物流系统模拟与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2006-8

价格:20.00元

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isbn号码:9787040195453

丛书系列:

图书标签:

• 物流仿真
• 物流模拟
• 系统建模
• 离散事件仿真
• Python
• Arena
• FlexSim
• 供应链管理
• 优化
• 运筹学

好的，以下是一本与《物流系统模拟与仿真》无关的图书简介，力求内容详实，避免痕迹： --- 书名：《深度学习在自然语言处理中的前沿进展与实践》 简介： 本书全面深入地探讨了近年来深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得的革命性突破，并结合大量实际案例，为读者提供了从理论基础到前沿应用的详尽指导。内容聚焦于如何利用复杂的神经网络架构，特别是Transformer模型及其衍生变体，来解决当前NLP领域面临的核心挑战。 第一部分：深度学习基础与NLP的融合 本部分首先回顾了深度学习的基本原理，包括深度前馈网络、卷积神经网络（CNN）在文本特征提取中的早期应用，并重点阐述了循环神经网络（RNN）及其改进型（如LSTM和GRU）在序列建模中的关键作用。然而，本书的重心很快转向了现代NLP的基石——注意力机制。我们详细解析了自注意力（Self-Attention）的工作原理，探讨了如何通过多头注意力（Multi-Head Attention）有效地捕捉长距离依赖关系。 第二部分：Transformer架构的深入剖析与演进 Transformer模型是理解当代NLP技术的钥匙。本章将对原始Transformer架构进行结构化的拆解，包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的设计哲学，位置编码（Positional Encoding）的必要性及其多种实现方式。随后，我们深入分析了基于Transformer的预训练语言模型（PLMs）范式的兴起。 预训练范式的革新： 书中对BERT、GPT系列（如GPT-3/GPT-4的架构思想）以及T5等代表性模型的训练目标、掩码策略和微调（Fine-tuning）方法进行了详尽的对比和剖析。我们不仅关注了模型结构，还探讨了大规模语料库的构建和清洗对于模型性能的决定性影响。特别是，我们详细阐述了掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）等任务在知识捕获中的机制。 第三部分：主流NLP任务的前沿模型应用 本书的第三部分着重于将深度学习模型应用于具体的NLP子领域，展示其实际效能的飞跃。 1. 机器翻译与序列到序列学习： 详细分析了神经机器翻译（NMT）的演变，从早期的Seq2Seq模型到基于Transformer的现代翻译系统，探讨了束搜索（Beam Search）解码策略的优化，以及如何处理低资源语言对的挑战。 2. 文本生成与条件生成： 涵盖了从简单的文本续写到复杂的对话系统和摘要生成的模型设计。重点讨论了如何使用采样策略（如Top-k, Nucleus Sampling）来控制生成文本的多样性和流畅性，并介绍了评估生成质量的指标和方法。 3. 知识抽取与关系推理： 探讨了如何利用预训练模型进行命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）以及事件抽取。书中特别介绍了针对结构化知识库构建的深度学习方法，包括如何利用图神经网络（GNNs）增强对复杂语义关系的理解。 4. 情感分析与文本分类的精细化： 阐释了如何超越传统的词袋模型，利用上下文嵌入（Contextual Embeddings）对文本进行更细粒度的情感和意图识别，包括对讽刺和隐含情感的捕捉技术。 第四部分：模型高效化、对齐与伦理考量 随着模型规模的爆炸式增长，如何有效地部署和管理这些大型模型成为关键议题。 模型压缩与加速： 本章介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等技术，旨在减小模型体积并提升推理速度，以满足边缘计算和实时应用的需求。我们还讨论了参数高效微调（PEFT）方法，例如LoRA等，如何在不损失性能的前提下，显著降低微调成本。 人类反馈强化学习与模型对齐（Alignment）： 现代大型语言模型（LLMs）的成功在很大程度上依赖于与人类偏好的对齐。本书详述了人类反馈强化学习（RLHF）的完整流程，包括偏好数据收集、奖励模型的训练，以及如何使用PPO等算法来优化语言模型的输出，使其更安全、更有帮助。 伦理、偏见与可解释性： 深入探讨了大规模预训练模型中潜在的社会偏见（如性别、种族偏见）的来源、检测方法，以及缓解策略。此外，本书还介绍了模型可解释性（XAI）在NLP中的应用，如注意力权重可视化、梯度分析等工具，以期增强对复杂决策过程的理解。 实践与工具链： 全书穿插了大量基于PyTorch和TensorFlow框架的实战代码示例，并重点介绍了Hugging Face `transformers` 库的深度使用指南，帮助工程师和研究人员快速复现前沿成果并将其应用于实际生产环境。 本书旨在成为深度学习驱动的NLP研究人员、软件工程师以及相关领域从业者的一部兼具理论深度和工程实践价值的参考手册。通过系统学习，读者将能够驾驭当前最先进的语言模型技术，并为未来的创新打下坚实的基础。 ---

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