概率论与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈希孺 著

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出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312018381

商品编码：14358256789

出版时间：2009-02-01

作  者:编者:孺 著作 定  价:48 出 版 社:中国科学技术大学出版社 出版日期:2009年02月01日 页  数:385 装  帧:平装 ISBN:9787312018381 ●暂无

内容简介

暂无

好的，这是一份关于一本假设名为《深度学习与神经网络架构设计》的图书简介，内容力求详实、专业，且不提及任何与“概率论与数理统计”相关的内容，旨在展现其自身的学术深度和实践价值。 --- 深度学习与神经网络架构设计：从理论基石到前沿应用 图书概述 本书是一部全面深入探讨现代深度学习理论、算法与复杂网络结构设计的专业著作。它不仅系统梳理了支撑当前人工智能浪潮的数学和计算基础，更聚焦于如何从零开始构建、优化和部署高效、可解释的深度神经网络模型。本书的目标读者群体涵盖了高年级本科生、研究生、算法工程师、数据科学家以及希望深入理解AI底层机制的研究人员。我们力求在保持严谨的学术性的同时，提供大量的工程实践指导和前沿案例分析。 核心内容与结构解析 全书共分为六大部分，循序渐进地引导读者构建起一个完整的深度学习知识体系。 第一部分：深度学习的数学基础与计算范式 本部分是理解深度学习工作原理的基石。我们避开传统的统计学叙事，而是从现代优化理论和高效矩阵计算的角度切入。 1. 现代优化方法论： 重点阐述随机梯度下降（SGD）及其变体（如Adam、RMSProp）的收敛性分析，引入一阶和二阶优化方法的对比。深入探讨动量（Momentum）在加速优化过程中的作用机制，以及如何处理大规模数据集下的梯度噪声问题。 2. 自动微分与计算图： 详细解析自动微分（Automatic Differentiation, AD）的两种模式——前向模式与反向模式（即反向传播，Backpropagation）。通过构建清晰的计算图实例，解释链式法则在现代深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）中如何自动高效地实现梯度计算。 3. 正则化与泛化理论： 区别于传统的基于偏差-方差权衡的视角，本部分聚焦于实际模型中的正则化技术，包括L2/L1范数、Dropout的动态机制、早停法（Early Stopping）的有效性边界，以及现代贝叶斯深度学习中对不确定性建模的初步介绍。 第二部分：基础构建模块：多层感知机与激活函数 本部分专注于最基本的神经网络单元——多层感知机（MLP），并对其核心非线性变换机制进行细致解构。 1. 激活函数的深度剖析： 不仅介绍ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU），还深入探讨了Sigmoid和Tanh在深层网络中引起的梯度饱和问题。引入Swish、Mish等新型激活函数的设计哲学，并分析其在不同网络层级中的适用性。 2. 损失函数的设计与选择： 详述回归、分类任务中的标准损失函数（如MSE、交叉熵），并扩展到更复杂的场景，如对比学习（Contrastive Loss）、Triplet Loss在度量学习中的应用，以及如何设计针对特定任务的复合损失函数。 3. 网络初始化策略： 深入研究Xavier/Glorot初始化和He初始化背后的理论依据，解释它们如何确保信号在深层网络中保持稳定，有效避免梯度爆炸或消失的初期风险。 第三部分：序列数据的革命：循环神经网络（RNN）与注意力机制 本部分是理解自然语言处理（NLP）和时间序列分析的关键。 1. 经典序列模型： 细致讲解标准RNN的结构、缺陷，并详述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作原理，重点分析其“门控”机制如何解决长期依赖问题。 2. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介绍Encoder-Decoder架构，及其在机器翻译、语音识别中的早期应用。 3. 注意力机制的崛起： 这是一个关键章节。详细解释“注意力”（Attention）的概念，从加性注意力（Bahdanau）到点积注意力（Luong）的演进。重点讲解自注意力（Self-Attention）如何允许模型并行处理序列信息，为Transformer的出现奠定基础。 第四部分：空间特征的提取：卷积神经网络（CNN）的精深设计 本部分专注于计算机视觉领域的核心技术——卷积网络。 1. 卷积操作的数学本质： 从线性滤波器的角度理解卷积层，分析不同卷积核大小、步长（Stride）和填充（Padding）对特征图尺寸和信息提取的影响。 2. 经典网络架构的演进： 系统回顾AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception模块的模块化思想）和ResNet（残差连接的创新性）等里程碑式的架构。重点剖析ResNet中残差块如何突破深度的限制。 3. 现代CNN设计范式： 探讨空洞卷积（Dilated Convolution）在提升感受野的同时保持分辨率的重要性，以及深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在移动端部署中的效率优势。 第五部分：前沿架构的突破：Transformer模型及其生态系统 本部分完全聚焦于当前AI领域最热门的、基于注意力机制的架构。 1. Transformer的完整解析： 详细拆解原始Transformer的Encoder和Decoder堆栈。重点剖析多头注意力机制（Multi-Head Attention）如何从不同表示子空间捕获信息。 2. 预训练模型的范式转变： 介绍BERT、GPT等基于Transformer的预训练模型如何通过大规模无监督学习构建强大的语言表示。讨论掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等预训练任务的设计哲学。 3. 