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页数:211

译者:

出版时间:2008-3

价格:22.00元

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isbn号码:9787302164630

丛书系列:

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《深度学习与自然语言处理：前沿理论与实践应用》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的视角，剖析当前人工智能领域中最活跃、最具影响力的两个分支——深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的理论基础、核心模型及其在真实世界中的应用。我们聚焦于超越基础概念的深度探索，力求构建一座连接尖端研究与工程实践的桥梁。 第一部分：深度学习的基石与高级架构 本部分将从数学和算法层面系统地构建读者的深度学习知识体系，并迅速过渡到现代深度学习架构的精髓。 1. 基础回顾与优化策略的深化： 我们不会简单罗列感知机或反向传播，而是直接切入现代深度学习训练的挑战。重点讨论随机梯度下降（SGD）的变体，如AdamW、Nesterov动量（NAG）在处理大规模数据集时的收敛特性和泛化能力差异。深入分析学习率调度策略（如Cosine Annealing with Warmup），及其对模型超参数搜索空间的影响。此外，还将详尽阐述正则化技术的演进，包括Dropout的变体（如DropBlock）以及批量归一化（BN）、层归一化（LN）和实例归一化（IN）在不同网络结构和任务（如序列建模与图像分割）中的适用性权衡。 2. 卷积网络的深度挖掘（CNNs）： 在介绍ResNet、DenseNet之后，我们将重点剖析高效网络结构的设计哲学。这包括通道注意力机制（如Squeeze-and-Excitation Networks, SE-Net）如何增强特征表达力，以及神经架构搜索（NAS）的基本思想，探讨如何使用强化学习或进化算法自动设计最优的网络拓扑结构。对于移动端和边缘计算场景，我们将详细解析轻量化网络（如MobileNetV3, ShuffleNetV2）中的深度可分离卷积、组卷积的性能瓶颈与优化路径。 3. 生成模型的前沿探索： 变分自编码器（VAE）的局限性将被引入，随后重点展开对生成对抗网络（GANs）家族的深入研究。我们将不仅限于DCGAN，而是侧重于WGAN-GP、StyleGAN系列（特别是其对语义解耦的贡献）的数学原理。最后，引入最新的扩散模型（Diffusion Models, DM）的采样理论，分析其相比于GAN在样本质量稳定性与训练可控性上的优势，并探讨DDPM和潜在扩散模型（LDM）的实现细节。 第二部分：自然语言处理的范式革命——基于Transformer的生态系统 本部分全面覆盖了从词嵌入到大型语言模型（LLM）的NLP技术栈，核心围绕Transformer架构展开。 1. Transformer架构的精细解构： 我们将细致解析多头自注意力机制（Multi-Head Attention）中“查询（Q）、键（K）、值（V）”向量的物理意义，讨论其如何捕获长距离依赖。重点分析位置编码的替代方案，如旋转位置嵌入（RoPE）和绝对位置嵌入的性能差异。同时，讨论Transformer中的残差连接和层归一化在梯度流动中的关键作用。 2. 预训练语言模型的全景图： 从BERT（掩码语言模型MLM与下一句预测NSP）的掩码策略，到GPT系列（因果语言模型CLM）的单向生成优势，我们将对比分析编码器-解码器架构（如T5）在序列到序列任务中的通用性。特别关注预训练过程中语料的选择、清洗标准，以及对模型偏见和鲁棒性的初步影响分析。 3. 大规模语言模型（LLMs）的高级应用与微调： 聚焦于如何有效地利用预训练好的LLMs。我们将详细介绍参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术，如LoRA、Prefix-Tuning和Prompt-Tuning。讨论这些方法的内存占用、训练速度与最终性能之间的权衡。深入探讨指令跟随（Instruction Tuning）和人类反馈强化学习（RLHF）在将基础模型转化为实用聊天机器人或复杂推理引擎中的核心作用，包括奖励模型的构建与PPO算法的应用。 第三部分：跨模态融合与实际工程化挑战 本部分将探讨当前AI系统的集成趋势，以及将理论模型部署到生产环境所面临的实际挑战。 1. 跨模态理解与对齐： 探讨视觉-语言预训练模型（如CLIP, ALIGN）如何通过对比学习将文本和图像嵌入到共享语义空间中。分析多模态数据对齐的难点，并讨论这些模型在零样本（Zero-Shot）分类和图像字幕生成中的应用潜力。 2. 模型部署、量化与推理优化： 理论模型的最终价值体现在其部署效率上。本章将深入探讨模型压缩技术，包括知识蒸馏（KD）将大模型知识迁移至小模型，以及模型量化（如INT8、稀疏化）对推理延迟和内存占用的影响。讨论TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎的优化策略，包括内核融合和内存布局的调整。 3. 可解释性与鲁棒性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。我们将介绍主流的局部可解释性方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM++）及其在诊断模型错误方面的局限性，并探讨对抗性攻击的原理，以及防御性训练（如对抗性训练）如何提升模型在噪声和恶意输入下的稳定性。 本书的目标读者是对深度学习和自然语言处理有一定基础，并渴望掌握最新技术细节、理解前沿研究动机，并能将其应用于复杂工程场景的工程师、研究人员和高年级学生。内容深度和广度兼顾，侧重于算法的内在逻辑而非仅停留在API调用层面。

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