Practical Lexicography pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Fontenelle, Thierry 编

出品人:

页数:416

译者:

出版时间:2008-2

价格:$ 197.75

装帧:

isbn号码:9780199292332

丛书系列:

图书标签:

• 词汇学
• 词典编纂学
• 语言学
• 参考工具
• 术语学
• 英语语言
• 语言研究
• 文本分析
• 计算语言学
• 语料库语言学

好的，这是一份关于《实用词典学实践指南》（暂定名，以避免与您原书名冲突）的详细图书简介，该书内容与您提到的《Practical Lexicography》无关，专注于一个全新的、深入的领域。 --- 《深度学习模型的可解释性与鲁棒性：超越黑箱的范式转型》 （Interpretable and Robust Deep Learning: A Paradigm Shift Beyond the Black Box） 图书简介 在人工智能飞速发展的今天，深度学习模型已成为解决复杂问题的核心驱动力，从自动驾驶到精准医疗，其应用无处不在。然而，伴随模型性能的指数级增长，一个深刻的困境日益凸显：“黑箱效应”。这些模型往往在极高精度的同时，缺乏透明度，使得我们难以理解其决策过程，难以在关键领域（如金融、司法和医疗）中建立信任，更遑论确保其在面对对抗性攻击或分布漂移时的稳定与安全。 《深度学习模型的可解释性与鲁棒性：超越黑箱的范式转型》（以下简称《深度可解释与鲁棒性》）正是在此背景下应运而生的一部里程碑式专著。它不仅是对当前主流深度学习理论的一次全面回顾，更是一份面向未来、聚焦于构建“可信赖的智能系统”的实操蓝图。本书旨在打破性能与可解释性之间的传统权衡（Trade-off），为研究人员、工程师和决策者提供一套系统化、前沿且可落地的工具和理论框架。 本书共分为五大部分，逻辑清晰，层层递进，确保读者能够从基础概念深入到最尖端的实验设计。 --- 第一部分：现代人工智能的信任危机与理论基石 本部分首先奠定了全书的理论基础和问题导向。我们不再满足于仅仅观察模型的准确率，而是深入剖析高性能背后的隐患。 1. 深度学习的“黑箱”剖析： 系统回顾了深度神经网络（DNNs）的结构复杂性，探讨了非线性激活函数、高维嵌入空间以及海量参数如何共同构筑起难以穿透的决策边界。 2. 信任、公平与问责制（Accountability）： 讨论了在AI系统中建立社会信任的迫切性。从法律法规的角度审视了“解释权”的价值，并引入了公平性（Fairness）的度量标准，指出缺乏解释性如何直接导致模型偏见（Bias）的固化与放大。 3. 鲁棒性的定义与威胁模型： 详细区分了不同层面的鲁棒性：对自然噪声的鲁棒性、对数据分布变化的鲁棒性（域泛化），以及对恶意攻击的鲁棒性（对抗性鲁棒性）。本章详细介绍了当前主要的威胁模型，如$L_p$范数下的扰动和模型窃取攻击。 --- 第二部分：可解释性人工智能（XAI）的理论框架与方法论 本部分是本书的核心理论构建，专注于将“解释”从一个模糊的概念转化为可量化、可操作的科学分支。 1. 内在可解释性模型（Inherently Interpretable Models）： 详细探讨了GAMs（广义加性模型）、稀疏线性模型在现代特征工程中的复兴应用。 重点剖析了“注意力机制”（Attention Mechanisms）的演变，将其视为一种结构化的内在解释输出，而非简单的权重可视化。 针对特定架构，如Transformer结构中的自注意力头如何编码句法和语义关系，提供了详尽的数学解析。 2. 事后解释技术（Post-hoc Explanation Techniques）的深度评测： 梯度与归因方法： 深入比较了Saliency Maps（如Grad-CAM, Integrated Gradients）的理论收敛性与实际表现的差异，特别是对局部敏感性和稳定性（Sensitivity and Stability）的评估。 代理模型（Surrogate Models）： 系统对比了LIME和SHAP值背后的核心假设（局部线性近似与合作博弈论）。