Delphi 6.0 多媒体时尚编程百例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:网冠科技

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2001-6-1

价格:37.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787111024750

丛书系列:

图书标签:

• Delphi
• 多媒体
• 编程实例
• Visual Component Library
• VCL
• 图形图像
• 音视频
• Delphi 6
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• 源码
• 教程
• 编程技巧

好的，以下是一本假设的图书简介，其内容与《Delphi 6.0 多媒体时尚编程百例》无关，力求详尽且自然流畅。 --- 图书名称：《深度学习：Transformer 模型架构与前沿应用解析》 图书简介 在当今的人工智能浪潮中，自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域正经历着一场由Transformer 架构驱动的革命。本书《深度学习：Transformer 模型架构与前沿应用解析》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的指南，带领读者彻底掌握这一颠覆性技术的核心原理、实现细节及其在真实世界中的复杂应用。 本书的定位并非停留在对基础神经网络概念的简单回顾，而是聚焦于 Transformer 自注意力机制的精妙设计，以及如何构建、训练和优化这些庞大且高效的模型。我们假设读者具备一定的 Python 编程基础，熟悉深度学习的基本概念（如梯度下降、反向传播），但对于 Transformer 本身，我们将从零开始，层层递进地剖析其结构演变。 全书共分为六个核心部分，设计了一条清晰的学习路径，确保知识的系统性和连贯性： 第一部分：深度学习基础回顾与序列建模的挑战 本部分将快速回顾深度学习在序列数据处理上的历史脉络，重点分析循环神经网络（RNNs）及其变体（如 LSTM 和 GRU）在处理长距离依赖和并行化方面的内在局限性。我们将引入“信息瓶颈”的概念，为理解 Transformer 摒弃循环结构、转向并行计算的必要性奠定理论基础。内容涵盖了张量运算的基础、深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）的基本操作，以及高效数据加载策略的初步探讨。 第二部分：Transformer 核心架构的深度剖析 这是全书的基石。我们将逐层拆解原始论文《Attention Is All You Need》中提出的 Encoder-Decoder 结构。 注意力机制的数学本质： 我们会深入探讨 Scaled Dot-Product Attention 的运作机制，解释 Q（Query）、K（Key）、V（Value）向量的含义及其在信息检索中的作用。随后，重点剖析 Multi-Head Attention 如何通过多视角捕捉不同的语义关系，并详细推导其计算复杂度和性能优势。 位置编码的艺术： 鉴于 Transformer 缺乏循环结构对顺序信息的天然感知能力，本部分将详尽解释绝对位置编码和相对位置编码（如 RoPE 或 T5 中的偏置方法）的数学原理和实现差异，探讨它们如何赋予模型对序列顺序的理解。 前馈网络与残差连接： 对每个子层中包含的两个全连接层（激活函数通常为 GELU 或 ReLU）进行分析，并强调 Add & Normalize 步骤（残差连接与层归一化）在稳定深层网络训练中的关键作用。 第三部分：主流 Transformer 模型的实战构建 本部分将从理论走向实践，指导读者使用主流框架实现经典模型。 BERT 系列的自监督学习： 重点讲解 BERT 如何通过 Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 两种预训练任务学习通用的语言表示。读者将学习如何构建自己的小型 BERT 实例，理解其双向上下文捕获的强大能力。 GPT 系列的自回归生成： 深入探讨以 GPT 为代表的 Decoder-only 架构。我们将详细分析其因果掩码（Causal Masking）的设计，解释其如何实现从左到右的文本生成，并提供使用 Hugging Face Transformers 库调用和微调大型语言模型（LLMs）的详细步骤。 高效模型的探索： 简要介绍结构上的改进，例如对计算效率要求更高的 Reformer 或侧重于效率的 ALBERT 结构，为后续的部署和资源优化做铺垫。 第四部分：跨模态与前沿应用集成 本书将拓宽视野，展示 Transformer 在 NLP 之外领域的成功应用。 视觉 Transformer (ViT)： 阐述如何将图像分割成固定大小的“Patch”，并将这些 Patch 序列化输入到标准的 Transformer 结构中，实现端到端的图像分类和目标检测。我们将对比 ViT 与传统卷积网络（CNNs）在特征提取方面的哲学差异。 多模态融合： 探讨如 CLIP 和 DALL-E 等模型如何通过共享的嵌入空间（Joint Embedding Space）将文本和图像信息进行对齐和互操作，实现跨模态检索和文本到图像生成。 序列到序列的复杂任务： 涵盖机器翻译、摘要生成（抽取式与生成式）等核心 NLP 任务的 Transformer 实现细节，并提供特定于任务的损失函数选择与评估指标（如 BLEU、ROUGE）。 第五部分：模型训练、优化与工程实践 深度学习模型的落地往往依赖于高效的训练策略和资源管理。 大规模训练技巧： 详述学习率预热 (Warmup)、梯度累积 (Gradient Accumulation)、混合精度训练 (Mixed Precision) 等技术在训练万亿参数模型时的必要性。 高效推理与部署： 介绍模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以降低模型在边缘设备或低延迟服务中的计算开销。我们将提供使用 ONNX 或 TensorRT 进行推理优化的案例演示。 可解释性与偏差检测： 探讨如何使用注意力权重可视化（Attention Visualization）来理解模型做出决策的依据，以及如何识别和缓解模型中可能存在的社会偏见。 第六部分：未来展望与研究方向 最后一部分将展望 Transformer 架构的下一代发展方向，包括状态空间模型 (SSM) 如 Mamba 的崛起，以及如何设计更具效率的稀疏注意力机制，以期为有志于深入学术研究的读者提供清晰的参考方向。 本书特色： 代码驱动： 附带大量由 PyTorch 实现的清晰、模块化的代码示例，可以直接在现代 GPU 环境中运行和调试。 深度透彻： 避免浮于表面的描述，深入到数学推导和算法细节。 前沿覆盖： 囊括了近年来 Transformer 领域的重大突破和工程化实践。 《深度学习：Transformer 模型架构与前沿应用解析》是为希望从“使用框架”跃升至“理解框架”的工程师、研究人员和高级学生量身打造的必备参考书。掌握本书内容，意味着您将真正掌握驱动当前人工智能技术进步的核心引擎。

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买的第一本Delphi书，例子都很简单，对于有一点语言基础，没有编成基础的人来说，还算有些用处。

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