Machine Translation

Machine Translation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Ellis Horwood, Ltd.
作者:W. J. Hutchins
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1986-01
价格:USD 39.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780470203132
丛书系列:
图书标签:
  • 机器翻译
  • AI
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  • 自然语言处理
  • 人工智能
  • 语言技术
  • 翻译技术
  • 深度学习
  • 计算机科学
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具体描述

好的,这是一份关于一本名为《机器学习与深度学习实践指南》的图书简介,内容详实,不含任何关于您提到的《Machine Translation》书籍的内容,力求自然流畅。 --- 图书简介:机器学习与深度学习实践指南 书名: 机器学习与深度学习实践指南 作者: [虚构作者姓名,例如:李明、张伟、王芳] 出版社: [虚构出版社名称,例如:智源科技出版社] ISBN: [虚构ISBN号] 页数: 约 850 页 定价: [虚构定价] --- 核心主题与目标读者 本书旨在为具备一定编程基础(Python优先)和基础数学背景(线性代数、微积分、概率论)的读者,提供一套全面、深入且高度实用的机器学习与深度学习知识体系与实战教程。我们不仅关注理论的严谨性,更致力于将复杂的算法转化为可操作的工程实践。 本书适合以下人群: 1. 在校学生: 计算机科学、数据科学、统计学等专业的本科高年级学生或研究生,寻求课堂知识与实际应用之间的桥梁。 2. 数据分析师与工程师: 希望系统性地掌握现代AI工具集,提升数据建模能力,从传统统计方法转向复杂预测模型的专业人士。 3. 软件开发者: 渴望将AI能力集成到现有应用中,需要理解模型部署、性能优化和系统架构的工程师。 4. AI初学者与转型者: 具有编程基础,希望通过结构化的方式快速入门并深入理解主流AI框架和模型的自学者。 内容深度与广度概述 《机器学习与深度学习实践指南》全书共分为五个主要部分,由浅入深,层层递进,确保读者能够稳健地构建起从基础概念到前沿技术栈的知识地图。 第一部分:数据科学基础与经典机器学习回顾(第1章 - 第6章) 本部分为后续深度学习内容的基石,重点在于数据准备、特征工程和传统算法的深入理解。 数据生命周期管理: 详细介绍了数据采集、清洗、预处理、缺失值处理、异常值检测及特征缩放(标准化、归一化)的工业最佳实践。强调数据质量对模型性能的决定性影响。 探索性数据分析(EDA): 使用Pandas、NumPy和Seaborn等核心库,教授如何通过统计摘要和可视化技术,快速洞察数据结构、变量关系和潜在的偏差。 核心经典算法剖析: 详尽解析了线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树及其集成方法(随机森林、梯度提升机-GBDT)。特别针对正则化(L1/L2)的原理和应用场景进行了深入比较。 模型评估与选择: 重点讲解了交叉验证的各种策略(K折、留一法)、性能指标的选择(精度、召回率、F1-Score、ROC-AUC、PR曲线)以及偏差-方差权衡的实际操作。 第二部分:集成学习与模型优化(第7章 - 第10章) 集成学习是提升模型鲁棒性和预测精度的关键技术。本部分专注于如何驾驭Bagging、Boosting和Stacking。 决策树的精细化构建: 深入探讨了ID3、C4.5、CART等算法的内部机制,以及如何控制过拟合(剪枝策略)。 XGBoost, LightGBM与CatBoost: 对当前业界主流的高性能梯度提升库进行了全面对比和实战演练。重点剖析了它们在稀疏数据处理、并行化和叶子生长策略上的工程优化点。 超参数调优的艺术: 介绍了网格搜索、随机搜索以及更高效的贝叶斯优化方法(如Hyperopt库的使用),并讨论了大规模搜索中的资源管理。 第三部分:深度学习基石:神经网络理论与实践(第11章 - 第16章) 这是全书的核心部分,系统性地介绍了现代深度学习的理论基础和核心组件。 人工神经网络(ANN)的数学基础: 从神经元模型出发,详细推导了前向传播和反向传播算法的梯度计算过程。 优化器与激活函数: 深度解析了SGD、Momentum、Adam、RMSprop等优化器的收敛特性与局限性。对比Sigmoid、Tanh、ReLU及其变体(Leaky ReLU, PReLU)在深层网络中的梯度流动表现。 深度网络的正则化与泛化: 详细介绍 Dropout、Batch Normalization (BN)、Layer Normalization (LN) 的工作原理,以及它们如何解决深层网络训练中的内部协变量偏移问题。 TensorFlow 2.x 与 PyTorch 实战入门: 本章以实战为主导,通过构建第一个多层感知机(MLP)案例,帮助读者熟悉两种主流框架的编程范式(Eager Execution vs. Graph Execution)。 第四部分:专业网络架构与应用场景(第17章 - 第22章) 本部分深入探讨了处理特定类型数据的专业网络结构。 卷积神经网络(CNN): 详解卷积层、池化层、感受野的概念。全面覆盖LeNet、AlexNet、VGG、ResNet(残差连接的原理)、Inception等经典架构的演进。实战案例包括图像分类与目标检测(如YOLOv3/v5的基本思想介绍)。 循环神经网络(RNN)及其变体: 深入解析了RNN在处理序列数据时的梯度消失/爆炸问题。重点讲解了长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)的内部结构和门控机制。应用案例包括时间序列预测与文本生成的基础模型。 注意力机制与Transformer架构: 本章是当前AI领域的热点。详细解释了自注意力(Self-Attention)的计算过程,并完整介绍了Transformer模型(Encoder-Decoder结构)的原理,为后续的大型语言模型(LLMs)学习打下坚实基础。 生成对抗网络(GANs)入门: 介绍了生成器与判别器的博弈过程,并展示了DCGAN在图像生成任务中的应用。 第五部分:模型部署与工程化实践(第23章 - 第25章) 理论模型必须落地才能产生价值。本部分关注模型生命周期的后半段。 模型序列化与存储: 探讨使用Pickle、H5、ONNX等格式保存和加载模型的方法,并讨论不同格式的兼容性与效率。 模型推理优化: 介绍模型量化(Quantization)、模型剪枝(Pruning)和模型蒸馏(Distillation)等技术,以减小模型体积并加速推理速度,尤其适用于边缘设备。 服务化部署: 使用Flask/Django或专门的推理服务器(如TensorRT, Triton Inference Server的简介)将训练好的模型封装成RESTful API,讨论延迟、吞吐量和负载均衡的基本概念。 本书的特色与优势 1. 代码先行,注重可复现性: 全书所有示例代码均采用Python 3.9+,并严格适配最新的TensorFlow 2.x和PyTorch稳定版本。代码块设计精良,易于读者直接运行和修改。 2. 理论与实践的完美平衡: 对于关键算法,如反向传播和Attention机制,我们提供了详尽的数学推导,随后紧接着提供基于NumPy从零开始实现的对比代码,确保读者对“黑箱”有清晰的认知。 3. 跨框架对比学习: 在深度学习部分,我们不仅仅局限于单一框架,而是穿插使用PyTorch和TensorFlow进行关键模块的对比实现,培养读者灵活应对不同工程需求的能力。 4. 工程化视角: 相较于纯理论书籍,本书在后半部分显著加强了工程实践的篇幅,涵盖了从特征工程到模型部署的全流程,是培养“能用、好用、高效”的AI工程师的理想教材。 通过系统学习本书内容,读者将不仅掌握当今主流的机器学习与深度学习算法,更将建立起从数据处理到模型上线的完整工程思维链条。

