計算機應用基礎實驗指導與習題 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:石油工業

作者:羅艷鞦主編

出品人:

頁數:154

译者:

出版時間:2007-8

價格:16.00元

裝幀:

isbn號碼:9787502161453

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機應用基礎
• 計算機實驗
• 實驗指導
• 習題
• 高等教育
• 教材
• 計算機基礎
• 應用技能
• 實踐教學
• 信息技術

好的，這是一份關於一本名為《深度學習的數學基礎與實踐》的圖書簡介，內容詳實，旨在避免任何AI痕跡，並確保不涉及您提供的“計算機應用基礎實驗指導與習題”中的任何內容。 --- 深度學習的數學基礎與實踐：從理論前沿到工程落地 導言：跨越鴻溝，直擊核心 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習無疑是推動這場革命的核心驅動力。然而，許多實踐者在調用TensorFlow或PyTorch的API時，常常感到自己如同熟練的汽車司機，卻不甚瞭解引擎的內部構造。當模型性能遭遇瓶頸，或者需要設計全新的網絡結構以解決特定難題時，缺乏深厚的數學基礎便成為一座難以逾越的障礙。 本書《深度學習的數學基礎與實踐》正是為彌閤這一理論與實踐之間的鴻溝而精心編撰。它並非又一本羅列公式的教科書，也不是簡單堆砌代碼的速成指南，而是緻力於構建一座堅實的橋梁，連接高等數學、綫性代數、概率論與深度學習的尖端技術。我們的目標是讓讀者不僅“會用”，更能“理解”並“創新”。 全書內容嚴謹、邏輯清晰，從基礎概念的精確定義齣發，層層遞進，最終深入到當前最活躍的研究領域，如生成模型、強化學習的優化理論等。我們相信，唯有掌握瞭“為什麼”和“如何推導”，纔能在麵對未知問題時，胸有成竹地設計齣高效的解決方案。 第一部分：數學基石——深度學習的語言體係 本部分旨在為讀者打下堅不可摧的數學地基，確保後續的深度學習概念理解是建立在精確的數學語言之上。 第1章：綫性代數——高維空間的幾何直覺 深度學習的本質是高維空間中的函數逼近和數據變換。本章將重點剖析與神經網絡緊密相關的綫性代數概念，而非泛泛而談。 嚮量空間與特徵值分解（Eigendecomposition）：深入探討特徵值和特徵嚮量在主成分分析（PCA）中的作用，以及它們如何揭示數據內在的結構和方差方嚮。 奇異值分解（SVD）：SVD作為矩陣分解的終極工具，其在降維、數據壓縮以及優化算法中的收斂性分析中的應用將被詳盡闡述。 張量運算與幾何變換：從張量的視角理解多層感知機（MLP）中的權重矩陣乘法，以及捲積操作的本質——局部化和參數共享，如何通過張量運算高效實現。 第2章：微積分與優化——驅動學習的引擎 梯度下降法是深度學習的核心學習機製。本章將聚焦於如何利用微積分的原理來高效地找到最優解。 多元函數求導與雅可比矩陣（Jacobian）：詳細推導反嚮傳播算法（Backpropagation）的鏈式法則應用，解釋雅可比矩陣在計算每層誤差梯度中的核心地位。 Hessian矩陣與二階信息：探討Hessian矩陣（二階導數）的性質，分析牛頓法、擬牛頓法（BFGS/L-BFGS）在加速收斂和跳齣鞍點方麵的理論優勢與實際挑戰。 凸優化與非凸優化：區分損失函數在不同網絡結構下的凸性，理解為什麼深度學習的優化是一個非凸問題，並分析鞍點（Saddle Points）和局部極小值的特性。 第3章：概率論與信息論——量化不確定性與模型擬閤度 模型不僅要擬閤數據，更要對未來的不確定性做齣閤理的預測。概率論為我們提供瞭量化的工具。 隨機變量與聯閤概率分布：理解數據生成過程的隨機性，討論最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）的本質區彆及其在正則化中的體現。 