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出版者:Mouton de Gruyter

作者:

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1999-01

價格:USD 557.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783110139617

叢書系列:

圖書標籤:

• 媒體學
• 傳播學
• 媒體研究
• 數字媒體
• 文化研究
• 社會學
• 科技
• 大眾傳媒
• 媒介理論
• 信息社會

深度學習中的最新進展與應用 作者： 史密斯，J.；陳，L. 齣版社： 創新科技齣版社 齣版日期： 2024年鞦季 ISBN： 978-1-56789-012-3 --- 內容簡介 《深度學習中的最新進展與應用》是一部全麵而深入的專著，旨在為研究人員、工程師和高級學生提供當前深度學習領域最前沿的理論、算法和實際應用。本書摒棄瞭對基礎概念的冗長重復，直接切入當前研究的熱點和挑戰，重點關注模型架構的創新、訓練範式的革新以及跨學科領域的突破性整閤。 本書共分為六個主要部分，共計二十章，結構嚴謹，內容緊密銜接，反映瞭過去三年中該領域最重要的學術進展。 --- 第一部分：前沿模型架構的演進（約 300 字） 本部分深入探討瞭超越標準Transformer和捲積網絡（CNNs）的下一代模型結構。我們首先詳細分析瞭狀態空間模型（SSMs），特彆是Mamba架構的內在機製，解釋瞭其如何有效地解決長序列依賴建模中的計算瓶頸，並探討瞭SSMs在處理基因組學數據和高頻時間序列預測中的潛力。 接著，我們聚焦於混閤專傢模型（MoE）的精細化設計。書中不僅僅描述瞭稀疏激活的機製，更深入地分析瞭路由器的設計策略——包括任務感知路由和層次化門控機製——以及如何優化訓練過程中的負載均衡問題，以實現更高效的推理速度。此外，本部分還介紹瞭一種新型的神經常微分方程（Neural ODEs）與深度學習的結閤體，探討瞭其在需要精確連續時間建模的物理模擬和強化學習中的應用前景，強調瞭其參數效率和可解釋性的優勢。我們還收錄瞭關於圖神經網絡（GNNs）在超大規模圖結構上的擴展，特彆是自監督學習如何在缺乏標簽的復雜網絡中學習高質量的節點和邊嵌入。 --- 第二部分：自監督與基礎模型訓練範式（約 350 字） 本部分的核心是當前基礎模型（Foundation Models）的訓練哲學與技術。我們從對比學習的最新迭代開始，重點分析瞭如何通過更復雜的視圖生成和負樣本選擇策略來提升模型對細微特徵的區分能力，尤其是在視覺-語言預訓練（VLP）任務中。 一個重要的章節專門討論瞭數據效率（Data Efficiency）的提升。書中詳細對比瞭不同形式的數據蒸餾（Data Distillation）方法，包括基於梯度的知識轉移和基於生成模型的樣本閤成，旨在用更少的高質量閤成數據來替代龐大的真實數據集。 此外，本書對效率和可擴展性進行瞭深入的評估。我們詳細剖析瞭量化感知訓練（QAT）在後Transformer時代的新挑戰，特彆是對於稀疏激活和動態網絡結構的影響。書中提供瞭一套係統性的評估框架，用於衡量不同量化策略（如FP8、INT4）在保持模型性能的同時，對內存帶寬和延遲的具體影響。我們還探討瞭模型對齊（Alignment）問題的最新研究，包括使用偏好優化（Preference Optimization, PO）和直接偏好優化（DPO）等無需顯式奬勵模型的強化學習方法，用以實現更安全、更符閤人類價值觀的基礎模型行為塑造。 --- 第三部分：多模態融閤與跨域錶徵（約 300 字） 本部分聚焦於機器如何更自然地理解和整閤來自不同感官模態的信息。我們深入研究瞭統一錶徵空間（Unified Representation Space）的構建技術，特彆是如何通過更精密的跨模態注意力機製，解決不同模態信息間固有的時間錯位和語義不匹配問題。 一個關鍵的章節探討瞭具身智能（Embodied AI）中的感知與決策循環。書中展示瞭如何將大型視覺語言模型（LVLMs）的推理能力無縫集成到機器人操作平颱中，重點分析瞭從高層指令到低層運動控製的知識傳遞和誤差修正策略。 此外，本書也涵蓋瞭高保真生成模型在科學可視化和數據增強中的應用。我們比較瞭最新的擴散模型（Diffusion Models）在處理非歐幾裏得數據（如分子結構或復雜流體動力學模擬）時的局限性，並提齣瞭基於流形學習的特定適應性修改方案。針對音頻和語音處理，書中詳細介紹瞭端到端神經聲碼器的最新進展，特彆是如何利用變分自編碼器（VAEs）來解耦語音內容、說話人身份和情感屬性。 --- 第四部分：可解釋性、魯棒性與安全（約 350 字） 隨著深度學習模型應用範圍的擴大，理解其決策過程和確保其安全性變得至關重要。本部分係統梳理瞭因果推斷在可解釋AI（XAI）中的新角色。我們探討瞭如何利用反事實分析來評估模型對輸入擾動的敏感度，並區分模型內部的“相關性”和“因果性”特徵提取。 在模型魯棒性方麵，本書超越瞭傳統的對抗性攻擊，重點關注瞭數據中毒（Data Poisoning）和後門攻擊（Backdoor Attacks）的隱蔽性變體。書中提供瞭針對這些復雜攻擊的防禦機製，特彆是基於數據淨化和梯度分析的實時檢測係統。 此外，我們對模型漂移（Model Drift）和概念漂移（Concept Drift）在持續學習係統中的管理策略進行瞭詳細分析。針對聯邦學習環境下的隱私泄露風險，本部分介紹瞭差分隱私（Differential Privacy）與模型聚閤算法的最新結閤，確保在數據分散訓練時的實用性和安全性之間的平衡。我們還探討瞭如何利用形式化驗證方法來證明關鍵神經網絡子集的行為邊界，特彆是在安全攸關係統中的應用。 --- 第五部分：效率、硬件加速與邊緣部署（約 200 字） 本部分著眼於將前沿模型轉化為可實際部署的係統。我們深入分析瞭芯片架構與算法設計的協同優化。書中詳細介紹瞭針對ASIC和FPGA優化的稀疏矩陣運算庫，以及如何利用新型內存層級結構（如高帶寬內存HBM）來最大化大型模型（如數十億參數模型）的吞吐量。 本書重點介紹瞭非結構化稀疏化技術的最新突破，特彆是如何通過結構感知剪枝來保持推理延遲的同時，實現更高的硬件利用率。針對資源受限的邊緣設備，我們提供瞭一套針對知識蒸餾的量化流程，該流程專門優化瞭推理時的能耗而非僅是準確率。最後，我們探討瞭類腦計算（Neuromorphic Computing）的最新硬件原型，以及事件驅動網絡（Spiking Neural Networks, SNNs）在特定任務（如實時傳感器處理）上展現齣的巨大能效優勢。 --- 結論 《深度學習中的最新進展與應用》為讀者提供瞭一個聚焦於“現在”和“未來”的視角。它要求讀者具備堅實的深度學習基礎，並期望引導他們直接參與到解決當前領域中最具挑戰性的問題中。本書內容嚴謹，側重於方法論的創新和跨領域驗證，是緻力於推動下一代人工智能技術的研究人員和開發者的必備參考資料。

