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出版者:科学出版社

作者:吕厚山

出品人:

页数:628

译者:

出版时间:1998-10-1

价格:65.0

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787030068279

丛书系列:

图书标签:

• 人工关节
• 关节置换
• 骨科
• 外科手术
• 医学
• 临床医学
• 骨关节疾病
• 髋关节
• 膝关节
• 肩关节

好的，这是一本名为《深度学习与自然语言处理：从基础理论到前沿应用》的图书简介： --- 深度学习与自然语言处理：从基础理论到前沿应用 导言：智能时代的语言基石 在信息爆炸的今天，我们每天都在与海量文本数据进行交互。从搜索引擎的精准推荐，到智能语音助手的流畅对话，再到机器翻译的无缝衔接，背后都依赖于一个核心技术：自然语言处理（NLP）。而驱动当代NLP实现飞跃式发展的核心引擎，无疑是深度学习（Deep Learning）。 本书《深度学习与自然语言处理：从基础理论到前沿应用》并非一本手术操作指南或生物力学专著，而是一部全面覆盖现代人工智能领域最前沿、最具活力分支的深度技术教程与实践手册。我们旨在为读者构建一座坚实的知识桥梁，连接深厚的数学理论基础与当下工业界最热门的应用场景。 本书的读者对象广泛，包括但不限于：希望系统学习深度学习原理的计算机科学专业学生、希望将AI技术应用于文本分析的企业数据科学家、渴望了解前沿模型架构的软件工程师，以及对人工智能抱有浓厚兴趣的跨界研究人员。 --- 第一篇：深度学习的理论基石与数学原貌 本篇将读者带回深度学习的“原点”，确保对后续复杂模型的理解建立在坚实、无误的理论基础之上。 第一章：神经网络的数学构建 我们将从最基本的感知机模型出发，深入解析激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择逻辑及其对梯度流的影响。重点阐述反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程，详细剖析链式法则在多层网络中的应用，避免使用模糊的“黑箱”描述，而是用清晰的矩阵运算来展现模型学习的本质。 第二章：优化算法与收敛性分析 深度学习的成功很大程度上依赖于高效的优化器。本章细致对比了经典梯度下降（SGD）与现代优化策略，如Momentum、AdaGrad、RMSProp，并对Adam（Adaptive Moment Estimation）算法的原理进行了详尽的数学解析，包括其一阶矩和二阶矩的动态更新机制。我们还将讨论学习率调度策略（如余弦退火）对模型收敛速度和最终性能的关键作用。 第三章：正则化与泛化能力的保障 避免模型过拟合是深度学习实践中的核心挑战。本章深入探讨了L1/L2正则化的原理，并重点解析了Dropout机制的概率意义——它如何有效地将复杂网络分解成多个“子网络”的集成学习。此外，还将介绍批标准化（Batch Normalization）和层标准化（Layer Normalization）在深度网络训练中的作用及其适用场景的对比分析。 --- 第二篇：自然语言处理的传统范式与特征工程 在进入深度学习时代之前，NLP曾依赖于精巧的特征工程。本篇回顾这些经典方法，它们依然是理解现代模型决策过程的宝贵参照。 第四章：语言的统计建模 探讨N-gram模型的局限性，特别是对数据稀疏性的敏感性。详细介绍隐马尔可夫模型（HMM）在词性标注（POS Tagging）中的应用，通过前向-后向算法和维特比（Viterbi）算法，展示如何解决序列标注问题。 第五章：词汇的向量化表示：从稀疏到稠密 分析One-Hot编码的缺陷。核心内容将聚焦于词嵌入（Word Embeddings）的诞生，特别是Word2Vec（CBOW与Skip-gram架构）的训练目标函数推导，以及GloVe模型的共现矩阵分解理论。本章将强调这些向量如何捕获词汇的语义和句法关系，为后续的深度模型输入奠定基础。 --- 第三篇：深度学习驱动的现代NLP架构 本篇是本书的核心，系统介绍了自2013年以来，深度学习如何彻底重塑NLP领域的主流范式。 第六章：循环神经网络（RNN）的演进与挑战 从基础的RNN单元开始，剖析其在处理长距离依赖时的梯度消失/爆炸问题。随后，深入解析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，重点阐释输入门、遗忘门和输出门（或更新门、重置门）如何通过“门控机制”精确控制信息的流动和保留，从而有效解决了长期依赖问题。 第七章：注意力机制的革命 注意力机制（Attention Mechanism）是理解现代Transformer架构的关键。本章将详细解释软注意力和硬注意力的区别，并重点解析自注意力（Self-Attention）模型，特别是缩放点积注意力的计算流程，包括Query、Key和Value矩阵的构建与交互。 第八章：Transformer架构的完全解析 本章将Transformer视为NLP架构的集大成者。详细拆解Encoder和Decoder的堆叠结构，阐述多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间捕获信息。同时，探讨位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构下为序列提供顺序信息的方法。 第九章：预训练语言模型（PLMs）的崛起 深入探讨以BERT和GPT系列为代表的预训练范式。分析BERT如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）进行双向上下文训练。对于GPT系列，则侧重分析其自回归（Autoregressive）的生成特性，以及它们如何通过大规模数据学习到通用的语言知识。 --- 第四篇：前沿应用与模型微调实践 本篇将理论模型与实际应用场景紧密结合，指导读者如何有效地将训练好的模型部署到具体任务中。 第十章：下游任务的微调（Fine-tuning）策略 讲解如何利用预训练模型解决特定的下游任务，如文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）。重点分析参数高效微调（PEFT）技术，特别是LoRA（Low-Rank Adaptation）在节省计算资源和避免灾难性遗忘方面的优势。 第十一章：序列到序列（Seq2Seq）任务与生成模型 聚焦于机器翻译、文本摘要等生成任务。详述束搜索（Beam Search）解码策略，以及如何通过设置Top-K/Nucleus Sampling等方式平衡生成文本的流畅性与多样性。 第十二章：模型的可解释性与局限性探讨 任何强大的工具都需要审慎使用。本章探讨了NLP模型的可解释性方法，如梯度热力图和LIME在文本分析中的应用。最后，我们将批判性地分析当前大型语言模型（LLMs）面临的挑战，包括幻觉（Hallucination）、偏见（Bias）的传播，以及对计算资源近乎无限的需求，引导读者进行负责任的AI开发。 --- 结语：面向未来的展望 本书以严谨的数学推导和前沿的工程实践为双翼，旨在帮助读者全面掌握从基础理论到尖端应用的完整知识链条。通过本书的学习，您将不再是简单地调用API，而是能够深刻理解每一个参数背后的意义，从而驾驭下一代智能系统的开发浪潮。 ---

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