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出版者:高等教育出版社

作者:王保恒

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2005-1

价格:33.20元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040162141

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深度学习与神经网络前沿探索 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨当前人工智能领域最炙手可热的分支——深度学习和神经网络的理论基础、前沿技术及其在实际应用中的突破。我们避免了对基础计算机体系结构或传统编程语言的冗余介绍，而是将焦点完全集中于信息如何通过多层非线性变换进行学习和表征的精妙过程。 第一部分：理论基石与数学框架的重构 本部分将首先建立读者对现代机器学习范式中“学习”这一概念的深刻理解。我们不再满足于浅层的模型描述，而是深入剖析支撑深度学习的数学核心。 1.1 概率论与统计学的现代诠释： 我们将重新审视贝叶斯理论在复杂模型推理中的角色，特别是如何利用概率图模型（如马尔可夫随机场和因子图）来处理高维数据的内在依赖性。重点讨论变分推断（Variational Inference）和MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法在近似复杂后验分布中的应用，强调其在处理大规模数据集时的效率挑战与优化策略。 1.2 优化理论在非凸空间中的导航： 梯度下降法是深度学习的驱动力，但其在非凸、高维参数空间中的表现远非直观。本章将细致分析SGD（随机梯度下降）的收敛性分析，并引入动量（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp、Adam系列）的数学推导。我们将深入探讨这些优化器如何应对鞍点（Saddle Points）和局部极小值问题，并讨论二阶方法的局限性与潜力，例如K-FAC（Kronecker-Factored Approximate Curvature）如何在保持计算可行性的同时提高收敛速度。 1.3 信息论视角下的特征表示： 如何量化模型学到的“有用信息”？本章将运用互信息（Mutual Information）、KL散度等信息论工具，来评估模型在不同层次上对输入数据进行压缩和解压缩的能力。讨论信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory），阐述模型在训练过程中如何平衡数据压缩（损失函数优化）与预测能力（泛化能力）之间的矛盾。 第二部分：核心网络架构的精细解构 本部分将系统地剖析目前主流深度学习网络的内部结构、设计哲学以及它们所针对的具体数据类型。 2.1 卷积网络的进化与空间层次结构： 从经典的LeNet到ResNet、DenseNet再到Transformer的注意力机制的引入，卷积神经网络（CNN）的发展史即是空间特征提取的演进史。我们将详述残差连接（Residual Connections）如何解决深层网络中的梯度消失问题，并分析空洞卷积（Dilated Convolution）在保持分辨率同时扩大感受野的机制。重点讨论分组卷积和深度可分离卷积在降低计算成本方面的工程效益。 2.2 循环网络与序列建模的挑战： 针对自然语言、时间序列等序列数据，RNN的局限性（长期依赖问题）促成了LSTM和GRU的诞生。本章将深入解析门控机制（Input Gate, Forget Gate, Output Gate）的精确数学模型，并探讨Attention机制如何从根本上改变了序列处理的范式，尤其是在机器翻译和文本摘要任务中的突破性表现。 2.3 自注意力机制的数学本质与Transformer架构： Transformer结构是当前许多SOTA模型的基石。我们将详细拆解“Scaled Dot-Product Attention”的计算过程，探讨多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型在不同表示子空间中并行地捕获信息。并分析位置编码（Positional Encoding）在缺乏循环和卷积结构时提供序列顺序信息的作用。 第三部分：前沿模型与高级训练范式 本部分聚焦于当前研究热点，介绍超越标准监督学习的复杂模型和训练策略。 3.1 生成模型：从对抗到扩散的范式转换： 生成对抗网络（GANs）的Minimax博弈框架，将作为理解生成模型的基础。我们会分析其训练中的模式崩溃（Mode Collapse）问题及其缓解策略。随后，我们将重点转向当前主导图像和音频生成的扩散模型（Diffusion Models），深入探讨其基于随机微分方程（SDEs）的理论基础，包括前向加噪过程和反向去噪过程的精确数学描述，以及如何通过学习噪声估计器来实现高质量的样本生成。 3.2 自监督学习与表征学习： 在缺乏大量标签数据的场景下，如何让模型自主学习数据的内在结构？本章将详述对比学习（Contrastive Learning）的框架，如SimCLR和MoCo，如何通过构造正负样本对来最大化实例间的判别性。讨论掩码建模（Masked Modeling，如BERT）在预训练阶段学习丰富上下文表征的有效性。 3.3 模型可解释性（XAI）与因果推断： 深度学习的“黑箱”特性是其应用推广的主要障碍。本部分将介绍如Grad-CAM、SHAP值等技术，用于可视化和量化特定输入特征对模型决策的贡献度。更进一步，我们探讨如何超越相关性，引入结构因果模型（SCMs）来尝试从数据中推断出更稳健、更具泛化性的因果关系，从而提升模型在分布外（OOD）数据上的可靠性。 第四部分：实践中的工程挑战与效率优化 最后，本书将关注如何将复杂的模型部署到受限环境中，并确保训练过程的稳定性和效率。 4.1 模型压缩与量化技术： 为了实现边缘计算部署，模型必须被高效压缩。本章将详细介绍权重剪枝（Pruning，结构化与非结构化）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）中“教师-学生”网络的训练范式，以及低比特量化（如INT8、二值化网络）对模型精度和推理速度的权衡分析。 4.2 分布式训练策略： 处理万亿级参数模型需要跨多GPU、多节点的协作。我们将解析数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的实现细节，并重点讨论如ZeRO优化器等最新的内存优化技术，以有效扩展训练规模。 本书的读者对象是具备扎实的数学基础（线性代数、微积分）和初步编程经验的研究人员、工程师以及希望深入理解现代AI核心机制的资深爱好者。它不是一本入门教程，而是一份通往深度学习前沿研究的路线图。

