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出版者:The MIT Press

作者:Ethem Alpaydin

出品人:

页数:415

译者:

出版时间:2004-10-01

价格:USD 52.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262012119

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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深度学习在自然语言处理中的前沿探索 作者： [此处可填写作者姓名或匿名标识] 出版社： [此处可填写出版社名称] ISBN： [此处可填写ISBN] --- 内容概要 本书深入剖析了当前深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域所取得的突破性进展与面临的挑战。我们不侧重于机器学习的基础理论介绍，而是将焦点完全集中在如何利用先进的神经网络结构解决复杂的语言学问题，特别是那些需要深层语义理解和复杂上下文推理的任务。本书旨在为具备一定编程和基础数学知识的读者提供一个高阶、实用的指南，帮助他们驾驭Transformer架构及其衍生模型的最新应用。 全书分为六个核心部分，从基础的嵌入技术升级，到复杂的序列到序列模型、多模态融合，再到当前最受关注的大语言模型（LLMs）的内部机制与优化策略。我们强调实践性和前沿性的结合，通过详尽的代码示例和案例研究，展示如何将理论转化为高性能的实际应用。 --- 第一部分：神经表示的进化与上下文捕获 本部分着眼于语言模型如何有效地将离散的词汇转化为连续的、富含语义信息的向量表示，并在此基础上实现对复杂上下文的准确捕获。 1.1 词嵌入的高级形态：从Word2Vec到语境化表示 我们跳过了传统的词向量训练过程，直接进入到语境化嵌入（Contextualized Embeddings）的构建。重点分析了ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获深度上下文信息。接着，详细阐述了Transformer架构中自注意力机制（Self-Attention）的数学原理与计算效率优化。我们探讨了位置编码（Positional Encoding）的多种变体，如绝对编码、旋转编码（RoPE），以及它们如何影响模型对序列顺序的理解能力。 1.2 注意力机制的细化与效率提升 本章深入剖析了标准多头注意力（Multi-Head Attention）的局限性，并介绍了解决长依赖问题的关键技术。我们详细介绍了稀疏注意力（Sparse Attention）机制，例如Longformer和Reformer中采用的滑动窗口注意力、局部注意力以及基于核方法的近似注意力计算，这些都是处理超长文本（如文档摘要、代码分析）的关键。同时，本章也涉及了FlashAttention的计算优化，解释了如何通过内存分块策略显著减少HBM（High Bandwidth Memory）的读写操作，从而加速训练和推理过程。 --- 第二部分：Transformer架构的深度定制与应用 本部分聚焦于Transformer在不同NLP任务中进行结构调整和优化，以应对特定领域的挑战。 2.1 序列到序列模型（Seq2Seq）的现代范式 我们不再将Seq2Seq视为一个通用的框架，而是探讨其在机器翻译、文本摘要和数据到文本生成中的特定瓶颈。重点讨论了非自回归（Non-Autoregressive）模型如何通过并行解码来提高翻译速度，以及如何使用知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术将复杂模型压缩至轻量级部署。在摘要生成方面，我们将分析抽取式与生成式模型的融合策略，特别是如何利用对比学习（Contrastive Learning）增强摘要的相关性和流畅性。 2.2 预训练任务的精细化设计 本章考察了BERT、RoBERTa等模型背后的预训练目标函数。我们深入探讨了掩码语言模型（MLM）的改进，例如Span Masking和Permutation Language Modeling（如XLNet所采用的），这些方法如何更好地促进双向上下文的学习。