通信纠错中的数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:冯克勤

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2009年1月

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787030235183

丛书系列:七彩数学

图书标签:

• 数学
• 通信纠错中的数学
• 数学通俗读物
• 通信纠错
• 数学基础
• 编码理论
• 信息论
• 信道编码
• 纠错码
• 数学模型
• 算法
• 通信工程
• 数字通信

深度学习在自然语言处理中的前沿应用 本书聚焦于深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域的最新突破与复杂应用，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何利用神经网络架构解决文本理解、生成和交互等核心挑战。 在信息爆炸的时代，如何有效地从海量文本数据中提取意义、理解上下文、并生成高质量的自然语言输出，已成为人工智能领域最紧迫的研究课题之一。本书不涉及传统通信理论、编码理论或纠错码的数学基础，而是完全专注于现代自然语言理解和生成范式的转变——即深度学习驱动的NLP。 第一部分：基础架构与模型演进 本书的开篇将详细梳理支撑现代NLP技术栈的深度学习基础。我们首先回顾了从传统的循环神经网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的演进历程，重点分析了它们在处理序列依赖性任务时所暴露的局限性，特别是梯度消失和爆炸问题。 随后，我们将笔墨重点转向注意力机制（Attention Mechanism）的革命性引入。本书将详细解析自注意力（Self-Attention）的数学原理，阐释它如何允许模型在计算序列中任意两个元素间的关系时，动态分配权重，从而高效捕捉远距离依赖。 核心章节将全面剖析Transformer架构。我们将对其编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现细节进行深入的数学推导和算法剖析。读者将清晰理解为什么Transformer的并行化处理能力使其在处理大规模语料库和构建深层模型时，超越了以往的序列模型。 第二部分：预训练模型与语义表征 当前NLP领域的主导范式是基于大规模无监督数据进行预训练，随后针对特定下游任务进行微调（Fine-tuning）。本书将系统介绍这一范式的关键代表： 1. BERT及其变体： 我们将深入探讨BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）如何通过掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）进行双向上下文学习。重点分析其在理解歧义、实体识别和关系抽取中的强大能力，并探讨RoBERTa、ALBERT等模型如何针对预训练目标和效率进行优化。 2. GPT系列与自回归生成： 与BERT形成对照，本书将详述GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型如何通过严格的单向（自回归）方式进行训练。核心内容将聚焦于这些模型在文本生成、故事续写、代码补全等任务中展现出的“涌现能力”（Emergent Abilities），以及其在构建大型语言模型（LLM）生态系统中的核心地位。 3. 跨模态与知识增强： 深入探讨如何将文本表示与其他模态（如图谱、图像）结合。内容包括如何使用知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embeddings）来增强模型的推理能力，以及在多模态任务（如视觉问答VQA）中，如何设计有效的跨模态注意力融合机制。 第三部分：前沿应用与挑战 本部分将展示深度学习NLP模型在实际复杂任务中的最新应用，并探讨当前研究面临的瓶颈与未来方向。 1. 高级文本生成与控制： 详细分析如何通过引入强化学习（RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback）或对比学习等方法，对大型生成模型进行对齐（Alignment），使其输出更符合人类偏好、更具事实准确性，并能遵循复杂的指令（Instruction Following）。 2. 复杂推理与问答系统： 探讨如何构建能够进行多跳推理（Multi-Hop Reasoning）的系统。内容涵盖图论搜索方法在文本推理链构建中的应用，以及如何利用神经符号方法（Neuro-Symbolic Methods）来弥合纯粹的统计学习与逻辑推理之间的鸿沟。 3. 模型的可解释性与鲁棒性： 随着模型规模的增大，其决策过程的“黑箱”特性愈发明显。本书将介绍LIME、SHAP等解释性工具在NLP任务中的应用，用于追踪模型关注的文本片段。同时，我们将讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）对NLP模型的威胁，并分析如何设计更具鲁棒性的防御机制，确保模型在面对微小输入扰动时仍能保持稳定性能。 4. 