Examples & Explanations pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Brook, James

出品人:

页数:494

译者:

出版时间:2009-12

价格:361.00元

装帧:

isbn号码:9780735588530

丛书系列:

图书标签:

• system
• payment
• 法律学习
• 案例分析
• 法学教材
• 法律考研
• 法律自学
• Examples & Explanations
• 法律辅导
• 法条解释
• 法律实务
• 法律基础

好的，这是一份关于一本名为《深度学习的数学基础》的图书的详细简介，内容完全不涉及《Examples & Explanations》一书的任何主题或结构。 --- 图书简介：深度学习的数学基础 导言：通往理解的桥梁 在当今的技术浪潮中，深度学习无疑是人工智能领域最引人注目和最具颠覆性的技术之一。从自动驾驶汽车到复杂的自然语言理解系统，深度学习模型正在重塑我们与数字世界的互动方式。然而，在那些华丽的应用和令人惊叹的结果背后，隐藏着一套严谨、优雅且至关重要的数学原理。许多实践者在调用框架和堆叠层时感到游刃有余，但一旦模型性能出现瓶颈、需要进行模型优化或深入研究新架构时，便会发现自己站在了数学概念的迷雾之中。 《深度学习的数学基础》正是为弥合理论与实践之间的鸿沟而生。本书并非一本简单的公式汇编，也不是一本高深的纯数学教科书，而是一本专注于为深度学习工程师、数据科学家以及对该领域有深刻兴趣的学术研究人员提供必要的数学工具箱和直观理解的实用指南。我们坚信，只有真正理解了底层数学逻辑，才能更有效地设计、调试和创新神经网络。 本书摒弃了对复杂证明的过度纠缠，转而聚焦于直观洞察、关键推导和实际应用场景。我们的目标是让读者在面对梯度下降、反向传播、正则化技术或高级优化算法时，不再感到恐惧，而是能够清晰地看到它们背后的数学“为什么”。 核心内容架构：层层递进的数学逻辑 本书结构设计遵循了从基础概念到复杂模型的渐进式学习路径，确保读者能够稳步建立起坚实的数学根基。全书共分为六个主要部分： 第一部分：线性代数——多维数据的骨架 深度学习本质上是对高维向量和矩阵的复杂运算。本部分将线性代数从抽象的数学概念转化为神经网络中的实用工具。 向量与矩阵运算的重新审视： 不仅仅是定义，而是深入探讨矩阵乘法如何对应于层间的特征转换。重点分析张量（Tensor）在现代硬件（如GPU）上的高效存储和运算模式。 特征值与特征向量的洞察： 解释它们如何揭示数据和变换空间的内在结构，以及它们在降维技术（如PCA在预处理阶段的应用）中的作用。 奇异值分解（SVD）与矩阵分解： 探讨SVD在理解数据冗余、模型压缩和推荐系统中的潜在价值。 第二部分：微积分——优化的核心驱动力 没有微积分，就没有现代机器学习中的“学习”过程。本部分将重点放在微分的链式法则上，因为它是反向传播算法的基石。 多元函数微分与偏导数： 详细解析在损失函数是高维函数的背景下，如何计算特定参数对损失的敏感度。 梯度向量的几何意义： 直观解释梯度向量指向函数上升最快的方向，以及为什么优化算法需要沿着梯度的反方向前进。 链式法则的深度剖析： 专门用一章来梳理链式法则在多层复合函数中的应用，为后续的反向传播做好铺垫。 第三部分：概率论与统计学——不确定性下的决策制定 深度学习模型通常是概率性的解释器。本部分为读者提供了理解数据分布、模型置信度和评估指标所需的统计视角。 随机变量与期望： 解释损失函数本质上是对随机样本损失的期望估计。 常见概率分布： 重点讨论高斯分布（在初始化和噪声处理中）和伯努利分布（在分类任务中），以及如何使用最大似然估计（MLE）来拟合这些分布。 信息论基础： 深入浅出地介绍熵、交叉熵和KL散度。明确解释交叉熵如何作为分类任务中衡量预测分布与真实分布差异的优选损失函数。 第四部分：优化算法的数学内涵 这是本书实践应用最强的部分之一。我们不再满足于仅仅使用Adam或RMSprop，而是深入探究它们是如何通过对标准梯度下降的数学修正来实现更快速、更稳定的收敛。 梯度下降（GD）及其变体： 详述批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）以及小批量随机梯度下降（Mini-batch GD）在数学上的收敛性差异。 动量（Momentum）的物理类比： 解释动量项如何通过引入“惯性”来平滑震荡并加速收敛，以及其背后的微分方程联系。 自适应学习率方法： 详细推导AdaGrad、RMSprop和Adam的机制，清晰展示它们如何根据历史梯度幅度动态调整学习率，特别关注分母项的数学稳定性考虑。 第五部分：正规化与泛化的数学边界 模型过拟合是深度学习中无法回避的问题。本部分从数学角度解释了为什么某些正则化技术能够有效提高模型的泛化能力。 L1和L2正则化： 阐述它们在损失函数中添加的惩罚项如何通过限制权重的大小（范数）来影响解空间的复杂度，并讨论它们对权重分布的不同影响（稀疏性 vs. 平滑性）。 Dropout的概率视角： 将Dropout解释为在训练过程中对模型进行“集成”的有效随机化手段，分析其在贝叶斯模型平均中的数学等价性。 批标准化（Batch Normalization）： 深入探讨 BN 层对激活函数输入分布的影响，以及它如何通过对分布的均值和方差进行归一化来缓解内部协变量偏移问题。 第六部分：反向传播：链式法则的宏伟应用 本部分将前面所有的数学工具整合起来，系统地推导和剖析神经网络训练的“心脏”——反向传播算法（Backpropagation）。 