Large Scale Machine Learning with Python pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Bastiaan Sjardin

出品人:

页数:439

译者:

出版时间:2016-8-4

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781785887215

丛书系列:

图书标签:

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深度学习在自然语言处理中的前沿探索与实践 本书深入剖析了深度学习在自然语言处理（NLP）领域的最新进展、核心技术以及实际应用。我们将带领读者超越传统的NLP方法，迈入由神经网络驱动的全新时代，探索如何构建更智能、更具理解能力和生成能力的语言模型。 第一部分：深度学习基础与NLP的结合 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，并在此基础上介绍深度学习与NLP的有机结合。 第一章：深度学习核心概念回顾 神经网络基础： 从感知机到多层感知机，我们将回顾神经网络的基本结构、激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh等）及其作用。深入理解前向传播和反向传播算法，这是所有深度学习模型训练的基石。 深度学习的优势： 为什么深度学习能够在大规模数据上取得突破？我们将讨论其在特征学习、非线性建模和端到端学习方面的优势，尤其是在处理高维度、非结构化数据（如文本）时。 常用深度学习框架简介： 简要介绍TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架的特点、安装和基本使用方法，为后续的实践操作奠定基础。 第二章：自然语言处理的挑战与机遇 NLP的传统方法及其局限性： 回顾基于规则、统计模型（如N-grams, TF-IDF, HMMs, CRFs）的传统NLP技术，分析其在处理语境理解、词义消歧、长距离依赖等方面的不足。 深度学习为NLP带来的革新： 探讨深度学习如何克服传统方法的局限。重点关注其在自动特征提取、上下文感知、语义表示等方面的强大能力。 NLP应用场景概览： 快速浏览机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、文本生成、语音识别等NLP的主要应用领域，为后续深入学习提供方向。 第三章：词向量表示：理解语言的基石 独热编码（One-Hot Encoding）的局限性： 分析其在高维度、稀疏性以及无法捕捉词汇语义相似性的问题。 分布式词向量模型（Word Embeddings）： 深入介绍Word2Vec（CBOW和Skip-gram模型）的原理、训练过程及其重要性。理解词向量如何捕捉词汇之间的语义和句法关系（例如：“国王” - “男人” + “女人” ≈ “王后”）。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）： 学习GloVe模型的全局统计信息融合方法，并理解其与Word2Vec的异同。 FastText： 探讨FastText如何通过引入子词信息来处理未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）问题，并提升词向量的鲁棒性。 词向量的应用： 如何利用预训练的词向量进行下游NLP任务的初始化，以及对词向量进行微调。 第二部分：核心深度学习模型在NLP中的应用 本部分将聚焦于几种在NLP领域取得巨大成功的深度学习模型，并详细阐述其工作原理和应用方式。 第四章：循环神经网络（RNN）及其变体 RNN的基本结构与原理： 解释RNN如何处理序列数据，以及其“记忆”机制。深入理解RNN在处理语言信息中的优势，例如捕捉时间依赖性。 长短期记忆网络（LSTM）： 详细讲解LSTM的门控机制（遗忘门、输入门、输出门）如何解决RNN的梯度消失/爆炸问题，使其能够更好地学习长距离依赖。 门控循环单元（GRU）： 介绍GRU作为LSTM的简化版本，其更新门和重置门如何实现类似的功能，并分析其在计算效率上的优势。 RNN/LSTM/GRU在NLP中的应用： 实例分析其在序列标注（如命名实体识别）、文本生成（如语言模型）等任务中的具体实现。 第五章：卷积神经网络（CNN）在文本处理中的应用 CNN基本原理回顾： 简要介绍CNN的卷积层、池化层和全连接层，理解其在图像领域的成功。 CNN在文本处理中的转变： 如何将一维文本数据输入CNN？讲解词向量作为输入，以及不同大小的卷积核如何捕捉局部文本特征（如n-grams）。 TextCNN模型： 详细阐述TextCNN的架构，包括卷积操作、激活函数（如ReLU）、池化操作（如max-pooling）以及最终的全连接分类层。 CNN在NLP中的应用： 重点介绍CNN在文本分类（如情感分析、主题分类）和句子建模方面的优势，以及其在捕捉局部语法和语义模式方面的能力。 第六章：注意力机制（Attention Mechanism） 注意力机制的动机： 解释为什么传统的序列到序列（Seq2Seq）模型在处理长序列时会遇到信息瓶颈，以及注意力机制如何解决这个问题。 