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这本书的装帧设计是真的挺不错的，封面颜色搭配也很稳重，摆在书架上很有分量。我当时买它，就是看中了这个厚度，觉得内容一定很扎实。然而，当我翻阅之后，才发现这厚度很大一部分是用一些我完全不需要的“背景知识”填充的。比如，书里花了相当大的篇幅在讲计算机的历史发展，从ENIAC到个人电脑的诞生，这部分我可以理解，毕竟是“原理”，需要点历史铺垫。但是，它讲得太细了，细到让我觉得有些冗余。我更想知道的是，在这些历史进程中，有哪些关键的技术突破是如何实现的？比如晶体管的出现对计算机小型化起到了什么作用，微处理器的出现又是如何改变了计算机的设计范式？这本书更像是把一本历史科普书的内容直接搬了过来，然后冠上“计算机原理”的名头。还有，关于“设计”的部分，我本以为会涉及一些架构模式、设计原则，甚至是关于如何权衡性能、功耗和成本的考量。结果，它讲的更多的是一些软件层面的设计，比如数据结构、算法的应用，这些虽然重要，但与我理解的“计算机原理与设计”的主题似乎有点偏离。我想要的是能够理解计算机“骨架”是如何搭建的，而不是仅仅停留在“肌肉”和“皮肤”的层面。这本书给我的感觉是，作者像是收集了很多零散的关于计算机的信息，然后把它们一股脑地塞进了这本书，但缺乏一条清晰的主线，让读者能够理解这些信息之间的内在联系，以及它们如何共同构成计算机的“原理”和“设计”。

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这本书我真的是太失望了，当初选择它纯粹是因为名字听起来很高大上，以为能学到很多“高深”的知识。结果翻开目录，简直是给我泼了一盆冷水。什么“操作系统基础”、“网络协议概述”……这些名字听起来都很重要，但我真的想知道它们跟“计算机原理与设计”到底有多大的关联？给我一种拼凑感，好像把几个不相干的章节硬塞在一起。我以为能深入了解CPU的工作机制，比如流水线如何实现指令并行，缓存是如何减少内存访问延迟的，甚至是更底层的逻辑门是如何构建出复杂的计算单元。但这本书对这些方面几乎是只字未提，最多也就是点到为止，说“CPU是计算机的核心”，然后就没了。我需要的是剖析，是原理上的深入理解，而不是这种蜻蜓点水式的介绍。甚至连如何“设计”计算机，书里也只字未提，我期待的是能看到一些关于硬件架构选择、总线设计、芯片布局的讨论，或者至少是一些案例分析。这本书给我的感觉就像是，我走进一家高级餐厅，点了一道招牌菜，结果端上来的是一份半成品，连烹饪的步骤都没教我，更别说自己动手尝试了。我真的希望这本书能更聚焦，要么就深入讲解原理，要么就系统介绍设计流程，而不是现在这种什么都沾一点，但什么都不深入的状态，读完感觉像是在泛泛而谈，根本没有学到核心的、实用的知识。

