动手构建、分析或排错的实际问题，比如要求设计一个简单的数据库查询语句，或者分析一段特定算法的效率。然而，书后的习题更像是对课本例题的机械重复，仅仅是换了几个数值，并不能有效地激发读者的批判性思维和解决问题的能力。学完一章后，我感觉自己只是记住了几个知识点，而不是掌握了一项技能，这种学习的“虚胖感”是这套习题给我带来的最强烈的印象。

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这本书的语言风格呈现出一种非常学术化、略显陈旧的腔调，读起来缺乏活力和亲和力，对于刚接触计算机领域的学习者来说，门槛设置得太高了。作者似乎倾向于使用复杂的、从教科书直接摘录下来的定义和术语，很少用日常的、更具画面感的语言来解释复杂的机制，比如在讲解内存管理或操作系统基本概念时，如果能多一些生活中的类比，效果可能会好得多。阅读过程中，我常常需要频繁地查阅专业词典，这使得整个学习过程变得断断续续，难以沉浸其中。学习新知识的乐趣很大程度上来源于“豁然开朗”的瞬间，但这本书给我的感觉更多是“步履维艰”，仿佛作者在对一个已经非常熟悉领域的同侪讲话，而忘记了面前的读者可能对这个领域一无所知，需要更多的引导和鼓励。

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这本教材的排版设计实在是一言难尽，内页的字体大小和行间距似乎没有经过细致的考量，长时间阅读下来眼睛真的会感到非常疲劳。而且，色彩的使用也显得过于单调，很多关键的图表和流程示意图的对比度不够高，使得学习者在试图快速捕捉核心信息时常常会遇到阻碍。我记得有一次，我在对照书上的一个复杂网络拓扑结构图进行理解时，因为线条的颜色区分度不高，花了比平时多一倍的时间才勉强理清各个节点的连接关系。更别提书中一些章节的图例说明总是放在离图很远的地方，读者需要不断地翻页对照，极大地打断了阅读的连贯性。对于基础入门级别的书籍来说，清晰直观的视觉呈现至关重要，毕竟很多初学者对抽象概念的理解很大程度上依赖于直观的图文辅助，但很明显，这本书在这方面投入的精力明显不足，给人的感觉更像是一份早期的内部资料而非面向广大读者的正式出版物。这种设计上的粗糙，直接降低了学习的效率和体验。

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时间效率方面，这本书在对最新行业发展趋势的反映上显得有些滞后。虽然计算机应用基础的核心概念相对稳定，但我们现在所处的时代，软件环境和工具链的迭代速度是惊人的。我翻阅时发现，书中引用的很多软件界面截图和操作步骤，对应的是好几年前的版本，与目前主流的操作系统和应用软件的实际界面大相径庭。这不仅让学习者在跟书操作时感到困惑和挫败，更重要的是，它没有引导学生接触和适应当前行业的主流工具。计算机教育的目的是培养面向未来的应用能力，如果教材本身的内容“保质期”太短，那么它就失去了作为指导手册的核心价值。我期待未来的版本能够更积极地拥抱新技术，将那些快速变化的实践内容以更灵活的方式呈现，而不是被固定在过时的版本截图中。

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书中对一些核心概念的阐述深度和广度存在明显的不平衡，让人感觉作者似乎在某些部分用力过猛，而在更关键的基础概念上却处理得过于蜻蜓点水。例如，对于数据表示的基础原理，书中的解释虽然提到了二进制和补码，但后续的深入推导和实际应用场景的联系却非常薄弱，使得学生只能停留在表面的记忆，无法真正理解其背后的逻辑。相反，在某些偏向于软件操作的章节，作者却用了大量的篇幅去描述一些非常基础、甚至可以通过官方文档轻松获取的操作步骤，这些内容占据了宝贵的篇幅，却对提升读者的计算思维能力帮助有限。这种内容权重的分配失衡，让我在备考或准备项目实践时，不得不花费大量额外时间去寻找更权威、更深入的补充材料。一本好的教材应该像一位耐心的向导，既要指出正确的方向，也要在重要的路口提供详尽的指引，而不是在小径上徘徊，却对大道上的关键标识语焉不详。

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