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出版者:人民邮电出版社

作者:凯斯林

出品人:

页数:660

译者:

出版时间:2011-1-1

价格:119.00元

装帧:

isbn号码:9787115244123

丛书系列:图灵电子与电气工程丛书

图书标签:

• 电路
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深度学习理论与实践：构建高效智能系统的基石 本书聚焦于深度学习领域的前沿理论、核心算法及其在复杂现实问题中的工程应用，旨在为读者提供一个全面而深入的知识体系，从而能够独立设计、优化和部署高性能的深度学习模型。 --- 第一部分：深度学习的数学基础与核心概念重构 本部分将系统梳理支撑深度学习的数学框架，确保读者对底层原理有扎实的理解，而非仅仅停留在调包层面。 第一章：概率论与统计推断的现代化视角 本章超越了传统概率论的叙述方式，重点探讨现代机器学习中至关重要的概念。我们将深入剖析最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）在参数估计中的作用及其局限性。随后，引入变分推断（Variational Inference, VI），作为贝叶斯深度学习中处理难以计算的后验分布的关键技术。详细阐述如何通过最小化Kullback-Leibler (KL) 散度将复杂的后验分布近似为一个易处理的分布，这对于理解生成模型（如VAE）至关重要。此外，还将讨论蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods），特别是马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）在小样本或特定分布采样中的应用，并对比其与变分推断在计算效率上的权衡。 第二章：优化理论与非凸函数的求解策略 深度学习的训练过程本质上是高维、非凸的优化问题。本章将详尽解析梯度下降（Gradient Descent）算法家族的演进。从基础的SGD开始，深入探讨动量法（Momentum）如何加速收敛并克服局部鞍点。随后，重点介绍自适应学习率方法，如AdaGrad、RMSProp和目前应用最广的Adam（Adaptive Moment Estimation）。每种方法的数学推导都将清晰展示其如何根据梯度的历史信息动态调整学习率。更进一步，本书将介绍如何利用二阶信息（如牛顿法的近似，Hessian矩阵的病态问题）来改进优化器的性能，并探讨L-BFGS在特定场景下的应用。我们还会专门讨论学习率调度策略（Learning Rate Scheduling），包括周期性学习率和余弦退火策略，以确保模型能有效跳出次优解。 第三章：信息论在特征表示中的角色 信息论是衡量不确定性和数据压缩效率的基础。本章探讨如何将信息论工具应用于评估深度神经网络的内部表示。核心内容包括熵（Entropy）、互信息（Mutual Information, MI）的计算与应用。我们将详细分析互信息最大化（Deep InfoMax, DIM）框架，说明如何设计损失函数以迫使网络学习更具区分性且不含冗余信息的特征。此外，对交叉熵（Cross-Entropy）损失函数的深入理解——为何它在分类任务中表现优异，以及它与MLE的内在联系——也是本章的重点。 --- 第二部分：核心网络架构与机制剖析 本部分深入探究当前主流深度学习模型的设计哲学和技术细节，分析不同架构如何解决特定的数据结构和任务需求。 第四章：卷积网络（CNN）的结构化演进与空间层次建模 本章聚焦于CNN，从基本的卷积操作、池化层（Pooling）的理论基础（如最大池化、平均池化的信息损失分析）讲起。我们将追踪CNN架构的演进历程：从AlexNet到VGG的网络深度与宽度权衡，再到GoogLeNet (Inception) 模块中如何通过多尺度特征融合来提高计算效率。重点剖析残差连接（Residual Connections）在ResNet中的革命性意义，解释残差块如何解决了深度网络中的梯度消失/爆炸问题，使得训练数百层的网络成为可能。此外，还将讨论空洞卷积（Dilated Convolution）在语义分割等需要大感受野任务中的应用，以及可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端模型（如MobileNet系列）中的效率优化原理。 第五章：循环网络（RNN）的序列依赖建模与长期记忆挑战 本章详细解析处理序列数据的经典模型——循环神经网络。我们将分析标准RNN在处理长序列时的梯度饱和问题。随后，深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部机制。对于LSTM，将精确分解输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流和记忆单元状态的更新。