网络安全与防护 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:迟恩宇 编

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2009-8

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787121089657

丛书系列:

图书标签:

• 网络安全
• 信息安全
• 网络防护
• 安全技术
• 漏洞分析
• 恶意软件
• 数据安全
• 渗透测试
• 安全意识
• 风险管理

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》的图书简介，旨在详细介绍该领域的前沿技术和实践，完全不涉及“网络安全与防护”的内容。 --- 深度学习在自然语言处理中的前沿应用 导言：语言智能的范式革新 在信息爆炸的时代，如何高效、精准地理解、生成和交互自然语言，已成为衡量人工智能发展水平的核心指标。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用》，正是聚焦于当前自然语言处理（NLP）领域最激动人心的变革——由深度学习技术驱动的范式转移。我们不再满足于基于规则和统计模型的浅层分析，而是深入探索神经网络如何模仿甚至超越人类对语言的复杂认知能力。 本书面向对人工智能、数据科学、计算机语言学有深入兴趣的研究人员、资深工程师以及高年级本科生和研究生。它不仅梳理了基础理论，更侧重于讲解当前工业界和学术界最炙手可热的架构、模型和实用案例，旨在为读者提供一套从理论到实践的完整蓝图，以驾驭新一代的语言智能系统。 第一部分：基础模型的深度重塑 本部分奠定了理解现代NLP技术栈的理论基石，重点剖析了使Transformer架构成为主流的深层原因和具体机制。 第一章：从循环到注意力的飞跃 本章回顾了RNN、LSTM和GRU在处理序列数据时的固有局限性，特别是梯度消失和并行计算效率低下的问题。随后，我们详尽阐述了Transformer架构的核心——自注意力（Self-Attention）机制。我们将从数学层面解析多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获长距离依赖（Long-Range Dependencies），并讨论位置编码（Positional Encoding）在无循环结构中恢复序列信息的重要性。本章的重点在于理解“注意力即信息流动”的深刻内涵。 第二章：预训练的巨人：BERT家族的解构 预训练模型是当代NLP的基石。本章专注于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其主要变体（如RoBERTa、ALBERT、ELECTRA）。我们将深入剖析其两种核心预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。重点将放在如何通过大规模无监督语料库训练，使模型习得丰富的通用语言知识，并讨论如何通过参数共享（如ALBERT）和样本加权（如RoBERTa）来优化预训练效率和性能。 第三章：生成式模型的崛起：GPT系列与自回归范式 与BERT的双向编码不同，本章聚焦于自回归模型（Autoregressive Models），特别是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。我们将详细分析GPT架构如何通过单向注意力机制实现高效的文本生成。内容涵盖其在零样本学习（Zero-Shot Learning）、少样本学习（Few-Shot Learning）中的惊人表现，以及如何通过链式思考（Chain-of-Thought, CoT）提示工程来解锁大型语言模型（LLM）的推理能力。 第二部分：前沿应用与特定任务的优化 本部分将理论模型应用于具体的NLP任务，探讨针对不同应用场景的模型微调策略和性能提升技巧。 第四章：知识增强与可信赖的生成 大型模型虽然强大，但有时会“一本正经地胡说八道”（幻觉问题）。本章探讨如何通过知识增强来提高生成内容的准确性和可信度。内容包括如何集成外部知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）到Transformer中，以及检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构的实现细节。我们将分析RAG如何在生成答案时动态地检索相关文档片段，从而实现事实核查和实时信息更新。 第五章：跨模态与多语言的融合 语言智能的未来必然是多模态的。本章聚焦于如何将NLP与计算机视觉（CV）相结合，探索视觉问答（VQA）、图像描述生成（Image Captioning）等交叉领域的前沿模型（如CLIP, Flamingo）。此外，我们将深入探讨大规模多语言模型（Multilingual Models）的训练策略，包括共享词汇表、翻译任务的交叉训练，以及如何利用低资源语言数据提升整体性能。 第六章：高效部署与模型压缩技术 将庞大的LLMs部署到实际生产环境是一个巨大的挑战。本章提供了一套实用的模型优化和压缩方案。内容包括： 1. 量化（Quantization）：从8位到4位甚至更低精度的技术探讨。 2. 剪枝（Pruning）：非结构化和结构化剪枝对模型性能和稀疏性的影响。 3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：如何用小型“学生模型”学习大型“教师模型”的行为。 4. 高效推理框架：探讨如FasterTransformer、vLLM等在GPU加速下的推理优化技术。 第三部分：高级主题与伦理考量 本部分探讨NLP领域中更具挑战性和未来导向的研究方向，并强调负责任的人工智能实践。 第七章：大模型的指令微调与对齐 通用预训练模型需要通过特定的微调过程才能适应用户指令。本章详细介绍了指令微调（Instruction Tuning）的流程，包括如何构建高质量的指令数据集。核心内容在于人类反馈强化学习（RLHF）。我们将剖析奖励模型（Reward Model）的构建、PPO（Proximal Policy Optimization）等算法在模型对齐中的应用，确保模型输出符合人类的偏好和安全标准。 第八章：可解释性与偏见缓解 随着模型能力的增强，其决策过程的“黑箱”特性愈发令人担忧。本章致力于NLP的可解释性（Explainability）研究。我们将介绍诸如注意力权重可视化、梯度分析（如Integrated Gradients）等技术，以理解模型决策的依据。同时，对社会偏见（Bias）的识别和缓解是至关重要的议题。本章将分析训练数据中固有的性别、种族偏见是如何被模型内化的，并提供去偏技术，如后处理方法和对抗性去偏训练。 结语：迈向通用人工智能的语言桥梁 本书的编写目标是提供一个全面、深入且与时俱进的视角，使读者能够掌握当前最先进的NLP技术。深度学习已将我们带入一个全新的语言智能时代，理解其核心机制和前沿应用，是未来科技创新的关键所在。我们期望本书能激发读者在这一充满活力的领域中进行更深层次的探索和创新。 --- 本书特色： 深度与广度并重： 既有Transformer、GPT/BERT等核心架构的详尽数学推导，也有RAG、RLHF等最新工业实践的落地解析。 实践驱动： 提供了大量代码实现思路和性能优化技巧，理论知识紧密结合工程落地。 前瞻性视角： 覆盖了从基础预训练到模型对齐、可解释性等当前研究热点。

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