Parallel And Distributed Logic Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Bhattacharya, Alakananda/ Konar, Amit/ Mandal, Ajit K.

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:HRD

isbn号码:9783540334583

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《深度学习：理论与实践》 这本书将深入探索深度学习的核心概念、算法和实际应用。从基础的神经网络结构，如多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN），到更复杂的递归神经网络（RNN）和Transformer模型，我们将详细解析它们的原理、训练过程以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性应用。 本书的独特之处在于其理论与实践的紧密结合。我们不仅会深入剖析支撑深度学习发展的数学原理，如线性代数、微积分和概率论，还会提供大量可执行的代码示例，涵盖TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的使用。读者将学习如何构建、训练和优化自己的深度学习模型，并掌握数据预处理、特征工程、模型评估和部署等关键技能。 《深度学习：理论与实践》面向所有对人工智能和机器学习感兴趣的读者，无论您是学生、研究人员还是从业者，都能从中获益。对于初学者，本书将提供一个扎实的入门基础；对于有经验的开发者，本书将带来前沿技术的深入见解和实用的解决策略。 本书涵盖的主要内容包括： 神经网络基础： 感知机、激活函数、反向传播算法、梯度下降及其变种（如Adam、SGD）。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层、池化层、感受野、在图像识别、物体检测中的应用。 递归神经网络（RNN）： 循环连接、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、序列建模、自然语言生成。 Transformer模型： 自注意力机制、位置编码、Encoder-Decoder架构、及其在自然语言处理领域的革命性影响。 深度学习中的正则化技术： Dropout、L1/L2正则化、批归一化（Batch Normalization），以防止过拟合。 优化器与学习率调度： 深入理解各种优化算法的优缺点，以及如何通过学习率调整策略加速模型收敛。 数据预处理与增强： 为不同类型的数据（图像、文本、音频）提供有效的预处理和增强方法。 模型评估与调优： 掌握准确评估模型性能的指标，以及进行系统性模型调优的技巧。 实际应用案例： 详尽分析图像分类、目标检测、语义分割、机器翻译、文本生成等经典深度学习应用。 迁移学习与预训练模型： 利用现有模型进行微调，快速解决新问题，并介绍BERT、GPT等大型预训练模型。 生成对抗网络（GANs）： 理解生成模型的工作原理，以及在图像生成、风格迁移等方面的应用。 强化学习基础： 探索深度强化学习的基本概念，如Q-learning、策略梯度，以及其在游戏AI、机器人控制中的应用。 深度学习框架实战： 提供基于TensorFlow和PyTorch的详细代码实现，指导读者动手实践。 通过阅读本书，您将不仅能够理解深度学习的强大之处，更能掌握将其应用于解决现实世界问题的能力。这是一本兼具理论深度和实践指导意义的权威指南，将助您在人工智能领域取得卓越成就。

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我购买这本书的初衷，是希望能够系统地学习并行和分布式逻辑编程这一前沿技术。近年来，随着大数据和人工智能的飞速发展，传统串行计算模式的瓶颈日益凸显，而并行和分布式计算则成为了解决这些挑战的关键。逻辑编程以其强大的表达能力和推理能力，在许多领域展现出巨大的潜力，例如专家系统、约束满足问题、自然语言处理等。然而，如何将逻辑编程的优势发挥到极致，尤其是在处理海量数据和复杂任务时，就需要借助并行和分布式计算的强大能力。我希望这本书能够为我提供一个清晰的理论框架，帮助我理解并行逻辑编程的核心模型和基本原理。我尤其关注书中是否会详细介绍各种并行逻辑编程的实现技术，例如共享内存模型、消息传递模型，以及它们在不同硬件架构上的应用。此外，对于分布式逻辑编程，我希望能够了解如何在分布式环境中进行逻辑推理，如何进行知识的共享和传递，以及如何处理分布式数据的一致性和并发问题。书中是否有实际的案例研究，能够展示并行和分布式逻辑编程在解决实际问题中的应用，例如大规模知识图谱的推理、复杂的科学计算模拟、或者智能交通系统的优化等等，这将对我的学习具有非常重要的指导意义。我希望这本书能够让我从理论到实践，全面掌握并行和分布式逻辑编程的技术，并能够将其应用于我自己的研究和开发项目中。