对于GRU，则对比分析其如何在参数量更少的情况下实现与LSTM相近的性能。更进一步，本章会引入注意力机制（Attention Mechanism）的早期形式，说明它如何增强RNN对序列中关键部分的聚焦能力，为后续的Transformer架构铺平道路。 第六章：自注意力机制与Transformer的全面解析 Transformer架构是当前自然语言处理（NLP）乃至跨模态学习的基石。本章将深度解构其核心部件：自注意力（Self-Attention）。我们将详细推导缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的数学公式，解释为何需要进行缩放。随后，深入剖析多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型在不同表示子空间中捕获信息。本章的重点是对位置编码（Positional Encoding）的理解，解释在缺乏循环结构的情况下，如何通过注入绝对或相对位置信息来维持序列顺序感。最后，将全面梳理Transformer的编码器-解码器结构，并探讨其在机器翻译、文本摘要等任务上的优越性。 --- 第三部分：生成模型、表征学习与模型可靠性 本部分转向更高级的主题，涵盖如何让模型“创造”内容、如何学习更具泛化能力的特征，以及确保模型的稳定性和可信赖性。 第七章：生成对抗网络（GANs）的理论框架与稳定性分析 生成对抗网络是深度学习领域中最具创造力的分支之一。本章将从博弈论的角度解读生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的纳什均衡点。我们将详细推导原始GAN的目标函数，并分析其在训练过程中可能遇到的模式崩溃（Mode Collapse）问题。随后，系统介绍改进型GANs：WGAN（Wasserstein GAN）如何通过引入Wasserstein距离来提供更平滑的梯度信号，从而改善训练的稳定性；以及DCGAN中如何规范化网络结构以适应图像生成任务。本章还会探讨条件GAN（CGAN）和信息瓶颈理论在生成模型中的应用。 第八章：变分自编码器（VAEs）与潜在空间的可控性 变分自编码器（VAE）提供了一种基于概率图模型的深度潜在变量模型。本章将详细阐述VAE的重参数化技巧（Reparameterization Trick），解释该技巧如何使得梯度能够通过采样过程反向传播。核心内容包括如何权衡重构损失（Reconstruction Loss）与KL散度正则项，以确保学习到的潜在空间（Latent Space）既能准确表示输入数据，又具有平滑、连续的特性。本章还将讨论如何利用潜在空间的线性插值来生成语义连贯的新样本，并介绍如何通过解耦潜在变量来控制生成内容的特定属性（如风格、姿态）。 第九章：预训练范式、迁移学习与模型泛化能力 预训练（Pre-training）已经成为现代深度学习的标准流程。本章探讨自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的最新进展，重点分析对比学习（Contrastive Learning）的原理，如SimCLR和MoCo如何通过构造正样本对和负样本对来学习高效的表征，而无需人工标注。我们将分析掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）在BERT等模型中的作用，解释其如何让模型学习到双向的上下文信息。此外，本章将提供一套实用的迁移学习策略：何时进行特征提取（Feature Extraction），何时进行微调（Fine-tuning），以及如何根据目标任务的数据量和相似性来选择合适的迁移方法。 第十章：模型鲁棒性、对抗性攻击与可解释性（XAI） 随着深度学习模型被部署到关键领域，其鲁棒性和可解释性成为不可或缺的要求。本章将深入剖析对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，如FGSM和PGD攻击如何通过微小的、人眼不可察觉的扰动欺骗模型。随后，我们将介绍防御机制，包括对抗性训练（Adversarial Training）和输入净化技术。在可解释性方面，本章将介绍梯度归因方法，如Grad-CAM和Integrated Gradients，这些工具能够帮助我们理解模型决策的关键区域，从而增强对模型行为的信任和调试能力。 --- 本书适合对象： 具有扎实线性代数、微积分和概率论基础的计算机科学、电子工程或应用数学专业的学生。 希望深入理解主流深度学习算法底层机制的工程师和研究人员。 致力于开发前沿AI应用，需要掌握高效优化和模型设计技巧的从业者。 预期成果： 阅读本书后，读者将不仅能熟练运用主流深度学习框架，更重要的是，能够基于数学原理和结构洞察力，对现有模型进行创新性改进，并独立解决复杂的、高维度的智能系统构建挑战。

