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出版者:人民邮电出版社

作者:仲跻来

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2001-6-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115092410

丛书系列:

图书标签:

• 数字同步网
• SDH
• 同步传输网
• 维护
• 故障排除
• 网络技术
• 通信工程
• 电信
• 网络管理
• 传输系统
• 技术手册

好的，为您构思一本与《数字同步网维护技术》主题完全不同的图书简介。以下是内容： --- 《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》 内容简介 本书旨在深入探讨当前人工智能领域中最热门且发展最迅速的分支之一——自然语言处理（NLP）中的深度学习前沿技术。随着计算能力的飞速提升和大规模数据集的涌现，深度学习模型，特别是基于Transformer架构的模型，已经彻底改变了我们理解、生成和交互文本的方式。本书并非一本基础教程，而是面向具有一定机器学习和深度学习基础的工程师、研究人员以及高阶学生，聚焦于如何将复杂的神经网络结构应用于解决NLP中的核心挑战。 第一部分：基础回顾与模型演进 尽管本书侧重前沿，但我们首先对深度学习在NLP中的基础进行快速而精炼的回顾。我们将简要梳理循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的局限性，并重点剖析注意力机制（Attention Mechanism）的诞生及其核心思想。随后，我们将进入本书的核心——Transformer架构的深度剖析。这部分内容将详细解释自注意力（Self-Attention）机制的数学原理，包括多头注意力（Multi-Head Attention）的设计意图、位置编码（Positional Encoding）的重要性及其不同实现方式（绝对、相对、旋转）。我们不会停留在理论层面，而是会结合PyTorch或TensorFlow的实际操作片段，展示如何高效地构建和初始化一个基础的编码器-解码器结构。 第二部分：预训练模型的范式革命 本书的第二部分是关于当前NLP领域的主导范式——大规模预训练模型（Pre-trained Language Models, PLMs）。我们将系统性地介绍BERT家族、GPT系列以及T5等代表性模型的内部结构和训练目标。 BERT系列与双向上下文理解： 重点分析掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）的训练细节，探讨其在理解上下文语义方面的优势，并详细拆解其在下游任务（如命名实体识别、问答系统）中的微调策略（Fine-tuning）。 GPT系列与自回归生成： 深入探讨自回归模型如何通过预测下一个词元实现连贯文本生成。我们还将探讨“上下文学习”（In-Context Learning）这一革命性现象，分析提示工程（Prompt Engineering）背后的机制，以及如何利用大型模型的涌现能力（Emergent Abilities）。 统一模型（如T5和BART）： 介绍将所有NLP任务统一为“文本到文本”（Text-to-Text）框架的优势，讨论其在序列到序列任务（如机器翻译、文本摘要）中的统一处理方式，及其在参数效率上的权衡。 第三部分：前沿任务与高级技术 本书的核心价值体现在对当前研究热点和高级技术的深入挖掘。 高效推理与模型压缩： 随着模型尺寸的爆炸式增长，部署成为关键挑战。本部分将详细介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization，包括后训练量化和量化感知训练）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术在NLP模型上的应用，旨在实现模型性能与计算资源消耗之间的最佳平衡。 多模态学习的融合： 探讨如何将视觉信息与文本信息相结合，构建多模态模型。我们将分析CLIP、ViLT等模型如何通过跨模态对比学习（Contrastive Learning）来学习对齐的语义空间，及其在跨模态检索和视觉问答（VQA）中的应用。 可解释性（XAI）与鲁棒性： 深度学习模型常因其“黑箱”特性而受到质疑。本章将介绍LIME、SHAP等解释工具在文本分类任务中的应用，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对语言模型的威胁。重点讨论如何设计更具鲁棒性的训练方案，以抵抗输入扰动，确保模型在真实世界场景下的可靠性。 指令微调与对齐（Alignment）： 针对当前大型语言模型（LLMs）与人类意图对齐的迫切需求，我们将详细介绍指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）的整个流程。这包括构建高质量的偏好数据集、训练奖励模型（Reward Model）以及使用PPO等算法进行策略优化，确保模型输出既准确又安全。 第四部分：特定领域的高级应用 最后，本书将通过具体的案例研究展示深度学习在特定复杂任务中的表现。 复杂问答系统： 聚焦于开放域问答和知识图谱增强的问答，探讨如何结合检索增强生成（RAG）技术，有效整合外部知识库，克服模型幻觉（Hallucination）问题。 对话系统与情感分析： 探讨如何利用深度模型进行多轮对话状态跟踪和意图识别，以及在细粒度情感分析中捕捉上下文依赖的复杂情绪表达。 本书的每一章都配有详尽的算法描述、性能指标分析和实际代码示例（主要基于Python生态），旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的深度学习NLP技术指南。读者在阅读完本书后，将能够独立设计、训练并优化当前最先进的自然语言处理模型。

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