具体描述
随着电脑平面设计的飞速发展，Photoshop已经成为电脑平面设计的标准，而且正在全球范围内成为平面设计、插画制作、网页设计、三维设计等行业设计师的常用工具。
本书由优秀的Photoshop培训专家精心撰写，从最基础的Photoshop CS操作知识和原理开始讲解，使用相当大的篇幅深入介绍Photoshop CS中、高级操作技法，并通过很多Step by Step的操作实例来剖析实战应用技法，帮助读者迅速提高实际制作水平。
本书是目前较为全面的Photoshop CS教程，一经推出，即受到Adobe软件产品相关培训专家的力荐，是电脑平面设计人员和相关高级培训班的理想用书。
好的，这是一本关于《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》的图书简介，内容详尽，绝不涉及您提到的《Photoshop CS入门与提高》的任何信息。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 导论：驾驭语言的智能革命 在信息爆炸的时代，我们被海量文本数据所包围。如何让计算机真正“理解”人类的语言，并从中提取深层含义、生成流畅自然的回复，已成为人工智能领域最激动人心且最具挑战性的前沿阵地。《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》不是一本停留在基础理论的入门读物，它是一份面向实践者、研究人员和技术决策者的路线图，旨在深入剖析当前驱动自然语言处理（NLP）领域飞速发展的核心深度学习架构、模型和策略。 本书将带领读者超越传统的统计方法和早期的循环神经网络（RNN），直接进入由Transformer及其变体主导的现代NLP范式。我们聚焦于如何利用先进的计算模型，解决从语义理解、文本生成到跨模态交互等一系列复杂任务，帮助读者构建出具备真正“智能”的语言处理系统。 第一部分：现代NLP的基石——Transformer架构的深度解构 本部分是理解当代NLP一切进步的基础。我们不会仅仅介绍Transformer的结构，而是深入探究其背后的设计哲学和关键组成部分，为后续的高级应用打下坚实的基础。 第一章：注意力机制的革命性突破 自注意力（Self-Attention）的数学本质： 详细解析Query、Key、Value矩阵的计算过程，理解其如何高效地捕捉序列内部的依赖关系，取代了RNN的顺序依赖瓶颈。 多头注意力机制（Multi-Head Attention）： 探讨如何通过并行计算捕捉不同子空间中的信息，增强模型的表达能力和鲁棒性。 位置编码（Positional Encoding）的精妙设计： 分析绝对位置编码、相对位置编码以及旋转位置编码（RoPE）在处理长序列时的优劣及应用场景。 第二章：Transformer的工程化实现与优化 Encoder-Decoder结构与纯Decoder结构： 对比BERT系列（Encoder-only）和GPT系列（Decoder-only）的架构差异，理解它们分别在理解任务（如分类、命名实体识别）和生成任务中的适用性。 规范化与残差连接的实践： 深入探讨Layer Normalization在NLP中的重要性，以及如何通过优化残差连接的放置，确保深层网络的有效训练。 高效训练策略： 介绍混合精度训练、梯度累积以及如何利用现代GPU/TPU架构优化大规模模型的训练效率。 第二部分：预训练范式与大规模语言模型（LLMs）的崛起 本书的核心竞争力在于对当前预训练模型的系统梳理和应用指导。我们将探讨如何从零开始构建预训练模型，以及如何有效地利用这些巨兽解决特定领域问题。 第三章：从Word2Vec到上下文嵌入的演进 ELMo与上下文相关的挑战： 追溯动态词嵌入的必要性，理解双向LSTM如何首次实现对词义的上下文敏感处理。 掩码语言模型（MLM）的深度解析： 详细分析BERT的训练目标，探讨不同掩码策略（如随机掩码、连续掩码）对模型性能的影响。 自回归模型（AR）与序列到序列模型（Seq2Seq）的预训练目标对比： 分析GPT、T5等模型所采用的不同预训练损失函数，及其对下游任务的适配性。 第四章：指令微调与提示工程（Prompt Engineering）的艺术 指令微调（Instruction Tuning）： 介绍如何通过高质量的指令数据集（如Flan、P3）训练模型遵循人类意图，实现零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）学习的飞跃。 提示工程的系统化设计： 剖析链式思考（CoT）、自我一致性（Self-Consistency）等高级提示技术，并提供针对不同任务（推理、规划、代码生成）的模板库。 检索增强生成（RAG）架构： 重点讲解如何结合外部知识库（向量数据库）来缓解LLMs的知识遗忘和幻觉问题，构建可解释、可验证的知识系统。 第三部分：高级NLP任务的深度优化 本部分聚焦于将前沿模型应用于最具挑战性的NLP子领域，提供实战性的优化技巧和案例分析。 第五章：复杂推理与问答系统的构建 抽取式与生成式问答的性能瓶颈： 对比SQuAD、Natural Questions等数据集上的主流模型表现，分析模型在长文本上下文中的信息抽取能力。 多跳推理（Multi-Hop Reasoning）： 探讨如何设计模型路径来链接多个文档或知识点，以解决需要复杂逻辑推导的问题。 事实核查与可信度评估： 如何利用语言模型预测答案的可信度，并在RAG系统中加入验证模块，提高输出的可靠性。 第六章：文本生成与对话系统的未来 控制文本生成的策略： 深入研究解码算法，如Top-K、Nucleus Sampling（Top-P）以及温度参数对生成文本多样性和连贯性的影响。 可控文本生成： 介绍如何通过约束解码、属性引导（Attribute-guided Generation）等方法，确保生成的文本满足特定的风格、情感或实体要求。 长篇内容生成与一致性维护： 探讨分层解码、上下文缓存等技术，以保持数百甚至数千词长文本的主题和逻辑一致性。 第四部分：模型效率、安全与跨模态前沿 本部分关注如何将这些庞大的模型投入实际生产环境，并探讨NLP与其他模态结合的最新趋势。 第七章：大规模模型的部署与压缩技术 量化（Quantization）的深度应用： 详细介绍INT8、FP8量化技术及其对模型精度和推理速度的影响，并提供实战工具链（如AWQ, GPTQ）。 模型蒸馏（Knowledge Distillation）实践： 如何训练一个小型“学生模型”来模仿大型“教师模型”的行为，实现模型小型化而不牺牲太多性能。 高效推理框架： 分析vLLM、FasterTransformer等专为LLM推理设计的框架，以及它们如何利用PagedAttention等技术最大化GPU吞吐量。 第八章：迈向通用智能——多模态NLP的整合 视觉语言模型（VLM）的核心： 分析CLIP、BLIP等模型如何通过联合嵌入空间对齐图像和文本信息。 多模态指令遵循： 探讨如何训练模型理解“描述这张图片的内容并生成一个相关的笑话”这类跨模态指令。 伦理与偏见缓解： 深入讨论训练数据中固有的性别、种族和社会偏见如何通过模型放大，并介绍去偏技术（如数据增强、后处理修正）在多模态NLP中的应用。 结语：通往AGI之路上的语言智能 本书的每一章节都以最新的学术成果为蓝本，辅以详尽的代码示例和可复现的实验设置。它旨在培养读者不仅是模型的“使用者”，更是能够理解其内部机制、并有能力在其基础上进行创新和优化的“设计者”。掌握这些前沿技术，意味着您已站在了人机交互和人工智能未来图景的最前沿。 目标读者： 具备Python和基础深度学习知识的NLP工程师、机器学习研究人员、计算机科学专业高年级学生及希望在企业中部署先进语言解决方案的技术主管。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有