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用户评价

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《Machine Translation》这个书名,对我而言,不仅仅是一个技术术语,更是一个关于人类沟通与文化交流的未来图景。我一直对语言的魅力与挑战深感着迷,而当“机器”这个词汇被加入其中,便立刻点燃了我探索的欲望。我希望这本书能够带我深入理解机器翻译这一领域,了解其发展的曲折历程、核心的技术支撑,以及它为我们带来的机遇与挑战。我迫切地想知道,那些曾经困扰着人类的语言隔阂,是如何被机器逐渐克服的。我希望书中能够详细介绍从早期的基于规则的翻译系统,到统计翻译,再到如今基于神经网络的深度学习方法,每一步技术革新背后的逻辑和贡献。我尤其关注,机器翻译在处理那些高度依赖语境、文化背景和情感色彩的语言时,究竟能达到何种程度的精准和自然。那些微妙的语言艺术,是否也能被机器所捕捉和再现?这是我作为一名对语言 nuances 极度敏感的读者,最为关心的问题。同时,我也希望这本书能够探讨机器翻译对人类社会产生的广泛影响。它是否会改变我们学习外语的方式?它是否会促进更广泛的文化交流与理解?甚至,它是否会影响我们对于“母语”的认知和情感?这些宏大的社会文化议题,都让我对这本书充满了探索的期待,希望它能为我带来深刻的洞察和全新的思考。

