数学建模方法与分析(英文版)(第4版) (美)Mark M. Meers…|306320 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mark M Meerschae 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111448099

商品编码：10267137905

丛书名： 华章数学原版精品系列

出版时间：2014-01-01

页数：365

深度学习与神经网络：理论、实践与应用 作者： [虚构作者名，例如：Dr. Evelyn Reed, Professor David Chen] 出版社： [虚构出版社名，例如：Pinnacle Academic Press] 版本： 第一版 ISBN： [虚构ISBN，例如：978-1-945678-01-2] --- 内容概述 《深度学习与神经网络：理论、实践与应用》是一部全面深入的教材，旨在为读者提供理解和掌握现代深度学习技术所需的坚实理论基础、丰富的实践经验以及广泛的应用知识。本书不仅涵盖了神经网络的经典架构，更着重于当前工业界和学术界最前沿的发展，如Transformer模型、生成对抗网络（GANs）和强化学习中的深度方法。本书的结构精心设计，从基础概念的建立开始，逐步过渡到复杂的模型构建与优化，最终落脚于解决现实世界问题的能力培养。 本书的受众群体广泛，包括计算机科学、电子工程、数据科学专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统性学习或提升深度学习技能的专业工程师和研究人员。 第一部分：基础回顾与核心概念 本部分旨在为读者打下坚实的数学和计算基础，确保所有读者都能以一致的理解水平进入更深入的主题。 第一章：机器学习基础回顾 本章从机器学习的基本范式开始，包括监督学习、无监督学习和半监督学习的定义与应用场景。重点回顾了概率论（贝叶斯定理、最大似然估计）和线性代数（矩阵分解、特征值）在算法中的核心作用。此外，对经典的机器学习模型，如逻辑回归、支持向量机（SVM）进行了简要回顾，以对比和引出神经网络的优势。 第二章：人工神经网络基础 本章详细介绍了人工神经元（感知机）的结构，激活函数的选择（Sigmoid, Tanh, ReLU及其变体）及其对模型非线性的贡献。随后，系统阐述了多层感知机（MLP）的架构，包括前向传播过程的数学表达。至关重要的是，本章深入剖析了反向传播算法（Backpropagation）的原理，包括链式法则在计算梯度中的应用，并辅以清晰的数学推导和图示说明。 第三章：优化算法与正则化 优化是训练神经网络的关键环节。本章详细介绍了梯度下降法的基本原理，随后转向更高效的随机梯度下降（SGD）及其变体，如动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop 和 Adam 优化器。针对模型过拟合问题，本章系统探讨了多种正则化技术，包括L1/L2权重衰减、Dropout的应用机制与随机性解释，以及批归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程并加速收敛。 第二部分：经典深度网络架构 本部分专注于构建现代深度学习系统的两大支柱：处理序列数据和处理图像数据的核心网络结构。 第四章：卷积神经网络（CNNs） CNNs 是计算机视觉领域的核心技术。本章从二维卷积操作的数学定义入手，解释了卷积层、池化层（Pooling）和全连接层的角色。随后，本书详细分析了里程碑式的CNN架构，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception) 的设计哲学和创新点。我们还探讨了残差网络（ResNet）如何通过跳跃连接解决深度网络中的梯度消失问题，并介绍了轻量化网络如 MobileNet 的设计思路。 第五章：循环神经网络（RNNs）与序列建模 针对自然语言处理（NLP）和时间序列分析，本章聚焦于处理序列数据的网络结构。详细解释了标准RNN的局限性（长期依赖问题）。随后，深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，包括输入门、遗忘门、输出门的工作机制及其如何有效控制信息流。本章还涵盖了双向RNNs（Bi-RNNs）在需要上下文信息的任务中的应用。 