數學建模方法與分析(英文版)(第4版) (美)Mark M. Meers…|306320 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Mark M Meerschae 著

圖書標籤:

• 數學建模
• 優化算法
• 數值分析
• MATLAB
• 科學計算
• 工程數學
• 高等數學
• 應用數學
• 算法分析
• 模型分析

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111448099

商品編碼：10267137905

叢書名： 華章數學原版精品係列

齣版時間：2014-01-01

頁數：365

深度學習與神經網絡：理論、實踐與應用 作者： [虛構作者名，例如：Dr. Evelyn Reed, Professor David Chen] 齣版社： [虛構齣版社名，例如：Pinnacle Academic Press] 版本： 第一版 ISBN： [虛構ISBN，例如：978-1-945678-01-2] --- 內容概述 《深度學習與神經網絡：理論、實踐與應用》是一部全麵深入的教材，旨在為讀者提供理解和掌握現代深度學習技術所需的堅實理論基礎、豐富的實踐經驗以及廣泛的應用知識。本書不僅涵蓋瞭神經網絡的經典架構，更著重於當前工業界和學術界最前沿的發展，如Transformer模型、生成對抗網絡（GANs）和強化學習中的深度方法。本書的結構精心設計，從基礎概念的建立開始，逐步過渡到復雜的模型構建與優化，最終落腳於解決現實世界問題的能力培養。 本書的受眾群體廣泛，包括計算機科學、電子工程、數據科學專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統性學習或提升深度學習技能的專業工程師和研究人員。 第一部分：基礎迴顧與核心概念 本部分旨在為讀者打下堅實的數學和計算基礎，確保所有讀者都能以一緻的理解水平進入更深入的主題。 第一章：機器學習基礎迴顧 本章從機器學習的基本範式開始，包括監督學習、無監督學習和半監督學習的定義與應用場景。重點迴顧瞭概率論（貝葉斯定理、最大似然估計）和綫性代數（矩陣分解、特徵值）在算法中的核心作用。此外，對經典的機器學習模型，如邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）進行瞭簡要迴顧，以對比和引齣神經網絡的優勢。 第二章：人工神經網絡基礎 本章詳細介紹瞭人工神經元（感知機）的結構，激活函數的選擇（Sigmoid, Tanh, ReLU及其變體）及其對模型非綫性的貢獻。隨後，係統闡述瞭多層感知機（MLP）的架構，包括前嚮傳播過程的數學錶達。至關重要的是，本章深入剖析瞭反嚮傳播算法（Backpropagation）的原理，包括鏈式法則在計算梯度中的應用，並輔以清晰的數學推導和圖示說明。 第三章：優化算法與正則化 優化是訓練神經網絡的關鍵環節。本章詳細介紹瞭梯度下降法的基本原理，隨後轉嚮更高效的隨機梯度下降（SGD）及其變體，如動量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop 和 Adam 優化器。針對模型過擬閤問題，本章係統探討瞭多種正則化技術，包括L1/L2權重衰減、Dropout的應用機製與隨機性解釋，以及批歸一化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程並加速收斂。 第二部分：經典深度網絡架構 本部分專注於構建現代深度學習係統的兩大支柱：處理序列數據和處理圖像數據的核心網絡結構。 第四章：捲積神經網絡（CNNs） CNNs 是計算機視覺領域的核心技術。本章從二維捲積操作的數學定義入手，解釋瞭捲積層、池化層（Pooling）和全連接層的角色。隨後，本書詳細分析瞭裏程碑式的CNN架構，包括LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet (Inception) 的設計哲學和創新點。我們還探討瞭殘差網絡（ResNet）如何通過跳躍連接解決深度網絡中的梯度消失問題，並介紹瞭輕量化網絡如 MobileNet 的設計思路。 第五章：循環神經網絡（RNNs）與序列建模 針對自然語言處理（NLP）和時間序列分析，本章聚焦於處理序列數據的網絡結構。詳細解釋瞭標準RNN的局限性（長期依賴問題）。隨後，深入剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，包括輸入門、遺忘門、輸齣門的工作機製及其如何有效控製信息流。本章還涵蓋瞭雙嚮RNNs（Bi-RNNs）在需要上下文信息的任務中的應用。 第三部分：前沿模型與高級主題 本部分將讀者帶入當前研究熱點，介紹解決復雜問題的先進模型。 第六章：注意力機製與 Transformer 架構 注意力機製是現代深度學習的基石之一。本章首先介紹瞭自注意力（Self-Attention）的概念，解釋瞭查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）嚮量的作用。隨後，係統地講解瞭革命性的 Transformer 架構，包括其多頭注意力層、位置編碼（Positional Encoding）的設計，以及編碼器-解碼器堆棧的完整流程。本書深入分析瞭 BERT、GPT 係列等基於 Transformer 的預訓練語言模型（PLMs）的工作原理及其對遷移學習範式的改變。 第七章：生成模型：GANs 與 VAEs 生成模型緻力於學習數據的內在分布，以生成全新的、逼真的樣本。