低资源语言与高效部署： 鉴于大多数先进模型依赖海量数据，本书将专门讨论低资源语言（Low-Resource Languages）的处理策略，包括零样本学习（Zero-Shot Learning）、少样本学习（Few-Shot Learning）以及跨语言迁移学习（Cross-Lingual Transfer）的有效性。此外，还会涵盖模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以促进先进NLP模型在资源受限环境下的实际部署。 本书的写作风格严谨、逻辑清晰，所有模型架构和算法推导均基于扎实的线性代数、概率论和优化理论，但其核心目标是展示如何将这些数学工具转化为解决实际语言问题的强大工程能力，是深度学习研究者、NLP工程师以及期望掌握下一代文本智能技术的专业人士不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算机科学略有了解的读者，我一直对数据存储和传输的可靠性感到好奇。《通信纠错中的数学》这本书恰好填补了我在这方面的知识空白。书中开篇就点明了“纠错”的本质，即如何在不完美信道中确保信息的完整性。我尤其喜欢书中对不同噪声模型的分类和分析，例如加性高斯白噪声（AWGN）模型，这让我理解了为什么现实世界中的通信会出错。然后，书中循序渐进地介绍了各种纠错码，从最简单的奇偶校验码，到更复杂的BCH码和RS码。我跟着书中的例子，尝试用Python实现了一个简单的纠错码，虽然只是一个基础的版本，但能够成功地检测和纠正错误，让我非常有成就感。书中的一些证明和定理，例如有限域上的运算，对我来说是一个全新的概念，需要花一些时间去消化，但我相信掌握了这些基础，就能更深入地理解更高级的编码技术。这本书的价值在于，它不仅仅提供了一个技术列表，更是深入剖析了这些技术背后的数学原理，让我不仅知其然，更知其所以然。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校的数学系学生，我一直寻找能够将抽象数学理论与实际应用相结合的书籍。《通信纠错中的数学》无疑是一本极佳的选择。书中对于群论、环论、域论等抽象代数概念的引入，与纠错码的构建和分析紧密结合，让我看到了这些理论在实际工程中的生命力。我特别欣赏书中对伽罗瓦域（有限域）的详细讲解，以及如何利用它来构造BCH码和RS码。这让我对有限域有了更深刻的理解，不再仅仅停留在教科书上的定义和性质。此外，书中对代数几何码的介绍，虽然篇幅不长，但勾勒出了其独特的理论框架，让我对前沿的研究方向有了初步的认识。这本书的数学严谨性毋庸置疑，但作者也注意到了读者的接受程度，通过大量的图示和例子，将复杂的数学概念可视化，使得学习过程更加生动有趣。我计划将书中的一些重要定理和编码方法作为我期末论文的参考，并尝试用计算机模拟来验证这些理论的有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本《通信纠错中的数学》真是让我大开眼界，我原本以为通信纠错只是一个工程上的应用问题，没想到背后蕴含着如此深厚的数学理论。书中从最基础的概率论和信息论讲起，清晰地阐述了信道模型、噪声模型如何影响信息的传输。我尤其对书中关于香农极限的推导印象深刻，原来一个理论上的最大传输速率竟然如此精确，而纠错码的目的就是试图逼近这个极限。书中举例的汉明码、里德-所罗门码，虽然听起来像是高深的代号，但在作者的笔下，它们的编码和解码过程变得生动形象，仿佛一个精密的数学游戏。我尝试着跟着书中的例子，手动进行了一些简单的纠错运算，虽然一开始有些吃力，但当真正纠正了一个错误的比特时，那种成就感是无与伦比的。这不仅仅是理解了一个技术，更是领略了数学在解决实际问题中的强大力量。我原以为自己对数学已经有些了解，但这本书让我看到了数学更广阔的应用领域，也激发了我进一步深入学习相关数学分支的兴趣。它不仅仅是给通信工程师看的，任何对信息科学、数学应用感兴趣的人，都应该读读这本书，你会发现一个全新的世界。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的普通读者来说，通信技术常常是神秘而遥远的，而《通信纠错中的数学》这本书，却像一扇窗户，让我得以窥见其核心的数学奥秘。我不是数学专业的，但书中并没有使用过于晦涩的术语，而是通过大量形象的比喻和图示，将复杂的数学概念一一拆解。我印象最深刻的是关于“信息论”的部分，它解释了为什么在传输信息时会不可避免地产生错误，以及如何衡量传输的效率。然后，书中详细介绍了各种“纠错码”，这些名字听起来就很神奇，例如“里德-所罗门码”，它竟然能够纠正大量的突发错误，这对于我理解DVD、CD等存储介质为何能够保持数据的完整性提供了答案。书中对“信道编码”和“信源编码”的区分，也让我对整个通信过程有了更清晰的认识。这本书让我觉得，数学并非高高在上，而是实实在在地存在于我们日常使用的技术之中，而且它如此强大，能够解决现实世界中的各种难题。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，数学是解决问题的“万能钥匙”，而《通信纠错中的数学》这本书，则充分证明了这一点。它将看似抽象的数学概念，如有限域、代数曲线、概率模型等，巧妙地融入到通信纠错这一具体工程问题中。我特别欣赏书中对“香农信息论”的介绍，它为我们理解信息传输的本质和限制提供了理论框架。随后，书中详细阐述了各种纠错码的设计原理，例如，如何利用有限域来构造BCH码和RS码，以及如何利用图论和概率统计来设计LDPC码。