此外，还分析了对比自监督学习（Contrastive Self-Supervised Learning）在NLP中的应用，例如SimCSE如何通过微小的数据扰动来优化向量空间的语义分布，从而提高句子嵌入的质量。 --- 第三部分：大语言模型（LLMs）的内部运作与涌现能力 这是本书的核心部分，专注于当前最前沿、参数规模巨大的语言模型的结构、训练范式和能力评估。 3.1 LLM的扩展定律与基础设施挑战 我们探讨了Scaling Laws对模型性能的决定性影响，分析了计算量、数据量和模型参数三者之间的幂律关系。随后，我们将重点放在了支撑万亿级模型训练的基础设施层面：高效的分布式训练策略，包括数据并行、模型并行（如张量并行）和流水线并行（Pipeline Parallelism）。详细介绍了ZeRO优化器（Zero Redundancy Optimizer）的原理及其在内存管理上的革命性贡献。 3.2 指令微调与对齐（Alignment）技术 本书认为，LLM的真正价值在于其指令遵循能力。我们详细介绍了指令微调（Instruction Tuning）的流程，从Supervised Fine-Tuning (SFT)到如何构建高质量的指令数据集。更重要的是，我们深入剖析了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的三个关键步骤：奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）在生成过程中的应用，以及其在确保模型安全性和有用性（Helpfulness & Harmlessness）方面的作用。我们同时也会讨论RLAIF（AI反馈的强化学习）作为RLHF的潜在替代方案。 3.3 提高推理效率：量化与剪枝 面对LLM巨大的推理成本，本章提供了实用的优化方案。我们详细介绍了量化技术，如INT8、FP8甚至更低精度的量化方法，并解释了它们在保持性能和降低内存占用之间的权衡。此外，我们还探讨了结构化和非结构化模型剪枝的最新进展，以及如何结合这些技术实现低延迟的在线服务。 --- 第四部分：多模态与跨模态的融合 本部分超越纯文本，探讨如何将视觉、语音信息融入到语言模型中，实现更丰富的交互。 4.1 视觉语言模型（VLMs）的对齐策略 本书重点分析了CLIP、ALIGN等模型如何通过对比学习将图像和文本映射到共享的嵌入空间。对于生成式VLM（如GPT-4V、LLaVA），我们详细解析了投影层（Projection Layers）的设计，即如何有效地将视觉编码器（如ViT）的输出转化为Transformer可以理解的Token序列。案例研究将侧重于视觉问答（VQA）和图像描述生成。 4.2 语音与文本的深度集成 本章探讨了如Whisper等端到端语音识别系统的架构，特别是其在统一模型中处理多种语言和任务的能力。我们将分析语音令牌（Audio Tokens）的表示方法，以及如何利用Transformer架构处理时间序列上的长距离依赖性，实现高鲁棒性的语音理解。 --- 第五部分：知识集成与可解释性 随着模型规模的增大，如何将外部知识注入模型，并理解其决策过程，变得至关重要。 5.1 检索增强生成（RAG）的范式革命 RAG被视为弥补LLM知识静态性的关键技术。我们详细介绍了RAG系统的完整流程：高效的文档切片（Chunking）、向量数据库的索引策略（如HNSW），以及重排序（Re-ranking）模块的作用。重点探讨了如何设计更复杂的检索策略，例如迭代式检索和查询重写，以应对复杂或需要多步推理的问题。 5.2 模型内部机制的探究 本章旨在揭示“黑箱”模型的工作原理。我们介绍了几种可解释性方法，如注意力权重可视化、梯度归因方法（如Integrated Gradients）在理解模型对特定输入的敏感度上的应用。特别是针对LLMs，我们将探讨特定神经元功能的分析，尝试定位模型中负责事实记忆或推理步骤的子结构。 --- 结论与展望 本书总结了当前NLP领域的技术热点，并对未来发展趋势进行了前瞻性分析，特别是MoE（Mixture-of-Experts）架构在提高训练效率和模型容量方面的潜力，以及长期记忆和持续学习在通用人工智能构建中的核心地位。 本书的读者将获得一套完整的、面向生产环境的现代NLP工具箱，能够理解和应用当前最先进的深度学习技术来解决现实世界中的复杂语言挑战。