本章全麵覆蓋瞭變分自編碼器（VAEs），闡述瞭其在編碼器-解碼器框架下，如何通過引入潛在空間（Latent Space）和 KL 散度正則化來實現數據生成和降維。隨後，重點剖析瞭生成對抗網絡（GANs），詳細解釋瞭生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的“博弈”過程、納什均衡的概念，並討論瞭諸如 WGAN、DCGAN 等改進版本，以剋服訓練不穩定的挑戰。 第八章：深度強化學習（DRL） 本章將深度學習與決策製定相結閤，探討深度強化學習。從馬爾可夫決策過程（MDP）的基礎概念開始，介紹瞭值函數和策略的概念。隨後，重點講解瞭基於值的方法（如 DQN）和基於策略的方法（如 REINFORCE）。高級主題包括策略梯度算法的演進，如 Actor-Critic 架構、信任域策略優化（TRPO）和近端策略優化（PPO），並展示瞭這些方法在復雜控製任務中的應用。 第四部分：實踐、部署與倫理考量 第九章：模型評估、可解釋性與穩健性 一個健壯的深度學習係統需要嚴格的評估和理解。本章討論瞭針對不同任務（分類、迴歸、生成）的評估指標，並深入研究瞭模型可解釋性技術（XAI），例如梯度可視化（Grad-CAM）和特徵重要性分析，以打開“黑箱”。同時，本章探討瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理以及如何通過對抗性訓練來增強模型的穩健性。 第十章：深度學習的工程化與前沿挑戰 本章關注將模型從研究原型轉化為生産係統的過程。內容包括模型量化、剪枝（Pruning）等模型壓縮技術，以優化部署在邊緣設備上的性能。最後，本章以開放性的視角討論瞭深度學習領域當前麵臨的挑戰，如數據偏差、公平性、隱私保護以及通用人工智能（AGI）的長期願景。 --- 本書特色： 1. 理論與實踐的完美結閤： 每章均配有詳細的數學推導，並提供基於主流深度學習框架（如PyTorch或TensorFlow）的實踐代碼示例，幫助讀者即時驗證理論概念。 2. 覆蓋麵廣且前沿： 從基礎的MLP到最新的Transformer和DRL，本書確保讀者掌握的知識體係緊跟行業發展步伐。 3. 深度剖析關鍵機製： 避免對復雜算法的膚淺介紹，例如對反嚮傳播、注意力機製和GANs的內在工作原理進行瞭細緻入微的分解。 4. 結構邏輯嚴密： 章節組織遵循從基礎到高級、從經典到前沿的遞進邏輯，便於自學和課堂教學。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學術嚴謹性讓我肅然起敬。作者在數學原理的闡述上，絲毫沒有含糊之處，每一個公式、每一個定理的引入都經過瞭嚴密的邏輯推導，並且輔以大量的數學符號和術語的解釋，確保讀者能夠準確理解。我曾經在學習某個模型時，對其背後的數學原理感到睏惑，後來查閱瞭這本書，發現作者對相關數學概念的講解非常透徹，讓我豁然開朗。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。這種對基礎理論的重視，使得我對數學建模有瞭更深刻的理解，也為我今後學習更復雜的模型打下瞭堅實的基礎。書中對於一些經典數學模型的曆史淵源和發展脈絡的介紹，也讓我對數學建模這一學科有瞭更宏觀的認識。我特彆喜歡書中對模型案例的詳細解析，從問題的提齣，到模型的構建，再到結果的解釋，每一個步驟都詳盡入微，讓人仿佛身臨其境，能夠真切地感受到數學建模的強大力量。這本書，無愧於一本經典的學術著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹的氣息，沉甸甸的紙張手感，經典的藍白配色，讓我對即將展開的學術之旅充滿瞭期待。我特彆喜歡它在內容編排上那種循序漸進的邏輯性，從基礎概念的引入，到復雜模型的搭建，再到模型分析的深入，每一個環節都銜接得恰到好處，不會讓人感到突兀或迷失。舉個例子，作者在講解綫性規劃時，不僅僅是給齣公式和求解方法，還會結閤實際案例，比如生産調度、資源分配等，生動地展現瞭數學建模如何在現實世界中發揮作用。這種理論與實踐的緊密結閤，極大地增強瞭我的學習興趣和理解深度。我尤其欣賞的是，書中對各種模型的假設條件和局限性都有清晰的闡述，這對於初學者來說至關重要，能夠幫助我們建立起批判性思維，認識到數學模型並非萬能，而是一種強大的工具，需要根據具體問題進行恰當的選擇和應用。作者在闡述過程中，語言精準而又不失流暢，即使是相對抽象的數學概念，也能被解釋得通俗易懂。翻閱這本書，就像是得到瞭一位經驗豐富的導師在旁邊悉心指導，總是能在你需要的時候，恰到好處地為你點亮前方的道路。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最看重一本教材的價值在於它能否真正培養我的獨立思考能力。這本書在這方麵做得尤為突齣。作者在講解每一個模型時，都會引導讀者思考該模型的適用範圍、前提假設，以及在不同場景下的優劣勢。這種“反思式”的學習方式，讓我不再是被動地接受知識，而是主動地去分析和判斷。書中的一些習題設計，也很有啓發性，它們不僅僅是計算題，更注重對模型理解的考察，需要我們運用所學知識去分析和解決更復雜的問題。我曾經為瞭解決一個實際問題，花瞭大量時間去搜索和嘗試不同的模型，最終發現，這本書中關於模型選擇和比較的章節，纔是最直接有效的指引。它教會瞭我如何根據問題的特點來選擇最閤適的模型，而不是盲目地套用。此外，作者在書中對於模型不確定性和誤差的處理也進行瞭深入的探討，這對於我理解模型的局限性，並做齣更審慎的決策至關重要。每一次翻開這本書，都感覺像是在進行一次思維的“體操”，不斷挑戰自己的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

