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出版者:机械工业出版社

作者:路林吉　等编著

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2007-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787111188582

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

《深度学习：原理与实践》 内容提要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习知识体系。从基础的数学原理到前沿的网络架构，本书力求在理论深度和工程实践之间找到完美的平衡点。我们相信，理解核心概念的数学本质，是构建和优化复杂模型的第一步。因此，本书在开篇部分详尽回顾了必要的线性代数、概率论与信息论知识，并以此为基石，逐步引入人工神经网络的构建模块。 本书的核心内容围绕经典的前馈网络（FNN）展开，详细解析了激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体）的选择准则、损失函数的构建，以及至关重要的反向传播算法的数学推导与实现细节。我们不仅停留在公式层面，更强调了梯度消失/爆炸问题的成因分析及其在实际训练中如何通过合理的初始化策略、批量归一化（Batch Normalization）和残差连接（Residual Connections）来有效缓解。 随后，本书将视角转向处理序列数据的强大工具——循环神经网络（RNN）及其高级变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。针对序列依赖性捕捉的难点，我们深入剖析了这些结构的内部机制，并辅以时间序列预测、自然语言处理（NLP）中的词嵌入（Word Embeddings）作为应用实例。 卷积操作是处理网格化数据（如图像）的关键。本书用大量篇幅讲解了卷积神经网络（CNN）的原理，从基础的卷积层、池化层到经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）乃至现代的ResNet和DenseNet。我们着重阐述了感受野（Receptive Field）的概念，权值共享的优势，以及如何通过网络深度和宽度来平衡模型的表达能力与计算效率。 随着模型复杂度的提升，优化算法的选择和调整变得至关重要。本书系统地对比了随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法，如Adagrad、RMSProp和Adam的内在逻辑和适用场景。我们提供了一套实用的“超参数调优指南”，帮助工程师和研究人员快速定位最优训练配置。 在模型评估与泛化能力方面，本书深入探讨了正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout的随机性机制，以及数据增强（Data Augmentation）对提升模型鲁棒性的作用。我们详细讨论了过拟合与欠拟合的判断标准，以及如何通过交叉验证和早停法（Early Stopping）进行有效的模型选择。 本书的后半部分聚焦于前沿领域和特定应用： 1. Transformer架构与自注意力机制（Self-Attention）：这是当前自然语言处理领域革命性的基石。我们将详细拆解Transformer的编码器-解码器结构，重点解析了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间捕获信息，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性。 2. 生成模型：涵盖了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）。对于GAN，我们不仅解释了生成器与判别器之间的博弈论框架，还探讨了诸如WGAN、CycleGAN等改进版本在解决模式崩溃和训练不稳定性方面的技术。 3. 可解释性（XAI）：在深度学习日益被用于关键决策领域时，理解“黑箱”内部的工作机制变得不可或缺。本书介绍了LIME、SHAP值等局部解释方法，以及CAM/Grad-CAM等基于梯度的可视化技术，帮助读者洞察模型做出决策的依据。 本书特色： 数学严谨性：所有核心算法均配有清晰的数学推导，确保读者理解“为什么”有效。 代码实现导向：书中穿插了大量基于主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）的伪代码和核心实现片段，强调从理论到代码的无缝转换。 案例驱动学习：每个复杂概念后都紧随一个具体的、行业内验证过的应用案例，例如图像分类的迁移学习、文本摘要的序列生成等。 进阶主题覆盖广：不仅限于基础学习，还覆盖了联邦学习的基本思路、模型压缩（剪枝、量化）的初步介绍，为有志于从事工业界部署的读者打下坚实基础。 适用对象： 本书适合具有一定微积分、线性代数基础的计算机科学、电子工程、应用数学等领域的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性提升其机器学习技能的软件工程师和数据科学家。阅读本书，您将不仅学会“如何”构建深度学习模型，更能深刻理解“为何”某些架构和优化策略能带来卓越的性能。