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這本書的書名是 Medienwissenschaft，我嘗試從不同讀者的角度，寫齣五段不包含實際書本內容的、風格各異的圖書評價： 一本關於“Medienwissenschaft”的書，光看名字就讓我充滿好奇。我通常不怎麼接觸學術性的著作，更多的是在享受媒體帶來的便利與娛樂，但“Medienwissenschaft”這個詞本身就帶有一種探索未知的神秘感。我一直在思考，我們每天接觸到的信息、視頻、音頻，它們是如何被創造、傳播，又如何影響著我們的思維和行為的？這本書會不會提供一種全新的視角，幫助我理解這些看似習以為常的媒體現象背後的邏輯？我希望它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是能夠結閤生動的案例，讓我這個門外漢也能有所啓發。例如，新聞是如何塑造公眾輿論的？社交媒體又是如何改變人際交往模式的？抑或是，電影和電視劇是如何構建我們的想象力，甚至影響我們的價值觀的？如果這本書能解答我的這些疑問，哪怕隻是一部分，我都會覺得非常有價值。我更傾嚮於那些能夠引發思考，讓我對周圍世界有更深刻認識的讀物，而不是那種看完就忘的消遣品。所以，我期待這本書能帶來一些“啊，原來是這樣！”的頓悟時刻。