视觉领域的Transformer应用： 介绍Vision Transformer (ViT) 如何将图像分割成Patches并将其输入到标准的Transformer结构中，标志着视觉任务向序列化处理的转型。 第六部分：模型训练、部署与高级工程实践 本部分将理论模型转化为可落地、可维护的工程资产。 1. 分布式训练策略： 介绍数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）的实现细节，以及如何使用Horovod、PyTorch Distributed等工具进行高效的跨设备训练。 2. 模型压缩与加速： 探讨剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8部署）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以减小模型体积并提升推理速度。 3. 可解释性AI（XAI）导论： 介绍LIME和SHAP等局部解释方法，帮助用户理解复杂网络（如CNNs和Transformers）做出决策的依据，增强模型的可信度。 --- 本书特色 1. 深度聚焦架构创新： 本书将重点放在网络结构的演变和创新原理上，而不是停留在对统计假设的讨论。 2. 代码驱动的解析： 关键算法和架构的解释均辅以清晰的伪代码或主流框架（如PyTorch）的代码片段，便于读者实现复现。 3. 前沿性与系统性兼顾： 结构上保持了从基础到前沿的严谨递进，内容上紧密跟踪近五年的核心技术突破。 《深度学习与神经网络架构设计》 为读者提供了一张精确的蓝图，描绘了如何驾驭复杂的计算模型，以解决当今最富挑战性的工程和科学问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很有品味，封面那种深沉的蓝配上烫金的字体，拿在手里沉甸甸的，一看就是那种可以伴随学习多年的经典教材。内页的纸张选择也相当考究，摸起来光滑细腻，长时间阅读也不会觉得眼睛干涩疲劳。我尤其欣赏它在章节布局上的匠心独运，知识点的推进脉络清晰得如同数学家梳理公式一般严谨。每开始一个新的主题，作者都会先用非常直观的语言和生动的例子来引入概念，避免了传统教材那种上来就抛出复杂定义和定理的枯燥感。比如讲解到中心极限定理时，作者不是简单地堆砌公式，而是通过模拟抛硬币、掷骰子的过程，让读者亲眼“看到”数据分布如何趋向于正态，这种沉浸式的学习体验，极大地激发了我深入探索背后的数学原理的兴趣。而且，书中的插图和图表设计得极为精美且准确，那些复杂的概率分布曲线和统计图示，不再是冰冷的线条，而更像是艺术品，帮助我迅速建立起抽象概念的具象化理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表达风格，给我的感觉是既严谨又带着一股学者的幽默感。它不像某些教科书那样死板得像一份技术手册，而是充满了探讨和对话的意味。在阐述一些历史背景或某个定理的提出动机时，作者会引用一些有趣的小故事，比如费马和帕斯卡在纸牌游戏中的争论，这些细节让原本冰冷的数学知识瞬间“活”了起来。这种叙事方式极大地缓解了阅读过程中的疲劳感。更值得称道的是，它对于“证明”的处理方式非常灵活。对于一些核心但过于冗长或复杂的证明，作者会先提供一个清晰的“证明思路概述”，让读者先掌握核心思想，然后再在附录或可选阅读部分提供完整的细节推导。这种“先抓大局，再深究细节”的结构，极大地提升了学习效率，对于时间有限的自学者来说，简直是福音。我甚至觉得，读这本书更像是在听一位充满热情的教授在讲台上娓娓道来，而不是在啃一本枯燥的参考书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，初次翻开这本书时，我内心是抱着一丝忐忑的，毕竟“概率”和“数理统计”这两个词汇对于非数学专业背景的人来说，总带着一种望而生畏的距离感。然而，这本书的作者显然深谙教学之道，他们似乎有一双“魔术之手”，能将那些晦涩难懂的数学符号和逻辑结构，转化为人人可以理解的日常语言。我特别喜欢它在例题和习题设计上的巧妙平衡。例题部分，详尽地展示了每一步的推理过程，每一步的选择都有理有据，仿佛身边有一位耐心的导师在耳边细细讲解，每一步的转折点都标注得清清楚楚，让人无处可遁形，彻底理解了思维的流向。而习题部分，则呈现出一种阶梯式的难度递进，从基础的计算和概念辨析，到后面涉及实际数据分析的综合应用题，梯度设置得非常人性化。做完一整章的练习，我感觉自己的逻辑思维能力得到了显著的提升，不仅仅是学会了如何解题，更是学会了如何像一个统计学家那样去审视和分析问题。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在细节处理上的严谨性达到了一个近乎偏执的程度，这对于一本理工科教材来说，无疑是最大的优点。比如，对于“随机变量”这个基础概念，作者用了好几个章节来层层递进地定义和区分离散型、连续型、混合型，并且在不同的上下文中反复强调了测度论在背后支撑的严密性，但这种严密性却丝毫没有牺牲可读性。它处理极限和收敛性的部分尤其出色，那些复杂的收敛符号和不等式，都被配上了清晰的几何解释或直观的物理意义类比。我甚至注意到，在某些关键公式的推导过程中，作者都会用脚注的形式，标注出该公式的“历史地位”或“最常见的误解之处”，这种细致入微的关怀，体现了作者对读者学习路径的深度共情。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了一套工具，更是建立了一套面对不确定性时，可以信赖的、结构化的思考框架，这比任何单一的知识点都来得宝贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值是毋庸置疑的，它不仅仅停留在理论层面，更强烈的倾向于将抽象的统计工具与现代世界接轨。在讲解假设检验、置信区间这类核心内容时，作者非常注意与实际应用场景的结合。书中穿插了大量来自经济学、社会学甚至生物科学领域的案例分析，这些案例的选取都非常贴近当前的研究热点。例如，在讲解贝叶斯推断时，它没有局限于传统的抛硬币模型，而是引入了如何利用先验信息来改进搜索引擎结果的排序算法的例子，这让我立刻意识到了这些理论知识在当下大数据时代的巨大潜力。书的最后几章，对随机过程和数理统计软件的应用也做了简要的介绍，虽然篇幅不长，但足以起到一个抛砖引玉的作用，为读者指明了后续深入学习的方向。它成功地将“你学到的知识可以用来做什么”这个问题回答得非常清晰有力。