高等数学知识要点与习题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:沈艳

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2008-4

价格:40.00元

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isbn号码:9787811332889

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《深度学习原理与实践：从基础到前沿模型》 本书简介 在信息技术飞速发展的今天，人工智能正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。而驱动这场技术革命的核心引擎，无疑是深度学习。本书《深度学习原理与实践：从基础到前沿模型》旨在为读者提供一个系统、深入且富有实践指导意义的学习路径，帮助他们全面掌握深度学习的核心理论、关键算法以及最新的研究动态。 第一部分：深度学习的基石——数学与计算基础 深度学习的强大源于其深厚的数学功底和高效的计算支撑。本部分将为读者夯实理论基础，确保对后续复杂模型的理解建立在坚实的数理逻辑之上。 第一章：线性代数在机器学习中的应用 本章首先回顾了深度学习中至关重要的线性代数概念，包括向量、矩阵的运算、特征值与特征向量的几何意义。重点阐述了矩阵分解技术（如SVD、PCA）在数据降维和特征提取中的核心作用。理解矩阵运算如何映射到神经网络的层级传递和权重更新，是掌握反向传播算法的前提。我们详细分析了张量（Tensor）的概念，作为多维数据在深度学习框架中存储和操作的基本单元。 第二章：概率论与数理统计的视角 概率论是理解模型不确定性和优化的基础。本章深入探讨了随机变量、联合概率分布、条件概率以及贝叶斯定理在机器学习中的应用。特别关注了最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP），它们是许多损失函数构建的理论依据。此外，熵、交叉熵和KL散度被详细解释，它们构成了衡量模型预测准确性和分布差异的关键指标。 第三章：优化理论与梯度下降的艺术 神经网络的训练本质上是一个复杂的非线性优化问题。本章聚焦于核心优化算法。首先介绍凸优化和非凸优化的基本概念，继而深入解析梯度下降法（GD）及其变体：随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和Adam。我们不仅展示了这些算法的数学推导，更重要的是分析了它们在处理大规模数据集和高维参数空间时的收敛特性、稳定性和计算效率的权衡。 第二部分：神经网络的核心架构与训练机制 在奠定数学基础后，本书带领读者进入神经网络的构造与训练核心。 第四章：前馈神经网络（FNN）的构建与激活函数 本章详细解析了最基础的神经网络单元——神经元，以及如何通过层级堆叠构建前馈网络。着重分析了各类激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体如Leaky ReLU、ELU）的特性、梯度消失/爆炸问题的影响，以及它们在不同层级的适用性。同时，探讨了网络初始化策略（如Xavier/Glorot初始化、He初始化）对模型训练初期的重要性。 第五章：反向传播算法的精妙推导与实现 反向传播（Backpropagation）是深度学习的“心脏”。本章以链式法则为核心，通过清晰的数学步骤推导出损失函数相对于网络中所有权重的梯度。我们不仅关注理论推导，还提供了在计算图（Computational Graph）视角下理解反向传播的直观方法，帮助读者理解现代深度学习框架如何高效地自动求导。 第六章：正则化与泛化能力的保障 过拟合是训练深度模型时普遍面临的挑战。本章系统地介绍了多种用于提升模型泛化能力的正则化技术。除了L1/L2正则化，本书详细阐述了Dropout机制的原理、随机性对模型鲁棒性的提升作用，以及早停法（Early Stopping）的实践应用。此外，批归一化（Batch Normalization）的原理、作用及其对训练速度和稳定性的影响被作为关键技术点深入剖析。 第三部分：前沿模型与应用实践 掌握基础后，本书将视角转向当前主流且性能卓越的深度学习模型架构。 第七章：卷积神经网络（CNN）：视觉信息的捕获者 本章专注于卷积神经网络，这是计算机视觉领域的基石。深入讲解了卷积操作的数学原理、感受野、参数共享的效率优势。详细剖析了经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）以及ResNet（残差连接如何解决深度网络退化问题）。并拓展了目标检测（如Faster R-CNN）和语义分割（如U-Net）的基础框架。 第八章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对语音、文本等序列数据，本章介绍了循环神经网络。着重分析了标准RNN在长期依赖问题上的局限性。继而详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是其“门”机制如何有效地控制信息流，解决梯度消失问题。本章还简要介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型。 第九章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是近年来自然语言处理领域（NLP）取得突破的关键。本章首先解释了注意力机制的核心思想——动态加权输入表示。随后，本书将焦点完全转向Transformer模型，详细解析了其“自注意力”（Self-Attention）机制，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式。基于Transformer的编码器-解码器结构以及其在BERT、GPT等预训练模型中的核心地位被充分展示。 第十章：生成模型：创造力的深度驱动 生成模型是深度学习展现创造力的前沿阵地。本章对比了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对GAN的原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程进行了细致的分析。同时，讨论了WGAN、CycleGAN等改进版本，以应对训练不稳定的问题，并展示了它们在图像生成和风格迁移中的实际应用。 总结与展望 本书以严谨的数学推导为支撑，以实战应用为导向，力求将复杂的深度学习概念清晰化、模块化。我们相信，通过系统学习本书内容，读者不仅能熟练运用现有框架进行模型搭建，更能深入理解其底层机制，为未来探索更前沿的研究方向打下坚实的基础。掌握了这些原理与实践，方能在人工智能浪潮中立于不败之地。

