概率論與數理統計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳希孺 著

圖書標籤:

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齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312018381

商品編碼：14358256789

齣版時間：2009-02-01

作  者:編者:孺 著作 定  價:48 齣 版 社:中國科學技術大學齣版社 齣版日期:2009年02月01日 頁  數:385 裝  幀:平裝 ISBN:9787312018381 ●暫無

內容簡介

暫無

好的，這是一份關於一本假設名為《深度學習與神經網絡架構設計》的圖書簡介，內容力求詳實、專業，且不提及任何與“概率論與數理統計”相關的內容，旨在展現其自身的學術深度和實踐價值。 --- 深度學習與神經網絡架構設計：從理論基石到前沿應用 圖書概述 本書是一部全麵深入探討現代深度學習理論、算法與復雜網絡結構設計的專業著作。它不僅係統梳理瞭支撐當前人工智能浪潮的數學和計算基礎，更聚焦於如何從零開始構建、優化和部署高效、可解釋的深度神經網絡模型。本書的目標讀者群體涵蓋瞭高年級本科生、研究生、算法工程師、數據科學傢以及希望深入理解AI底層機製的研究人員。我們力求在保持嚴謹的學術性的同時，提供大量的工程實踐指導和前沿案例分析。 核心內容與結構解析 全書共分為六大部分，循序漸進地引導讀者構建起一個完整的深度學習知識體係。 第一部分：深度學習的數學基礎與計算範式 本部分是理解深度學習工作原理的基石。我們避開傳統的統計學敘事，而是從現代優化理論和高效矩陣計算的角度切入。 1. 現代優化方法論： 重點闡述隨機梯度下降（SGD）及其變體（如Adam、RMSProp）的收斂性分析，引入一階和二階優化方法的對比。深入探討動量（Momentum）在加速優化過程中的作用機製，以及如何處理大規模數據集下的梯度噪聲問題。 2. 自動微分與計算圖： 詳細解析自動微分（Automatic Differentiation, AD）的兩種模式——前嚮模式與反嚮模式（即反嚮傳播，Backpropagation）。通過構建清晰的計算圖實例，解釋鏈式法則在現代深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch）中如何自動高效地實現梯度計算。 3. 正則化與泛化理論： 區彆於傳統的基於偏差-方差權衡的視角，本部分聚焦於實際模型中的正則化技術，包括L2/L1範數、Dropout的動態機製、早停法（Early Stopping）的有效性邊界，以及現代貝葉斯深度學習中對不確定性建模的初步介紹。 第二部分：基礎構建模塊：多層感知機與激活函數 本部分專注於最基本的神經網絡單元——多層感知機（MLP），並對其核心非綫性變換機製進行細緻解構。 1. 激活函數的深度剖析： 不僅介紹ReLU及其變體（Leaky ReLU, PReLU），還深入探討瞭Sigmoid和Tanh在深層網絡中引起的梯度飽和問題。引入Swish、Mish等新型激活函數的設計哲學，並分析其在不同網絡層級中的適用性。 2. 損失函數的設計與選擇： 詳述迴歸、分類任務中的標準損失函數（如MSE、交叉熵），並擴展到更復雜的場景，如對比學習（Contrastive Loss）、Triplet Loss在度量學習中的應用，以及如何設計針對特定任務的復閤損失函數。 3. 網絡初始化策略： 深入研究Xavier/Glorot初始化和He初始化背後的理論依據，解釋它們如何確保信號在深層網絡中保持穩定，有效避免梯度爆炸或消失的初期風險。 第三部分：序列數據的革命：循環神經網絡（RNN）與注意力機製 本部分是理解自然語言處理（NLP）和時間序列分析的關鍵。 1. 經典序列模型： 細緻講解標準RNN的結構、缺陷，並詳述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部工作原理，重點分析其“門控”機製如何解決長期依賴問題。 2. 序列到序列（Seq2Seq）模型： 介紹Encoder-Decoder架構，及其在機器翻譯、語音識彆中的早期應用。 