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分将读者带入当前研究热点，介绍解决复杂问题的先进模型。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制是现代深度学习的基石之一。本章首先介绍了自注意力（Self-Attention）的概念，解释了查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量的作用。随后，系统地讲解了革命性的 Transformer 架构，包括其多头注意力层、位置编码（Positional Encoding）的设计，以及编码器-解码器堆栈的完整流程。本书深入分析了 BERT、GPT 系列等基于 Transformer 的预训练语言模型（PLMs）的工作原理及其对迁移学习范式的改变。 第七章：生成模型：GANs 与 VAEs 生成模型致力于学习数据的内在分布，以生成全新的、逼真的样本。本章全面覆盖了变分自编码器（VAEs），阐述了其在编码器-解码器框架下，如何通过引入潜在空间（Latent Space）和 KL 散度正则化来实现数据生成和降维。随后，重点剖析了生成对抗网络（GANs），详细解释了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的“博弈”过程、纳什均衡的概念，并讨论了诸如 WGAN、DCGAN 等改进版本，以克服训练不稳定的挑战。 第八章：深度强化学习（DRL） 本章将深度学习与决策制定相结合，探讨深度强化学习。从马尔可夫决策过程（MDP）的基础概念开始，介绍了值函数和策略的概念。随后，重点讲解了基于值的方法（如 DQN）和基于策略的方法（如 REINFORCE）。高级主题包括策略梯度算法的演进，如 Actor-Critic 架构、信任域策略优化（TRPO）和近端策略优化（PPO），并展示了这些方法在复杂控制任务中的应用。 第四部分：实践、部署与伦理考量 第九章：模型评估、可解释性与稳健性 一个健壮的深度学习系统需要严格的评估和理解。本章讨论了针对不同任务（分类、回归、生成）的评估指标，并深入研究了模型可解释性技术（XAI），例如梯度可视化（Grad-CAM）和特征重要性分析，以打开“黑箱”。同时，本章探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理以及如何通过对抗性训练来增强模型的稳健性。 第十章：深度学习的工程化与前沿挑战 本章关注将模型从研究原型转化为生产系统的过程。内容包括模型量化、剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以优化部署在边缘设备上的性能。最后，本章以开放性的视角讨论了深度学习领域当前面临的挑战，如数据偏差、公平性、隐私保护以及通用人工智能（AGI）的长期愿景。 --- 本书特色： 1. 理论与实践的完美结合： 每章均配有详细的数学推导，并提供基于主流深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的实践代码示例，帮助读者即时验证理论概念。 2. 覆盖面广且前沿： 从基础的MLP到最新的Transformer和DRL，本书确保读者掌握的知识体系紧跟行业发展步伐。 3. 深度剖析关键机制： 避免对复杂算法的肤浅介绍，例如对反向传播、注意力机制和GANs的内在工作原理进行了细致入微的分解。 4. 结构逻辑严密： 章节组织遵循从基础到高级、从经典到前沿的递进逻辑，便于自学和课堂教学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术严谨性让我肃然起敬。作者在数学原理的阐述上，丝毫没有含糊之处，每一个公式、每一个定理的引入都经过了严密的逻辑推导，并且辅以大量的数学符号和术语的解释，确保读者能够准确理解。我曾经在学习某个模型时，对其背后的数学原理感到困惑，后来查阅了这本书，发现作者对相关数学概念的讲解非常透彻，让我豁然开朗。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。这种对基础理论的重视，使得我对数学建模有了更深刻的理解，也为我今后学习更复杂的模型打下了坚实的基础。书中对于一些经典数学模型的历史渊源和发展脉络的介绍，也让我对数学建模这一学科有了更宏观的认识。