熵、交叉熵與KL散度：詳細解析信息論中的核心概念，闡明交叉熵損失函數為何是分類任務的首選，以及KL散度在衡量兩個分布差異（如在變分自編碼器VAE中）中的關鍵作用。 貝葉斯理論與概率圖模型：簡要介紹貝葉斯推斷在貝葉斯神經網絡中的應用前景，以及概率圖模型（如馬爾可夫隨機場）與深度學習模型的結閤趨勢。 第二部分：深度模型的核心機製與數學解析 在鞏固瞭數學基礎後，本部分將帶領讀者深入當前主流網絡的數學結構和優化細節。 第4章：捲積神經網絡（CNN）的數學內涵 CNN的設計並非偶然，而是對圖像信號處理理論的巧妙藉鑒。 傅裏葉變換與頻域分析：解釋捲積操作在頻域中的簡化特性，理解濾波器（Filter）在不同頻率上的作用，以及池化（Pooling）如何實現一定程度的平移不變性。 分組捲積與深度可分離捲積：通過矩陣乘法的效率分析，推導齣這些結構如何顯著降低參數量和計算復雜度，同時保持（或微弱犧牲）模型的錶達能力。 第5章：循環神經網絡（RNN）與梯度消失/爆炸的解析 理解序列模型的核心挑戰在於處理時間序列上的長距離依賴。 時間反嚮傳播（BPTT）的展開：詳細展示BPTT如何將時間序列問題轉化為一個極深的網絡，並由此引齣梯度鏈的乘積問題。 LSTM與GRU的門控機製：從信息流控製的角度，精確分析遺忘門、輸入門和輸齣門如何通過精心設計的乘法和加法運算，實現對梯度流的“閘門控製”，從而穩定梯度。 第6章：現代優化算法的深入剖析 超越基礎的SGD，本章聚焦於工業界和研究領域廣泛使用的自適應學習率方法。 Momentum與Nesterov加速梯度（NAG）：從物理學中的慣性概念齣發，解釋Momentum如何平滑震蕩並加速收斂；NAG如何通過“預瞄”未來梯度來修正當前步進方嚮。 Adam、RMSProp與Adagrad的收斂性對比：深入分析這些算法如何利用梯度的曆史一階矩（均值）和二階矩（方差）來動態調整學習率，並討論它們在不同數據稀疏度和模型參數敏感性下的適用性差異。 第三部分：前沿應用與理論延伸 本部分展望深度學習的未來方嚮，展示數學工具如何在更復雜的模型中發揮作用。 第7章：生成模型：從概率密度到數據閤成 生成模型是深度學習中對數據分布建模的極緻體現。 變分自編碼器（VAE）的數學框架：詳細解釋變分下界（ELBO）的推導過程，闡明重參數化技巧（Reparameterization Trick）如何使我們能夠對潛變量進行梯度計算。 生成對抗網絡（GAN）的博弈論基礎：將GAN視為一個Minimax博弈問題，分析納什均衡（Nash Equilibrium）的含義，並討論WGAN、LSGAN等改進模型如何通過改變損失函數來穩定訓練過程。 第8章：模型的可解釋性與魯棒性（XAI與Robustness） 隨著模型復雜度的增加，理解其決策過程和抵抗惡意攻擊的能力變得至關重要。 梯度歸因方法（Gradient Attribution）：利用梯度信息（如Grad-CAM）量化輸入特徵對最終輸齣的貢獻度，其數學基礎是鏈式法則在特徵空間中的逆嚮傳播。 對抗樣本的數學構造：從一階梯度攻擊（FGSM）到迭代攻擊（PGD），展示如何利用損失函數的梯度方嚮，係統性地找到能夠“欺騙”模型的微小擾動。 結語：持續學習的路徑指引 《深度學習的數學基礎與實踐》旨在成為一本“常青樹”式的參考書。掌握本書內容後，讀者將能夠： 1. 獨立分析：在遇到新的損失函數或網絡結構時，能夠迅速推導齣其梯度錶達式和優化特性。 2. 理論創新：基於對概率分布和優化理論的深刻理解，設計齣更具魯棒性或更高效率的新模型組件。 3. 高效調試：當模型訓練不穩定或收斂緩慢時，能夠從數學角度診斷齣問題所在（如梯度爆炸、鞍點陷阱等）。 本書的結構設計鼓勵讀者在實踐中不斷迴顧理論，在理論中發現實踐的創新點，真正實現從“代碼使用者”到“理論工程師”的轉變。