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我一直相信,好的书籍不仅是知识的载体,更是思想的启迪者。当我第一次看到《Machine Translation》这本书的名字时,一种莫名的期待便在我心中升起。在我看来,“Machine Translation”不仅仅是一个技术名词,它更象征着一种正在发生的,深刻改变人类社会交流方式的变革。我渴望在这本书中找到对这一变革的深入解读。我希望它能带领我回顾机器翻译的历史,从那些笨拙的尝试到如今令人惊叹的进展,了解其中的关键转折点和背后的技术原理。我尤其好奇,那些曾经被认为是不可逾越的语言障碍,是如何被机器逐渐征服的。我希望作者能够清晰地阐释,诸如统计机器翻译、神经机器翻译等核心技术,它们是如何工作的,又各自有着怎样的优缺点。但更重要的是,我希望这本书能够超越单纯的技术介绍,触及更深层次的哲学和社会学议题。例如,机器翻译是否正在导致语言的“趋同化”?它对人类的创造力,尤其是语言创造力,会产生怎样的影响?在文化交流日益频繁的今天,机器翻译是促进了更深层次的理解,还是仅仅停留在表面上的信息传递?我想在这本书中寻找对这些问题的深刻反思,找到那些能够引发我持续思考的观点。我期待它能为我揭示机器翻译的潜力和局限,帮助我更全面、更辩证地理解这项技术对我们世界的影响,并对未来产生更清晰的展望。

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当我第一次看到《Machine Translation》这本书的书名时,一种强烈的求知欲便被点燃了。我一直对语言的奥秘和科技的进步充满好奇,而机器翻译无疑是这两者的完美结合。我希望这本书能够带我深入探索这个领域,了解它是如何从一个科幻的设想,一步步走向现实,并深刻地改变着我们沟通和理解世界的方式。我迫切地想知道,究竟是什么样的技术突破,使得机器能够如此“智能”地处理和生成语言。我期待书中能有对机器翻译发展历程的详细梳理,从早期的规则匹配到如今基于海量数据训练的深度学习模型,每一步的演进都离不开无数科研人员的智慧结晶。我尤其想了解,机器翻译在处理语言的细微差别,例如讽刺、幽默、文化典故等方面,究竟能达到何种程度的理解和生成。这些是语言中最具挑战性,也是最能体现人类智慧的部分,我希望书中能够有深入的探讨。同时,我也希望这本书能够引发我对机器翻译更深层次的思考。它是否会消弭语言的边界,促进更广泛的文化交流?它是否会对人类的学习能力,特别是外语学习能力产生影响?它是否会影响我们对“翻译”这一行为的认知,以及对“母语”的理解?这些都是我非常关心的问题,我期待这本书能为我带来深刻的启发,让我能够更全面地认识到这项技术对人类社会所带来的机遇与挑战。

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初次看到《Machine Translation》这个书名,我脑海中便涌现出无数关于语言、技术与未来的联想。作为一名长期关注人工智能发展,同时又对语言魅力深感着迷的读者,我一直认为机器翻译是人工智能领域中最具代表性,也最贴近我们日常生活的应用之一。我渴望在这本书中寻找到对这一领域的深度解析,了解其发展的脉络、核心的技术原理,以及它所带来的深远影响。我希望它能带我回顾机器翻译的漫长历史,从早期的规则系统到如今强大的神经网络模型,了解其中孕育的每一次技术飞跃。我尤其好奇,作者是如何阐释机器翻译在处理那些非字面意义,例如俚语、谚语、甚至是微妙的情感色彩时的能力与局限。在我看来,语言的精妙之处往往隐藏在这些难以捉摸的细节之中,而机器能否真正掌握这些,是我非常关心的问题。此外,我也期待这本书能够探讨机器翻译对我们社会文化可能产生的更广泛影响。它是否会改变我们学习外语的动力?它是否会影响不同文化之间的理解与融合?甚至,它是否会改变我们对“母语”概念的认知?这些宏大的议题,都让我对这本书充满了期待,希望它能为我提供一个全面而深入的视角,让我能够更清晰地认识到这项技术是如何悄无声息地重塑着我们的世界。

