具体描述
本书以资产定价的原理和模型为主线，主要介绍资产定价的无套利定价和均衡定价原理，以及以此为依据的债券定价、风险资产定价和衍生产品定价模型。本书从易到难先介绍单期模型，然后介绍多期模型。
本书的特点是以数理金融学中的资产定价理论作为核心内容，从单期模型由浅入深推广到多期模型。与通常的金融经济学相比，更侧重于数学方法的运用。与金融数学类的书相比，本书介绍了金融学问题的提出和问题的解决过程。本书可作为经济管理类本科生教材，可重点学习第1—5章和第7章，其他各章可供参考。对于研究生，可讲授第6章和第8、9章，对于理工科相关专业，可作为选修课教材。也可供金融理论研究和实务工作者参考。
好的，以下是一份为您撰写的，不涉及《数理金融》内容的图书简介，旨在为另一本聚焦于特定领域（例如：深度学习在自然语言处理中的前沿应用）的书籍提供详细介绍： 书籍名称：《智语：深度学习驱动的自然语言处理前沿探索与实践》 引言：语言的智能边界与算法的飞跃 在信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度积累，成为了洞察世界、驱动决策的核心资产。然而，如何让机器真正“理解”人类语言的复杂性、语境依赖性乃至情感倾向，一直是人工智能领域最具挑战性的课题之一。本书《智语：深度学习驱动的自然语言处理前沿探索与实践》正是在这一背景下应运而生，它不是对基础概念的重复梳理，而是聚焦于当前最尖端、最具颠覆性的深度学习模型在自然语言处理（NLP）领域中的实际应用与理论突破。 本书旨在为资深研究人员、高级工程师以及渴望深入理解现代NLP体系结构的学者，提供一张详尽且实用的技术地图。我们将带领读者穿梭于Transformer架构的深层结构，探索预训练模型的规模化效应，并最终落脚于如何利用这些前沿工具解决现实世界中复杂多变的语言难题。 第一部分：范式革命——从序列到注意力机制的演进（约300字） 本部分将系统梳理NLP范式自循环神经网络（RNNs）到现代注意力机制的演变历程。我们不会停留在传统的长短期记忆网络（LSTM）的性能瓶颈分析，而是直接深入到奠定现代NLP基石的“Attention Is All You Need”思想。 我们将详细解析自注意力（Self-Attention）机制的数学基础，阐明其如何实现对输入序列的全局依赖建模，并对比阐述其在并行计算效率上对传统序列模型的碾压性优势。重点章节会深入剖析多头注意力（Multi-Head Attention）的设计哲学，解释不同“头”如何捕捉输入信息中互补或异质的特征子空间。此外，还会探讨位置编码（Positional Encoding）的设计艺术，讨论绝对位置编码、相对位置编码以及旋转位置编码（RoPE）等技术对序列信息保持的关键作用。本部分的目标是构建读者对现代NLP模型骨架的深刻理解，为后续的学习打下坚实的结构基础。 第二部分：巨型模型的炼成——预训练与规模化法则（约450字） 预训练模型是当前NLP领域的绝对核心。《智语》将重点剖析BERT、GPT系列以及T5等里程碑式模型的内部构造、训练策略及其背后的规模化法则。 深度解构Transformer的Encoder-Decoder架构： 我们将详尽分析BERT类模型如何利用双向Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP，或后续的Replacement Token Detection等）进行无监督预训练，并探讨这些任务如何有效地激活模型的语言理解能力。在Decoder方面，我们将重点解析GPT系列中的因果语言模型（Causal Language Modeling）训练范式，解释其如何自然地生成连贯、富有逻辑性的文本流。 高效微调与参数高效性： 鉴于全量参数微调（Full Fine-tuning）的资源消耗巨大，本部分将引入参数高效微调（PEFT）技术。详细介绍LoRA (Low-Rank Adaptation) 的矩阵分解原理，以及Prefix-Tuning和Prompt Tuning等方法在保持高性能的同时，如何大幅降低计算成本和存储需求。