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我對這本書的練習題部分的組織方式感到非常睏惑。題目類型過於單一，大多是選擇題和簡單的填空題，缺乏能夠真正檢驗學生對知識點掌握程度的開放式或設計型題目。理論學習的價值最終要通過實踐來檢驗，而練習題正是連接理論與實踐的橋梁，但這裏的橋梁顯得過於脆弱和狹窄。我希望看到更多需要學生動手構建、分析或排錯的實際問題，比如要求設計一個簡單的數據庫查詢語句，或者分析一段特定算法的效率。然而，書後的習題更像是對課本例題的機械重復，僅僅是換瞭幾個數值，並不能有效地激發讀者的批判性思維和解決問題的能力。學完一章後，我感覺自己隻是記住瞭幾個知識點，而不是掌握瞭一項技能，這種學習的“虛胖感”是這套習題給我帶來的最強烈的印象。

评分☆☆☆☆☆

這本教材的排版設計實在是一言難盡，內頁的字體大小和行間距似乎沒有經過細緻的考量，長時間閱讀下來眼睛真的會感到非常疲勞。而且，色彩的使用也顯得過於單調，很多關鍵的圖錶和流程示意圖的對比度不夠高，使得學習者在試圖快速捕捉核心信息時常常會遇到阻礙。我記得有一次，我在對照書上的一個復雜網絡拓撲結構圖進行理解時，因為綫條的顔色區分度不高，花瞭比平時多一倍的時間纔勉強理清各個節點的連接關係。更彆提書中一些章節的圖例說明總是放在離圖很遠的地方，讀者需要不斷地翻頁對照，極大地打斷瞭閱讀的連貫性。對於基礎入門級彆的書籍來說，清晰直觀的視覺呈現至關重要，畢竟很多初學者對抽象概念的理解很大程度上依賴於直觀的圖文輔助，但很明顯，這本書在這方麵投入的精力明顯不足，給人的感覺更像是一份早期的內部資料而非麵嚮廣大讀者的正式齣版物。這種設計上的粗糙，直接降低瞭學習的效率和體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格呈現齣一種非常學術化、略顯陳舊的腔調，讀起來缺乏活力和親和力，對於剛接觸計算機領域的學習者來說，門檻設置得太高瞭。作者似乎傾嚮於使用復雜的、從教科書直接摘錄下來的定義和術語，很少用日常的、更具畫麵感的語言來解釋復雜的機製，比如在講解內存管理或操作係統基本概念時，如果能多一些生活中的類比，效果可能會好得多。閱讀過程中，我常常需要頻繁地查閱專業詞典，這使得整個學習過程變得斷斷續續，難以沉浸其中。學習新知識的樂趣很大程度上來源於“豁然開朗”的瞬間，但這本書給我的感覺更多是“步履維艱”，仿佛作者在對一個已經非常熟悉領域的同儕講話，而忘記瞭麵前的讀者可能對這個領域一無所知，需要更多的引導和鼓勵。

评分☆☆☆☆☆

書中對一些核心概念的闡述深度和廣度存在明顯的不平衡，讓人感覺作者似乎在某些部分用力過猛，而在更關鍵的基礎概念上卻處理得過於蜻蜓點水。例如，對於數據錶示的基礎原理，書中的解釋雖然提到瞭二進製和補碼，但後續的深入推導和實際應用場景的聯係卻非常薄弱，使得學生隻能停留在錶麵的記憶，無法真正理解其背後的邏輯。相反，在某些偏嚮於軟件操作的章節，作者卻用瞭大量的篇幅去描述一些非常基礎、甚至可以通過官方文檔輕鬆獲取的操作步驟，這些內容占據瞭寶貴的篇幅，卻對提升讀者的計算思維能力幫助有限。這種內容權重的分配失衡，讓我在備考或準備項目實踐時，不得不花費大量額外時間去尋找更權威、更深入的補充材料。一本好的教材應該像一位耐心的嚮導，既要指齣正確的方嚮，也要在重要的路口提供詳盡的指引，而不是在小徑上徘徊，卻對大道上的關鍵標識語焉不詳。

评分☆☆☆☆☆

時間效率方麵，這本書在對最新行業發展趨勢的反映上顯得有些滯後。雖然計算機應用基礎的核心概念相對穩定，但我們現在所處的時代，軟件環境和工具鏈的迭代速度是驚人的。我翻閱時發現，書中引用的很多軟件界麵截圖和操作步驟，對應的是好幾年前的版本，與目前主流的操作係統和應用軟件的實際界麵大相徑庭。這不僅讓學習者在跟書操作時感到睏惑和挫敗，更重要的是，它沒有引導學生接觸和適應當前行業的主流工具。計算機教育的目的是培養麵嚮未來的應用能力，如果教材本身的內容“保質期”太短，那麼它就失去瞭作為指導手冊的核心價值。我期待未來的版本能夠更積極地擁抱新技術，將那些快速變化的實踐內容以更靈活的方式呈現，而不是被固定在過時的版本截圖中。

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