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我选择这本书，是因为工作上需要用到一些关于计算机底层的知识，希望能通过阅读这本书，对计算机的整体运行机制有一个更深入的理解。比如，我想知道CPU是如何执行一条条指令的，内存和硬盘是如何协同工作的，操作系统又是如何管理这些硬件资源的。我期待这本书能够像一个详细的手册，一步一步地解析这些过程。但遗憾的是，这本书给我的感觉更像是一个“概览”，它告诉你“有CPU”、“有内存”、“有操作系统”，但关于它们“如何工作”、“如何设计”的细节，则含糊其辞。我读了很多关于“什么是CPU”、“什么是内存”的描述，但对于CPU的指令集架构、流水线技术，内存的寻址方式、DRAM的工作原理，以及它们之间如何通过总线进行数据传输，书中都鲜有提及。更让我感到困惑的是，“设计”这个词在书名中占据了重要位置，但我并没有找到关于计算机系统设计方法的论述，比如如何选择合适的处理器、如何设计内存控制器、如何规划I/O接口等等。这本书更像是对计算机各个组成部分的简单介绍，而不是对它们之间相互作用的原理进行深入剖析，更不用说关于如何进行系统设计的指导了。我感觉像是被带到了一个零件商店，看到了各种各样的零件，但没有人告诉我这些零件是如何组装成一台完整机器的，也没有人告诉我如何根据需求选择最合适的零件来“设计”一台机器。

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这本《计算机原理与设计》给我的感觉，就像是走进了一家大型超市，里面琳琅满目，什么都有，但就是找不到你真正想要的那种“独家秘方”。我本来是抱着一种“探秘”的心态来阅读这本书的，希望能够窥探到计算机这台复杂机器的运行奥秘，了解那些支撑起我们日常使用的数字世界的“幕后英雄”。我期待的是能够深入理解CPU内部的逻辑门电路是如何工作的，内存是如何存储和读取数据的，以及网络协议是如何在不同设备之间建立起沟通桥梁的。然而，这本书给我的感觉是，它提供的是一个“宏观视角”，告诉你“计算机是什么”，而不是“计算机是如何工作的”。比如，关于“原理”，书里更多的是在讲一些概念性的东西，比如“摩尔定律”、“冯·诺依曼体系结构”，这些固然重要，但如果只是停留在概念层面，就显得有些枯燥乏味，缺乏实际的指导意义。而关于“设计”，我本以为会涉及到一些系统架构、硬件选型、甚至是一些基础的电路设计原理，结果书中对此的论述更是寥寥无几。它更多的是把一些看似与计算机相关的各种知识点罗列出来，却没有一条清晰的逻辑线将它们串联起来，让我能够理解它们是如何相互作用，共同构成一台计算机的。读完这本书，我感觉自己像是走马观花了一番，对计算机有了一些模糊的认识，但对于其核心原理和设计思想，依然是一知半解。

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我当初选择这本书，是被它“原理与设计”这样一套完整的标题所吸引，觉得这本书应该能系统地解释清楚计算机是如何运作以及如何被创造出来的。我希望能够从这本书中获得的是一种“知其然，更知其所以然”的能力，不仅仅是了解计算机的各个部件，更希望能够理解这些部件是如何协同工作，形成一个完整的系统，以及在设计一台计算机时，需要遵循哪些基本原则和考量。因此，我期待书中能够有关于CPU的指令集设计、内存管理单元的作用、高速缓存的层次结构、以及各种总线的通信协议等深入的讲解。同时，我也希望在“设计”的部分，能够看到一些关于如何进行系统级架构的权衡，比如在性能、功耗、成本之间如何取舍，如何选择合适的组件来满足特定的应用需求，甚至是一些基础的硬件描述语言的应用范例。然而，这本书给我的感觉是，它就像一本“百科全书”的目录，列出了很多计算机相关的词条，但对于每个词条的解释都显得非常浅薄，仅仅是给出定义，而没有深入到其背后的工作原理和设计思想。尤其是在“设计”这个环节，书中几乎没有提供任何实质性的指导，更多的是一些泛泛的论述，让人感觉像是看了几篇关于计算机发展的综述，而不是一本真正意义上的“原理与设计”教材。我想要的是能够真正理解计算机的“灵魂”和“筋骨”，而不是仅仅停留在了解它的“表皮”。

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国内讲计算机组成原理的教材不少，但是大多数都是大同小异，这本书尽管并没有太多的亮点，但是不得不说水平还是挺高的，在国产教材中算是挺好的一本书了。

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国内讲计算机组成原理的教材不少，但是大多数都是大同小异，这本书尽管并没有太多的亮点，但是不得不说水平还是挺高的，在国产教材中算是挺好的一本书了。

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