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这本书是Digital Integrated Circuit Design:From VLSI Architectures to CMOS Fabrication的中文版，数字集成电路设计：从VLSI体系结构到CMOS制造。 洋洋洒洒600多页，100多块钱。但是我开始看了三天了。翻译简直就像谷歌翻译的一样，我专门下载了英文电子版来对照。原版是很...

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评分☆☆☆☆☆

我一直对“集成电路”这个概念充满好奇，但每次尝试去了解，都会被各种专业术语和晦涩的公式吓退。这本书却以一种非常温和且吸引人的方式，将这个复杂的领域呈现在我面前。作者仿佛是一位技艺精湛的故事讲述者，将原本枯燥的技术知识，转化成一个个引人入胜的故事。我特别喜欢他对“时钟”的描述，他将其比作整个电路的“脉搏”，精确而有力地驱动着一切。通过他的讲解，我终于明白了为什么时钟在数字电路中如此重要，以及如何去设计和控制它。书中对“寄存器”和“触发器”的解释也让我耳目一新，他用非常形象的比喻，让我能够轻松地理解它们是如何存储和传递数据的。而且，作者在解释这些概念时，总能穿插一些有趣的例子，让我对技术细节的理解更加深刻。例如，他会用我们日常生活中遇到的排序问题来类比一些排序算法的设计，让我瞬间就明白了其核心思想。这本书让我感觉，学习集成电路设计并非是学习一门艰涩的学科，而是在探索一个充满智慧和乐趣的微观世界。它让我对“数字”这个概念有了全新的认识，并且激发了我对这个领域更深入探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样在业界摸爬滚打多年的工程师来说，一本真正能够带来启发和革新的技术书籍是极其宝贵的。我读过许多关于集成电路设计的书籍，有的过于理论化，有的则过于注重某个特定领域，缺乏宏观的视野。而这本书，它提供了一种非常独特且全面的视角来审视数字集成电路的设计流程。作者在书中对整个设计链条的梳理，从需求分析到最后的芯片制造，都进行了深入浅出的阐述。我尤其欣赏他对于“设计约束”的强调，这在实际工程中是至关重要的，很多年轻的工程师容易忽略这一点。书中关于时序分析和功耗优化的章节，更是让我茅塞顿开。我一直认为，在追求高性能的同时，如何有效地管理功耗是当前集成电路设计面临的最大挑战之一，而作者在这方面提供了一些非常实用的技巧和策略，并且用具体的例子加以说明，这对我启发很大。此外，他对验证方法学的讨论也相当到位，我认为这绝对是芯片设计的重中之重。本书的优点还在于它并非只是简单地介绍工具和流程，而是着重于背后的设计思想和权衡取舍。作者在不同设计决策之间可能带来的权衡进行了细致的分析，这对于经验丰富的工程师来说，能够帮助我们更深刻地理解设计的本质，并在此基础上做出更优的决策。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，能够帮助我们提升设计理念和工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直太令人惊喜了！我一直对电子工程领域充满好奇，尤其是在数字化处理的世界里，但很多概念对我来说都像天书一样难以理解。我之前尝试过一些入门级的书籍，虽然它们试图简化问题，但往往过于 superficial，让我觉得只是在蜻蜓点水，没有真正触及到核心。而这本书，它以一种极其巧妙的方式，将复杂的数字集成电路设计过程拆解得淋漓尽致。我不是一个专业背景的人，但作者的叙述风格就像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我进入这个奇妙的世界。从最基础的逻辑门原理，到更复杂的时序逻辑，再到半导体工艺的简介，每一个概念的引入都恰到好处，而且总能与实际的应用场景联系起来，让我觉得学习这些理论知识是有目的、有意义的。最让我印象深刻的是，作者并没有回避技术细节，而是用清晰易懂的图示和生动的比喻来解释那些抽象的概念。例如，他把寄存器的工作原理比作一个“记忆盒子”，把时钟信号的作用比作“统一的指挥官”，这些比喻虽然简单，但却能瞬间点亮我脑海中的理解。而且，书中提供的案例分析也十分精彩，让我看到了理论知识是如何在现实世界中转化为实际产品的。我能感受到作者在编写这本书时付出的心血，他不仅仅是罗列知识点，更是在传递一种解决问题的方法论，一种对数字世界深邃的洞察力。这本书让我对“数字集成电路设计”这个领域有了全新的认识，它不再是遥不可及的高科技，而是可以通过系统学习掌握的技能。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对半导体行业充满热情的研究生，我在寻找一本能够系统性地梳理数字集成电路设计流程的书籍，以期能够更好地衔接理论学习与实际研究。这本书恰好满足了我的需求，甚至超出了我的预期。它并没有仅仅停留在理论知识的堆砌，而是着重于整个设计流程的端到端实现。作者对于从逻辑综合到版图设计的讲解，逻辑清晰，条理分明。我尤其欣赏书中对于不同设计自动化工具（EDA）的介绍，以及它们在各个设计阶段扮演的角色。这对于我们这些即将进入实际项目研究的学生来说，是极其宝贵的经验。书中对物理设计相关的挑战，例如时序闭合、功耗优化以及可制造性设计（DFM）等问题的讨论，都非常深入，并且提供了可行的解决方案。我特别喜欢他对“设计空间探索”的强调，这让我意识到，集成电路设计并非是一个线性的过程，而是一个需要不断权衡和优化的过程。作者在书中提供的案例研究，更是让我看到了不同设计策略所带来的影响，这对于我未来进行仿真实验和论文研究，将会有极大的帮助。此外，书中对新兴设计技术的展望，也让我对这个领域未来的发展方向有了更清晰的认识。总而言之，这本书为我构建了一个坚实的数字集成电路设计知识体系，为我未来的学术和职业生涯奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次关于“工程思维”的启蒙。我一直认为，工程设计就是要找到一个完美的解决方案，但这本书让我明白，在集成电路设计中，更多的艺术在于“权衡”。作者在书中反复强调，设计是一个不断在性能、功耗、面积以及成本之间进行妥协的过程。我特别欣赏他对各种设计决策的分析，他会详细阐述在不同情况下，应该优先考虑哪些因素，以及不同的设计选择可能带来的后果。例如，在讨论缓存设计时，作者会详细分析不同大小的缓存所带来的命中率提升和面积增加之间的关系，并引导读者思考如何做出最适合当前需求的决策。这种深入的分析，让我从一个简单的“功能实现”者，转变为一个具备战略性思考的“设计者”。此外，书中对“设计复用”和“IP核”的讲解，也让我看到了现代集成电路设计的高效性。作者并没有鼓励我们从零开始，而是强调如何利用已有的资源，并在此基础上进行创新。这种开放和共享的思维方式，对于我未来在团队中协作和学习，非常有借鉴意义。这本书让我学会了如何更全面地看待问题，如何在复杂的约束条件下做出明智的决策，这对于我今后的职业发展，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“芯片”这个词汇充满敬畏，总觉得它是高科技的代名词，距离我非常遥远。但这本书，却以一种前所未有的亲切感，让我走近了集成电路设计的真实世界。作者的语言风格非常生动活泼，他仿佛坐在我身边，用一种轻松愉快的方式，为我讲解那些我曾经以为难以理解的复杂概念。我印象最深刻的是，他用“管道”来比喻信号的传输，用“开关”来比喻逻辑门的工作，这些简单的比喻，瞬间就打消了我对抽象概念的恐惧。书中对“逻辑门”的分类和讲解，也让我明白了它们是如何构建出一切数字功能的基石。我曾经以为，数字电路就是一堆0和1的组合，但这本书让我看到了，这些0和1是如何通过精巧的逻辑设计，来实现如此复杂的计算和控制。而且，作者在讲解每一个概念时，都会提供一些实际应用的例子，比如手机的开机过程、电脑的处理速度等等，让我觉得学习这些知识非常有意义。这本书让我对“数字世界”有了全新的认识，它不再是冰冷的技术术语，而是充满智慧和创造力的奇妙领域。我感觉，这本书不仅仅是在教授技术，更是在传递一种对技术的热情和好奇心。

