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出版者:西安世界图书出版公司

作者:王湘云

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:2002-10-1

价格:20.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787506253444

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习与自然语言处理前沿探索》 图书简介 聚焦底层逻辑与创新实践，构建面向未来的智能系统 本书旨在为计算机科学、人工智能领域的研究人员、高级工程师以及对自然语言处理（NLP）和深度学习技术有深入追求的读者，提供一个全面、深入且紧跟时代前沿的知识体系。我们摒弃对基础概念的简单罗列，而是着重于剖析现代智能系统背后的核心算法、理论基础及其在复杂应用场景中的工程化实现。全书内容环绕两大支柱展开：深度学习模型的底层机制与自然语言处理技术的最新突破。 第一部分：深度学习的理论基石与高效架构 本部分深入探讨了支撑当前AI革命的数学和计算基础，旨在让读者不仅“会用”，更能“理解”和“优化”模型。 1. 优化算法的迭代与收敛性分析： 详细解析了从经典随机梯度下降（SGD）到自适应学习率方法（如AdamW、RAdam）的演进。重点讨论了二阶导数信息在收敛速度上的作用，以及如何通过鞍点逃逸机制和批次归一化（Batch Normalization, BN）的深入理解，来解决大规模模型训练中的梯度消失/爆炸问题。书中包含对L-BFGS算法在特定约束优化问题中的适用性分析，并对比了动量（Momentum）策略在不同优化景观中的性能差异。 2. 模型正则化与泛化能力的理论探究： 超越Dropout和L2正则化，本书着重介绍谱归一化（Spectral Normalization）在稳定生成模型（如GANs）中的作用，以及标签平滑（Label Smoothing）如何通过调整不确定性来提升分类器的鲁棒性。理论层面，我们将引入信息瓶颈理论（Information Bottleneck Theory），解释模型是如何在最小化经验误差和最小化复杂度的需求之间找到最佳平衡点的。 3. 高效计算与模型压缩技术： 面对万亿参数模型的挑战，本书详细介绍了模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法，特别是幅度驱动的稀疏化（Magnitude-driven Sparsification）的最新进展。此外，知识蒸馏（Knowledge Distillation）的改进版——如多层知识迁移和注意力蒸馏，被作为模型小型化的核心策略进行深入探讨，并提供了在边缘设备上部署的实际案例分析。 第二部分：自然语言处理的范式转换与前沿应用 本部分聚焦于Transformer架构及其后续变体的深度剖析，展示如何利用这些强大的工具解决复杂的语言理解、生成和推理任务。 4. Transformer架构的深度解析与变体创新： 彻底解构自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂性，并引入线性化注意力（Linearized Attention）和核方法注意力（Kernel-based Attention）来缓解平方复杂度带来的瓶颈。重点分析了如Longformer和Reformer等如何通过稀疏化注意力矩阵来有效处理超长文本序列。 5. 预训练模型的深度对齐与微调策略： 不仅仅是介绍BERT、GPT系列，本书更关注指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）的精细化实施。我们详细阐述了监督微调（SFT）阶段中高质量数据集的构建原则，以及奖励模型（Reward Model）的训练技巧，以确保生成内容的安全性、相关性和事实准确性。 6. 语言模型的推理与世界知识的整合： 探讨了如何通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，将外部知识库的实时信息无缝融入到LLM的生成流程中。书中提供了构建高效向量数据库和优化文档切片策略的实战指导，并对比了迭代式推理（Iterative Refinement）与思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程在复杂多步推理任务中的性能差异。 7. 多模态学习与具身智能的接口： 探讨了语言模型如何与其他模态（如视觉、语音）进行有效交互。重点分析了跨模态对齐（Cross-Modal Alignment）的对齐损失函数设计，以及如何利用大型语言模型作为推理引擎来规划和控制机器人的行动序列，为具身智能（Embodied AI）的研究提供理论和实践指导。 目标读者： 本书适合具有扎实的线性代数、概率论和基础机器学习背景的读者。它特别适合希望从“使用API”跨越到“设计和优化核心算法”的研究生、博士生，以及在工业界从事高并发、高性能NLP系统研发的资深工程师。阅读本书后，读者将能够批判性地评估当前最先进的模型，并有能力设计出针对特定应用场景优化后的、更具效率和泛化能力的深度学习解决方案。 本书特色： 理论深度优先： 对每一项核心技术均提供严谨的数学推导和收敛性证明。 工程实践结合： 包含大量基于PyTorch/TensorFlow的高级代码片段和性能瓶颈分析。 前沿视角： 覆盖2023年以来在顶级会议（NeurIPS, ICML, ACL）中涌现的关键创新。

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