我特别喜欢书中对模型案例的详细解析，从问题的提出，到模型的构建，再到结果的解释，每一个步骤都详尽入微，让人仿佛身临其境，能够真切地感受到数学建模的强大力量。这本书，无愧于一本经典的学术著作。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一本好的教材，应该能够激发读者的好奇心，并引导他们去探索更深层次的知识。这本书在这方面做得非常出色。作者在介绍某个模型时，常常会先提出一个引人入胜的问题，然后逐步引导我们思考如何用数学语言来描述和解决这个问题，这种“问题驱动”的学习方式，让我觉得学习过程充满乐趣和挑战。书中对于一些复杂模型的推导过程，清晰明了，逻辑严谨，即使遇到一些数学上比较困难的部分，作者也会通过图示或者类比的方式来帮助理解，大大降低了学习的门槛。我特别喜欢书中对于模型优化的讨论，比如如何通过调整参数来提升模型的性能，以及在约束条件下寻找最优解的方法。这些内容对于提升我解决实际问题的能力非常有帮助。当我开始尝试自己构建模型时，这本书就像是我随身的“工具箱”，总能找到所需的模型或方法，并且有详细的步骤指导，让我能够自信地开始实践。它的内容覆盖面广，深度也足够，对于想要系统学习数学建模的读者来说，绝对是不可多得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨的气息，沉甸甸的纸张手感，经典的蓝白配色，让我对即将展开的学术之旅充满了期待。我特别喜欢它在内容编排上那种循序渐进的逻辑性，从基础概念的引入，到复杂模型的搭建，再到模型分析的深入，每一个环节都衔接得恰到好处，不会让人感到突兀或迷失。举个例子，作者在讲解线性规划时，不仅仅是给出公式和求解方法，还会结合实际案例，比如生产调度、资源分配等，生动地展现了数学建模如何在现实世界中发挥作用。这种理论与实践的紧密结合，极大地增强了我的学习兴趣和理解深度。我尤其欣赏的是，书中对各种模型的假设条件和局限性都有清晰的阐述，这对于初学者来说至关重要，能够帮助我们建立起批判性思维，认识到数学模型并非万能，而是一种强大的工具，需要根据具体问题进行恰当的选择和应用。作者在阐述过程中，语言精准而又不失流畅，即使是相对抽象的数学概念，也能被解释得通俗易懂。翻阅这本书，就像是得到了一位经验丰富的导师在旁边悉心指导，总是能在你需要的时候，恰到好处地为你点亮前方的道路。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最看重一本教材的价值在于它能否真正培养我的独立思考能力。这本书在这方面做得尤为突出。作者在讲解每一个模型时，都会引导读者思考该模型的适用范围、前提假设，以及在不同场景下的优劣势。这种“反思式”的学习方式，让我不再是被动地接受知识，而是主动地去分析和判断。书中的一些习题设计，也很有启发性，它们不仅仅是计算题，更注重对模型理解的考察，需要我们运用所学知识去分析和解决更复杂的问题。我曾经为了解决一个实际问题，花了大量时间去搜索和尝试不同的模型，最终发现，这本书中关于模型选择和比较的章节，才是最直接有效的指引。它教会了我如何根据问题的特点来选择最合适的模型，而不是盲目地套用。此外，作者在书中对于模型不确定性和误差的处理也进行了深入的探讨，这对于我理解模型的局限性，并做出更审慎的决策至关重要。每一次翻开这本书，都感觉像是在进行一次思维的“体操”，不断挑战自己的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

这本著作的魅力在于其前沿性和实用性的完美融合。我之所以选择这本书，很大程度上是因为它对于各种新兴数学建模技术的介绍，比如机器学习中的一些算法是如何被归纳为建模思想的，以及在数据科学领域，如何利用这些工具来解决实际问题。书中对于模型验证和评估的章节，更是让我印象深刻。作者详细介绍了交叉验证、残差分析等多种方法，并深入剖析了不同评估指标的优缺点，这对于我这种需要将模型应用于实际项目的人来说，提供了宝贵的指导。我曾遇到过一个项目，模型的预测精度很高，但在实际应用中却出现了很多意想不到的问题，后来通过仔细回顾书中关于模型鲁棒性和泛化能力的讨论，才找到了问题的症结所在。这本书不仅仅是停留在理论层面，更关注如何让模型真正落地，产生实际的价值。作者在案例选择上也颇具匠心，涵盖了经济、工程、生物等多个领域，使得读者能够触类旁通，将学到的方法迁移到自己感兴趣的领域。每一次阅读，都能发现新的亮点，感受到作者深厚的功底和对数学建模领域的独到见解。