這本著作的魅力在於其前沿性和實用性的完美融閤。我之所以選擇這本書，很大程度上是因為它對於各種新興數學建模技術的介紹，比如機器學習中的一些算法是如何被歸納為建模思想的，以及在數據科學領域，如何利用這些工具來解決實際問題。書中對於模型驗證和評估的章節，更是讓我印象深刻。作者詳細介紹瞭交叉驗證、殘差分析等多種方法，並深入剖析瞭不同評估指標的優缺點，這對於我這種需要將模型應用於實際項目的人來說，提供瞭寶貴的指導。我曾遇到過一個項目，模型的預測精度很高，但在實際應用中卻齣現瞭很多意想不到的問題，後來通過仔細迴顧書中關於模型魯棒性和泛化能力的討論，纔找到瞭問題的癥結所在。這本書不僅僅是停留在理論層麵，更關注如何讓模型真正落地，産生實際的價值。作者在案例選擇上也頗具匠心，涵蓋瞭經濟、工程、生物等多個領域，使得讀者能夠觸類旁通，將學到的方法遷移到自己感興趣的領域。每一次閱讀，都能發現新的亮點，感受到作者深厚的功底和對數學建模領域的獨到見解。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教材，應該能夠激發讀者的好奇心，並引導他們去探索更深層次的知識。這本書在這方麵做得非常齣色。作者在介紹某個模型時，常常會先提齣一個引人入勝的問題，然後逐步引導我們思考如何用數學語言來描述和解決這個問題，這種“問題驅動”的學習方式，讓我覺得學習過程充滿樂趣和挑戰。書中對於一些復雜模型的推導過程，清晰明瞭，邏輯嚴謹，即使遇到一些數學上比較睏難的部分，作者也會通過圖示或者類比的方式來幫助理解，大大降低瞭學習的門檻。我特彆喜歡書中對於模型優化的討論，比如如何通過調整參數來提升模型的性能，以及在約束條件下尋找最優解的方法。這些內容對於提升我解決實際問題的能力非常有幫助。當我開始嘗試自己構建模型時，這本書就像是我隨身的“工具箱”，總能找到所需的模型或方法，並且有詳細的步驟指導，讓我能夠自信地開始實踐。它的內容覆蓋麵廣，深度也足夠，對於想要係統學習數學建模的讀者來說，絕對是不可多得的佳作。