评分☆☆☆☆☆

我一直对电子设备内部的运作机制感到着迷，尤其是在手机、电脑这些我们每天都在使用的产品背后，究竟是如何实现的。这本书就如同为我打开了一扇通往微观世界的大门。我之前接触到的很多关于电子的介绍，要么太过枯燥，要么就停留在最表面的“开关”概念。但这本书，它从一个完全不同的角度切入，让我明白了数字信号是如何被处理、被存储、被传输的。让我印象深刻的是，作者在解释二进制逻辑和布尔代数时，竟然用到了“逻辑判断”和“规则”这样的比喻，这让我一下子就理解了它们在实际电路中的作用。而且，书中对于组合逻辑和时序逻辑的区分，以及它们各自的应用场景，也解释得非常清楚。我特别喜欢书中关于“状态机”的介绍，作者用生动的图示和类比，把一个抽象的概念变得异常直观，让我能够想象出它是如何一步步地控制复杂的逻辑流程的。对我来说，这本书最棒的地方在于，它并没有将技术知识束之高阁，而是让每一个概念都落地，都与我们日常生活息息相关。例如，当我看到书中解释CPU如何执行指令时，我仿佛就能看到那些小小的晶体管是如何协同工作的，最终实现了我们看到的画面和听到的声音。这本书让我对“数字”这个概念有了更深层次的理解，它不仅仅是0和1的简单组合，而是经过精心设计和组织后，能够完成各种复杂任务的强大力量。

