中日交流标准日本语中级读解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连出版社

作者:连淑珍

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2002-7

价格:14.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787806129395

丛书系列:

图书标签:

• 日语学习
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好的，这是一份关于一本不包含《中日交流标准日本语中级读解》内容的图书简介。这份简介着重于描述另一本在内容、主题和目标读者群上都与您提到的那本书截然不同的书籍。 --- 书名： 《深度学习与自然语言处理前沿技术：从理论基石到产业应用》 一、本书定位与目标读者 本书并非语言学习类的教材或读本，而是一部面向计算机科学、人工智能领域的专业技术著作。它旨在为具有一定编程基础和高等数学知识的读者提供一个全面、深入且与时俱进的学习路径，以掌握现代自然语言处理（NLP）的核心技术栈。 目标读者群包括： 1. 人工智能研究人员与研究生： 寻求系统了解Transformer架构、预训练模型（如BERT、GPT系列）的底层设计原理和最新改进方向的学者。 2. 软件工程师与数据科学家： 希望将先进的NLP技术应用于实际产品开发，例如智能问答系统、机器翻译、情感分析等领域的专业人士。 3. 技术爱好者与跨界学习者： 对AI和深度学习抱有浓厚兴趣，并希望从理论到实践系统掌握NLP核心知识的自学者。 本书假设读者已经掌握了Python编程基础以及基本的机器学习概念（如线性回归、梯度下降），但对深度学习的复杂网络结构和前沿算法的理解可能尚不深入。 二、内容架构与核心章节详述 全书共分为五大部分，循序渐进地构建读者的知识体系： 第一部分：深度学习基础回顾与张量运算 本部分首先对深度学习的基础概念进行高效回顾，重点放在与NLP任务紧密相关的数学工具上。 第1章：现代深度学习的数学基石： 详细阐述了张量（Tensor）的定义、操作及其在GPU加速计算中的重要性。对比了NumPy数组与PyTorch/TensorFlow张量的区别与优势。 第2章：神经网络优化器进阶： 不仅涵盖了标准的SGD、Adam，更深入探讨了AdamW、Lookahead等针对大规模模型训练的优化策略，以及学习率调度（Learning Rate Scheduling）在收敛性中的关键作用。 第3章：正则化与模型泛化能力： 讨论了Dropout、Layer Normalization、Weight Decay在深度网络中的应用，特别分析了这些技术如何影响预训练模型的稳定性和下游任务的表现。 第二部分：词汇表示与经典序列模型 本部分是理解现代NLP的基础，聚焦于如何将文本转化为机器可理解的数值形式，并回顾了重要的历史模型。 第4章：文本的向量化表示： 详细对比了独热编码（One-Hot）、词袋模型（BoW），并重点讲解了Word2Vec（Skip-gram与CBOW）和GloVe的数学原理与训练过程。 第5章：循环神经网络（RNN）及其变体： 深入剖析了标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并用清晰的图示解析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构和信息流控制机制。 第6章：注意力机制的诞生： 作为从传统序列模型到Transformer的过渡，本章详细解释了“软注意力”机制，展示了它如何解决传统Seq2Seq模型中信息瓶颈的问题。 第三部分：Transformer架构与自注意力机制 这是本书的核心和重点，全面解析了驱动当前AI浪潮的Transformer模型。 第7章：Self-Attention的精髓： 详细分解了Query, Key, Value矩阵的生成、点积计算、缩放（Scaling）以及Softmax的应用。通过实例展示了自注意力如何在一次前向传播中捕获长距离依赖。 第8章：多头注意力与位置编码： 解释了多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间学习信息，并详细介绍了正弦/余弦位置编码的数学构造及其对序列顺序信息的注入方式。 第9章：Transformer的完整结构： 整合Encoder和Decoder的堆叠、残差连接（Residual Connections）和层归一化，构建完整的Transformer Block，并分析其并行计算的优势。 第四部分：预训练模型与迁移学习范式 本部分关注如何利用海量数据训练出强大的通用语言模型，并将其应用于特定任务。 第10章：单向与双向预训练： 深入分析了BERT（基于Masked Language Modeling, MLM）和GPT（基于Causal Language Modeling, CLM）的设计哲学差异，及其对模型生成能力和理解能力的权衡。 第11章：模型微调（Fine-tuning）策略： 探讨了针对下游任务（如命名实体识别、文本分类）的有效微调技巧，包括任务特定的输入格式设计和高效微调方法（如Adapter Tuning）。 第12章：大型语言模型（LLMs）的进阶话题： 涵盖了指令微调（Instruction Tuning）、人类反馈强化学习（RLHF）的基本流程，以及评估LLM性能的鲁棒性指标。 第五部分：产业应用与前沿探索 本部分将理论知识落地到实际场景，并展望未来趋势。 第13章：高效推理与模型压缩： 讨论了在资源受限环境下部署大型模型的方法，包括量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术细节。 第14章：跨模态NLP的应用探索： 简要介绍了如何将NLP技术扩展到视觉问答（VQA）和图像字幕生成等跨模态任务中。 第15章：未来展望： 探讨了符号推理、可解释性AI（XAI）在NLP中的应用前景，以及对通用人工智能（AGI）的思考。 三、本书的技术特色与实践价值 1. 代码优先与可复现性： 本书的每一核心算法讲解后，都附带纯PyTorch实现的伪代码或核心代码片段，确保读者可以立即在Jupyter Notebook环境中运行和调试关键模块。本书不依赖任何商业API或黑箱调用，强调从底层理解算法的运行逻辑。 2. 案例驱动： 书中穿插了多个大型公开数据集（如WikiText-103、SQuAD）的实战案例，展示如何应用所学知识解决真实世界中的复杂问题，例如构建一个高精度的问答机器人原型或一个多标签文本分类器。 3. 理论与工程的平衡： 本书在保证数学严谨性的同时，避免了过多冗余的证明过程，而是侧重于工程实现中需要关注的超参数选择、计算效率和稳定性问题，确保知识的实用性。 结论： 《深度学习与自然语言处理前沿技术：从理论基石到产业应用》是一本为致力于在人工智能领域深耕的工程师和研究者量身打造的硬核技术手册。它将带领读者穿越复杂的数学海洋，直抵当前NLP技术的最前沿，是构建下一代智能系统的必备参考书。

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