[套装书]智能计算系统+人人可懂的量子计算（2册）
| 作者 |
| 陈云霁 李玲 李威 郭崎 杜子东 [美]克里斯·伯恩哈特（Chris Bernhardt） |
| 丛书名 |
| 计算机类专业系统能力培养系列教材 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782004162155 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------智能计算系统--------------------------- 目标是培养学生对智能计算完整软硬件技术栈（包括基础智能算法、智能计算编程框架、智能计算编程语言、智能芯片体系结构等）融会贯通的理解，成为智能计算系统（子系统）的设计者和开发者。 ---------------------------人人可懂的量子计算--------------------------- 量子计算是量子物理与计算机科学的完美融合，将20世纪物理学中那些令人惊叹的观点融入一种全新的计算思维方式中。本书由数学家Bernhardt撰写，用简明的数学语言来描述量子世界，只要求读者具备高中数学知识。书中从量子计算的基本单位——量子比特开始，然后讨论量子比特测量、量子纠缠和量子密码学。之后回顾了经典计算中的标准主题——比特、门和逻辑，并描述了Edward Fredkin独创的台球计算机。最后定义了量子门，考虑量子算法的速度，以及量子计算对未来生活的影响。本书涵盖量子计算方方面面的基础知识，适合所有感兴趣的初学者阅读。 |
| 目录 |
---------------------------智能计算系统--------------------------- 序言一 序言二 前言 第1章概述1 1.1人工智能1 1.1.1什么是人工智能1 1.1.2人工智能的发展历史1 1.1.3人工智能的主要方法4 1.2智能计算系统8 1.2.1什么是智能计算系统8 1.2.2为什么需要智能计算系统8 1.2.3智能计算系统的发展8 1.3驱动范例11 1.4本章小结13 习题13 第2章神经网络基础14 2.1从机器学习到神经网络14 2.1.1基本概念14 2.1.2线性回归15 2.1.3感知机17 2.1.4两层神经网络——多层感知机19 2.1.5深度学习（深层神经网络）20 2.1.6神经网络发展历程21 2.2神经网络训练23 2.2.1正向传播24 2.2.2反向传播25 2.3神经网络设计原则27 2.3.1网络的拓扑结构27 2.3.2激活函数27 2.3.3损失函数30 2.4过拟合与正则化32 2.4.1过拟合33 2.4.2正则化34 2.5交叉验证37 2.6本章小结39 习题39 第3章深度学习41 3.1适合图像处理的卷积神经网络41 3.1.1卷积神经网络的组成42 3.1.2卷积层43 3.1.3池化层48 3.1.4全连接层49 3.1.5softmax层50 3.1.6卷积神经网络总体结构50 3.2基于卷积神经网络的图像分类算法52 3.2.1AlexNet53 3.2.2VGG56 3.2.3Inception59 3.2.4ResNet66 3.3基于卷积神经网络的图像目标检测算法69 3.3.1评价指标69 3.3.2R?CNN系列72 3.3.3YOLO78 3.3.4SSD81 3.3.5小结83 3.4序列模型：循环神经网络83 3.4.1RNN84 3.4.2LSTM88 3.4.3GRU89 3.4.4小结90 3.5生成对抗网络91 3.5.1模型组成91 3.5.2GAN训练92 3.5.3GAN结构94 3.6驱动范例96 3.6.1基于卷积神经网络的图像风格迁移算法96 3.6.2实时图像风格迁移算法98 3.7本章小结100 习题100 第4章编程框架使用101 4.1为什么需要编程框架101 4.2编程框架概述102 4.2.1通用编程框架概述102 4.2.2TensorFlow概述102 4.3TensorFlow编程模型及基本用法103 4.3.1计算图104 4.3.2操作105 4.3.3张量106 4.3.4会话110 4.3.5变量114 4.3.6占位符116 4.3.7队列117 4.4基于TensorFlow实现深度学习预测117 4.4.1读取输入样本118 4.4.2定义基本运算单元118 4.4.3创建神经网络模型122 