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☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:王镜岩、朱圣庚、徐长法

出品人:

页数:718

译者:

出版时间:2008-6-1

价格:72.00

装帧:平装

isbn号码:9787040183634

丛书系列:

图书标签:

化学
生物学
生物
生物化学
持有
2012
生物化学
医学
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化学
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具体描述

《深度学习与自然语言处理前沿技术探析》内容简介一、本书概览：跨越界限的智能探索《深度学习与自然语言处理前沿技术探析》是一部专注于当前人工智能领域两大核心支柱——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）最新发展与实践的专业著作。本书旨在为计算机科学研究人员、高级工程师、以及对前沿AI技术抱有浓厚兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识图谱。我们没有停留在基础理论的重复阐述，而是将焦点完全对准了过去五年中颠覆性的技术突破，尤其是以Transformer架构为基础的大型语言模型（LLMs）的兴起及其在复杂任务中的应用。本书结构清晰，内容严谨，力求在理论深度与工程实践之间找到最佳平衡点。它不仅涵盖了从基础神经网络结构优化到最新生成模型（Generative Models）调优的完整链条，更重要的是，深入剖析了当前研究热点中蕴含的数学原理、工程挑战以及伦理影响。二、核心内容模块深度解析本书共分为六大部分，每一部分都代表了当前AI领域一个关键的研究方向。第一部分：深度学习基础范式的迭代与优化本部分着重于超越传统卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的局限性。我们详细探讨了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）如何成为现代序列建模的基石。高效能训练策略：重点分析了混合精度训练（Mixed Precision Training）、梯度累积（Gradient Accumulation）以及模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）在超大规模模型训练中的具体实现和性能瓶颈分析。新型激活函数与正则化技术：比较了Swish, GeLU等新型非线性激活函数在深度网络中的表现，并引入了深度网络中的熵正则化和对比学习（Contrastive Learning）在无监督预训练中的应用。优化器的前沿探索：不仅回顾了AdamW的改进之处，还深入介绍了如LAMB等针对超大批量训练的优化器，以及学习率调度（Learning Rate Scheduling）在收敛性保障中的作用。第二部分：Transformer架构的精细解构与演进 Transformer是现代NLP的灵魂。本部分致力于揭示其内部的精妙设计，并追踪其在不同应用场景下的结构变体。注意力机制的深度剖析：不仅是多头注意力（Multi-Head Attention），我们还详细解析了稀疏注意力（Sparse Attention）、线性化注意力（Linearized Attention）的原理，以及它们如何解决标准Transformer在长序列处理中的二次复杂度问题。位置编码的创新：对比分析了绝对位置编码、相对位置编码（如RoPE, Rotary Position Embeddings）的优劣，以及这些差异如何影响模型对序列顺序的理解能力。模型结构的高效化：探讨了如Reformer、Performer等旨在降低内存和计算需求的模型结构，以及它们在资源受限环境下的部署可行性。第三部分：大型语言模型（LLMs）的构建、对齐与推理这是本书的核心驱动力之一，聚焦于GPT系列、BERT系列等预训练模型的内在机制和实际部署。预训练范式的深入研究：详细阐述了掩码语言模型（MLM）、因果语言模型（CLM）以及混合目标预训练的差异。