Information Theory and Network Coding (Information Technology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Raymond W. Yeung

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2010-11-24

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781441946300

丛书系列:

图书标签:

计算机
网络编码
理论
信息论
网络编码
信息技术
通信理论
编码理论
数据压缩
信道容量
纠错编码
随机过程
计算机网络

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具体描述

This book contains a thorough discussion of the classical topics in information theory together with the first comprehensive treatment of network coding, a subject first emerged under information theory in the mid 1990's that has now diffused into coding theory, computer networks, wireless communications, complexity theory, cryptography, graph theory, etc. With a large number of examples, illustrations, and original problems, this book is excellent as a textbook or reference book for a senior or graduate level course on the subject, as well as a reference for researchers in related fields.

图书简介：深度学习在多媒体处理中的前沿应用书名：深度学习在多媒体处理中的前沿应用内容概要：本书深入探讨了近年来飞速发展的深度学习技术如何彻底革新了数字多媒体内容的获取、理解、生成与传输等各个环节。我们聚焦于那些与信息论和网络编码等传统信息科学领域有所区别的、侧重于感知、认知和内容创作的前沿应用。全书结构清晰，理论与实践并重，旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一个全面而深入的参考框架。第一部分：深度学习基础与多媒体数据表示本部分首先回顾了深度学习的核心概念，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），以及近年来兴起的Transformer架构。我们强调这些模型如何从海量原始数据中自动学习出层次化的、具有丰富语义的特征表示，这与传统依赖人工设计特征（如SIFT、HOG）的方法形成鲜明对比。 1.1 深度神经网络回顾：详细解析了前馈网络、反向传播算法、优化器（Adam、SGD with Momentum）以及正则化技术（Dropout、Batch Normalization）。重点讨论了深度学习模型在处理非结构化多媒体数据（如图像像素、音频波形、视频帧序列）时的内在优势。 1.2 多模态数据嵌入空间：探讨了如何构建统一的嵌入空间来表示和关联不同类型（文本、图像、视频、音频）的多媒体信息。讨论了如Word2Vec、Doc2Vec在文本处理中的应用基础，并延伸至如何通过对比学习（Contrastive Learning）等技术，将视觉和语言信息映射到同一向量空间，实现跨模态检索和对齐。 1.3 自监督学习在多媒体预训练中的角色：阐述了在缺乏大规模标注数据的情况下，如何利用数据本身的内在结构（如遮挡预测、时间一致性）进行预训练。这为后续的下游任务（如目标检测、语义分割）打下了坚实的基础，极大地减少了对昂贵人工标注的依赖。第二部分：视觉内容理解与分析本部分聚焦于如何利用深度学习模型从图像和视频中提取高级语义信息。 2.1 图像识别与场景理解：深入分析了ResNet、DenseNet到最新的Vision Transformer (ViT) 在图像分类、目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net、DeepLab）中的演进和技术细节。重点讨论了如何应对小目标检测和复杂场景下的遮挡问题。 2.2 视频理解与时序建模：讨论了如何有效处理视频数据的时间维度信息。除了将CNN与RNN结合的早期方法，我们详细剖析了基于时空卷积（3D CNN）以及如何利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉视频中长距离的时间依赖性，应用于动作识别、事件检测和视频摘要生成。 2.3 图像与视频生成对抗网络（GANs）：详述了DCGAN、WGAN、StyleGAN等生成模型在高质量图像合成、超分辨率重建（Super-Resolution）、图像修复（Inpainting）和视频帧预测中的应用。强调了判别器和生成器之间的动态博弈机制，以及如何通过改进损失函数和网络结构来提高生成内容的真实性和多样性。第三部分：音频与语音处理的前沿突破本部分关注声音信号的深度分析和合成技术。 3.1 语音识别（ASR）的端到端范式：详细介绍了从声学特征提取到文本输出的端到端模型，如使用CTC（Connectionist Temporal Classification）或Attention机制的Seq2Seq模型。