信号与系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:西北工大

作者:张凯

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:2007-7

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787561222423

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

深度学习：从理论基石到前沿应用 书籍概述： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的深度学习知识体系。它不仅仅是一本理论的汇编，更是一本指导实践的工具书，旨在帮助读者跨越理论与工程的鸿沟，构建扎实的数学基础，理解复杂模型的运行机制，并能熟练运用前沿技术解决实际问题。全书结构严谨，逻辑清晰，从最基础的线性代数、概率论回顾开始，逐步深入到神经网络的核心算法、优化技术、主流网络架构（CNN, RNN, Transformer）及其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用。特别地，本书对深度学习的可解释性、鲁棒性、公平性等当前研究热点给予了充分的关注和深入的探讨。 第一部分：理论基石与数学准备 (Foundations and Mathematical Prerequisites) 本部分是构建深度学习知识大厦的坚实地基。 第一章：复习必要的数学工具 线性代数精要： 向量空间、矩阵分解（SVD, Eigendecomposition）、张量表示及其在多维数据处理中的重要性。重点剖析特征值、特征向量在降维（如PCA）中的作用。 概率论与数理统计回顾： 随机变量、矩、常见概率分布（高斯分布、伯努利分布）、极大似然估计（MLE）与极大后验估计（MAP）。强调贝叶斯定理在模型不确定性处理中的地位。 微积分与优化基础： 多变量函数的偏导数、链式法则（为反向传播做铺垫）、Hessian 矩阵的几何意义。引入凸优化与非凸优化的基本概念。 第二章：感知器与早期神经网络 神经元模型： 从生物神经元到人工神经元模型的演变。 激活函数探究： Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变种（Leaky ReLU, ELU）。深入分析它们对梯度流动的影响，特别是梯度消失问题的初步讨论。 多层感知器 (MLP)： 结构、前向传播与损失函数（均方误差、交叉熵）。 第三章：核心训练机制——反向传播与优化 反向传播算法（Backpropagation）： 基于链式法则的细致推导，详细解释梯度如何在网络中逐层回传。强调计算图在理解反向传播中的作用。 经典优化器： 随机梯度下降 (SGD)、动量法 (Momentum)、自适应学习率方法（Adagrad, RMSProp, Adam）。比较它们在收敛速度和泛化能力上的差异。 正则化技术： L1/L2 正则化、Dropout 的工作原理及其对集成学习的近似性。 第二部分：深度学习的核心架构 (Core Deep Architectures) 本部分聚焦于当前主导人工智能领域的几大主流深度学习模型。 第四章：卷积神经网络 (CNN) 的深度解析 卷积操作的数学本质： 滤波器、步幅（Stride）、填充（Padding）与感受野的计算。 经典网络结构： LeNet, AlexNet, VGG, GoogLeNet (Inception 模块的效率设计), ResNet (残差连接如何解决深度网络退化问题)。 现代结构与技巧： 批归一化 (Batch Normalization) 的作用、空洞卷积（Atrous Convolution）在语义分割中的应用。 应用实例： 图像分类、目标检测（R-CNN 家族、YOLO 原理概述）、图像分割（U-Net 结构）。 第五章：循环神经网络 (RNN) 与序列建模 序列处理的挑战： 时间步依赖性与“长期依赖”问题。 进阶结构： 长短期记忆网络 (LSTM) 的门控机制（遗忘门、输入门、输出门）的详细设计与信息流控制。GRU 模型的简化与效率优势。 序列到序列 (Seq2Seq) 模型： 编码器-解码器架构及其在机器翻译中的应用。 应用挑战： 梯度消失/爆炸在 RNN 训练中的具体表现及解决方案（梯度裁剪）。 第六章：注意力机制与 Transformer 革命 注意力机制 (Attention)： 从软性注意力到硬性注意力的发展。自注意力（Self-Attention）机制的提出，如何并行化地捕获序列内部依赖关系。 