本书提供了关于何时信任SHAP值、何时需要警惕其计算代价的实践指南。 概念归因方法（Concept-based Explanations）： 重点介绍了 TCAV (Testing with Concept Activation Vectors) 的优化版本，展示如何使用高层语义概念来探查模型知识的组织方式。 3. 解释质量的量化指标： 提出了超越定性描述的客观评估标准，包括忠实度（Fidelity）、一致性（Consistency）和人类可理解性（Human Understandability）的量化测试流程。 --- 第三部分：构建稳健的深度学习系统 鲁棒性是可信赖AI的另一支柱。本部分完全聚焦于如何设计、训练和部署能够抵御各种不确定性的模型。 1. 对抗性训练（Adversarial Training）的深入优化： 不再局限于标准的FGSM或PGD攻击下的简单迭代训练。本书详细介绍了“最优扰动搜索”的数学技巧，以及如何通过随机化平滑技术（Randomized Smoothing）来为模型提供可被数学证明的鲁棒性保证。 探讨了“鲁棒性过拟合”现象及其解决策略。 2. 域泛化与分布外（OOD）检测： 涵盖了元学习（Meta-Learning）在域泛化中的应用，如MAML及其变体如何学习到对环境变化不敏感的特征表示。 介绍了贝叶斯深度学习（BDL）在量化不确定性方面的优势，以及如何利用Ensemble方法和Dropout推断来构建可靠的OOD检测器。 3. 模型鲁棒性与可解释性的相互作用： 提出了一种创新的视角：鲁棒的决策边界往往更容易被解释。分析了对抗性训练如何通过“锐化”或“平滑”决策边界，从而影响事后解释方法的可靠性。 --- 第四部分：可解释性在特定场景的工程实践 本部分将理论应用于实际的工业和科研案例中，提供了具体的工程流程和代码库指南。 1. 医疗影像分析中的因果推断： 探讨了如何使用因果图模型结合深度学习，从病理图像中分离出真正的生物学标记（Causal Features）而非偶然的背景噪声，确保诊断结论的医学有效性。 2. 自然语言处理（NLP）中的反事实解释（Counterfactual Explanations）： 展示了如何生成最小编辑的输入文本，以驱动模型输出产生期望的结果改变，这对于理解模型对特定词汇或句法结构的敏感度至关重要。 3. 时间序列预测中的特征重要性分离： 针对高频交易和工业控制系统，提出了结合谱分析与时序注意力机制的方法，用于区分长期趋势、短期波动和异常事件对最终预测的贡献度。 --- 第五部分：迈向通用可信人工智能（General Trustworthy AI） 最后一部分展望了该领域的未来研究方向，并为系统的长期维护提供了指导。 1. 模型固化与持续监控： 讨论了模型在部署后如何应对“概念漂移”（Concept Drift），并设计了基于解释性指标的自动警报系统，一旦模型开始依赖新的、不可信的特征时立即发出通知。 2. 可解释性的人机协作（Human-AI Teaming）： 研究了人类如何有效地利用模型提供的解释，以及如何设计交互界面来最小化“解释的误用”（Misuse of Explanations）。 3. 理论前沿展望： 探讨了符号学习、神经符号系统与深度学习融合在提升内在可解释性方面的潜力，以及未来对“通用解释理论”的探索方向。 --- 目标读者 本书面向具有扎实线性代数和概率论基础的高级机器学习工程师、数据科学家、AI/ML 领域的研究生与博士生，以及所有致力于在金融、医疗、自动驾驶等高风险领域部署可信赖AI系统的技术决策者和架构师。本书提供的不仅仅是算法，更是对智能系统设计哲学的一次深刻反思与重构。

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名家荟萃！按照不同的方面汇聚了近三十年最重要的词典学论文（除了开篇的《英语词典编纂计划》），值得细读。令人注意的是阿特金斯和帕特里克·汉克斯都选了两篇，这会不会代表了编者的某些倾向性？

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