Bahdanau Attention（加性注意力）与Luong Attention（乘性注意力）： 详细讲解两种主流注意力机制的计算过程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的概念，以及如何计算注意力权重。 自注意力（Self-Attention）： 介绍自注意力机制，它允许模型在同一序列内部进行信息交互，捕捉任意两个位置之间的依赖关系，为Transformer奠定基础。 注意力机制在NLP中的作用： 分析注意力机制如何提升模型对输入序列关键信息的聚焦能力，从而改进机器翻译、文本摘要等任务的性能。 第七章：Transformer模型：NLP的新纪元 Transformer的整体架构： 深入解析Transformer的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）结构。 多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）： 解释多头机制如何让模型同时关注来自不同表示子空间的信息，增强模型的表达能力。 位置编码（Positional Encoding）： 强调Transformer为何需要位置编码，以及不同位置编码方法的原理。 前馈网络（Feed-Forward Network）与残差连接（Residual Connections）： 讲解其在Transformer中的作用，以及如何促进深度网络的训练。 Transformer的优势： 分析其在并行计算、捕捉长距离依赖方面的强大能力，以及为何能成为后续大型预训练模型的基础。 Transformer在NLP中的应用： 简要提及Transformer在机器翻译、文本生成等任务中的卓越表现。 第三部分：大型预训练语言模型（LLMs）与高级NLP应用 本部分将聚焦于当下最热门的大型预训练语言模型（LLMs），并探讨其原理、训练方法以及在各种复杂NLP任务中的应用。 第八章：预训练语言模型的演进 ELMo（Embeddings from Language Models）： 介绍ELMo如何通过双向LSTM生成上下文相关的词向量，以及其上下文敏感性。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列： 深入讲解GPT系列的生成式预训练思路，以Transformer的Decoder作为基础，以及其在文本生成任务中的优势。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 重点阐述BERT的创新之处，包括其基于Transformer的Encoder结构、MLM（Masked Language Model）和NSP（Next Sentence Prediction）预训练任务，以及其在理解任务上的卓越性能。 其他重要预训练模型： 简要介绍RoBERTa, XLNet, T5等模型的改进点和特点。 第九章：微调（Fine-tuning）与Prompting 预训练模型微调的策略： 详细讲解如何利用预训练模型为下游任务进行微调。介绍针对不同任务（如文本分类、命名实体识别、问答）的微调方法和模型架构设计。 迁移学习（Transfer Learning）在NLP中的应用： 为什么预训练模型能够有效迁移？分析其在不同任务间的知识迁移能力。 Prompting与In-Context Learning： 介绍Prompting作为一种与LLMs交互的新范式，如何通过精心设计的提示（Prompt）引导模型完成任务，而无需修改模型参数。 Prompt Engineering： 探讨如何设计有效的Prompt，以提升LLMs在各种任务上的表现。 第十章：高级NLP应用与前沿探索 机器翻译的深度学习方法： 从Seq2Seq+Attention到Transformer，回顾机器翻译技术的进步，并探讨如何利用LLMs提升翻译质量。 文本摘要与信息抽取： 讲解如何利用深度学习模型（尤其是Transformer）生成高质量的文本摘要，以及如何进行命名实体识别、关系抽取等信息抽取任务。 问答系统（Question Answering）： 介绍基于抽取式和生成式的问答系统，以及如何利用LLMs构建更智能的问答机器人。 对话系统与聊天机器人： 探讨如何利用LLMs构建能够进行自然、流畅对话的系统，以及对话管理和意图识别等关键技术。 生成式AI与内容创作： 深入分析LLMs在文本创作、代码生成、故事续写等方面的应用潜力，以及相关的伦理与挑战。 多模态NLP（Multimodal NLP）： 展望NLP与计算机视觉、语音处理等领域的融合，例如图像描述生成、视觉问答等。 实践与总结 本书将在每一章节中穿插代码示例，使用Python和主流深度学习框架（如TensorFlow/Keras, PyTorch）演示模型的实现和应用。读者将有机会亲手构建和训练模型，加深对理论知识的理解。通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解深度学习模型在NLP领域的核心原理。 熟练掌握各种词向量表示方法。 深入理解RNN, CNN, Attention, Transformer等关键模型。 掌握大型预训练语言模型的原理、训练与应用。 能够将所学知识应用于实际的NLP项目开发。 为进一步探索NLP的最新研究和技术打下坚实基础。 本书适合对自然语言处理、深度学习感兴趣的学生、研究人员和工程师。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中受益，共同探索智能语言的无限可能。