我尝试着去理解书中关于“最小汉明距离”和“最大似然译码”的概念，这让我看到了数学在衡量和优化纠错性能方面的关键作用。书中还提到了最新的编码技术，如Polar码，这让我看到了该领域仍在不断发展和创新。这本书不仅为我提供了丰富的知识，更激发了我对数学在其他领域应用的探索热情，让我相信，只要有数学，就能解决看似不可能的问题。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理和数字通信领域抱有极大的热情，而《通信纠错中的数学》这本书，则是我在这个领域学习过程中不可或缺的一本参考书。书中对各种信道模型的详细描述，以及它们对信息传输的影响，为我理解纠错码的设计提供了坚实的理论基础。我特别赞赏书中对不同纠错码的分类和比较，从最早的Hamming码到如今广泛应用的LDPC码和Polar码，作者都对其数学原理、编码效率和译码复杂度进行了深入的分析。我尝试着去理解书中关于“码性能界限”的推导，这让我看到了理论的极限和实际应用的差距，也激励我去探索更优的编码方案。此外，书中还提到了将纠错技术应用于无线通信、卫星通信、存储介质等多个领域的案例，这让我看到了数学在不同应用场景下的普适性和强大威力。这本书不仅是理论的学习，更是实践的启迪，让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这是一本关于数学理论的枯燥书籍，没想到读起来却如此引人入胜。《通信纠错中的数学》这本书，以一种非常独特的方式，将枯燥的数学公式与生动的通信场景相结合。我特别喜欢书中对于“错误”的定义和分类，以及如何通过引入“冗余”来对抗错误。这让我联想到生活中许多类似的情况，例如在讲故事时重复强调重点，或者在重要的文件上盖章确认，都是一种“纠错”的思维方式。书中对各种纠错码的讲解，从最基础的线性分组码到更复杂的Turbo码和LDPC码，都力求用最直观的方式呈现。我尝试着去理解书中关于“最小汉明距离”的概念，它直接关系到纠错码的纠错能力，这让我对编码设计有了更深的理解。书中还涉及到了译码器的设计，以及如何通过不同的算法来寻找最可能的原始信息，这让我看到了算法优化在通信系统中的重要性。这本书不仅让我学到了纠错码的知识，更让我对数学的逻辑性和严谨性有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，虽然平时主要从事软件开发，但对底层技术的原理一直充满好奇。《通信纠错中的数学》这本书，以一种非常深入浅出的方式，揭示了通信纠错背后的数学逻辑。我一直以为纠错码只是简单的“加点东西”让数据更可靠，但这本书让我认识到，这背后涉及到了精妙的代数构造和概率统计。书中对“线性分组码”的讲解，让我理解了如何利用矩阵运算来构造编码和解码过程。而对“卷积码”的介绍，则让我看到了如何利用状态机来处理连续的数据流，这与我在软件开发中处理状态的概念有些相似。书中对“Turbo码”和“LDPC码”的介绍，更是让我大开眼界，它们通过迭代译码的方式，实现了接近香农极限的性能，这让我对算法的创新力量有了更深的敬畏。这本书不仅让我学习了通信纠错的知识，更让我对如何运用数学工具来解决复杂问题有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对物理学有着浓厚的兴趣，尤其是涉及到波动、信号处理的部分。当我在书店偶然看到《通信纠错中的数学》时，我抱着试一试的心态翻阅了一下，没想到立刻就被吸引住了。书中并没有直接跳到复杂的编码算法，而是先从信息熵的概念入手，解释了信息是什么，以及如何量化信息。这让我联想到了物理学中的熵，两者之间是否存在更深层次的联系？我猜想作者可能也在暗示这一点。接着，书中详细介绍了各种纠错码的原理，例如线性分组码、卷积码，以及它们在实际通信系统中的应用。我特别关注了书中关于代数几何码和LDPC码的部分，虽然有些内容我还没有完全理解，但作者通过类比和图示，让我对这些高级编码技术的架构有了一个初步的认识。书中的数学推导严谨而不失趣味性，例如对译码算法的分析，让我看到了如何利用数学工具来最小化错误率。我一直在思考，这些数学工具是否也能应用于我的物理学研究中，例如在分析实验数据时，如何更有效地去除噪声，或者在设计新的实验方案时，如何优化信息采集的效率。这本书为我打开了新的思路，让我看到了数学在不同科学领域之间的交叉和融合。

评分☆☆☆☆☆

我是一名通信行业的从业者，日常工作中经常接触到各种通信协议和技术，但对于底层的数学原理，一直有些模糊。《通信纠错中的数学》这本书，可以说是为我量身定制的。书中首先从信息论的基础出发，解释了什么是信息，什么是信道容量，这为我理解纠错的必要性奠定了基础。随后，书中详细介绍了各种纠错码的原理和性能分析，包括分组码、卷积码、Turbo码和LDPC码。我特别关注了书中对LDPC码的解读，因为它在现代通信系统中应用广泛，但其背后的数学原理一直让我觉得比较复杂。通过这本书的讲解，我对LDPC码的稀疏校验矩阵以及基于概率的译码算法有了更清晰的认识。书中还结合了实际的通信场景，例如调制解调、信道估计等，将纠错技术置于一个更宏观的通信系统中进行阐述，这对于我理解整个通信系统的设计和优化非常有帮助。这本书不仅提升了我的理论认知，也为我解决实际工作中的问题提供了新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