讨论了如何处理噪声环境下的鲁棒性问题。 3.2 语音合成（TTS）与声纹克隆：探讨了基于深度学习的语音合成技术，包括参数合成（如Tacotron 2）和基于神经声码器（如WaveNet、WaveRNN）的直接波形合成方法。重点分析了如何实现高度自然、富有情感的语音输出，以及在少量样本下进行说话人适应和声纹迁移的技术。 3.3 音乐信息检索（MIR）：介绍了如何使用深度网络从音频中提取乐谱信息、识别音乐流派、检测节奏和和弦。特别是探讨了如何利用Transformer结构处理音乐序列数据，实现音乐自动生成和风格迁移。第四部分：深度学习在多媒体内容增强与交互中的应用本部分探讨了如何利用深度学习技术优化用户体验和多媒体系统的交互性。 4.1 图像与视频增强技术：深入研究了基于深度学习的去噪、去模糊、色彩校正和HDR合成。重点分析了如何设计损失函数来平衡客观质量指标（如PSNR、SSIM）与人眼感知质量之间的关系，引入感知损失（Perceptual Loss）。 4.2 神经渲染与三维重建：探讨了如何从二维图像重建三维场景，包括SfM（Structure from Motion）与深度学习的结合。详细介绍了神经辐射场（NeRF）技术，它利用MLP来表示连续的光照和几何信息，实现了前所未有的视图合成质量。 4.3 跨模态生成与内容编辑：讨论了文本到图像（Text-to-Image）生成模型（如DALLE-2, Stable Diffusion的底层原理），强调了扩散模型（Diffusion Models）如何超越GANs，在生成语义复杂且高分辨率图像方面的优势。此外，还涉及基于语义的视频编辑技术，例如在不影响内容主体的情况下修改视频中的特定属性。总结与展望：本书最后总结了深度学习在多媒体领域取得的巨大成就，并展望了未来的研究方向，包括模型的可解释性、对边缘计算设备的部署优化、联邦学习在保护隐私的数据集训练中的应用，以及更具创造力和更强泛化能力的通用多媒体模型的发展趋势。本书内容严格围绕多媒体的感知、理解和生成展开，不涉及信息论基础、编码理论、信道容量或网络传输效率等纯粹的信息论或网络通信主题。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《信息论与网络编码（信息技术）》的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景，加上一个抽象的、仿佛是信息节点连接的图案，一下子就勾起了我对信息世界的好奇心。我平时对信息传输、数据压缩这些概念就挺感兴趣的，总觉得它们是构建现代数字社会最基础的砖石。虽然我不是科班出身，但偶尔接触到一些科普文章，都会被信息论那种严谨又充满智慧的逻辑所折服。这本书的书名直接点明了主题，信息论我多少有些了解，知道它涉及香农的那些经典理论，比如熵、信道容量等等，这些概念听起来就很有深度，也很有挑战性。而“网络编码”这个词对我来说则相对新一些，但从字面上理解，它似乎是在网络传输过程中对信息进行编码，可能是一种更高效、更鲁棒的传输方式？我脑海里会不由自主地想象，是不是就像在网络中设计一种巧妙的“语言”，让信息能够更快速、更准确地到达目的地，即使在网络拥堵或者出现丢包的情况下也能保持一定的完整性。这种对信息传播效率和可靠性的极致追求，恰恰是我非常欣赏和着迷的。这本书的定位是“信息技术”，这说明它很可能不仅仅停留在理论层面，而是会深入探讨这些理论在实际信息技术应用中的价值，这让我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在通信行业摸爬滚打多年的工程师，我对《信息论与网络编码（信息技术）》这本书的标题立刻产生了浓厚的兴趣。信息论，这个学科我们日常工作中无数次地绕不开它，从信道容量的计算，到纠错编码的设计，再到信息安全的基础，它无处不在。我对信息论的一些基本概念，比如香农的熵、互信息等，都有一定的了解，也明白它们在衡量信息量和通信效率上的重要性。而“网络编码”这个概念，在近些年来越来越受到关注，尤其是在分布式存储、多播通信、无线传感器网络等领域，它被认为是打破传统路由瓶颈、提升网络吞吐量和鲁棒性的关键技术。我常常思考，如何在有限的带宽和复杂的网络拓扑下，实现最高效的信息分发？网络编码是否能提供一种全新的思路，让网络节点在转发信息的同时，还能进行某种形式的“计算”，从而生成更有用的信息，以加速整体的数据传输过程？这本书的“信息技术”定位，让我相信它不仅会深入讲解理论，还会涉及相关的算法和工程实现，这对于我们解决实际工程问题非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术发展趋势很敏感的普通用户，虽然我不是工程师，但我觉得了解一些前沿的技术概念，能帮助我更好地理解这个世界是如何运作的。看到《信息论与网络编码（信息技术）》这个书名，我立刻就觉得它听起来非常“硬核”和“未来”。信息论，我依稀记得在一些科技新闻里听过，好像是关于数据压缩和数据传输极限的学科。而“网络编码”这个词，我完全陌生，但它听起来就很有科技感，似乎是关于如何在网络上传输信息的时候，做一些更聪明、更高效的事情。我平时喜欢看一些关于人工智能、大数据、5G技术的科普文章，它们总是强调信息的流动和处理速度的重要性。所以，这本书会不会在讲述信息论基础知识的同时，更深入地探讨如何利用网络编码来解决现实世界中的一些通信难题？比如，在无人驾驶汽车、智能家居、远程医疗等领域，对实时、可靠的信息传输有着极高的要求，那么这本书里提到的网络编码技术，是否能够为这些新兴应用提供理论支持和技术思路？我希望这本书能让我从一个用户的角度，窥探到这些支撑未来科技发展的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