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这本书简直是开启了我对宇宙深层奥秘的认知大门！虽然名字听起来有些高冷，但读进去之后，你会发现它所描绘的世界是如此的精妙而又充满逻辑。我一直对那些能够用数学语言解释自然现象的学科感到着迷，而《信号与系统》恰恰是其中的佼佼者。它不仅仅是关于如何处理信号，更是关于理解事物如何随时间或空间变化，以及这些变化背后隐藏的规律。 书中对傅里叶变换的讲解，简直是点睛之笔。以前总觉得这个概念非常抽象，像是数学家们的“黑魔法”，但作者却用循序渐进的方式，配合大量的图示和实例，将这个强大的工具剖析得淋漓尽致。我甚至开始尝试用傅里叶变换来分析一些生活中的声音，比如不同乐器的音色差异，甚至是不同人说话的语调变化。这种将书本知识应用于实践的感觉，真的非常过瘾。 更让我惊喜的是，这本书并没有止步于理论的讲解，而是巧妙地融入了大量的工程应用案例。从通信系统到图像处理，再到控制理论，几乎所有我感兴趣的领域都能看到《信号与系统》的影子。它让我明白，那些看似高科技的产品，背后都凝聚着如此扎实的数学基础和严谨的科学原理。阅读的过程就像是在与一位经验丰富的工程师对话，他不仅告诉你“是什么”，更告诉你“为什么”和“如何”。 当然，这本书的深度和广度也意味着它并非易读之物。有时候，我会因为一个公式而停留很久，反复推敲；有时候，我会因为一个抽象的概念而冥思苦想。但正是这种挑战，让我每一次的“攻克”都充满了成就感。它迫使我跳出舒适区，去锻炼我的逻辑思维和抽象能力。我感觉自己不仅仅是在学习知识，更是在重塑我的思维方式。 总而言之，《信号与系统》是一本让我受益匪浅的书。它不仅拓展了我的知识边界，更重要的是，它教会了我如何用一种更加深刻和系统的方式去观察和理解这个世界。对于任何对科学、工程或者任何一个需要理解复杂系统充满好奇的人来说，这本书都绝对值得你投入时间和精力去探索。它就像是一把钥匙，开启了通往更广阔知识海洋的大门。

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我最近读了一本名为《信号与系统》的书，原本以为它会是一本关于通信技术或电子工程的枯燥读物，但结果却让我大为惊喜。这本书的视角非常宏观，它不仅仅是关于如何处理和分析信号，更是关于理解我们周围世界中各种动态过程的底层逻辑。 书中关于“连续时间系统”和“离散时间系统”的区分和对比，给我带来了全新的认识。作者通过非常直观的类比，将这些看似抽象的概念变得生动起来。我开始能够区分日常生活中的哪些现象可以被看作是连续时间系统，哪些又是离散时间系统，并且思考它们在信号处理上的差异。 让我尤其印象深刻的是，作者在讲解“频率域分析”时，是如何巧妙地将时域和频域的概念联系起来的。傅里叶级数和傅里叶变换的引入，就像是为我打开了一扇通往新世界的大门。我开始能够理解，为什么一个看似复杂的信号，在频率域上却可以被如此简洁地表达，以及这种转换对于信号分析和处理的巨大意义。 当然，这本书的深度不容忽视。在某些章节，特别是涉及到一些高级的变换和滤波器设计时，我确实需要花费额外的时间去理解和消化。但正是这种学习过程中的挑战，让我对知识的掌握更加牢固，也更加享受攻克难题后的成就感。 总而言之，《信号与系统》是一本极具价值的书籍。它不仅为我打开了工程技术领域的一扇窗，更重要的是，它教会了我如何用一种更加系统和分析性的眼光去看待世界。我向所有对科学、工程，或者对理解事物运作原理充满好奇的读者强烈推荐这本书。

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我最近沉迷于一本叫做《信号与系统》的书，它完全颠覆了我对工程学科的刻板印象。这本书给我的感觉，与其说它是一本技术手册，不如说它是一本关于“理解事物运作方式”的指南。作者以一种非常人性化的方式，将那些听起来高深莫测的理论，一点点地剥开，展现在读者面前。 书中最让我着迷的部分，莫过于对“系统”这个概念的深入探讨。它不仅仅是简单的输入-输出关系，而是更强调了系统的时间累积性、因果性以及稳定性等特性。作者用非常贴切的比喻，比如弹簧振子、RC电路等，将这些抽象的概念具象化，让我能够轻松地理解不同类型的系统是如何工作的，以及它们在面对不同信号输入时会产生怎样的响应。 而且，这本书在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。它不仅仅罗列公式，而是会详细解释每一个公式的物理意义，以及它们是如何应用于实际工程中的。从最早的模拟信号处理，到后来的数字信号处理，再到一些前沿的应用，书中都有涉及。这让我深刻地体会到，理论知识的扎实，是实现技术创新的基石。 不得不承认，这本书的阅读过程并非一帆风顺。有时，我会因为某个推导过程而花费大量时间，反复演算。但正是这种挑战，让我对知识的掌握更加牢固。它不仅仅是记忆，更是理解和融会贯通。每次克服一个难点，都会有一种小小的成就感油然而生。 总体而言，《信号与系统》是一本让我感觉“学有所值”的书。它为我打开了一个全新的视角，让我能够以更加系统和深入的方式去理解这个充满信号和系统运作的世界。我向所有对工程技术、通信理论，或者任何需要理解动态过程的读者推荐这本书，它一定会给你带来意想不到的收获。

