具体描述
《高职高专"十一五"规划教材•电子商务网站设计与维护》选用优秀的Web应用程序开发工具Frontpage2000和Dreamweaver Mx作为网站建设开发的主要工具，把讲解重点放在网站的静态和动态编辑上，以网站内容构建和流程设计为主要的切入点，同时针对高职高专电子商务专业学生编程基础和数据库基础薄弱的现状，在脚本选择上采用比较容易上手的VBScript；在数据库选择上采用Access 2000等工具，力图使读者能以较短时间对建立电子商务网站的方法流程有一个基本的了解。
好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的前沿应用的图书的详细简介，完全不涉及电子商务网站设计与维护的内容。 --- 书籍名称：深度语义之境：前沿Transformer模型与复杂文本生成实战 内容简介 在信息爆炸的时代，机器理解、分析和生成人类语言的能力正以前所未有的速度飞跃。本书《深度语义之境：前沿Transformer模型与复杂文本生成实战》并非一本介绍基础编程或网络架构的指南，而是专注于当今人工智能领域最核心、最激动人心的分支——自然语言处理（NLP）的深度解析与实践。 本书旨在为具备一定机器学习基础的读者，提供一个从理论基石到最尖端模型实现的全面路线图。我们深入探讨了如何利用深度神经网络，特别是Transformer架构的强大潜力，来解决语言理解与生成中的复杂挑战，如长程依赖性捕捉、上下文一致性维护以及领域知识的精准嵌入。 第一部分：理论基石与架构重构 本部分将奠定读者对现代NLP核心机制的深刻理解，重点剖析Transformer模型家族的演变及其背后的数学原理。 第一章：从循环到注意力：神经网络处理序列的范式转移 本章首先回顾了传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理长序列时遇到的梯度消失和并行化瓶颈。随后，我们引入自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，详细解释其如何通过加权求和的方式，实现对输入序列中任意两个位置之间依赖关系的直接建模，从而彻底打破了顺序依赖的限制。我们将详细推导Scaled Dot-Product Attention的数学公式，并讨论多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同表示子空间学习信息。 第二章：Transformer架构的深度解剖 本章是全书的技术核心。我们将完整拆解原始的Transformer结构，包括其编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆栈的构成。重点在于理解位置编码（Positional Encoding）在无序的注意力机制中如何恢复序列顺序信息，以及层归一化（Layer Normalization）和残差连接（Residual Connections）在深层网络训练中的关键作用。此外，我们将对比Encoder-Decoder结构在序列到序列任务（如机器翻译）中的应用，并预告下一部分将重点介绍仅基于Encoder和仅基于Decoder的派生架构。 第二部分：预训练模型的崛起与主流范式 本部分将聚焦于当前驱动NLP革命的大规模预训练语言模型（PLMs）。我们不仅仅是介绍这些模型，更重要的是理解它们是如何被训练出来以及如何被有效地应用于下游任务。 第三章：BERT及其双向编码的革命 本章专注于以BERT为代表的基于Encoder的预训练模型。我们将详细解析其两大核心预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。读者将学习如何构建自己的MLM数据集，理解BERT在理解任务（如问答、文本蕴含）中表现出色的深层原因，并通过实践案例展示如何进行微调（Fine-tuning）以适应特定的分类或序列标注任务。 第四章：生成式Transformer：GPT系列与自回归的艺术 本章转向以GPT系列为代表的基于Decoder的自回归模型。我们将探讨自回归模型在文本生成任务中的优势，重点解析其训练目标——标准的语言建模任务。本章将深入剖析GPT模型如何通过预测序列中的下一个词元，逐步构建出连贯、符合语法的长文本。我们将讨论上下文学习（In-Context Learning）和零样本/少样本（Zero/Few-Shot Learning）能力，这是GPT系列区别于传统微调模型的关键特征。 第五章：序列到序列的现代融合：T5与统一框架 本章介绍将所有NLP任务统一为“文本到文本”（Text-to-Text）范式的T5模型。我们将探讨T5如何通过任务前缀（Task Prefixing）来指导模型执行不同的功能，例如将翻译、摘要、问答等任务转化为统一的输入输出格式。这一章节将帮助读者理解如何设计高效的提示（Prompt）来激活模型的多种能力，实现任务的灵活切换。 第三部分：复杂文本生成与内容控制 本部分将超越基础的文本生成，探讨如何控制生成内容的质量、风格和事实准确性，这是当前研究的前沿阵地。 第六章：解码策略与生成质量控制 生成高质量、无重复且富有创意的文本需要精妙的解码策略。本章将详细对比贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）的优缺点，并重点介绍更先进的采样方法，如Top-K采样和核采样（Nucleus Sampling，Top-P）。我们将通过代码实例展示不同采样策略对生成文本多样性和连贯性的影响。 第七章：指令跟随与对齐：RLHF的实践之路 理解和控制大型模型的输出，使其符合人类的偏好和安全准则至关重要。本章将深入剖析基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）流程。我们将讲解如何训练奖励模型（Reward Model）来量化人类偏好，以及如何利用PPO（Proximal Policy Optimization）算法来微调语言模型以最大化该奖励。本章内容侧重于如何将抽象的人类价值观转化为可执行的优化目标。 第八章：知识增强与事实性校验 大型语言模型容易产生“幻觉”（Hallucinations），即生成看似合理但事实上错误的陈述。本章探讨如何将外部知识源集成到生成过程中。我们将介绍检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，重点分析如何设计高效的向量数据库检索模块，并将检索到的上下文信息有效地注入到Transformer的解码阶段，从而显著提高生成内容的准确性和可追溯性。 第四部分：跨模态扩展与未来展望 本书的最后一部分将拓宽读者的视野，展示Transformer架构在超越纯文本领域的潜力。 第九章：从文本到图像：多模态Transformer的整合 本章探讨如何将Transformer扩展到处理图像和文本的联合信息。我们将分析Vision Transformer（ViT）如何将图像块视为“词元”，以及如何通过跨注意力机制（Cross-Attention）将文本嵌入与图像嵌入对齐，以实现图像字幕生成、视觉问答（VQA）等任务。 第十章：模型效率、部署与伦理考量 随着模型规模的不断增大，如何在资源受限的环境下高效部署这些巨型模型成为实际应用的关键。本章将介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术。最后，我们将以负责任的AI为终点，讨论大型模型在偏见传播、信息茧房和潜在滥用方面带来的深远伦理挑战。 --- 目标读者： 本书面向对深度学习有基本认识的软件工程师、数据科学家、计算机视觉或NLP研究人员，以及希望深入掌握现代大型语言模型原理和工程实践的专业人士。阅读本书后，您将能够独立设计、训练和优化前沿的Transformer模型，以解决复杂的语言理解和内容生成任务。 本书特色： 理论与实践的紧密结合： 每一个核心概念都配有详细的数学推导和可操作的代码实现思路（使用主流深度学习框架）。 聚焦前沿： 全面覆盖BERT, GPT, T5等主流架构，并深入探讨RLHF和RAG等最新研究方向。 系统化知识体系： 构建了一个从基础注意力机制到复杂模型对齐的完整、有机的学习路径。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有