信息論與編碼基礎 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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頁數:231

译者:

出版時間:2010-2

價格:24.00元

裝幀:

isbn號碼:9787121102516

叢書系列:

圖書標籤:

信息論
編碼學
通信原理
數據壓縮
信道編碼
香農信息論
糾錯編碼
數字通信
信息傳輸
理論基礎

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具體描述

《信息論與編碼基礎》以香農信息論為基礎，係統地介紹瞭通信係統中兩大編碼理論。重點闡述瞭香農信息論的基本理論、信源壓縮編碼及信道編碼的原理與具體方法，力圖將信息理論及編碼理論與實際應用緊密結閤。

全書共分7章，其中包括：信息的概念與測度，離散信源、離散信道，信源壓縮編碼基礎，信道編碼基本理論，綫性分組碼和常用糾錯碼及其應用。

《信息論與編碼基礎》文字通俗，概念清晰，重點突齣，在內容上既有必要的數學分析，又強調物理概念的理解及直觀圖示。

深入探索計算語言學的奧秘：詞嵌入、序列建模與語義錶示內容提要：本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，探討現代自然語言處理（NLP）領域中至關重要的幾個核心支柱：詞嵌入的構建與應用、序列數據的有效建模技術，以及構建健壯的機器可理解的語義錶示。本書內容涵蓋瞭從經典統計模型到前沿深度學習架構的演進曆程，重點剖析瞭這些技術如何在實際應用中解決語言理解與生成的復雜挑戰。第一部分：詞匯的數字化與語境化——詞嵌入的理論與實踐本部分聚焦於如何將離散的、符號化的詞匯轉化為機器可以處理的、富含語義信息的連續嚮量錶示——詞嵌入。我們將首先迴顧傳統詞嚮量方法的局限性，例如One-Hot編碼的維度災難和語義稀疏性。第一章：從稀疏錶示到密集嚮量：詞嵌入的誕生詳細闡述瞭詞嵌入的基本思想：詞的意義由其上下文決定（Distributional Hypothesis）。深入分析瞭早期基於矩陣分解的方法，如潛在語義分析（LSA），及其在捕捉潛在主題方麵的作用。第二章：基於預測的詞嚮量模型本章是理解現代詞嵌入的基石。我們首先詳細解析瞭 Word2Vec 模型的兩種核心架構：連續詞袋模型（CBOW）和Skip-Gram模型。對這兩種模型的訓練目標函數、負采樣（Negative Sampling）以及層級Softmax（Hierarchical Softmax）的優化策略進行瞭嚴謹的數學推導和算法實現分析。重點討論瞭如何通過調整窗口大小、維度和訓練數據來優化詞嚮量的質量。第三章：超越共現統計：語境化詞錶示的崛起隨著深度學習的發展，靜態詞嚮量（如Word2Vec、GloVe）在處理一詞多義（Polysemy）問題上的不足日益凸顯。本章探討瞭嚮語境化錶示的過渡。 GloVe（Global Vectors for Word Representation）：分析其如何結閤全局詞-詞共現矩陣的統計信息，通過最小化重構誤差來學習嚮量。 ELMo（Embeddings from Language Models）：作為早期語境化模型的代錶，我們將詳細解析如何利用雙嚮LSTM對句子進行前嚮和後嚮的語言建模，並將不同層級的隱藏狀態進行加權組閤以生成上下文相關的詞嚮量。探討其在處理歧義時的顯著優勢。第二部分：時序的捕捉與依賴的建模——序列處理的核心架構語言本質上是序列結構，本部分將係統梳理用於處理時間序列或順序數據的核心神經網絡架構，這些是構建高級語言模型不可或缺的工具。第四章：循環神經網絡（RNN）的機製與局限本章從基礎的RNN單元開始，闡述其如何通過隱藏狀態在時間步上傳遞信息。隨後，深入分析標準RNN在處理長距離依賴時遇到的梯度消失和梯度爆炸問題。通過對這些問題的理論分析，為引入更復雜的單元結構做鋪墊。第五章：長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）詳細剖析 LSTM 的內部結構，重點解析輸入門、遺忘門和輸齣門的功能及其如何協同工作，以實現對信息流的精確控製，從而有效緩解梯度問題。同時，對結構更簡潔的 GRU 進行瞭對比分析，探討其在計算效率和性能之間的權衡。我們將考察這些單元在機器翻譯、語音識彆等領域的初步應用。第六章：注意力機製的革新注意力機製是現代序列模型性能飛躍的關鍵。本章首先介紹序列到序列（Seq2Seq）模型中的軟注意力（Soft Attention）機製，解釋如何計算輸入序列中不同部分對當前輸齣的重要性權重。隨後，探討自注意力（Self-Attention）的概念，即模型如何評估輸入序列中不同元素之間的相互關係，為下一章節的Transformer架構打下堅實基礎。第三部分：語義的深度結構化——Transformer與預訓練模型本部分將深入研究當前NLP領域的主導範式——基於Transformer的預訓練語言模型，它們在捕捉復雜語義和實現跨任務泛化方麵達到瞭前所未有的高度。第七章：Transformer架構的徹底解析 Transformer完全摒棄瞭循環結構，完全依賴於多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）和前饋網絡。本章將詳細解析編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊結構、位置編碼（Positional Encoding）的作用、殘差連接（Residual Connections）和層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練中的關鍵作用。通過對這些組件的透徹理解，讀者將掌握構建高效並行化序列模型的方法。第八章：預訓練範式：掩碼語言模型與下一句預測深入探討 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其代錶的預訓練思想。重點分析其雙嚮性如何通過掩碼語言模型（MLM）實現，以及下一句預測（NSP）任務如何幫助模型理解句子間的關係。分析預訓練模型在下遊任務中進行微調（Fine-tuning）的流程和策略。第九章：生成式模型與自迴歸架構與BERT等編碼器模型不同，本章關注 GPT係列等自迴歸模型，它們更擅長文本生成任務。我們將分析其僅使用解碼器結構、單嚮注意力機製的特性，以及如何通過大規模數據和參數量實現驚人的文本連貫性和創造力。探討溫度采樣（Temperature Sampling）、Top-k/Top-p采樣等解碼策略對生成文本多樣性的影響。第十章：模型評估與前沿挑戰最後，本章討論如何科學地評估復雜的語言模型。介紹 BLEU、ROUGE 等經典評估指標的局限性，以及更注重語義匹配的評估方法。最後，展望當前NLP領域麵臨的關鍵挑戰，如事實性（Factuality）、模型的可解釋性（Interpretability）以及在小樣本場景下的有效學習方法。目標讀者：本書麵嚮計算機科學、電子工程、數據科學等專業的本科高年級學生、研究生，以及希望係統掌握現代自然語言處理核心技術的工程技術人員和研究人員。要求讀者具備紮實的綫性代數、微積分基礎，並熟悉至少一種主流編程語言（如Python）及基礎的機器學習概念。