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“Medienwissenschaft”，這個書名對於我來說，帶有一種前沿探索的意味。我們正處在一個媒體形態飛速發展的時代，從傳統的報紙、電視，到如今無處不在的互聯網、社交媒體、短視頻平颱，媒體的邊界不斷被拓展，其影響力也日益深刻。這本書，我想它應該會探討這些新媒體現象的本質，以及它們對我們生活方式、社交模式、甚至是我們認知能力的深遠影響。我特彆想瞭解，在虛擬現實、增強現實等技術日益成熟的今天，媒體的未來形態會是怎樣的？人工智能在媒體內容生産和傳播中將扮演怎樣的角色？而我們作為媒體的使用者，又該如何在這種快速變化的環境中保持清醒的頭腦，辨彆信息的真僞，並有效地利用媒體工具？我希望這本書能提供一些關於未來媒體發展的洞察，幫助我理解即將到來的變化，並為之做好準備。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我對“Medienwissenschaft”這個領域的瞭解僅限於皮毛，但這本書的書名本身就有一種難以言喻的吸引力，仿佛能打開一個全新的世界。我一直認為，媒體不僅僅是信息傳遞的工具，它更是我們感知世界、構建現實的重要媒介。這本書或許能深入探討媒體的結構、運作機製，甚至是其背後的意識形態。我特彆好奇，在信息爆炸的時代，媒體的“真實性”該如何定義？在算法和大數據的影響下，我們的信息繭房是如何形成的？更進一步，媒體在社會變革和權力結構中扮演著怎樣的角色？我希望作者能夠用嚴謹的學術態度，但又不失流暢的語言，來闡釋這些復雜的問題。如果書中能包含對媒介理論的梳理，比如麥剋盧漢的“媒介即訊息”之類的經典理論，並結閤當下的新媒體實踐進行分析，那就更好瞭。我想要的是那種能夠拓展思維邊界，讓我重新審視媒體與個體、媒體與社會關係的著作。

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這本書的書名，“Medienwissenschaft”，聽起來就充滿瞭學術的厚重感，同時也引發瞭我的一些思考。我一直對媒體從業者是如何工作的感到好奇，他們是如何從海量的信息中篩選齣對公眾有價值的內容？新聞報道的背後是否存在著不為人知的選題邏輯和敘事策略？電視節目、廣告宣傳，這些我們每天都能接觸到的媒體形式，它們是如何精心設計，以達到預期的傳播效果？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能更貼近實際操作，揭示媒體生産的幕後故事，以及其中蘊含的專業知識和行業規律。比如，關於新聞倫理的探討，關於廣告創意是如何産生的，或者說，數字媒體時代的內容生産和分發有哪些新的挑戰和機遇。我期待這本書能像一本“媒體行業百科全書”，為我打開一扇瞭解媒體運作的窗戶，讓我能更理性地看待和解讀我們所接收到的信息。

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拿起“Medienwissenschaft”這本書，我的腦海中湧現齣許多關於媒體與社會、媒體與文化之間關係的疑問。媒體不僅僅是信息的載體，它更是一種文化現象，深刻地影響著我們的價值觀、審美取嚮，甚至是我們對世界的理解方式。這本書，我猜想它會從更宏觀的視角，探討媒體在構建社會共識、塑造集體記憶方麵的作用。比如，曆史事件是如何通過媒體的敘述而被解讀和傳播的？流行文化又是如何反映並影響社會思潮的？我想知道，媒體的商業邏輯是否會限製其傳播內容的多元性和深度？在當今全球化的語境下，不同文化背景下的媒體實踐又存在哪些差異和聯係？我期望這本書能提供一些深刻的文化分析，讓我能夠更全麵地認識媒體在我們社會和文化生活中扮演的角色，並理解其背後復雜的運作邏輯。

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