本书全面系统地介绍了PremiereProCS6的基本操作技巧和核心功能，包括初识PremierePro、PremierePro基础、字幕、音频、剪辑、转场、特效、调色与抠像和商业案例等内容。
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内容简介
本书以Google开发的JAX开源框架为载体，详细介绍了JAX在可微分编程领域的应用，具体包括自动微分的基本原理、数据结构，以及自动微分在实际场景中的应用，其涉及的领域包括但不限于算法优化、神经网络、工程建模、量子计算等。 本书分为3部分，总计10章外加5篇附录。第1部分介绍了可微分编程的基本原理，包括手动求导、数值微分、符号微分以及自动微分的前向模式和反向模式，在未调用任何库函数的情况下，从零开始构建起了符号微分及自动微分的数据结构。第2部分是对JAX库特性的介绍，包括JAX的基本语法、自动微分、即时编译和并行计算，并以此为切口，对深度学习、λ演算等领域进行了深入浅出的讲解。第3部分是自动微分在实际场景中的应用，除了算法优化、神经网络等极其经典的应用场景，这一部分还给出了自动微分在工程建模、量子计算等方面的理论及应用。 本书涵盖的范围虽广，但对其中每个领域的介绍都绝非浅尝辄止，无论材料的选取、内容的编排，还是论述的视角、观点的呈现，均不乏新颖之处。通过本书的学习，读者不但可以掌握JAX开源框架的用法，还可以获悉JAX在可微分编程领域的具体应用方法。本书适合在工作中会用到自动微分技术的工程技术人员、高校科研人员阅读，也适合对JAX感兴趣并希望能掌握其应用的AI技术人员阅读。
章节目录
- 扉页
- 关于作者
- 关于技术审稿人
- 献辞
- 致谢
- 前言
- 资源与支持
- 目录
- 六重奏女士的诅咒
- 第1章 程序视角下的微分运算
- 1.1 函数与求导
- ▌1.1.1 求导的基本概念
- ▌1.1.2 梯度操作（Gradient Operator）
- ▌1.1.3 雅可比矩阵（Jacobian Matrix）
- ▌1.1.4 黑塞矩阵（Hessian Matrix）
- 1.2 手动求导
- 1.3 数值微分（Numeric Differentiation）
- ▌1.3.1 数值微分的理论基础
- ▌1.3.2 数值微分的误差来源
- ▌1.3.3 数值微分的程序实现
- 1.4 符号微分（Symbolic Differentiation）
- ▌1.4.1 计算图
- ▌1.4.2 计算图的构建
- ▌1.4.3 SymPy库简介
- 第2章 自动微分
- 2.1 前向模式（forward mode）
- ▌2.1.1 前向模式的理论
- ▌*2.1.2 前向模式的二元数诠释
- 2.1.3 前向微分的程序实现
- 2.2 反向模式（backward mode）
- ▌2.2.1 反向模式的理论
- ▌*2.2.2 反向模式和前向模式的统一
- ▌2.2.3 反向模式的程序实现
- 第3 章 初识JAX
- 3.1 数组的创建
- ▌3.1.1 数组的性质
- ▌3.1.2 创建数组的函数
- ▌3.1.3 随机数组的创建
- 3.2 数组的修改
- ▌3.2.1 多维数组的重排
- ▌3.2.2 多维数组的扩展
- ▌3.2.3 多维数组的索引
- ▌3.2.4 越界行为的处理
- ▌3.2.5 异地更新
- 3.3 数组的运算
- ▌3.3.1 语义广播
- ▌3.3.2 数组运算
- ▌3.3.3 线性代数
- ▌3.3.4 科学计算
- ▌3.3.5 爱因斯坦求和约定
- 3.4 使用蒙特卡罗方法估计圆周率
- 第4章 JAX的微分运算
- 4.1 微分操作的语法
- ▌4.1.1 JAX中的梯度操作
- ▌4.1.2 JAX中的雅可比矩阵
- ▌4.1.3 JAX中的黑塞矩阵
- ▌4.1.4 自定义算符及隐函数求导
- 4.2 梯度下降
- ▌4.2.1 从最小二乘法说开去
- ▌4.2.2 寻找极小值
- ▌4.2.3 训练及误差
- ▌4.2.4 全连接神经网络
- 第5章 JAX的编程范式及即时编译
- 5.1 函数式编程
- ▌5.1.1 函数式编程的价值观
- ▌5.1.2 JAX中的即时编译
- ▌5.1.3 JAX中的条件语句
- ▌5.1.4 JAX中的流程控制语句
- ▌5.1.5 静态变量
- *5.2 演算
- ▌5.2.1 𝛌 演算的基本设定
- ▌5.2.2 λ演算中的布尔代数
- ▌5.2.3 λ演算中的自然数
- ▌5.2.4 λ演算中的递归
- 第6章 JAX的并行计算
- 6.1 函数 vmap
- Scalar Operation
- SIMD Operation
- 6.2 使用 vmap在 GPU上并行训练
- 6.3 函数 pmap
- 6.4 使用 pmap更新细胞自动机
- 第7章 优化算法
- 7.1 下降算法概要
- ▌7.1.1 下降算法的数学表述
- ▌7.1.2 步长的选取
- ▌7.1.3 终止条件的选取
- ▌7.1.4 下降方向的选取
- ▌*7.1.5 共轭梯度算法
- 7.2 一阶优化算法
- ▌7.2.1 动量法
- ▌7.2.2 自适应算法
- ▌7.2.3 Adam
- 第8章 循环神经网络
- *8.1 神经网络的生物学基础
- ▌8.1.1 神经元的电化学性质
- ▌8.1.2 神经元输出过程的建模
- ▌8.1.3 神经元构成网络的建模
- 8.2 循环神经网络
- ▌8.2.1 简单循环神经网络
- ▌8.2.2 循环神经网络的梯度回传
- ▌8.2.3 简单循环神经网络的程序实现
- ▌8.2.4 长短期记忆单元及其程序实现
- ▌8.2.5 案例：股票预测
- 第9章案例：FAST主动反射面的形态调节
- 9.1 背景介绍
- 9.2 数据的预处理
- 9.3 约束优化问题的提出及模型的训练
- 9.4 程序运行结果的讨论
- 第10章 量子计算中的自动微分
- *10.1 量子计算的数学基础
- ▌10.1.1 算符与量子态
- ▌10.1.2 算符的指数
- ▌10.1.3 算符的对易子
- *10.2 量子计算的物理基础
- ▌10.2.1 波粒二象性
- ▌10.2.2 薛定谔方程
- ▌10.2.3 动量空间
- *10.3 基于量子体系的自动微分
- ▌10.3.1 量子比特
- ▌10.3.2 参数优化
- 附录A Python中类的介绍
- A.1 类的创建和初始化
- A.2 类的继承
- A.3 算符的重载
- 附录B 拓扑排序
- B.1 有向图的构建
- B.2 拓扑排序的算法实现
- B.3 类的多继承
- 附录C 信息和熵
- C.1 历史概览
- C.2 信息熵
- C.3 条件熵
- C.4 相对熵
- C.5 互信息
- *C.6 相对熵D 的非对称性
- 附录D 下降算法的收敛性分析
- D.1 线搜索法的收敛性
- D.2 最速下降法的收敛速率
- *D.3 康托洛维奇不等式的证明
- 附录E 神经元的Hodgkin Huxley模型
- E.1 Hodgkin Huxley 模型所给出的微分方程
- E.2 对神经元锋电位的数值模拟
- *E.3 神经元的发放频率模型
- 后记
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JAX可微分编程是2023年由人民邮电出版社出版,作者著。
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