4.4.4计算神经网络模型输出123 4.5基于TensorFlow实现深度学习训练123 4.5.1加载数据123 4.5.2模型训练129 4.5.3模型保存135 4.5.4图像风格迁移训练的实现137 4.6本章小结139 习题139 第5章编程框架机理141 5.1TensorFlow设计原则141 5.1.1高性能141 5.1.2易开发142 5.1.3可移植142 5.2TensorFlow计算图机制142 5.2.1一切都是计算图143 5.2.2计算图本地执行150 5.2.3计算图分布式执行154 5.3TensorFlow系统实现155 5.3.1整体架构155 5.3.2计算图执行模块156 5.3.3设备抽象和管理161 5.3.4网络和通信162 5.3.5算子实现167 5.4编程框架对比169 5.4.1TensorFlow170 5.4.2PyTorch171 5.4.3MXNet171 5.4.4Caffe172 5.5本章小结172 习题172 第6章深度学习处理器原理174 6.1深度学习处理器概述174 6.1.1深度学习处理器的意义174 6.1.2深度学习处理器的发展历史175 6.1.3设计思路177 6.2目标算法分析178 6.2.1计算特征178 6.2.2访存特征181 6.3深度学习处理器DLP结构186 6.3.1指令集186 6.3.2流水线190 6.3.3运算部件190 6.3.4访存部件193 6.3.5算法到芯片的映射194 6.3.6小结195 *6.4优化设计195 6.4.1基于标量MAC的运算部件195 6.4.2稀疏化198 6.4.3低位宽199 6.5性能评价201 6.5.1性能指标201 6.5.2测试基准程序202 6.5.3影响性能的因素203 6.6其他加速器203 6.6.1GPU架构简述204 6.6.2FPGA架构简述204 6.6.3DLP与GPU、FPGA的对比205 6.7本章小结206 习题206 *第7章 深度学习处理器架构207 7.1单核深度学习处理器207 7.1.1总体架构208 7.1.2控制模块209 7.1.3运算模块212 7.1.4存储单元215 7.1.5小结215 7.2多核深度学习处理器216 7.2.1总体架构216 7.2.2Cluster架构217 7.2.3互联架构223 7.2.4小结224 7.3本章小结225 习题225 第8章 智能编程语言227 8.1为什么需要智能编程语言227 8.1.1语义鸿沟228 8.1.2硬件鸿沟230 8.1.3平台鸿沟232 8.1.4小结233 8.2智能计算系统抽象架构234 8.2.1抽象硬件架构234 8.2.2典型智能计算系统235 8.2.3控制模型236 8.2.4计算模型236 8.2.5存储模型237 8.3智能编程模型238 8.3.1异构编程模型239 8.3.2通用智能编程模型242 8.4智能编程语言基础247 8.4.1语法概述247 8.4.2数据类型248 8.4.3宏、常量与内置变量250 8.4.4I/O操作语句250 8.4.5标量计算语句252 8.4.6张量计算语句252 8.4.7控制流语句252 8.4.8串行程序示例253 8.4.9并行程序示例254 8.5智能应用编程接口255 8.5.1Kernel函数接口255 8.5.2运行时接口257 8.5.3使用示例259 8.6智能应用功能调试262 8.6.1功能调试方法262 8.6.2功能调试接口266 8.6.3功能调试工具269 8.6.4精度调试方法272 8.6.5功能调试实践272 8.7智能应用性能调优280 8.7.1性能调优方法280 8.7.2性能调优接口282 8.7.3性能调优工具286 8.7.4性能调优实践287 8.8基于智能编程语言的系统开发294 8.8.1高性能库算子开发294 8.8.2编程框架算子开发300 8.8.3系统开发与优化实践304 习题321 第9章 实验323 9.1基础实验：图像风格迁移323 9.1.1基于智能编程语言的算子实现323 9.1.2图像风格迁移的实现326 9.1.3风格迁移实验的操作步骤330 9.2拓展实验：物体检测333 9.2.1基于智能编程语言的算子实现333 9.2.2物体检测的实现337 9.3拓展练习337 附录A 计算机体系结构基础340 附录B 实验环境说明345 参考文献348 