信号分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:A. 帕普里斯

出品人:

页数:491

译者:毛培法

出版时间:1981年2月

价格:2.90

装帧:

isbn号码:

丛书系列:

图书标签:

• 信号处理
• 信号分析
• 傅里叶变换
• 时域分析
• 频域分析
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 系统分析
• 滤波

深度学习核心算法与实践：从理论基石到前沿应用 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。人工智能，特别是深度学习技术，正以惊人的速度重塑着各个行业。然而，要真正驾驭这股技术浪潮，掌握其背后的数学原理、算法逻辑与工程实现是必不可少的。《深度学习核心算法与实践》旨在为读者构建一个全面、深入且与时俱进的知识体系，帮助他们从“调包侠”迈向“算法构建者”。 本书并非侧重于信号处理的传统领域，而是聚焦于当前计算科学与人工智能领域最前沿的基石——深度神经网络的构建、优化与部署。我们将系统地探讨支撑现代AI系统的数学基础、核心优化策略以及不同架构的网络模型，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”。 第一部分：深度学习的数学基石与计算范式 本部分将为后续的复杂模型搭建坚实的理论基础，重点在于理解神经网络训练的本质——优化问题。 第一章：多元微积分与矩阵运算的深度重构 本章将重新审视高等数学中的核心概念，但视角完全转向计算效率和自动微分的需求。我们将详细阐述梯度在多维空间中的意义，对比解析梯度与数值梯度的优人劣势，并引入雅可比矩阵和Hessian矩阵在误差曲面分析中的作用。重点讲解张量（Tensor）这一核心数据结构，它如何统一向量、矩阵和高阶数据的表示，并讨论GPU加速计算中的并行化策略。 第二章：概率论与信息论在模型评估中的角色 深度学习本质上是一个概率建模过程。本章深入探讨最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）在线性回归和分类问题中的应用。我们将详细分析熵、交叉熵和KL散度这三大信息论度量，解释它们如何作为深度网络中的损失函数，量化模型预测与真实分布之间的差距。特别关注贝叶斯方法在处理不确定性时的潜力，为后续的贝叶斯深度学习打下基础。 第三章：随机优化算法的精细调校 神经网络的训练离不开优化器。本章跳出简单的梯度下降（GD），深入剖析随机梯度下降（SGD）的局限性，并详述其变种的内在机制。我们将细致分析Momentum、Nesterov加速、AdaGrad、RMSProp和Adam系列算法的收敛性分析，着重探讨动量项和自适应学习率机制如何有效逃离鞍点和局部最小值。同时，我们也会介绍学习率调度（如余弦退火、分段衰减）对模型最终性能的决定性影响。 第二部分：核心网络架构的内部机制与构建 本部分是本书的重点，详细解构支撑现代AI应用的三大核心网络类型，并探讨它们在结构设计上的精妙之处。 第四章：前馈网络（FNN）的结构分解与激活函数的演变 从最基础的多层感知机（MLP）出发，解析网络深度对表达能力的影响。本章着重分析激活函数的选取对训练过程的非线性引入和梯度流的影响，对比Sigmoid、Tanh的饱和问题，并深入研究ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU, GELU）的优势与局限性。此外，还将探讨批标准化（Batch Normalization, BN）如何稳定训练过程，减轻内部协变量偏移。 第五章：卷积神经网络（CNN）的空间层次化特征提取 本章聚焦于图像和序列数据处理的利器——CNN。我们将彻底解析卷积操作的数学本质，包括步幅（Stride）、填充（Padding）和多核并行。深入剖析经典的LeNet、AlexNet、VGG的结构演进，并详细解读ResNet中残差连接（Skip Connection）的设计哲学，理解它如何解决深度网络中的梯度消失问题。此外，还将覆盖空洞卷积（Dilated Convolution）在多尺度特征捕获中的应用。 第六章：循环神经网络（RNN）的时序依赖建模与挑战 针对自然语言处理和时间序列分析，本章探讨RNN如何通过隐藏状态（Hidden State）实现信息记忆。我们将分析标准RNN在长序列上的梯度爆炸/消失问题，并聚焦于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控机制”的精确工作原理，理解输入门、遗忘门和输出门如何协同控制信息流。同时，也会简要介绍双向RNN（Bi-RNN）的优势。 第三部分：模型泛化、正则化与前沿集成技术 仅有强大的学习能力是不够的，模型必须具备良好的泛化能力。本部分探讨如何约束模型复杂度，并介绍当前最先进的模型集成方法。 第七章：正则化技术：约束复杂性与提高鲁棒性 本章系统介绍避免过拟合的常用技术。除了L1/L2权重正则化外，重点讲解Dropout在训练时随机失活神经元单元的概率意义及其对模型集成效果的近似。还将探讨数据增强（Data Augmentation）作为一种隐性正则化手段，在图像和文本领域中的具体实现方法，以及早停法（Early Stopping）的原理与应用时机。 第八章：现代注意力机制与Transformer架构 随着大模型的兴起，注意力机制已成为处理序列数据的核心。本章将详述自注意力（Self-Attention）的计算流程，特别是Query、Key、Value矩阵的交互机制。随后，我们将全面解析Transformer架构，包括其多头注意力（Multi-Head Attention）的设计目的，以及FFN层和层间残差连接的结合。重点分析Transformer如何彻底摆脱循环结构，实现高效的并行化处理。 第九章：模型部署与效率优化 成功的AI应用需要高效的推理速度和较小的内存占用。本章关注模型工程化部署的关键技术。我们将讨论模型剪枝（Pruning）的策略（结构化与非结构化）、量化（Quantization）技术（从浮点到低比特整数）对精度和速度的影响，以及模型编译优化（如ONNX、TensorRT）在边缘设备和云端推理中的实际应用案例。 结语：迈向通用人工智能的展望 本书的收尾部分将超越单一算法的讨论，展望深度学习的未来方向，包括图神经网络（GNN）、生成对抗网络（GANs）的基础思想，以及当前对可解释性人工智能（XAI）的研究进展，引导读者在掌握坚实基础后，能够持续追踪和创新于这一快速发展的领域。 目标读者： 本书面向具有一定线性代数和微积分基础的计算机科学、电子工程、数据科学专业的学生、科研人员以及希望深入理解现代AI系统内部工作原理的工程师。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我原本对这类专业书籍抱持着一种“不得不读”的心态，期待值并不高，总觉得会是枯燥乏味的教科书复刻版。然而，《XXX》完全颠覆了我的固有印象。这本书的文字功底极其扎实，行文流畅，逻辑严密得像一台精密的瑞士钟表。它最让我欣赏的一点是，作者极其尊重读者的智力，不屑于用简单的口号式语言搪塞过去，而是将复杂的内在机制剖析得淋漓尽致。特别是关于XX问题解决路径的探讨，作者不仅给出了标准答案，还深入分析了其他备选方案的优劣势，这种全景式的视野，在其他同类书籍中是极为罕见的。读完这本书，我感觉自己的思考框架都被拓宽了，看待问题的角度也变得更加多维和深刻。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是一次小小的“折磨”，但却是极其有价值的“磨砺”。它的内容密度非常高，阅读速度不能太快，否则很容易遗漏关键信息。我不得不经常停下来，反复揣摩某些段落的深层含义，甚至需要借助一些辅助资料来确保完全理解。但这恰恰证明了这本书的份量——它不是快餐式的阅读材料，而是需要你沉下心来，用脑力去征服的知识高地。作者在论证过程中展现出的那种严谨到近乎偏执的求真态度，非常令人敬佩。读完后，我有一种“脱胎换骨”的感觉，虽然过程略显艰辛，但收获的知识深度和广度是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