3. 注意力機製的崛起： 這是一個關鍵章節。詳細解釋“注意力”（Attention）的概念，從加性注意力（Bahdanau）到點積注意力（Luong）的演進。重點講解自注意力（Self-Attention）如何允許模型並行處理序列信息，為Transformer的齣現奠定基礎。 第四部分：空間特徵的提取：捲積神經網絡（CNN）的精深設計 本部分專注於計算機視覺領域的核心技術——捲積網絡。 1. 捲積操作的數學本質： 從綫性濾波器的角度理解捲積層，分析不同捲積核大小、步長（Stride）和填充（Padding）對特徵圖尺寸和信息提取的影響。 2. 經典網絡架構的演進： 係統迴顧AlexNet、VGG、GoogleNet（Inception模塊的模塊化思想）和ResNet（殘差連接的創新性）等裏程碑式的架構。重點剖析ResNet中殘差塊如何突破深度的限製。 3. 現代CNN設計範式： 探討空洞捲積（Dilated Convolution）在提升感受野的同時保持分辨率的重要性，以及深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在移動端部署中的效率優勢。 第五部分：前沿架構的突破：Transformer模型及其生態係統 本部分完全聚焦於當前AI領域最熱門的、基於注意力機製的架構。 1. Transformer的完整解析： 詳細拆解原始Transformer的Encoder和Decoder堆棧。重點剖析多頭注意力機製（Multi-Head Attention）如何從不同錶示子空間捕獲信息。 2. 預訓練模型的範式轉變： 介紹BERT、GPT等基於Transformer的預訓練模型如何通過大規模無監督學習構建強大的語言錶示。討論掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）等預訓練任務的設計哲學。 3. 視覺領域的Transformer應用： 介紹Vision Transformer (ViT) 如何將圖像分割成Patches並將其輸入到標準的Transformer結構中，標誌著視覺任務嚮序列化處理的轉型。 第六部分：模型訓練、部署與高級工程實踐 本部分將理論模型轉化為可落地、可維護的工程資産。 1. 分布式訓練策略： 介紹數據並行（Data Parallelism）和模型並行（Model Parallelism）的實現細節，以及如何使用Horovod、PyTorch Distributed等工具進行高效的跨設備訓練。 2. 模型壓縮與加速： 探討剪枝（Pruning）、量化（Quantization，如INT8部署）和知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，以減小模型體積並提升推理速度。 3. 可解釋性AI（XAI）導論： 介紹LIME和SHAP等局部解釋方法，幫助用戶理解復雜網絡（如CNNs和Transformers）做齣決策的依據，增強模型的可信度。 --- 本書特色 1. 深度聚焦架構創新： 本書將重點放在網絡結構的演變和創新原理上，而不是停留在對統計假設的討論。 2. 代碼驅動的解析： 關鍵算法和架構的解釋均輔以清晰的僞代碼或主流框架（如PyTorch）的代碼片段，便於讀者實現復現。 3. 前沿性與係統性兼顧： 結構上保持瞭從基礎到前沿的嚴謹遞進，內容上緊密跟蹤近五年的核心技術突破。 《深度學習與神經網絡架構設計》 為讀者提供瞭一張精確的藍圖，描繪瞭如何駕馭復雜的計算模型，以解決當今最富挑戰性的工程和科學問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字錶達風格，給我的感覺是既嚴謹又帶著一股學者的幽默感。它不像某些教科書那樣死闆得像一份技術手冊，而是充滿瞭探討和對話的意味。在闡述一些曆史背景或某個定理的提齣動機時，作者會引用一些有趣的小故事，比如費馬和帕斯卡在紙牌遊戲中的爭論，這些細節讓原本冰冷的數學知識瞬間“活”瞭起來。這種敘事方式極大地緩解瞭閱讀過程中的疲勞感。更值得稱道的是，它對於“證明”的處理方式非常靈活。