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当我在书店看到这本书时，它立刻吸引了我的注意力。我一直对如何让计算机进行更深层次的“思考”和“推理”抱有浓厚兴趣，而逻辑编程正是一种能够实现这一目标的强大范式。然而，在处理现实世界中日益增长的数据量和问题复杂度时，传统的单机逻辑编程系统往往会遭遇性能瓶颈。我深信，并行和分布式计算的兴起，为突破这些瓶颈提供了关键的解决方案。我非常期待这本书能够为我提供一个清晰的理论框架，深入浅出地解释如何将逻辑编程的思想与并行和分布式计算的强大能力相结合。我尤其关注书中对各种并行逻辑编程模型和实现技术的详细阐述，例如如何将逻辑程序有效地分解到多个处理器上进行并行执行，以及如何设计和优化高效的并行推理算法。同时，对于分布式逻辑编程，我非常希望能了解如何在分布式环境中进行知识的表示、推理和共享，以及如何处理分布式数据的一致性和同步问题。书中是否会提供一些实际的案例分析，展示并行和分布式逻辑编程在解决实际问题，例如在构建大规模知识库、开发分布式专家系统或进行复杂科学计算等方面的应用，将对我具有极大的指导意义。我相信，这本书将成为我深入理解和掌握下一代智能计算技术的重要参考。

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这本书的封面设计就充满了神秘感，深邃的蓝色背景上，流动的金色线条交织，仿佛将无数个计算节点连接在一起，勾勒出一种复杂而有序的逻辑结构。我一直对并行和分布式计算的理论基础很感兴趣，而逻辑编程作为一种声明式的编程范式，在处理复杂推理和搜索问题上有着独特的优势。我一直好奇，如何将逻辑编程的强大推理能力，与并行和分布式计算的效率相结合，从而构建出能够解决更大规模、更复杂问题的系统。这本书的名字本身就点燃了我对这一交叉领域的探索欲。我期待它能深入浅出地解释其中的核心概念，从最基础的并行逻辑编程模型，到更高级的分布式逻辑推理算法，再到实际的应用场景和挑战。我相信，这本书会为我打开一扇新的大门，让我更深入地理解计算的本质，以及如何利用并行和分布式计算的力量来加速和优化智能系统的开发。我尤其希望能看到书中对不同并行逻辑编程语言和平台的比较分析，以及它们在实际项目中的优缺点，这对我选择合适的技术栈将有极大的帮助。同时，对于如何设计和实现高效的分布式逻辑推理引擎，以及如何处理数据一致性、通信延迟等分布式系统中的关键问题，我也充满了期待。这本书的理论深度和实践指导，无疑将是我在人工智能和高性能计算领域学习道路上的一笔宝贵财富。

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我购买这本书，是因为我对人工智能的未来发展方向充满了好奇，尤其是在大规模数据处理和复杂推理方面。逻辑编程以其强大的表达能力和推理能力，在许多人工智能领域扮演着重要角色，例如知识表示、推理引擎、约束求解等。然而，随着数据量的爆炸式增长和问题复杂度的不断提升，传统的单机逻辑编程系统在性能和可扩展性方面已经遇到了瓶颈。并行和分布式计算技术的进步，为突破这些瓶颈提供了新的机遇。我希望这本书能够系统地介绍如何将逻辑编程的思想和技术与并行和分布式计算相结合，从而构建出更强大、更高效的智能系统。我尤其关注书中对并行逻辑编程模型和实现技术的深入探讨，例如如何将逻辑程序并行化，如何设计高效的并行推理算法，以及如何在不同的硬件平台上实现并行逻辑编程。同时，我也对分布式逻辑编程在知识表示、信息检索以及跨节点推理方面的技术细节很感兴趣。我期待书中能够提供一些关于如何设计和优化分布式逻辑程序的指导，例如如何选择合适的分布式架构，如何管理分布式数据的一致性和同步，以及如何处理通信延迟和节点故障等问题。这本书将是我在人工智能和高性能计算领域深入学习的重要指南。

