Starting Lisp for Ai (Artificial Intelligence Texts) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Alfred Waller Ltd

作者:Peter Coxhead

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1987-01

价格:USD 30.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780632015443

丛书系列:

图书标签:

• Lisp
• Artificial Intelligence
• AI
• Programming
• Computer Science
• Machine Learning
• Symbolic Computation
• Logic Programming
• Cognitive Science
• Language

好的，以下是一本不包含《Starting Lisp for AI (Artificial Intelligence Texts)》内容的图书简介，力求详尽、自然，且不含任何AI痕迹： --- 《计算科学前沿：深度学习模型的理论基础与实践》 简介 计算科学的浪潮正在以前所未有的速度重塑我们的世界。 从自动驾驶汽车到个性化医疗诊断，再到复杂的金融风险建模，支撑这一切的基石是日益精密的计算模型与算法。本书《计算科学前沿：深度学习模型的理论基础与实践》正是在这一背景下应运而生，它并非简单罗列技术教程，而是致力于为读者构建一个坚实的理论框架，深入剖析当前最热门、最具变革性的技术——深度学习——其背后的数学原理、架构设计哲学以及在真实世界中的部署挑战。 本书的目标读者群体涵盖了计算机科学专业的本科高年级学生、研究生、希望深化理解的软件工程师、以及致力于将先进计算方法应用于科学研究的专业人士。我们假设读者具备一定的线性代数、微积分和基础概率论知识，但我们不会让这些知识点束缚住探索的步伐，而是将它们有机地融入到对复杂模型（如Transformer、生成对抗网络等）的推导之中。 第一部分：重温基础——现代计算的数学基石 在深入探讨前沿技术之前，建立对核心数学工具的深刻理解至关重要。本部分将超越教科书式的陈述，侧重于这些数学概念在构建高效算法时的实际意义。 第一章：优化的艺术与梯度下降的演变。 我们从凸优化理论的基石开始，解释为什么非凸优化在深度学习中占据主导地位。重点剖析了经典梯度下降（GD）的局限性，并详细介绍了随机梯度下降（SGD）及其变体，如动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam优化器。我们将探究学习率调度（Learning Rate Scheduling）对收敛速度和最终性能的影响，并通过具体的案例展示局部最优与鞍点问题。我们不仅关注“如何计算梯度”，更关注“如何利用梯度有效地导航高维参数空间”。 第二章：概率论与信息论在模型选择中的作用。 概率模型是理解不确定性、进行有效推理的先决条件。本章将细致梳理贝叶斯推断的基本原则，并将其与现代深度学习中的最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）进行对比。信息论部分聚焦于交叉熵（Cross-Entropy）、KL散度（Kullback-Leibler Divergence）和互信息（Mutual Information）如何量化模型的预测能力与数据分布之间的差异，并解释为何它们成为损失函数设计的核心组成部分。 第三章：张量代数与高性能计算。 深度学习的本质是大规模的张量运算。本章不再停留在矩阵乘法的定义，而是深入探讨张量分解技术（如奇异值分解SVD、张量环分解）在模型压缩和特征提取中的应用。同时，我们将分析现代GPU架构（CUDA核心、内存层次结构）如何加速这些运算，并探讨如何在分布式环境中高效地划分和同步大型模型训练任务。 第二部分：构建现代神经网络的蓝图 本部分是本书的核心，它系统地解构了当前主导人工智能领域的几大核心网络架构，并揭示了它们在面对不同数据结构时所展现出的独特优势。 第四章：卷积网络的深度与广度。 我们将从一维卷积追溯到二维和三维卷积，着重探讨感受野（Receptive Field）的设计哲学。除了经典的LeNet和AlexNet，本书将详细解析ResNet的残差连接如何解决深层网络的退化问题，以及Inception结构如何通过多尺度滤波来捕获更丰富的信息。此外，我们还将讨论批归一化（Batch Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。 第五章：循环与序列的记忆机制。 尽管注意力机制日益普及，但处理时间序列和自然语言仍需依赖对序列依赖性的建模。本章全面分析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点阐释了输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作以精确控制信息流动的。我们还将探讨双向RNNs在上下文理解上的优势。 第六章：注意力机制的革命——Transformer架构的剖析。 Transformer模型是当前NLP和许多视觉任务的基石。本章将用细致的步骤拆解自注意力（Self-Attention）机制的数学计算过程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的投影。我们将深入探究多头注意力（Multi-Head Attention）的意义，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型注入序列的顺序信息。通过具体的编码器-解码器结构分析，读者将掌握构建和修改此类模型的关键要素。 第三部分：前沿模型与应用挑战 随着基础架构的稳固，本部分将目光投向那些定义了当前AI能力边界的模型类型，并探讨其实际应用中的难题。 第七章：生成模型的两大支柱——变分自编码器与对抗网络。 生成模型是创造性AI的核心。我们将首先深入理解变分自编码器（VAE）如何通过引入潜在变量和最小化变分下界（ELBO）来进行有效的概率密度估计和数据生成。随后，我们将详细阐述生成对抗网络（GANs）的博弈论基础，分析判别器与生成器之间的纳什均衡探索过程，并介绍WGAN、CycleGAN等改进版本在解决模式崩溃和图像翻译任务中的应用。 第八章：模型的可解释性（XAI）与可靠性。 随着AI系统进入关键决策领域，理解模型“为什么”做出某个预测变得和预测本身同样重要。本章系统地介绍了事后解释方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和局部可解释性模型无关解释（LIME）。此外，我们还将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并探讨鲁棒性训练（Robustness Training）技术，旨在提高模型在面对微小干扰时的稳定性。 第九章：大规模模型的部署与工程实践。 理论的实现离不开高效的工程实践。本章关注模型优化和部署的实际问题，包括模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以减小模型尺寸和推理延迟。我们将探讨TensorRT、ONNX等框架在模型跨平台部署中的作用，以及边缘计算设备对模型结构提出的特定约束。最后，我们讨论联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的同时实现分布式模型训练的机制。 --- 《计算科学前沿：深度学习模型的理论基础与实践》旨在提供一个深入、全面且极具前瞻性的视角，帮助读者不仅能够使用现代AI工具，更能理解、设计和优化支撑这些工具的深层原理。本书是通往下一代智能系统设计者的必备指南。 ---

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