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出版者:人民邮电

作者:余毅，单颀主编

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2004-9

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787115125392

丛书系列:

图书标签:

• Visual FoxPro
• VFP
• 程序设计
• 数据库
• 开发
• 编程
• FoxPro
• Windows
• 软件开发
• 经典教程

好的，这是一份针对一本名为《Visual FoxPro程序设计》的图书的详细简介，内容详实，旨在介绍一本不包含该特定主题的图书，聚焦于其他技术领域，并以专业、自然的风格呈现。 --- 《深度学习与自然语言处理前沿实践：TensorFlow 2.x与Transformer架构解析》 内容概述 本书聚焦于当前人工智能领域最热门、最具影响力的两大核心技术：深度学习（Deep Learning）与自然语言处理（NLP）。它并非传统意义上针对特定数据库或桌面应用编程语言的教程，而是为有志于掌握现代AI技术栈的工程师、研究人员和高级学生精心打造的实战指南。全书结构严谨，理论与实践紧密结合，旨在帮助读者从基础概念迈向前沿模型的构建与优化。 本书的叙事主线围绕Google的TensorFlow 2.x框架展开，并深入剖析了自2017年以来彻底改变NLP领域面貌的Transformer架构及其衍生模型（如BERT、GPT系列）。我们摒弃了对早期计算模式的冗余介绍，直接切入高性能、高可维护性的现代机器学习范式。 第一部分：现代深度学习基础与TensorFlow 2.x 本部分是构建坚实理论基础的起点。我们将首先界定深度学习在当前技术图景中的位置，明确其与传统机器学习的区别，并探讨为什么GPU/TPU加速对于处理大规模数据至关重要。 1.1 环境搭建与核心概念澄清： 详细介绍了如何配置高效的Python环境，包括Anaconda/Miniconda的管理、虚拟环境的创建与依赖包的精确控制。随后，本书迅速过渡到TensorFlow 2.x的核心特性，重点阐述Eager Execution（即时执行）带来的编程便利性、`tf.function`用于高性能图编译的原理与最佳实践。我们强调代码的可读性与可调试性，这是现代框架设计哲学的核心。 1.2 TensorFlow核心组件的深入解析： 详细讲解了`tf.data` API，这是处理大规模数据集输入管道的关键。我们不仅介绍了基本的`map`, `batch`, `shuffle`操作，更深入探讨了如何利用预取（prefetching）和缓存（caching）机制来消除I/O瓶颈，确保GPU资源得到最大化利用。此外，本书对TensorFlow的Variable管理、张量操作（Tensor Operations）的底层机制进行了剖析，使读者能真正理解数据在计算图中的流动方式。 1.3 构建与训练神经网络模型： 本书摒弃了简化的模型构建方式，直接采用Keras Sequential API与Functional API，并重点教授如何使用Model Subclassing来实现高度定制化的模型结构。在优化器方面，我们不仅覆盖了Adam和RMSprop，还详细分析了自适应学习率调度（Learning Rate Scheduling）的策略，例如余弦退火（Cosine Annealing）在复杂模型训练中的应用。 第二部分：自然语言处理的革命：从词嵌入到Transformer 本部分是本书的重头戏，专注于NLP领域的技术演进，特别是如何利用深度学习解决复杂的语言理解和生成任务。 2.1 词表征的演变： 首先回顾了从独热编码（One-Hot）到早期词嵌入（Word2Vec, GloVe）的必要性。接着，本书深入探讨了上下文相关的词嵌入的概念，这是Transformer模型的基石。通过实际案例，展示了如何利用预训练模型来提取文本的语义信息，而非仅依赖静态的词向量。 2.2 Transformer架构的精妙设计： 我们用整整两个章节的篇幅，细致解构了2017年里程碑式论文《Attention Is All You Need》中的核心组件。 自注意力机制（Self-Attention）： 详细解释了Query, Key, Value向量的生成过程、缩放点积注意力的数学原理，以及多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息。 位置编码（Positional Encoding）： 分析了为什么需要它来引入序列顺序信息，以及正弦/余弦函数编码的数学依据。 编码器-解码器结构： 对比了仅使用编码器（如BERT）和完整的编码器-解码器结构（如原始Transformer）在不同任务（如序列标注 vs. 机器翻译）中的适用性。 2.3 前沿预训练模型实战： 本书提供了大量关于当前主流模型的实操指南： BERT系列（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）： 重点介绍掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）的训练目标，并指导读者如何使用Hugging Face `transformers`库进行下游任务（如命名实体识别、情感分析）的微调（Fine-Tuning）。 GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）： 侧重于其自回归（Autoregressive）特性，讨论了如何利用GPT模型进行文本生成、故事续写和指令遵循（Instruction Following）的初步尝试。 第三部分：模型部署与性能优化 高级工程师不仅要会训练模型，更要懂得如何将模型高效地投入生产环境。 3.1 模型性能调优策略： 讲解了模型量化（Quantization）的基础知识，包括后训练量化（Post-Training Quantization）和量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT），以及它们对推理速度和模型精度的影响。此外，还涵盖了使用TensorFlow Lite进行移动端部署的流程。 3.2 可视化与可解释性（XAI）： 引入了如LIME和SHAP等工具，帮助读者理解深度学习模型内部的决策过程，提升模型的可信度。通过可视化注意力权重图，读者可以直观地看到Transformer在处理句子时“关注”了哪些关键部分。 本书特色 实战驱动： 全书代码均基于Python 3.9+和TensorFlow 2.10+环境编写，确保代码的现代性和高效性。 前沿聚焦： 严格聚焦于2018年至今的NLP主流技术，避免陷入过时框架的细节。 深度剖析： 不满足于API调用，深入挖掘Transformer和优化器背后的数学逻辑，培养读者独立解决问题的能力。 本书适合已掌握Python基础编程和基础微积分、线性代数知识的读者，旨在将其引向AI领域的最前沿。

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