哇塞，这本书简直是知识的宝库啊！我是一个实践型学习者，看书最怕的就是纸上谈兵，但《XXX》这本书却完美地平衡了理论与实践。书中大量的案例分析，每一个都来源于真实世界的复杂场景，每一个案例的拆解都细致入微，让人看了就想立刻上手操作验证。作者似乎深谙读者的学习痛点，总能在关键时刻提供“接地气”的解决方案和实用的操作技巧。我尝试着应用书中介绍的XX方法处理手头的一个棘手项目，效果立竿见影，直接节省了我好几天的摸索时间。这本书的价值，远超其定价，简直是每一个想在XX领域有所建树的人案头上必备的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书纯粹是出于好奇，因为听说作者在XX圈子里很有名气。拿到手后，我只是随便翻了翻目录，没想到一下子就被吸引住了。这本书的语言风格非常独特，带着一种古典的韵味和现代的锐气，读起来有一种享受文学作品的快感。作者似乎不太在意那些陈旧的学术规范，而是用一种非常个人化、充满激情的笔触来阐述自己的见解。尤其是在讨论XX流派的起源和演变时，作者的描述简直是栩栩如生，仿佛我亲眼见证了那些历史性的时刻。这本书不仅是知识的传递，更像是一场精彩的智力冒险，让我体验到了探索未知的纯粹乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《XXX》的书实在是太棒了！我最近刚好在研究XX领域，这本书简直是雪中送炭。作者的叙述方式非常引人入胜，仿佛在和我面对面聊天一样，把那些原本晦涩难懂的理论知识讲得清晰透彻。比如，书中对XX概念的阐述，没有采用那种干巴巴的公式堆砌，而是通过一系列生动的例子和图表，让我瞬间茅塞顿开。我记得有一次我对着一个难题冥思苦想了很久，翻到书中相关章节，几句话就点醒了我。这本书的结构安排也非常合理，从基础概念到高级应用层层递进，读起来毫无阻滞感。而且，作者在很多关键节点的思考深度非常惊人，总能给我带来意想不到的启发。我强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友们，相信我，你们绝对不会后悔的！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