我们还会探讨如何利用量化技术（如QLoRA）在消费级硬件上部署和运行参数量级达到数百亿的模型，实现“人人皆可玩转大模型”的工程目标。 模型对齐与安全性： 针对当前大模型应用的关键痛点，我们将专门开辟章节讲解人类反馈强化学习（RLHF）的核心流程，包括奖励模型的训练、PPO（Proximal Policy Optimization）算法在文本生成中的具体应用，以及如何通过监督微调（SFT）和对抗性训练来增强模型的安全性、减少有害内容的生成。 第三部分：跨模态与知识融合的前沿实践（约400字） 现代NLP已不再局限于纯文本处理。本部分将视野拓展至更广阔的领域，聚焦于如何将深度学习模型与外部知识和多模态信息进行有效融合。 知识增强的自然语言处理（K-NLP）： 我们将探讨如何将外部知识图谱（Knowledge Graph）信息注入到Transformer模型中。重点分析实体链接、关系抽取任务中，如何利用注意力机制动态地聚焦于知识库中的相关事实。介绍如ERNIE等模型如何通过结构化输入来提升模型对事实性知识的掌握程度。 多模态信息的桥接： 深入研究视觉问答（VQA）和图像字幕生成等任务中，如何设计有效的融合模块。分析Cross-Attention机制如何在文本编码器和视觉编码器之间建立信息流，实现对图像内容的精准理解和描述。重点讲解CLIP和BLIP等模型的对比学习框架，如何实现跨模态的语义对齐。 复杂推理与规划： 探讨大模型在复杂逻辑推理中的局限性，并介绍思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的威力。深入分析Self-Consistency、Tree-of-Thought（ToT）等高级推理策略，展示如何引导模型进行逐步分解、自我修正，以解决数学应用题、常识问答等需要多步骤规划的难题。 第四部分：工程化部署与性能优化（约350字） 理论的最终价值体现在实际部署中。《智语》的最后一部分完全聚焦于如何将高性能模型高效、稳定地投入生产环境。 推理优化技术： 详细阐述模型在推理阶段的加速方法。对比分析模型剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Distillation）的策略，以及如何选择合适的下游任务特定小模型来替代庞大的基础模型。重点介绍Kernel Fusion和算子融合在深度学习编译器（如OpenVINO, TensorRT）中的应用，说明如何将复杂的网络层操作合并，以最大限度地利用GPU/NPU的并行计算能力。 高效服务架构： 讨论如何构建高吞吐量的NLP服务。介绍PagedAttention等内存管理技术，以解决大规模Transformer在处理可变长度序列时的KV Cache碎片化问题。探讨批量处理（Batching）的动态与静态策略，以及使用Tensor Parallelism和Pipeline Parallelism进行模型并行部署的最佳实践。 可解释性与鲁棒性测试： 强调模型在关键领域的应用必须具备可解释性。介绍LIME、SHAP等方法在NLP中的应用，以及如何使用对抗性样本攻击来评估模型面对细微输入扰动时的鲁棒性边界。 结语：构建面向未来的语言智能体 《智语：深度学习驱动的自然语言处理前沿探索与实践》不仅仅是一本技术手册，它更是一份对未来语言智能图景的深度洞察。本书内容环环相扣，从基础架构的革新到前沿应用的落地，全面覆盖了当前研究和工业界最关心的热点。读者在完成阅读后，将不仅掌握最新的模型，更能理解其背后的设计哲学和工程挑战，从而有能力在自然语言处理这一高速发展的领域中，构建出真正具有智能的语言应用。 目标读者： 机器学习工程师、数据科学家、计算机科学专业研究生及以上学历的研究人员。 核心价值： 理论深度与工程实践的完美结合，聚焦于Transformer架构之后的一切。
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