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拿到《Machine Translation》这本书,就如同开启了一段探索未知领域的旅程。我一直对语言这门艺术与科学充满好奇,而当“机器”被引入其中,这种好奇更是被无限放大。我希望这本书能为我揭示机器翻译的神秘面纱,让我深入了解这项技术是如何从概念走向现实,并在悄无声息中改变着我们的沟通方式。我期待书中能有对机器翻译发展历程的详细梳理,从早期的规则系统到如今深度学习的时代,每一个阶段的技术突破和理念创新都能被清晰地呈现。我尤其想知道,那些曾经被认为是机器翻译无法逾越的障碍,比如语境理解、情感表达、文化差异的翻译,是如何被攻克的。我希望作者能够以一种易于理解的方式,解释那些复杂的算法和模型,让我能够领略到人工智能在语言领域的强大能力。但同时,我也关注机器翻译的局限性。它是否会抹杀语言的个性与多样性?它是否会削弱人类在翻译过程中所扮演的创造性角色?我希望这本书能够提供一个平衡的视角,既看到机器翻译的潜力和优势,也认识到它的不足之处。此外,我也对机器翻译对社会文化产生的深远影响感到好奇。它会如何改变我们的跨文化交流?它会如何影响全球的信息传播?这些都是我迫切想在这本书中找到答案的问题,我期待它能为我带来深刻的启迪。

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《Machine Translation》这个书名,对我而言,不仅仅是技术的代名词,更是一扇通往更广阔世界的大门。我一直深信,语言是人类文明的载体,而翻译则是跨越文化鸿沟的桥梁。当“机器”被赋予了翻译的能力,我便对此充满了无限的好奇与期待。我希望在这本书中,我能够找到对机器翻译领域全面而深入的解读。我期待它能为我描绘出机器翻译从萌芽到蓬勃发展的完整图景,了解其中关键的技术节点和理论突破。我尤其想知道,当前最先进的机器翻译技术是如何处理那些看似简单却蕴含深意的语言表达,例如习语、谚语,或是那些带有强烈情感色彩的词句。这些语言的精妙之处,往往是机器翻译面临的最大挑战,我希望书中能够有深刻的洞察和细致的分析。此外,我也希望这本书能够引发我对机器翻译的社会文化影响进行更深入的思考。它是否会加速全球信息的流通,促进不同文化间的理解与融合?它是否会改变我们学习外语的方式,甚至影响我们对“母语”的认知?这些宏大的命题,都让我对这本书充满了探索的欲望,我期待它能够为我提供一个全面而辩证的视角,让我能够更清晰地认识到这项技术是如何正在重塑我们的世界,并对未来产生更深刻的理解。

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拿到这本《Machine Translation》,最先吸引我的是它散发出的那种厚重感,这不仅仅是纸张的厚度,更是内容可能蕴含的深度。作为一名对语言现象有着天然好奇心的读者,我一直对“翻译”这个行为本身充满了敬畏,因为它是跨越文化鸿沟的桥梁,是理解异域文明的钥匙。而当“机器”这个词被冠以其名,那种神秘感和科技感便油然而生。我迫切地想知道,这本书是如何描绘这个正在重塑我们沟通方式的领域的。我希望能在这本书中读到关于机器翻译技术发展的脉络,从早期的规则翻译系统,到如今基于神经网络的强大模型,每一步的演进都充满了智慧与挑战。是否会有对那些开创性研究的深入剖析?那些为解决语言歧义、语境理解等复杂问题而付出的努力,能否被生动地展现在我眼前?我更感兴趣的是,作者是如何看待机器翻译的局限性的。毕竟,语言的魅力远不止于字面意思的传递,它还承载着情感、文化、历史的积淀。机器能否真正捕捉到这些微妙之处?它在文学翻译、诗歌翻译这类高度依赖艺术性和创造性的领域,又会展现出怎样的能力和乏力?我想在这本书中找到答案,找到对这些问题的深刻洞察。此外,我也希望这本书能探讨机器翻译对社会的影响。它是否会改变我们学习外语的方式?它是否会重塑跨国企业的沟通模式?甚至,它是否会影响我们对“母语”的认知?这些宏大的命题,都让我对这本书充满了探索的欲望,期待它能带我进入一个全新的思考维度。