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这本书的书名直接击中了我的研究兴趣点，那就是如何突破当前人工智能系统在处理大规模知识和复杂推理方面的性能瓶颈。逻辑编程以其简洁而强大的表达能力，在表示知识和进行推理方面具有独特的优势，但传统的单机实现方式在面对海量数据和并行化需求时，显得力不从心。我一直相信，并行和分布式计算是解决这些问题的必由之路。因此，我非常希望这本书能够为我提供一个系统性的学习路径，深入讲解如何将逻辑编程的精髓融入到并行和分布式计算的框架中。我期待书中能够详细阐述各种并行逻辑编程的模型和实现技术，例如如何有效地将逻辑程序分解成可在多核处理器或分布式节点上并行执行的子任务，以及如何设计高效的同步和通信机制。对于分布式逻辑编程，我尤其关注如何在分布式环境中进行知识的存储、共享和推理，如何保证分布式数据的一致性，以及如何优化分布式推理算法以应对网络延迟和节点故障。书中是否有相关的案例研究，展示并行和分布式逻辑编程在处理大规模知识图谱、开发分布式智能诊断系统或进行复杂科学模拟等方面的实际应用，对我来说将具有重要的参考价值。

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当我看到这本书的书名时，我的第一反应是它可能涉及到非常深奥的理论。并行和分布式系统本身就是计算机科学中最具挑战性的领域之一，而将逻辑编程这一相对“硬核”的范式与之结合，更是充满了探索的未知。我一直对人工智能的底层逻辑和推理机制很感兴趣，并且深知要构建真正智能的系统，就必须突破计算能力的限制。逻辑编程提供了一种优雅的方式来表达知识和推理规则，但当需要处理的知识库规模急剧增大，或者需要同时处理大量并发的推理请求时，单机的逻辑编程系统就会显得力不从心。因此，我非常期待这本书能够为我揭示如何将逻辑编程的智慧与并行和分布式的强大算力相结合。我希望书中能够详细阐述并行逻辑编程的各种实现方式，包括如何将逻辑规则和数据分布到多个处理器或节点上，以及如何协调这些分布式计算单元进行联合推理。同时，我也对分布式逻辑编程在知识表示、信息集成以及跨节点推理方面的技术细节很感兴趣。我希望书中能提供一些关于如何设计和优化分布式逻辑程序的指导，例如如何选择合适的通信协议、如何管理分布式的数据一致性、以及如何处理潜在的冲突和死锁问题。这本书的出现，对我来说，不仅是知识的补充，更像是开启了一个新的研究方向，让我有机会深入探索计算智能的无限可能。

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这本书的书名立刻吸引了我，因为它触及了计算机科学中两个极具挑战性和前沿性的领域：并行与分布式计算，以及逻辑编程。我一直以来都对如何让计算机进行更高级的“思考”和“推理”充满兴趣，而逻辑编程正是实现这一目标的强大工具。然而，现实世界中的问题往往规模庞大，数据量巨大，需要同时处理的任务也越来越多，这使得单台计算机的计算能力显得捉襟见肘。因此，将逻辑编程的推理能力与并行和分布式计算的强大算力结合，无疑是解决这些问题的关键。我非常期待这本书能够为我揭示其中的奥秘，深入讲解并行逻辑编程的基本模型和实现技术，例如如何将复杂的逻辑规则和查询有效地分解到多个处理器上并行执行，以及如何管理和协调这些并行进程。对于分布式逻辑编程，我尤其希望能够了解如何在分布式的环境中进行知识共享、分布式推理以及如何处理数据的一致性和同步问题。书中是否会提供实际的代码示例和应用场景，例如在处理大型知识图谱、进行大规模模拟计算，或者构建分布式专家系统等方面，都将对我有着重要的指导意义。我相信，这本书将为我打开一扇全新的大门，让我更深入地理解和掌握如何构建下一代智能计算系统。