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阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说是一场精密计算和算法优化的马拉松。它对底层机制的剖析细致入微，尤其是在讲解梯度下降变种算法在海量数据集上的收敛性问题时，作者展示了极其深厚的数学功底和工程经验。我记得有一章节详细对比了不同并行策略（如数据并行与模型并行）在特定硬件架构下的性能差异，并给出了具体的代码示例和性能分析图表。这些图表的数据点都标注得异常清晰，让我能够迅速捕捉到不同方法之间的性能拐点。它没有仅仅停留在“如何调用库函数”的层面，而是深入到了“为什么这个库函数能工作得这么快”的内核。对于任何想要从“会用”升级到“精通”的从业者来说，这种对细节的执着简直是宝藏。我花了大量时间去复现书中的性能基准测试，每一次成功的编译和运行，都伴随着一种对技术掌控感陡增的满足。这本书的严谨程度，几乎可以媲美顶级会议的论文集。

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这本书的行文风格极其克制，很少使用煽情的词汇或夸张的断言，一切都建立在可验证的数据和逻辑推理之上。这种冷静客观的叙述方式，反而建立了一种更深层次的信任感。我发现它在处理一些前沿但尚不成熟的技术时，保持了极高的批判性。例如，在讨论某些新型的内存优化技术时，作者不仅介绍了其理论优势，还毫不避讳地指出了它在特定IO密集型场景下的潜在陷阱和延迟问题。这种平衡的视角非常宝贵，它教会我们，在追求规模和速度的同时，绝不能牺牲稳定性和可预测性。这种成熟的工程哲学贯穿全书，使得我阅读时总有一种“在资深导师的指导下工作”的感觉，而不是被动地接受信息。它更像是一本经验丰富的架构师写给下一代工程师的备忘录，充满了真知灼见和踩坑总结。

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说实话，这本书的篇幅和深度是相当可观的，初次捧读时，确实需要投入大量的时间和精力去消化。然而，它提供的长期价值是无可替代的。它不仅仅是关于“如何做”的指南，更是在培养一种“如何思考”的能力。例如，在涉及到模型压缩和量化策略的部分，作者没有直接给出“最佳实践”，而是引导读者去分析不同量化级别对特定业务指标（如延迟、准确率）的帕累托前沿影响。这种引导性的提问方式，迫使读者跳出既定的解决方案框架，去根据实际的资源约束和业务目标进行权衡取舍。这本书最终塑造的不是一个只会套用模板的执行者，而是一个能够为大规模系统设计制定有效策略的决策者。它为我未来的技术选型和架构设计提供了一套坚实而灵活的方法论框架。

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这本书的组织结构布局简直是教科书级别的范本，逻辑的推进层层递进，犹如搭建一座复杂的摩天大楼，从坚实的地基开始，逐步向上构建。最让我印象深刻的是，作者巧妙地将理论模型与具体的开源框架集成进行了穿插讲解。比如，在讲解完参数服务器（PS）架构的理论模型后，紧接着就引入了如何利用TensorFlow或PyTorch的分布式API来实现一个高吞吐量的PS集群。这种“理论先行，实践紧跟”的模式，极大地提升了知识的吸收效率。你不会因为看不懂背后的数学原理而感到焦虑，也不会因为只会调用API而感到空泛。每一次对新概念的学习，都能够立刻找到对应的代码实现路径，这种无缝衔接的学习体验，是我在其他技术书籍中很少遇到的。它成功地架起了学术研究与工业落地之间的鸿沟。

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这本书的封面设计简直是教科书级别的，那种沉稳的深蓝色调，加上醒目的白色字体，透露出一种专业和权威感。我拿到手的时候，光是掂量分量就觉得内容绝对扎实。迫不及待地翻开前几页，发现作者在引言部分就非常清晰地阐述了当前机器学习领域面临的几个核心挑战，特别是数据规模爆炸式增长带来的计算瓶颈。他并没有陷入空泛的理论陈述，而是直接指向了实际应用中遇到的痛点，比如如何高效地在分布式集群上部署模型，以及如何优化数据管道以适应TB级数据的读取速度。我特别欣赏它在开篇就建立起来的“实战导向”基调，这让我作为一名工程师，立刻就感受到了这本书的实用价值。它似乎在无声地告诉我，这不是一本让你在象牙塔里做研究的书，而是手把手教你如何把复杂的算法落地到生产环境中的实战手册。这种开门见山、直击要害的叙事方式，极大地激发了我深入阅读的欲望，让人感觉这本书的价值从翻开第一页起就已经体现出来了。

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