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这本书的封面设计就给我留下了深刻的印象,那种简洁的字体和留白,以及一种若有似无的科技感,让我立刻觉得这是一本值得深入探讨的作品。拿到手里,纸张的质感也非常好,触感温润,翻页时有一种令人愉悦的沙沙声。我之所以会被这本书吸引,纯粹是因为“Machine Translation”这个名字本身所蕴含的无限可能性。它触及的是语言的边界,是人类沟通的未来,是科技如何悄无声息地改变我们认知世界的方式。我一直对语言的演变和翻译的艺术深感着迷,而将“机器”这个元素引入其中,更是充满了未知的吸引力。在快节奏的现代社会,我们每天都会接触到来自世界各地的信息,而语言的隔阂无疑是一个巨大的障碍。想象一下,如果机器能够跨越这些障碍,让不同文化、不同背景的人们能够无缝沟通,那将是多么激动人心的图景。这本书能否真正触及到这个核心,能否在我阅读之后,让我对“翻译”这个概念产生全新的认识,是我最期待的。我希望能在这本书中找到关于翻译技术发展历程的梳理,了解那些曾经的尝试和突破,以及如今机器翻译所能达到的高度。同时,我也对机器翻译背后所依赖的算法和模型感到好奇,虽然我不是技术专家,但我相信即便是非专业读者,也能从中领略到人工智能的魅力。更重要的是,我希望这本书能够探讨机器翻译对我们日常生活,对全球化进程,乃至对文化交流可能带来的深远影响。它是否会消弭语言的多样性,还是会促进更多文化的融合?这些都是我在翻开这本书之前,脑海中盘旋的无数疑问,也是我对这本书抱有的最真挚的期待。

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这本书的书名《Machine Translation》,立刻勾起了我对语言、技术以及它们如何重塑我们世界的浓厚兴趣。我一直认为,翻译是连接不同文化、促进人类理解的关键桥梁,而机器翻译的出现,无疑是这个领域的一场革命。我渴望在这本书中寻找到对这场革命的深入剖析,了解它的起源、发展以及它所带来的深远影响。我希望这本书能够详细地阐述机器翻译技术是如何一步步发展起来的,从最初的简单规则到如今复杂的神经网络模型,其中的技术演进过程必然充满了智慧与挑战。我特别想了解,在机器翻译的实际应用中,那些看似简单的句子背后,究竟隐藏着多少复杂的计算和算法。尤其是在处理那些具有文化特异性、包含俚语、隐喻或者情感色彩的语言时,机器的翻译能力究竟如何?这些是语言中最具魅力但也最难驾驭的部分,我希望作者能够深入探讨这些难点以及目前的解决方案。此外,我也希望这本书能够引发我对机器翻译更深层次的思考。它是否会加速全球化的进程,让信息传播更加无障碍?它是否会对人类的语言能力产生影响?它是否会促进文化的多样性,还是会带来某种程度的“语言趋同”?这些都是我希望在这本书中找到答案的疑问,我期待它能为我提供一个全面而深刻的视角,帮助我理解这项技术如何悄无声息地改变着我们的生活,并对未来产生更清晰的展望。

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这本书的书名《Machine Translation》仿佛一块磁石,牢牢地吸引了我的注意力。我一直对语言与科技的交汇之处充满好奇,而机器翻译无疑是这个交叉点上最引人瞩目的焦点之一。对我而言,翻译从来不仅仅是语言的转换,它更是文化的传递,是思想的交流。而“机器”的介入,更是为这个古老而又充满活力的领域注入了新的生命力,也带来了无数的疑问和思考。我迫不及待地想在这本书中探索,究竟是什么样的技术突破,让机器能够如此“智能”地理解和生成语言。我希望能够了解到机器翻译的发展历程,从最初的尝试到如今的蓬勃发展,其中的每一个里程碑都蕴含着无数科研人员的心血。我特别想知道,当今最先进的机器翻译技术,是如何处理语言中的细微差别,比如情感、语气、文化背景等等。这些是翻译中最具挑战性的部分,也是机器最难企及的领域。我希望这本书能够深入剖析这些挑战,以及目前为止所取得的进展。同时,我也希望这本书能够探讨机器翻译对人类社会带来的更广泛影响。它是否会改变我们学习外语的方式?它是否会重塑国际间的沟通与合作?它又会如何影响我们对“语言”本身以及“翻译”这一行为的认知?这些都是我深切关注的问题,我期待这本书能够为我提供一个全面而深刻的视角,帮助我理解这个正在我们眼前发生的,深刻的变革。

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