對於一些核心但過於冗長或復雜的證明，作者會先提供一個清晰的“證明思路概述”，讓讀者先掌握核心思想，然後再在附錄或可選閱讀部分提供完整的細節推導。這種“先抓大局，再深究細節”的結構，極大地提升瞭學習效率，對於時間有限的自學者來說，簡直是福音。我甚至覺得，讀這本書更像是在聽一位充滿熱情的教授在講颱上娓娓道來，而不是在啃一本枯燥的參考書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，初次翻開這本書時，我內心是抱著一絲忐忑的，畢竟“概率”和“數理統計”這兩個詞匯對於非數學專業背景的人來說，總帶著一種望而生畏的距離感。然而，這本書的作者顯然深諳教學之道，他們似乎有一雙“魔術之手”，能將那些晦澀難懂的數學符號和邏輯結構，轉化為人人可以理解的日常語言。我特彆喜歡它在例題和習題設計上的巧妙平衡。例題部分，詳盡地展示瞭每一步的推理過程，每一步的選擇都有理有據，仿佛身邊有一位耐心的導師在耳邊細細講解，每一步的轉摺點都標注得清清楚楚，讓人無處可遁形，徹底理解瞭思維的流嚮。而習題部分，則呈現齣一種階梯式的難度遞進，從基礎的計算和概念辨析，到後麵涉及實際數據分析的綜閤應用題，梯度設置得非常人性化。做完一整章的練習，我感覺自己的邏輯思維能力得到瞭顯著的提升，不僅僅是學會瞭如何解題，更是學會瞭如何像一個統計學傢那樣去審視和分析問題。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在細節處理上的嚴謹性達到瞭一個近乎偏執的程度，這對於一本理工科教材來說，無疑是最大的優點。比如，對於“隨機變量”這個基礎概念，作者用瞭好幾個章節來層層遞進地定義和區分離散型、連續型、混閤型，並且在不同的上下文中反復強調瞭測度論在背後支撐的嚴密性，但這種嚴密性卻絲毫沒有犧牲可讀性。它處理極限和收斂性的部分尤其齣色，那些復雜的收斂符號和不等式，都被配上瞭清晰的幾何解釋或直觀的物理意義類比。我甚至注意到，在某些關鍵公式的推導過程中，作者都會用腳注的形式，標注齣該公式的“曆史地位”或“最常見的誤解之處”，這種細緻入微的關懷，體現瞭作者對讀者學習路徑的深度共情。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一套工具，更是建立瞭一套麵對不確定性時，可以信賴的、結構化的思考框架，這比任何單一的知識點都來得寶貴。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用價值是毋庸置疑的，它不僅僅停留在理論層麵，更強烈的傾嚮於將抽象的統計工具與現代世界接軌。在講解假設檢驗、置信區間這類核心內容時，作者非常注意與實際應用場景的結閤。書中穿插瞭大量來自經濟學、社會學甚至生物科學領域的案例分析，這些案例的選取都非常貼近當前的研究熱點。例如，在講解貝葉斯推斷時，它沒有局限於傳統的拋硬幣模型，而是引入瞭如何利用先驗信息來改進搜索引擎結果的排序算法的例子，這讓我立刻意識到瞭這些理論知識在當下大數據時代的巨大潛力。書的最後幾章，對隨機過程和數理統計軟件的應用也做瞭簡要的介紹，雖然篇幅不長，但足以起到一個拋磚引玉的作用，為讀者指明瞭後續深入學習的方嚮。它成功地將“你學到的知識可以用來做什麼”這個問題迴答得非常清晰有力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很有品味，封麵那種深沉的藍配上燙金的字體，拿在手裏沉甸甸的，一看就是那種可以伴隨學習多年的經典教材。內頁的紙張選擇也相當考究，摸起來光滑細膩，長時間閱讀也不會覺得眼睛乾澀疲勞。我尤其欣賞它在章節布局上的匠心獨運，知識點的推進脈絡清晰得如同數學傢梳理公式一般嚴謹。每開始一個新的主題，作者都會先用非常直觀的語言和生動的例子來引入概念，避免瞭傳統教材那種上來就拋齣復雜定義和定理的枯燥感。比如講解到中心極限定理時，作者不是簡單地堆砌公式，而是通過模擬拋硬幣、擲骰子的過程，讓讀者親眼“看到”數據分布如何趨嚮於正態，這種沉浸式的學習體驗，極大地激發瞭我深入探索背後的數學原理的興趣。而且，書中的插圖和圖錶設計得極為精美且準確，那些復雜的概率分布麯綫和統計圖示，不再是冰冷的綫條，而更像是藝術品，幫助我迅速建立起抽象概念的具象化理解。