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作为一名刚刚步入集成电路设计行业的工程师，我时常感到力不从心，很多理论知识在实际项目中难以直接应用。这本书的出现，如同一盏明灯，照亮了我前行的道路。它非常务实地讲解了数字集成电路设计中的核心概念和关键流程。我特别喜欢书中关于RTL（Register Transfer Level）设计的讲解，作者用非常形象的比喻，将抽象的硬件描述语言（HDL）代码与实际的电路结构联系起来，让我一下子就理解了代码背后所代表的逻辑功能。书中对状态机的详细解析，更是让我能够清晰地理解如何用HDL来描述复杂的控制逻辑。而且，作者并没有止步于理论，而是提供了许多实用的设计技巧和注意事项，例如如何避免亚稳态、如何优化面积和功耗等。这些都是在实际项目中会遇到的问题，而这本书为我提供了宝贵的参考。最让我惊喜的是，书中对仿真和验证方法的讲解。在实际项目中，验证往往占据了大量的资源和时间，而这本书为我提供了一些高效的验证策略和调试技巧，让我能够事半功倍。我感觉这本书就像一位经验丰富的导师，它不仅教会了我“做什么”，更教会了我“怎么做”，以及“为什么这样做”。这本书的实操性极强，让我能够快速地将学到的知识应用到实际项目中，提升我的工作效率和设计水平。

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这本书给我带来的最大触动，在于它让我看到了“设计”的艺术性。我一直以为集成电路设计是一门纯粹的科学，充满了冰冷的数字和严谨的公式，但这本书让我看到了其中蕴含的创造力和智慧。作者在介绍不同的设计方法时，例如流水线设计、并行处理等，不仅仅是描述它们的原理，更是阐述了它们是如何被巧妙地运用，以达到最佳的性能和效率。我尤其喜欢书中关于“权衡”的讨论，作者反复强调，在设计过程中，没有绝对最优的解决方案，只有在特定约束条件下的最佳权衡。这种哲学性的思考，让我从一个“做对”的角度，转变为一个“做得更好”的角度。书中对于不同模块的接口设计和时序约束的处理，也让我学到了很多实用的技巧。例如，在设计一个复杂系统时，如何确保不同模块之间能够顺畅地通信，如何避免数据冲突和时序冒险，这些都是至关重要的细节，而作者在这方面提供了非常清晰的指导。而且，这本书的语言风格也非常吸引人，它充满了思考的深度，但又不过于晦涩，总能恰到好处地引发读者的共鸣。我仿佛能够感受到作者在设计过程中所遇到的挑战，以及他如何凭借智慧和毅力克服它们。这本书让我重新认识了集成电路设计，它不再是枯燥的技术堆砌，而是一门充满挑战与乐趣的创造性艺术。

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这本书给我最大的启发，在于它让我看到了集成电路设计背后庞大而精密的生态系统。我之前可能只关注到具体的芯片设计过程，而这本书则将整个产业的链条都展现了出来。从 IP核的复用，到EDA工具的协同工作，再到流片前的验证和后期的封装测试，作者都进行了详尽的介绍。这让我明白，一个成功的集成电路产品，离不开产业链上各个环节的紧密合作。我尤其对书中关于“IP核”的讲解印象深刻。作者解释了为什么IP核在现代集成电路设计中如此重要，以及如何选择和集成IP核。这对于我理解现有技术和未来发展趋势非常有帮助。而且，书中对EDA工具的介绍，也让我对整个设计流程有了更直观的认识。我能感受到作者在编写这本书时，一定进行了大量的调研和思考，力求为读者提供一个全面而深入的视角。这本书让我意识到，集成电路设计不仅仅是工程师个人的技术活，更是一个庞大的、协同工作的系统工程。它拓宽了我的视野，让我对整个行业有了更深刻的理解，也让我对自己未来在这个领域的发展方向有了更清晰的规划。

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