后记356 ---------------------------人人可懂的量子计算--------------------------- 译者序 前言 致谢 第1章 自旋 …… 1 1.1 量子钟 …… 7 1.2 同一方向的测量 …… 7 1.3 不同方向的测量 …… 8 1.4 测量 …… 10 1.5 随机性 …… 11 1.6 光子与偏振 …… 13 1.7 小结 …… 17 第2章 线性代数 …… 19 2.1 复数与实数 …… 20 2.2 向量 …… 21 2.3 向量的图解 …… 22 2.4 向量的长度 …… 23 2.5 标量乘法 …… 23 2.6 向量加法 …… 24 2.7 正交向量 …… 25 2.8 bra-ket内积 …… 26 2.9 bra-ket与长度 …… 27 2.10 bra-ket与正交 …… 28 2.11 标准正交基 …… 30 2.12 向量的基表示 …… 31 2.13 有序基 …… 34 2.14 向量的长度 …… 35 2.15 矩阵 …… 36 2.16 矩阵运算 …… 39 2.17 正交矩阵与酉矩阵 …… 41 2.18 线性代数工具箱 …… 42 第3章 自旋与量子比特 …… 44 3.1 概率 …… 44 3.2 量子自旋的数学表示 …… 45 3.3 等价状态 …… 49 3.4 自旋方向与基 …… 51 3.5 装置旋转60° …… 54 3.6 光子偏振的数学模型 …… 55 3.7 偏振方向与基 …… 56 3.8 偏振滤波实验 …… 57 3.9 量子比特 …… 59 3.10 Alice、Bob与Eve …… 61 3.11 概率偏振与相干性 …… 64 3.12 Alice、Bob、Eve和BB84协议 …… 65 第４章 纠缠 …… 69 4.1 非纠缠量子比特 …… 70 4.2 非纠缠量子比特的计算 …… 72 4.3 纠缠量子比特的计算 …… 74 4.4 超光速通信 …… 77 4.5 张量积的标准基 …… 79 4.6 如何制备纠缠的量子比特 …… 80 4.7 使用CNOT门制备纠缠的量子比特 …… 82 4.8 纠缠的量子钟 …… 84 第5章 贝尔不等式 …… 87 5.1 不同基下的纠缠量子比特 …… 89 5.2 爱因斯坦与定域实在性 …… 93 5.3 爱因斯坦和隐变量 …… 95 5.4 纠缠的经典解释 …… 95 5.5 贝尔不等式 …… 97 5.6 量子力学的解释 …… 98 5.7 经典的解释 …… 100 5.8 测量 …… 105 5.9 量子密钥分发的Ekert协议 …… 106 第6章 经典逻辑、门和电路 …… 109 6.1 逻辑 …… 110 6.2 布尔代数 …… 112 6.3 功能的完备性 …… 115 6.4 门 …… 119 6.5 电路 …… 121 6.6 与非门是一个通用门 …… 123 6.7 门与计算 …… 123 6.8 存储 …… 126 6.9 可逆计算 …… 127 6.10 台球计算 …… 135 第7章 量子门和电路 …… 141 7.1 量子比特 …… 142 7.2 受控非门 …… 143 7.3 量子门 …… 145 7.4 作用于一个量子比特的量子门 …… 146 7.5 是否存在通用量子门 …… 149 7.6 非克隆定理 …… 149 7.7 量子计算与经典计算 …… 153 7.8 贝尔电路 …… 153 7.9 超密编码 …… 156 7.10 量子隐形传态 …… 160 7.11 纠错 …… 165 第8章 量子算法 …… 173 8.1 P与NP …… 174 8.2 量子算法是否比经典算法快 …… 177 8.3 查询复杂性 …… 178 8.4 Deutsch算法 …… 178 8.5 Hadamard矩阵的Kronecker积 …… 184 8.6 Deutsch-Jozsa算法 …… 188 8.7 Simon算法 …… 194 8.8 复杂性类 …… 206 8.9 量子算法 …… 209 第9章 量子计算的作用 …… 212 9.1 Shor算法与密码分析 …… 213 9.2 Grover算法与数据检索 …… 218 9.3 化学与模拟 …… 224 9.4 硬件 …… 226 9.5 量子霸权与平行宇宙 …… 231 9.6 计算 …… 232 |
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