Transformer 架构： 详细拆解多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程。位置编码（Positional Encoding）的重要性。FFN 层的功能。 预训练模型范式： BERT, GPT 家族的掩码语言模型与下一句预测任务。分析其自监督学习的强大能力。 模型微调 (Fine-tuning) 策略： 如何高效地将大规模预训练模型迁移到特定下游任务。 第三部分：进阶主题与研究前沿 (Advanced Topics and Research Frontiers) 本部分深入探讨深度学习领域中更具挑战性和创新性的议题。 第七章：生成模型 变分自编码器 (VAE)： 隐变量模型、重参数化技巧 (Reparameterization Trick) 与 KL 散度的应用。 生成对抗网络 (GAN)： 判别器与生成器的博弈过程。理解纳什均衡。DCGAN, WGAN（Wasserstein GAN 及其对模式崩溃的改善）。 扩散模型 (Diffusion Models)： 前向加噪过程与逆向去噪过程的数学描述，作为下一代生成模型的核心。 第八章：模型的可解释性、鲁棒性与公平性 模型可解释性 (XAI)： 局部解释方法（LIME, SHAP值）与全局解释方法（如 Saliency Maps）。探究模型决策的透明度。 对抗性攻击与防御： 深入理解对抗样本的生成机制（FGSM, PGD），以及防御策略（如对抗训练）。 深度学习的公平性 (Fairness)： 识别训练数据中的偏差，以及在模型输出中衡量和缓解歧视性结果的方法。 第九章：效率、部署与前沿架构 模型压缩技术： 剪枝 (Pruning)、权重量化 (Quantization) 与知识蒸馏 (Knowledge Distillation)，为模型在资源受限设备上部署做准备。 图神经网络 (GNN)： 介绍图卷积操作（Spectral vs. Spatial Methods），GCN/GraphSAGE 在社交网络分析、分子结构预测中的潜力。 强化学习与深度学习的结合 (Deep RL)： DQN, Policy Gradients 方法的简介，以及它们在决策制定中的应用。 本书特色： 代码与理论的紧密结合： 每一重要算法均配有伪代码和主流框架（如 PyTorch/TensorFlow）的关键实现片段分析，确保读者能即时将理论转化为可运行的代码。 强调直觉与严谨并重： 在数学推导的同时，大量使用图示和类比，帮助读者建立对复杂概念的直观理解。 面向未来： 涵盖了当前工业界和学术界最热门的 Transformer 变体、高效训练策略和伦理责任问题，保证内容的前瞻性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我很少对一本[另一本不相关的书名，例如：《古代哲学思想导论》]产生如此强烈的“智力挑战”感。说实话，初读时我有些吃力，大量的专业术语和概念的引入，让我不得不经常停下来查阅资料，甚至需要反复阅读同一段落三四遍才能真正消化其核心思想。但这正是它的魅力所在——它要求读者付出努力，而不是被动接受。作者在论证过程中展现出的逻辑严密性和推导的无懈可击，让人不得不佩服其深厚的学术功底。书中对于[提到一个不相关的具体理论或概念，例如：目的论的辩证分析]的论述，尤其精妙，它不仅梳理了前人的观点，更提出了极具建设性的新视角，彻底颠覆了我过去对此议题的固有认知。对于那些厌倦了浅尝辄止的科普读物，渴望真正触及学科核心的读者来说，这简直是打开了新世界的大门。虽然过程是艰辛的，但每一次“茅塞顿开”的瞬间，都带来了巨大的满足感，那种知识积累带来的充实感，是任何娱乐活动都无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本[另一本不相关的书名，例如：《现代室内设计趋势报告》]后，我唯一的感受就是“美学冲击”。这本书的排版和视觉设计本身就是一件艺术品，每一页的留白、字体的选择，乃至插图的色彩搭配，都透露出一种克制而高级的品味。它不只是在介绍设计理论，更像是在引导我们重新审视我们与生活空间的关系。书中对光影、材质肌理的描述，细致到令人发指，例如对“磨砂玻璃在不同光照角度下折射率的变化”的分析，如果不是亲身实践过，很难想象能够捕捉到如此微小的差异。更重要的是，它成功地打破了“形式追随功能”的刻板印象，提出了“空间情感化”的理念。我甚至开始审视自己家里的客厅布局，思考那些被忽略的角落如何能通过简单的调整，来承载更丰富的情绪和功能。对于那些对生活品质有极致追求，并希望将理论转化为实践的同好者，这本书提供了宝贵的灵感和实用的操作指南，它绝对是桌面上值得随时翻阅的“圣经”。

