信息论与编码基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:231

译者:

出版时间:2010-2

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787121102516

丛书系列:

图书标签:

信息论
编码学
通信原理
数据压缩
信道编码
香农信息论
纠错编码
数字通信
信息传输
理论基础

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具体描述

《信息论与编码基础》以香农信息论为基础，系统地介绍了通信系统中两大编码理论。重点阐述了香农信息论的基本理论、信源压缩编码及信道编码的原理与具体方法，力图将信息理论及编码理论与实际应用紧密结合。

全书共分7章，其中包括：信息的概念与测度，离散信源、离散信道，信源压缩编码基础，信道编码基本理论，线性分组码和常用纠错码及其应用。

《信息论与编码基础》文字通俗，概念清晰，重点突出，在内容上既有必要的数学分析，又强调物理概念的理解及直观图示。

深入探索计算语言学的奥秘：词嵌入、序列建模与语义表示内容提要：本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨现代自然语言处理（NLP）领域中至关重要的几个核心支柱：词嵌入的构建与应用、序列数据的有效建模技术，以及构建健壮的机器可理解的语义表示。本书内容涵盖了从经典统计模型到前沿深度学习架构的演进历程，重点剖析了这些技术如何在实际应用中解决语言理解与生成的复杂挑战。第一部分：词汇的数字化与语境化——词嵌入的理论与实践本部分聚焦于如何将离散的、符号化的词汇转化为机器可以处理的、富含语义信息的连续向量表示——词嵌入。我们将首先回顾传统词向量方法的局限性，例如One-Hot编码的维度灾难和语义稀疏性。第一章：从稀疏表示到密集向量：词嵌入的诞生详细阐述了词嵌入的基本思想：词的意义由其上下文决定（Distributional Hypothesis）。深入分析了早期基于矩阵分解的方法，如潜在语义分析（LSA），及其在捕捉潜在主题方面的作用。第二章：基于预测的词向量模型本章是理解现代词嵌入的基石。我们首先详细解析了 Word2Vec 模型的两种核心架构：连续词袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。对这两种模型的训练目标函数、负采样（Negative Sampling）以及层级Softmax（Hierarchical Softmax）的优化策略进行了严谨的数学推导和算法实现分析。重点讨论了如何通过调整窗口大小、维度和训练数据来优化词向量的质量。第三章：超越共现统计：语境化词表示的崛起随着深度学习的发展，静态词向量（如Word2Vec、GloVe）在处理一词多义（Polysemy）问题上的不足日益凸显。本章探讨了向语境化表示的过渡。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）：分析其如何结合全局词-词共现矩阵的统计信息，通过最小化重构误差来学习向量。 ELMo（Embeddings from Language Models）：作为早期语境化模型的代表，我们将详细解析如何利用双向LSTM对句子进行前向和后向的语言建模，并将不同层级的隐藏状态进行加权组合以生成上下文相关的词向量。探讨其在处理歧义时的显著优势。第二部分：时序的捕捉与依赖的建模——序列处理的核心架构语言本质上是序列结构，本部分将系统梳理用于处理时间序列或顺序数据的核心神经网络架构，这些是构建高级语言模型不可或缺的工具。第四章：循环神经网络（RNN）的机制与局限本章从基础的RNN单元开始，阐述其如何通过隐藏状态在时间步上传递信息。随后，深入分析标准RNN在处理长距离依赖时遇到的梯度消失和梯度爆炸问题。通过对这些问题的理论分析，为引入更复杂的单元结构做铺垫。第五章：长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）详细剖析 LSTM 的内部结构，重点解析输入门、遗忘门和输出门的功能及其如何协同工作，以实现对信息流的精确控制，从而有效缓解梯度问题。同时，对结构更简洁的 GRU 进行了对比分析，探讨其在计算效率和性能之间的权衡。我们将考察这些单元在机器翻译、语音识别等领域的初步应用。第六章：注意力机制的革新注意力机制是现代序列模型性能飞跃的关键。本章首先介绍序列到序列（Seq2Seq）模型中的软注意力（Soft Attention）机制，解释如何计算输入序列中不同部分对当前输出的重要性权重。随后，探讨自注意力（Self-Attention）的概念，即模型如何评估输入序列中不同元素之间的相互关系，为下一章节的Transformer架构打下坚实基础。第三部分：语义的深度结构化——Transformer与预训练模型本部分将深入研究当前NLP领域的主导范式——基于Transformer的预训练语言模型，它们在捕捉复杂语义和实现跨任务泛化方面达到了前所未有的高度。第七章：Transformer架构的彻底解析 Transformer完全摒弃了循环结构，完全依赖于多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和前馈网络。本章将详细解析编码器（Encoder）和解码器（Decoder）的堆叠结构、位置编码（Positional Encoding）的作用、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练中的关键作用。通过对这些组件的透彻理解，读者将掌握构建高效并行化序列模型的方法。第八章：预训练范式：掩码语言模型与下一句预测深入探讨 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其代表的预训练思想。重点分析其双向性如何通过掩码语言模型（MLM）实现，以及下一句预测（NSP）任务如何帮助模型理解句子间的关系。分析预训练模型在下游任务中进行微调（Fine-tuning）的流程和策略。第九章：生成式模型与自回归架构与BERT等编码器模型不同，本章关注 GPT系列等自回归模型，它们更擅长文本生成任务。我们将分析其仅使用解码器结构、单向注意力机制的特性，以及如何通过大规模数据和参数量实现惊人的文本连贯性和创造力。探讨温度采样（Temperature Sampling）、Top-k/Top-p采样等解码策略对生成文本多样性的影响。第十章：模型评估与前沿挑战最后，本章讨论如何科学地评估复杂的语言模型。介绍 BLEU、ROUGE 等经典评估指标的局限性，以及更注重语义匹配的评估方法。最后，展望当前NLP领域面临的关键挑战，如事实性（Factuality）、模型的可解释性（Interpretability）以及在小样本场景下的有效学习方法。目标读者：本书面向计算机科学、电子工程、数据科学等专业的本科高年级学生、研究生，以及希望系统掌握现代自然语言处理核心技术的工程技术人员和研究人员。要求读者具备扎实的线性代数、微积分基础，并熟悉至少一种主流编程语言（如Python）及基础的机器学习概念。