层级结构下的偏导数计算： 严格但清晰地展示如何利用链式法则，从输出层的误差开始，逐步向后计算每一层权重和偏置的梯度。 符号表示的严谨性： 引入清晰的数学符号约定，帮助读者精确理解计算图的流动和误差信号的传递过程。 实例演示： 选用一个简单的多层感知机（MLP）案例，进行一步步的数值和符号推导，以巩固读者的理解。 目标读者与学习体验 本书面向所有希望知其所以然的深度学习从业者。无论您是刚接触深度学习框架的新手，还是寻求突破技术瓶颈的资深工程师，本书都能为您提供必要的数学“内功”。 我们承诺提供一种清晰、务实的学习体验： 1. 拒绝天书： 所有概念均辅以直观的类比和图示，确保数学推导过程易于跟随。 2. 代码与数学的对接： 在关键的优化和反向传播章节，我们会明确指出数学公式是如何直接映射到主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的底层实现中的。 3. 聚焦核心： 我们精准地筛选了与现代深度学习实践最相关的数学分支，避免了不必要的理论冗余。 掌握了《深度学习的数学基础》，您将不仅仅是会“使用”深度学习，而是能够真正“理解”和“构建”下一代智能系统。数学不再是通往成功的障碍，而是加速创新的强大引擎。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构给我留下了深刻的印象。我注意到，每个章节的开头都会先抛出一个引人入胜的问题，或者是一个实际的案例，然后层层剥开，逐步引入相关的理论和概念。这种“先破后立”的模式，非常符合我学习的习惯。我总觉得，如果能先知道“为什么”，再去理解“是什么”和“怎么做”，效果会更好。书中对于每个概念的解释，都配有大量的辅助材料，比如图表、流程图，甚至还有一些小练习。这些材料不仅帮助我理解抽象的概念，还能让我及时检验自己的学习成果。我尤其喜欢书末的总结部分，它将本章的重点内容以一种高度概括的方式呈现出来，让我能够快速回顾，加深记忆。这种严谨而又人性化的编排，让我在阅读过程中始终保持着清晰的思路，不会感到迷失。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。一开始，我以为它可能只是对某个领域的浅尝辄止，但随着阅读的深入，我发现作者在每一个话题上都进行了深入的挖掘，并且还能触类旁通，将相关的知识点巧妙地联系起来。举个例子，在一个关于基本原理的章节中，作者不仅详细阐述了该原理的定义和推导过程，还引用了多个不同学科的案例来印证其普适性。这种跨学科的视角，极大地拓展了我的视野，让我认识到很多看似独立的概念之间其实存在着千丝万缕的联系。我感觉自己不仅在学习一个特定的领域，更是在构建一个更宏观的知识体系。这本书就像一个引子，激起了我对更多未知领域的探索欲望，让我想要深入了解更多。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计让我印象深刻。它不是那种花里胡哨、试图用各种图案吸引眼球的风格，而是非常简洁，甚至可以说是朴素。深蓝色的背景，上面只有书名“Examples & Explanations”用一种沉静的白色衬线字体呈现。这种设计传达出一种沉稳、专业的调性，让我觉得这本书的内容一定非常扎实，不玩虚的。在书店里，我可能一眼就会被它这种“低调的实力派”气质所吸引，会忍不住拿起它翻阅一下，看看里面到底藏着怎样的宝藏。没有过度的修饰，反而让我对其内容充满了期待，相信它会是一本能够静下心来阅读、并且能带来深度思考的书籍。我喜欢这种不浮夸的设计，它让我觉得作者和出版社对这本书的内容非常有信心，不需要用华丽的外表来掩饰。这种设计风格也让我联想到一些经典的专业书籍，它们往往也采用类似的设计，给人一种可靠、值得信赖的感觉。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它能够激发读者的独立思考。作者在书中并没有简单地给出现成的答案，而是通过提出各种问题、设置不同角度的论点，引导读者自己去分析、去判断。我尤其欣赏书中那些“开放性”的讨论环节，它们没有固定的对错，而是鼓励读者形成自己的观点，并为自己的观点提供论据。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不再是被动地接受知识，而是主动地参与到知识的构建过程中。读完这本书，我感觉自己不仅增长了知识，更重要的是，我的思维方式也变得更加灵活和深刻。我开始习惯于从不同的角度看待问题，并且敢于质疑一些既定的观点。这对于我个人成长和解决实际问题都非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

读到一半的时候，我发现这本书的语言风格和叙事方式非常独特。作者似乎很擅长用一种非常日常、甚至有些幽默的笔调来讲述一些相对复杂的概念。举个例子，书中在解释某个原理时，会突然插入一段关于日常生活中的小插曲，然后巧妙地将这个原理融入其中，让人在会心一笑的同时，也豁然开朗。这种“润物细无声”的教学方式，比那种枯燥的理论堆砌要有效得多。我感觉自己就像在和一位经验丰富的导师聊天，他不会直接把你推到知识的深处，而是循序渐进，用你熟悉的生活场景来引导你理解。有时候，我会因为作者的某个比喻而忍俊不禁，但转过头来，却发现自己已经对那个原本头疼的概念有了更深刻的认识。这种阅读体验让我觉得非常轻松愉快，也更容易将学到的知识内化。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