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拿到《信号与系统》这本书时，我抱着一种忐忑的心情，毕竟“信号”和“系统”这两个词听起来就充满了技术性。然而，当我真正开始阅读后，我才发现，这本书的魅力远超我的想象。它不仅仅是一本技术书，更像是一堂生动的“思维课”。 作者在处理“系统”的特性时，给我留下了极其深刻的印象。他不仅仅是简单地定义线性、时不变等概念，而是通过大量的图示和实验结果，生动地展示了这些特性在实际系统中的体现。我甚至开始尝试着在脑海中构建一些简单的系统模型，并思考它们分别具备哪些特性，以及这些特性会如何影响信号的传输和处理。 书中最令我印象深刻的是对“滤波器”的讲解。作者从基本的低通、高通滤波器开始，逐步深入到更复杂的带通、带阻滤波器，并详细阐述了它们的原理和设计方法。最让我惊喜的是，书中还介绍了一些实际滤波器在通信系统、音频处理等领域的应用案例，这让我更加直观地理解了滤波器在信号处理中的重要性。 当然，作为一本深入的学术书籍，《信号与系统》也并非易于掌握。在阅读过程中，我确实会遇到一些复杂的数学推导和抽象的概念，需要反复思考和演算。但正是这种挑战，让我更加珍惜每一次的“顿悟”。它不仅仅是知识的积累，更是思维的升华。 总的来说，《信号与系统》是一本让我受益匪浅的书。它不仅让我对信号处理技术有了更深入的认识，更重要的是，它培养了我一种系统化、逻辑化的思维方式。我强烈推荐这本书给任何对工程技术、通信理论，或者希望提升自身分析和解决问题能力的读者。

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初次翻阅《信号与系统》，我本以为会是一本充斥着枯燥公式和晦涩概念的学术著作，然而，它所展现出的清晰条理和生动阐释，却深深地吸引了我。作者在内容编排上颇费心思，将复杂的信号处理理论分解为易于理解的单元，并辅以丰富的图例和实际案例，让原本可能令人望而生畏的概念变得触手可及。 书中关于卷积的章节，给我留下了极其深刻的印象。通过作者精巧的类比和生动的图形演示，我终于能够直观地理解卷积操作的本质，以及它在系统响应分析中的关键作用。这种“豁然开朗”的感觉，是在许多其他技术书籍中难以获得的。它让我不再将卷积视为一个简单的数学运算，而是理解了它背后所蕴含的系统互动和累积效应。 更令我欣赏的是，作者并没有拘泥于纯粹的理论，而是将这些理论巧妙地融入到各种实际应用场景中。从无线通信的信号调制解调，到音频和图像的数字处理，再到自动控制系统的设计，这本书都提供了深入浅出的分析。这让我认识到，那些我们习以为常的现代科技，其背后都离不开这些基础理论的支撑。阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的技术实验室，亲眼见证着这些理论是如何转化为现实世界的强大力量。 当然，这本书也并非一步登天。在某些章节，尤其是涉及到更深入的变换和滤波原理时，我依然需要反复阅读和思考，甚至查阅一些辅助资料。但正是这种适当的难度，激发了我更强的求知欲。它不仅仅是知识的灌输，更是一种思维的训练，引导我如何去分析问题、解决问题。 总的来说，《信号与系统》是一本极具启发性的读物。它不仅仅是学习信号处理的教材，更是一本关于如何理解系统、洞察规律的哲学指南。它让我对工程技术有了更深刻的认识，也让我对科学的严谨和美妙有了更深的体会。对于任何希望在相关领域有所建树，或者仅仅是对技术原理感到好奇的读者，我都强烈推荐这本书。

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