更重要的是，探讨了数据清洗、去重和Tokenization策略对最终模型性能的决定性影响。指令微调与人类偏好对齐（Alignment）：重点讲解了指令微调（Instruction Tuning）的流程，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）的核心步骤，包括奖励模型的构建和PPO算法在模型优化中的应用。高效推理与部署：讨论了量化技术（Quantization，如Int8, FP8）、模型蒸馏（Model Distillation）和剪枝（Pruning）技术如何平衡大型模型的准确性和推理速度，包括vLLM等高性能推理引擎的架构解析。第四部分：多模态融合与跨域学习现代AI不再局限于文本，本书将焦点扩展到跨模态技术的交叉点。视觉-语言模型（VLM）：深入研究了CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习在图像和文本空间中建立统一的表示，并探讨了它们在零样本（Zero-Shot）分类和图像描述生成中的应用。统一表征空间构建：分析了如何利用Transformer架构统一处理文本、语音和时间序列数据，实现跨模态信息的高效交互。生成对抗网络（GANs）在结构化数据生成中的回归应用：尽管深度学习模型占据主导，本书仍回顾了在特定领域（如时间序列预测）中GANs的最新改进及其与扩散模型（Diffusion Models）的对比分析。第五部分：NLP的具身智能与推理能力本部分探讨了如何使LLMs超越简单的文本生成，具备更强的规划、工具使用和事实性推理能力。思维链（CoT）与自我修正：详细分析了“少样本思维链提示”（Few-Shot CoT Prompting）的内在机制，以及如何通过迭代链式思考（Iterative CoT）来增强复杂数学问题和逻辑推理的准确性。外部知识检索增强生成（RAG）：系统介绍了RAG框架，包括向量数据库的选择、文档块（Chunking）策略的优化，以及如何结合LLM的生成能力和外部知识库的事实准确性。工具使用与代理（Agents）：探讨了如何通过定义API接口或函数调用，训练模型自主规划步骤、调用外部工具（如代码解释器、搜索引擎）来解决复杂任务的最新进展。第六部分：模型的可信赖性、伦理与未来挑战一个负责任的AI系统必须具备可解释性和鲁棒性。可解释性（XAI）工具箱：介绍了LIME、SHAP等局部解释方法在理解Transformer决策过程中的局限性，并探讨了基于注意力权重可视化的全局解释尝试。对抗性攻击与防御：详细展示了文本生成模型面临的对抗性样本攻击（如同义词替换、拼写干扰），并介绍了对抗性训练和鲁棒性验证的标准流程。偏见、公平性与毒性检测：提供了量化模型中社会偏见（如性别、种族偏见）的技术指标，并讨论了内容过滤和安全对齐在实际应用中面临的持续挑战。三、本书的特色与价值定位本书的价值在于其高度的实践导向性和前沿聚焦性。我们避开了对传统机器学习或基础生物化学、分子生物学等不相关领域的冗余介绍，而是将全部笔墨倾注于当前AI研究的最热点、最深层次的技术细节。读者将获得的不仅仅是理论知识，更是能够直接应用于下一代AI产品开发中的工程智慧和战略视野。通过详尽的案例分析和伪代码演示，本书确保了读者能够将复杂的数学概念转化为可操作的深度学习解决方案。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**第二段评价：** 这本书的深度和广度都达到了我预期的最高标准，它不仅仅停留在对基础知识点的罗列，更深入地探讨了许多前沿的研究动态和方法论。我特别欣赏作者在讲解酶促反应动力学时所展现出的那种洞察力，不仅仅是介绍了米氏方程，还详细分析了不同抑制剂对反应速率的影响机制，配以大量的实验数据分析范例，这对于我们进行实际的生物化学实验设计和数据解读是极其宝贵的财富。此外，书中对基因表达调控网络那一章的论述，简直可以用“精妙”来形容，它将复杂的分子信号通路梳理得井井有条，使得原本令人头疼的转录因子和修饰过程，变得条理分明，几乎可以看作是一份微型的信号转导手册。读完这一部分，我感觉自己对细胞内信息交流的理解上升到了一个新的层次，不再是零散的知识点堆砌，而是一个相互关联、动态平衡的复杂系统。作者在很多关键的理论交叉点上，都非常巧妙地引入了物理化学或信息论的视角，拓宽了我们对生命现象的理解边界，体现了极高的学术水准和跨学科视野。

