计算机网络原理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:张基温 编

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2006-7

价格:27.80元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040196498

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络原理
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 计算机科学
• 通信工程
• 网络技术
• 自考
• 考研

好的，这是一本名为《深度学习与自然语言处理的未来》的图书简介，其内容与《计算机网络原理》完全无关，旨在探讨人工智能领域的前沿技术： --- 深度学习与自然语言处理的未来 内容提要 在信息爆炸的数字时代，机器理解和生成人类语言的能力已成为衡量人工智能发展水平的关键指标。《深度学习与自然语言处理的未来》一书，并非是对现有网络架构或数据传输协议的机械性梳理，而是深刻聚焦于如何利用先进的神经网络模型，赋予计算机真正的“语言智慧”。本书系统地梳理了从基础的词嵌入技术到复杂的大型预训练模型（如Transformer及其变体）的发展脉络，深入剖析了当前自然语言处理（NLP）领域面临的挑战，并展望了这项技术在未来十年内可能引发的社会与技术变革。 本书摒弃了传统教科书的枯燥叙事，以大量最新的研究案例和前沿算法解析为驱动力，旨在为有志于探索人工智能前沿的研究人员、资深软件工程师以及对语言智能抱有浓厚兴趣的技术爱好者，提供一份既具理论深度又富实践指导意义的参考蓝图。 第一部分：语言智能的基石——从统计模型到分布式表征 本书开篇即为读者奠定坚实的理论基础，阐述如何将复杂的语言现象转化为机器可处理的数学实体。 第一章：符号主义的黄昏与联结主义的崛起 本章首先回顾了自然语言处理的早期阶段，即基于规则和概率的统计方法，指出其在处理语言的歧义性、上下文依赖性以及大规模语料时的局限性。随后，重点引入联结主义（连接主义）范式，解释神经网络如何通过模仿生物神经元的工作机制，为处理高维、稀疏的文本数据提供了全新的视角。 第二章：词汇的向量化：词嵌入的革命 深入探讨了将词语映射到低维、稠密的实数向量空间中的核心技术——词嵌入（Word Embeddings）。详细解析了 Word2Vec（Skip-gram与CBOW模型）的数学原理和训练机制，并比较了 GloVe 模型在全局语境信息捕获上的优势。本章特别强调了词向量如何通过其空间位置编码了词汇之间的语义和句法关系，为后续的深度学习模型奠定了“语义基础”。 第三章：序列的艺术：循环网络及其挑战 聚焦于处理序列数据（如句子）的经典模型——循环神经网络（RNN）。详细剖析了标准RNN在处理长距离依赖时遇到的梯度消失与爆炸问题。随后，重点讲解了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是“门”机制如何有效地控制信息的遗忘和更新，使得模型能够捕捉更长的上下文信息。尽管这些模型在当时取得了显著成就，但本章也预示了它们在并行计算效率上的固有缺陷。 第二部分：范式的颠覆——注意力机制与Transformer架构 本书的核心章节，详尽阐述了近年来NLP领域实现爆炸性增长的关键技术——注意力机制及其催生的Transformer模型。 第四章：聚焦关键：自注意力（Self-Attention）机制 本章是理解现代NLP模型的关键。详细解析了“查询（Query）、键（Key）、值（Value）”三元组的计算过程，解释了注意力机制如何允许模型在处理序列中的每一个元素时，动态地衡量输入序列中其他所有元素的重要性。通过实例说明了自注意力如何有效地捕获词语间的非局部依赖关系，极大地超越了RNN的顺序处理限制。 第五章：Transformer：并行化的语言引擎 系统介绍由Vaswani等人提出的Transformer模型架构。详细分解了编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构，特别是多头注意力（Multi-Head Attention）机制的并行计算优势。本章将重点剖析位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构的情况下如何为模型引入序列顺序信息，并对比了Transformer在训练速度和模型容量上相比RNN/LSTM的巨大飞跃。 第六章：预训练的威力：从BERT到GPT 本部分深入研究了基于Transformer的预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）如何彻底改变了NLP的研究范式——“预训练+微调”范式。详细解读了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的双向掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。随后，对比分析了以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）生成模型，探讨了它们在文本生成、对话系统中的强大能力。 第三部分：前沿应用与未来展望 本书最后一部分将视野投向当前NLP技术的实际应用场景、存在的局限性以及未来可能的研究方向。 第七章：多模态融合与具身智能 探讨了语言智能如何与其他感知模态（如视觉、听觉）相结合，形成更全面的人工智能系统。详细介绍了视觉问答（VQA）、图像描述生成等任务中，如何使用跨模态注意力机制实现信息对齐。此外，还探讨了将语言模型嵌入到机器人和虚拟代理中，以实现更自然的人机交互和环境理解——即具身智能（Embodied AI）的挑战与进展。 第八章：模型的可解释性、偏见与伦理挑战 随着模型规模的增大，其“黑箱”特性日益明显。本章着重探讨了当前对深度学习模型（尤其是大型语言模型）进行可解释性分析的必要性，如通过激活映射和梯度分析来理解模型的决策过程。更重要的是，本书严肃讨论了模型在训练数据中可能继承和放大的社会偏见、信息茧房效应以及潜在的滥用风险，呼吁构建更负责任的人工智能系统。 第九章：迈向通用人工智能的路径：持续学习与世界模型 展望NLP和深度学习的终极目标。探讨了如何让模型具备持续学习（Continual Learning）的能力，以应对知识的快速更新。最后，深入剖析了“世界模型”（World Models）的概念——即构建一个能模拟真实世界动态的内部表示，使AI不仅能处理语言，还能推理、规划和预测复杂事件，这被视为通往更高级认知能力的关键一步。 --- 《深度学习与自然语言处理的未来》不仅是一本技术手册，更是一次对人工智能核心驱动力的深度探索，它指导读者超越既有的技术框架，为塑造下一代智能系统做好知识和思想上的准备。

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