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这本书无疑是为那些对人工智能底层原理以及高性能计算技术有深度追求的读者准备的。在我看来，逻辑编程不仅仅是一种编程范式，它更是一种思考问题的方式，一种将世界抽象为规则和事实，并通过推理来获取新知识的方法。然而，现实世界的复杂性和计算量的巨大需求，往往使得传统的单机逻辑编程难以应对。并行和分布式计算的兴起，为我们提供了解决这些问题的强大工具。我非常好奇，这本书将如何细致地解析将逻辑编程的精髓融入到并行和分布式环境中。我期望书中能够深入探讨各种并行逻辑编程模型，例如如何将逻辑子句和查询分配到不同的处理单元上，以及如何高效地管理和同步这些并行过程。对于分布式逻辑编程，我尤其关注书中对分布式推理引擎的设计和实现方法，包括如何将大规模知识库分布存储，如何在分布式环境中进行知识共享和更新，以及如何处理节点故障和网络延迟等问题。此外，我非常希望书中能够提供一些实际的应用案例，展示并行和分布式逻辑编程在解决现实世界复杂问题中的威力，例如在科学研究、金融分析、或者智能制造等领域。这本书将是我学习和探索计算智能领域的重要参考。

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我之所以对这本书充满期待，是因为它直接指向了我目前在人工智能研究中遇到的一个核心难题：如何处理海量知识和执行复杂的推理任务。逻辑编程提供了一种优雅且强大的方式来表达知识和规则，并从中推导出新的信息。然而，当知识库的规模达到数百万甚至数十亿个事实和规则时，单机的推理引擎将不堪重负。我一直相信，解决方案在于利用并行和分布式计算的力量。因此，我迫切希望这本书能够提供关于如何将逻辑编程的推理能力扩展到并行和分布式环境的详细指导。我期待书中能够深入探讨各种并行逻辑编程的实现框架和模型，例如如何将逻辑程序分解成更小的、可并行执行的单元，以及如何有效地管理和同步这些并行计算。对于分布式逻辑编程，我更关注如何在分布式集群中进行知识的存储、检索和推理，如何处理分布式数据的一致性和同步问题，以及如何设计高效的分布式推理算法来应对延迟和节点故障。书中是否会提供一些实际的案例研究，展示并行和分布式逻辑编程在解决现实世界中的复杂问题，如大规模知识图谱推理、复杂系统模拟或大规模数据分析等方面的应用，将对我具有极大的启发意义。这本书无疑将成为我探索智能计算边界的重要工具。

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我之所以被这本书吸引，是因为它恰好解答了我一直以来对如何处理海量数据和执行复杂推理任务的困惑。逻辑编程作为一种强大的表达和推理工具，在人工智能领域扮演着重要角色。然而，随着现实世界中数据规模的爆炸式增长和问题复杂度的不断提升，传统的单机逻辑编程在性能和可扩展性方面已经遇到了显著的瓶颈。我坚信，并行和分布式计算技术的发展，为解决这些挑战提供了新的途径。我希望这本书能够系统地介绍如何将逻辑编程的思想与并行和分布式计算相结合，从而构建出更强大、更高效的智能系统。我尤其关注书中对并行逻辑编程模型和实现技术的深入探讨，例如如何将逻辑程序并行化，如何设计高效的并行推理算法，以及如何在不同的硬件平台上实现并行逻辑编程。同时，我也对分布式逻辑编程在知识表示、信息检索以及跨节点推理方面的技术细节很感兴趣。我期待书中能够提供一些关于如何设计和优化分布式逻辑程序的指导，例如如何选择合适的分布式架构，如何管理分布式数据的一致性和同步，以及如何处理通信延迟和节点故障等问题。这本书将是我在人工智能和高性能计算领域深入学习的重要指南，能够帮助我更好地理解和应用这些前沿技术。

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