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这本书的内容编排逻辑简直是教科书级别的范本，清晰明了到让人肃然起敬。它没有采用那种堆砌概念的传统叙事方式，而是巧妙地将理论知识点穿插在各个章节的引言和总结中，让你在不知不觉中学到核心思想。我特别欣赏它处理复杂概念时那种层层递进的处理方式，每引入一个新定义，前面总会有与之相关的基础铺垫，确保读者不会因为某个知识点的缺失而感到困惑。比如在阐述微积分核心定理时，作者并没有急于抛出公式，而是先用几个生动的生活化例子来模拟那个“变化率”和“累积”的过程，这种教学手法极大地降低了抽象概念的理解门槛，让学习过程变得顺畅而自然，而不是枯燥的记忆。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深沉的藏蓝色，配上烫金的字体，显得既专业又不失典雅，很有那种经典教科书的质感。内页的纸张选用的是略带米色的哑光纸，长时间阅读下来眼睛不会感到疲劳，这对于像我这种需要盯着书本好几个小时的读者来说简直是福音。装订也非常扎实，感觉即便是经常翻阅，也不会轻易散页。细节之处更能体现出品质，比如扉页上印制的那段关于数学魅力的引言，虽然只是小小的点缀，却让人在正式进入内容之前，心中已经对接下来的学习充满了期待。从拿到书的那一刻起，我就觉得这是一本值得珍藏和反复研读的工具书，光是把它放在书架上，都能感觉到一股严谨的学术气息扑面而来。

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从整体来看，这本书的出版质量和内容的深度，都表明了它是一部经过长期打磨、倾注了大量心血的学术精品。它不仅仅是一本知识点的集合，更像是一部系统性的数学思维导论。它的价值不在于你读了多少遍，而在于它能在你大脑中构建起一个稳固的、互相关联的数学知识框架。这种结构化的引导，使得知识的迁移和应用变得更为高效。我可以感受到作者在知识体系构建上的宏大视野，每一个章节的收尾都自然而然地导向了下一阶段的学习目标，形成了一种无缝衔接的学习体验，让人越读越有信心去挑战更深层次的数学难题。

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如果让我用一个词来形容这本书的阅读体验，我会选择“酣畅淋漓”。它的行文风格非常自信且富有洞察力，作者似乎对每一个知识点都进行了深度的剖析和提炼，使得原本晦涩难懂的定理和证明过程，被阐述得条理清晰，逻辑链条紧密无缺。我发现自己在阅读过程中，很少需要频繁地停下来查阅其他资料来佐证理解，因为作者在行文的间隙，已经帮我们预判并解答了许多潜在的疑问。特别是那些经典的证明，书里提供的步骤细致入微，每一步的推导依据都标注得清清楚楚，真正体现了“授人以渔”的教学理念，培养的是读者独立思考的能力，而不是简单的套用模板。

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这本书的实用价值远远超出了我对一本参考书的预期，它更像是一位循循善诱的私人导师。我注意到书中的插图和图表设计非常用心，它们不是简单的装饰，而是作为理解难点信息的有效补充。比如在处理空间几何或者多变量函数图像时，作者采用的立体投影图和剖面图，精准地将三维概念转化为二维视角下的直观理解，这种视觉辅助工具极大地弥补了纯文字描述的不足。每一次当我对着某个概念感到迷茫时，翻到对应的图示部分，总能立刻茅塞顿开，这表明作者在设计这套学习材料时，是真正站在了学习者困境的角度去考量的，体现了极高的同理心。

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