每次看到像《信息论与网络编码（信息技术）》这样标题的书，我都会联想到那些在背后默默支撑着我们日常数字生活的技术原理。我本身是做软件开发的，虽然平时接触的更多是具体的编程语言和框架，但我一直认为，理解底层原理对于提升开发能力至关重要。信息论，我想它会给我提供一个审视数据本质、理解信息价值的全新视角。比如，当我们谈论数据压缩的时候，信息论能够解释为什么有些数据压缩率可以达到如此之高，同时又能尽可能地保留信息。而“网络编码”这个概念，则让我联想到在分布式系统、云计算等场景下的数据分发和冗余备份。我曾遇到过一些问题，比如在保证高可用性的情况下，如何最小化数据传输的开销，或者在网络带宽受限的情况下，如何高效地同步大量数据。我想，这本书可能会提供一些理论指导，甚至是一些创新的解决方案。它会不会像一本武功秘籍，揭示了一些隐藏在高效通信背后的奥秘？我特别好奇，网络编码是否能够帮助我们设计出更具弹性的网络架构，让信息在复杂多变的网络环境中依然能够畅通无阻。总的来说，这本书给我一种感觉，它可能是一扇通往更深层技术理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

我对《信息论与网络编码（信息技术）》这本书的封面设计印象深刻，那个以蓝色为主调，辅以几何线条和节点构成的图案，充满了科技感和专业性。我虽然不是信息科学领域的专业人士，但我对信息是如何被创造、传输和理解的过程一直非常着迷。信息论，这个词本身就带有一种探索信息本质的神秘感，让我联想到数据压缩的奥秘，以及如何用最少的比特来表达最多的信息。而“网络编码”这个词，对我来说则是一个全新的领域，但光从字面意思就能感觉到它在网络通信中的重要作用。我经常思考，在如今这个信息爆炸的时代，数据量越来越大，网络连接越来越复杂，如何才能让信息更快速、更稳定、更安全地到达我们手中？这本书会不会揭示一些超越传统数据传输方式的全新机制？比如，它是否会探讨如何利用信息论的原理，结合网络编码的策略，来设计出更高效、更容错的网络通信协议？我希望这本书能够帮助我理解，在那些看似无形的网络背后，隐藏着多少精妙的数学和工程智慧，以及它们是如何支撑起我们今天高度互联的数字生活的。

评分☆☆☆☆☆