评分☆☆☆☆☆

**第五段评价：** 我特别留意了这本书的索引和术语表部分，这部分往往是衡量一本专业书籍是否为用户考虑周到的重要标准。令人惊喜的是，这本书的索引做得异常详尽，几乎每一个重要的化学名词、酶的别名、以及关键的反应步骤，都能在索引中被快速定位，这对于后期复习和快速查阅特定信息节省了大量时间。术语表的定义简洁而准确，确保了不同背景的读者在使用同一术语时不会产生歧义。此外，章节末尾的“自测与拓展思考题”的设计也非常巧妙，它们不仅仅是知识点的简单重复，而是真正要求读者进行逻辑推理和综合分析的开放性问题，很多题目需要结合两个或三个不同章节的内容才能得出完整答案，这有效地检验了读者对知识体系的掌握程度。总而言之，这本书从硬件设计到软件内容，再到学习辅助工具的设计，都体现了对学习者需求的深刻理解和专业技术的精准把握，是一本值得反复研读的宝藏级参考书。

评分☆☆☆☆☆

**第三段评价：** 作为一本教材，它最大的优点在于其严谨的学术态度和极高的准确性，我反复查阅了其中关于蛋白质高级结构稳定性的论述，发现无论是疏水作用的熵变效应，还是二硫键的形成条件，描述都极其精确，没有丝毫的模糊或误导性陈述。这一点对于我们这些需要将所学知识应用于科研工作的人来说至关重要，因为在科学领域，任何一个细微的偏差都可能导致研究方向的偏离。此外，书中对实验技术的介绍也做得非常到位，它并没有将这些技术当作附录来处理，而是将它们有机地融入到相关的生物化学概念讲解之中。例如，在讲解核酸结构时，作者详细描述了核磁共振（NMR）和X射线晶体学是如何帮助我们解析分子结构的，并且清晰地指出了每种方法的局限性，这对于培养我们批判性地看待实验结果的能力非常有帮助。这种将理论学习与实践工具相结合的编排方式，极大地提升了这本书的实用价值，让它真正成为了一个有力的学习和研究工具，而不仅仅是纸面上的知识传递。

评分☆☆☆☆☆

**第一段评价：** 这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面的色彩搭配和字体选择都透露着一种严谨又不失活泼的气息，初拿到手里的时候，就感觉它不像是一本纯粹的教科书，更像是一本精心制作的专业读物。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。我尤其欣赏作者在章节划分和内容编排上的用心，逻辑脉络非常清晰，从宏观的生命活动总览，到微观的分子结构解析，层层递进，让人能够轻松地跟上学习的节奏。比如说，对于那些初次接触复杂生化概念的读者，书中对基础代谢途径的图示说明简直是救星，那些复杂的循环图被简化得恰到好处，关键步骤一目了然，避免了信息过载带来的挫败感。而且，作者在引入新概念时，总会先给出它在生命活动中的实际意义，这种“问题导向”的教学方法，极大地激发了我探究背后原理的兴趣，让我觉得学习的过程不再是枯燥的记忆，而是一场揭示生命奥秘的探险。即便是那些理论性极强的部分，作者也配上了大量的实例和模型，使得抽象的理论变得可视化和可触摸。

评分☆☆☆☆☆

**第四段评价：** 这本书的语言风格，用一个词来概括就是“沉稳且富有启发性”。作者的叙述方式并非那种平铺直叙的教科书腔调，而是带着一种引导读者深入思考的节奏感。比如，在讲解代谢的调节时，书中会时不时地抛出一些发人深省的问题，比如“为什么细胞偏爱使用ATP而不是其他高能分子进行偶联反应？” 这样的设问，促使读者停下来，主动去回顾和总结前文所学，而不是被动地接收信息流。这种互动式的阅读体验，极大地增强了知识的内化过程。而且，书中对历史背景的简要介绍也做得非常到位，每当引入一个重要的理论发现，作者总会简要提及该领域的先驱者们是如何一步步攻克难关的，这不仅让知识点变得有血有肉，也让人对科学探索的艰辛历程产生由衷的敬意，从而更加珍惜和尊重现有的知识体系。这种人文关怀与科学精神的结合，使得阅读过程充满了人文色彩，让人在获取硬核知识的同时，也能感受到科学的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

这个七百多页的书我不知道该说什么好，这么大的一本书砸死人绰绰有余。。上学期除了前几节课背着它，后来干脆上课不带书＝＝全靠看老师的课件⋯⋯

评分☆☆☆☆☆