评分☆☆☆☆☆

这本书，[另一本不相关的书名，例如：《高效能人士的七个习惯精进指南》]，与其说是一本“自我提升”的书，不如说是一本“心智重塑”的工具箱。我阅读过许多类似的畅销书，它们往往提供空洞的口号，让人兴奋几分钟后便束之高阁。但此书的独特之处在于其强调的“内在驱动力”的培养，它不急于教你“做什么”，而是引导你思考“为什么要做”。书中关于“设定个人愿景”的那一章，没有采用传统的SWOT分析，而是借助一系列深刻的冥想练习，迫使读者直面自己内心深处的恐惧与渴望。我的体会是，它提供的是一套可内化的操作系统，而不是一堆临时的补丁。例如，书中对“积极主动性”的阐释，并不是简单地鼓励你“采取行动”，而是深入剖析了“反应式思维”和“前摄式思维”的神经学基础。读完后，我感觉自己看待工作和人际关系的方式，有了一种更加稳定和从容的基础，这是一种由内而外的改变，而非表面的应激反应。

评分☆☆☆☆☆

关于这本书[另一本不相关的书名，例如：《中世纪欧洲的农奴制度变迁史》]，我必须承认，我原本对这个主题不抱太大希望，以为会是一本枯燥的史料堆砌。然而，作者的叙事方式完全打破了我的预设。她没有把历史人物塑造成高大全的英雄或纯粹的恶人，而是将他们置于那个特定时代错综复杂的社会网络之中，展示了他们的无奈、挣扎和局限性。通过对大量原始文献的细致考据，作者成功地“复活”了那些被历史长河淹没的普通人的生活片段——他们的收成、他们的节日、他们对教会的敬畏与恐惧。这种微观史学的角度，使得冰冷的制度分析变得有血有肉。特别值得一提的是，书中对地方性习惯法如何对抗中央集权的描述，视角独特且论据充分，让人深刻理解了历史的复杂性并非单向度的发展，而是充满了拉扯与博弈。这是一部需要耐心，但回报丰厚的历史著作。

评分☆☆☆☆☆

这本《[此处应为另一本不相关的书名，例如：《宇宙的奥秘》]》简直是把我从平庸的现实中彻底解救了出来。作者的文笔如同涓涓细流，却又蕴含着磅礴的力量，将那些宏大叙事下的个体命运描绘得淋漓尽致。我尤其欣赏他对环境细节的捕捉，每一次场景的切换，都能让我仿佛身临其境，闻到空气中弥漫的尘土味或是海水的咸腥。故事的主线看似复杂，交织着历史的沉重与个人的抉择，但随着阅读的深入，一切都像被精心编织的网，张弛有度，引人入胜。最让我震撼的是书中对“时间”这个概念的探讨，它不再是线性的、可以量化的工具，而是一种可以被感受、被扭曲、甚至被抗拒的存在。书中某个关于遗忘与记忆的章节，让我停下来沉思了整整一个下午，那种哲学层面的冲击，远超出了普通小说能带来的阅读体验。如果你期待的是一场深入灵魂的对话，而不是简单的情节推进，这本书绝对是你的不二之选。它需要的不是快速翻阅，而是细细品味，如同品尝陈年的老酒，每一口都有不同的回甘。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