评分☆☆☆☆☆

基本上传统统计学习的知识点都梳理到了，而且有课后习题答案。当然从内容上说，很多东西会有些陈旧了，这本书是在CNN咸鱼翻身前写的，但大体内容不错，比如概率图模型这些，都做了介绍。数学基础，也没有太拘泥。每个章节会略显短，属于打骨骼的书，长肉要看其他资料，通俗性上...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

最近一直在看Duda 英文版的模式分类，看的很头痛，在图书馆碰到了这本书，可以用来增加自信，感觉这本书的很多方面很Duda的书很相似，甚至好多内容直接就是引用的Duda的书，内容过于精简，不过好处是可能出书的时间比较晚，提到了很多Duda的书里面没有的比较前沿的知识。 确实...  

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这本书的写作风格非常具有启发性，它不像某些学术著作那样冷冰冰，而是充满了作者对这门学科的热情和思考。在讨论到“因果推断”与传统预测模型的区别时，作者插入了一段对人工智能伦理和可解释性的深刻反思，这让我感到惊喜。他并没有将可解释性（XAI）视为一个孤立的技术分支，而是将其置于整个科学发现和决策制定的哲学高度来探讨，这无疑拓宽了我的视野，让我明白机器学习不仅仅是关于预测准确率，更是关于信任和责任。此外，书中对贝叶斯方法的介绍，也摆脱了那种纯粹的概率论叙事，而是巧妙地将其与人类的先验知识和不确定性表达联系起来，使得贝叶斯推理不再是高高在上的数学工具，而成为了人类认知过程的一种自然延伸。这种将技术与人文思考相结合的笔法，让阅读体验非常丰富，每一次翻页都像是进行一次思维的深度对话，而不是简单的信息接收。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻就让人联想到数据和算法的精密感。我拿起它的时候，首先注意到的是它的装帧质量，纸张的触感非常舒服，拿在手里很有分量，一看就知道是下了功夫的专业书籍。内容上，我特别欣赏作者在绪论部分构建的那个宏大叙事框架，它并没有急于抛出那些复杂的数学公式，而是用非常生动的语言阐述了“学习”这个概念在计算机科学中的哲学意义和实际应用边界。我记得他提到了一个关于早期专家系统的案例，通过这个小故事，读者能迅速理解符号主义和连接主义的根本差异，而不是干巴巴地背诵定义。这种叙事手法极大地降低了初学者的心理门槛，让我感觉这不是一本高不可攀的教科书，而更像是一位经验丰富的前辈在耐心地引导你进入一个全新的世界。特别是关于“模型选择”这一章节，作者没有简单地罗列各种准则，而是通过一个实际的生物进化模型来类比，解释了偏差-方差的权衡，那种类比的巧妙和贴切，让人读完之后豁然开朗，远比教科书上的纯数学推导来得直观和深刻。这本书的排版也做得相当出色，图表的清晰度和注释的详尽程度，都体现了出版方的专业水准。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过几本入门级的机器学习书籍，但往往在读到特定算法的推导部分时就彻底迷失了，感觉就像被扔进了一个充满希腊字母的海洋里。然而，这本《Introduction to Machine Learning》在处理核心算法时，展现出了一种罕见的清晰度。拿支持向量机（SVM）来说，它不仅讲解了核函数的作用，还花了大量的篇幅去解释“最大间隔超平面”这个几何概念是如何被巧妙地转化为一个二次规划问题。作者的笔法非常注重直觉的建立，他会先用二维或三维的图形来“画出”问题，然后才引入相应的数学表达。更难能可贵的是，书中对每种算法的局限性都有着非常诚恳的讨论，没有那种“一招鲜吃遍天”的过度自信。比如在讲解决策树时，作者深入分析了过拟合的内在原因，并且没有止步于剪枝（Pruning），还引入了集成学习（Ensemble Methods）的概念作为自然延伸，这种知识点的层层递进和有机联系，使得学习过程非常流畅，不会让人感到知识点的零散和突兀。阅读这本书的过程，更像是在跟随一位大师搭建知识迷宫，每走一步都有清晰的指引，让人对算法的理解从“知道是什么”提升到了“理解为什么”。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的一点，是它对实践环节的重视程度，但这种重视并不是简单地堆砌代码示例。作者似乎深知理论和实践之间的鸿沟，因此在讲解完理论框架后，总是会紧接着提供一个精心设计的“概念验证”环节。我记得在介绍降维技术时，书中提供了一个用真实世界高维数据（比如基因表达数据）的案例，作者引导读者对比了PCA和t-SNE在可视化效果上的差异，并且非常细致地分析了各自适用场景。这里的代码（我阅读的是Python版本）写得非常模块化和干净，注释详细到足以让一个刚接触编程的人也能理解每一步操作背后的数据处理逻辑。这种将理论、直觉和代码实现无缝衔接的处理方式，极大地提高了学习效率。我不再需要频繁地在书本和网络论坛之间切换来验证自己的理解，因为书本身就提供了一个自洽的学习闭环。更让我印象深刻的是，书中对数据预处理的讨论，篇幅之大，几乎可以算作一本独立的小册子，涵盖了缺失值处理、异常值检测以及特征缩放的各种陷阱，这些往往是被很多入门教材忽略的“脏活累活”。

评分☆☆☆☆☆

从结构完整性来看，这本书的编排逻辑堪称教科书级别的典范。它从最基础的线性模型开始，稳健地搭建起整个理论大厦，随后自然过渡到非线性的核方法，然后引入模型集成思想，最后以深度学习的引言作为收尾。这种自下而上的构建方式，确保了读者在接触更复杂模型之前，已经对基础的统计学习理论有了牢固的掌握。最让我欣赏的是，作者在每章末尾设计的“挑战性问题”——它们不是那种可以直接套用公式就能解决的计算题，而是需要结合所学知识进行批判性思考和小型实验设计的问题。例如，有一个问题要求读者设计一个实验来证明特定数据集上，Lasso回归相对于岭回归的稀疏性优势，这迫使我必须离开书本的保护，去实际操作和验证理论的有效性。这种循序渐进、不断挑战读者思维边界的设计，使得这本书的学习效果远超一般的阅读，它真正地将读者从被动的接受者转化为了主动的探索者。

评分☆☆☆☆☆

这本书是理论派的，也正是从这本书开始，我特别喜欢看数学表达式来表达算法的核心思想。该书走马观花式地把人工智能相关的话题讲了个遍，在学术派别方面作者也用比较中立的态度。

评分☆☆☆☆☆

要是能看完就是奇迹了，我真是太堕落了。

评分☆☆☆☆☆

要是能看完就是奇迹了，我真是太堕落了。

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比起PRML来说，这本书显得有些简略。可以作为学习机器学习的outline，边学习边查找详细的资料。