写作技能精析精练+必会句型及词组快速突破 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:205

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出版时间:2009-9

价格:26.80元

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isbn号码:9787561924396

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深入探索人工智能的思维与实践：深度学习、自然语言处理及前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有实践指导意义的框架，以理解和掌握当前人工智能领域的核心技术，特别是深度学习和自然语言处理（NLP）的前沿发展。 我们将摒弃浮于表面的概念介绍，直接切入技术实现的底层逻辑与工程实践，帮助有志于在此领域深耕的工程师、研究人员和高级学习者建立坚实的理论基础和强大的实战能力。 第一部分：深度学习的基石与架构演进 本部分将从数学基础出发，系统梳理深度学习模型得以高效运作的理论支撑。我们不会仅仅停留在介绍激活函数或损失函数的列表上，而是深入探讨随机梯度下降（SGD）及其变种，如Adam、RMSProp在不同数据集特性下的收敛性分析。我们将详细剖析反向传播算法的链式法则在复杂网络结构中的具体应用与优化，包括内存效率和计算图的构建。 随后，本书将重点解析深度学习架构的迭代历程： 1. 卷积神经网络（CNN）的深入剖析： 超越LeNet和AlexNet，我们将重点解析残差网络（ResNet）的恒等映射机制如何解决深度网络中的梯度消失问题，并详细推导密集连接网络（DenseNet）的特征重用策略。实战部分将涵盖使用PyTorch或TensorFlow实现定制化的多尺度特征融合模块，应用于高分辨率图像分析任务。 2. 循环神经网络（RNN）的局限与超越： 深入探讨标准RNN在处理长距离依赖时的梯度爆炸与消失问题。重点阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构设计，特别是遗忘门、输入门和输出门如何协同工作以控制信息流。更进一步，我们将介绍Attention机制的雏形在序列到序列（Seq2Seq）模型中的引入，及其对传统RNN结构带来的革命性影响。 3. Transformer架构的统治地位： 这是本书介绍的重点之一。我们将彻底解构Transformer模型的多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），分析其并行计算的优势，并详细阐述位置编码（Positional Encoding）的数学构造及其必要性。读者将学习如何从零开始搭建一个基于Transformer的编码器-解码器结构，理解其在序列建模任务中的效率优势。 第二部分：自然语言处理的前沿技术与模型 自然语言处理是当前AI领域发展最迅猛的分支之一。本书将聚焦于基于预训练模型的现代NLP范式。 1. 预训练模型的范式转换： 详细介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务的训练细节。我们将对比掩码策略对模型性能的影响，以及如何针对特定下游任务（如命名实体识别、问答系统）进行高效的微调（Fine-tuning）。 2. 生成模型的精进与控制： 重点分析GPT系列模型（Generative Pre-trained Transformer）的纯解码器架构。我们将探讨自回归生成过程中的采样策略，包括贪婪搜索、束搜索（Beam Search）以及温度参数（Temperature）对生成文本多样性的影响。实战案例将涉及如何使用Prompt Engineering技术来引导大型语言模型（LLM）生成符合特定风格或知识约束的文本。 3. 跨模态与知识增强的NLP： 探讨NLP如何与其他领域结合。这包括视觉问答（VQA）中如何融合视觉特征和文本特征，以及知识图谱（KG）嵌入技术如何为LLM提供结构化的外部知识，以缓解模型幻觉（Hallucination）问题。读者将学习如何构建和使用KG-Augmented模型进行事实核查和推理任务。 第三部分：模型部署、效率优化与伦理考量 先进的模型必须能够高效地运行在实际环境中。本部分关注从研究原型到生产部署的工程实践。 1. 模型压缩与加速技术： 深入讲解模型量化（Quantization）的原理，包括训练后量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training）。同时，我们将介绍模型剪枝（Pruning）的结构化和非结构化方法，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何将大型“教师”模型的性能迁移到小型“学生”模型上，实现推理速度的显著提升。 2. 高效推理框架： 探讨使用ONNX、TensorRT等工具链进行模型导出和推理优化的流程。重点分析硬件加速（如GPU、TPU）下内核融合（Kernel Fusion）和内存布局对实际吞吐量的影响。 3. AI伦理与可解释性（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LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等方法，用于分析模型在特定预测中的特征贡献。同时，本书将严肃讨论数据偏见（Bias）的识别、缓解策略以及模型公平性的量化评估标准。 本书的特色在于其对细节的坚持和对实践的重视。 每个关键概念都配有详尽的数学推导或清晰的流程图，并辅以使用Python生态系统（如NumPy, Pandas, PyTorch/TensorFlow）实现的、经过优化的代码片段。读者在学习过程中不仅能掌握“是什么”，更能理解“如何做”以及“为何要这样做”，从而真正掌握驱动当代人工智能进步的核心技术。本书适合具备一定线性代数和概率论基础，并希望在AI领域进行深度实践和创新的专业人士。

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适合菜鸟的我，书信、图表、论说文都有。结构方面非本书重点。主要是句子，把句子写法练会了，写作就能有进步了。

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