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出版者:中經社

作者:鄒元芳

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040701

价格:NT$ 280

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isbn号码:9789572951989

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理领域前沿应用的专业书籍的简介： 书名：《神经网络的奥秘：从基础理论到前沿应用》 作者：[此处可填入作者姓名或机构] --- 内容提要： 在信息爆炸的时代，理解和驾驭海量文本数据已成为驱动科技进步的核心动力。《神经网络的奥秘：从基础理论到前沿应用》是一部全面、深入探讨现代自然语言处理（NLP）基石——人工神经网络（ANN）的权威著作。本书旨在为读者构建一座坚实的理论桥梁，使其能够跨越基础数学概念，直抵最尖端的模型结构与实际部署策略。 本书并非简单的理论罗列，而是强调直观理解与工程实践的结合。我们深入剖析了从早期的感知机模型到复杂的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM），再到彻底改变NLP格局的Transformer架构的演进历程。每一章节都力求清晰阐释背后的数学原理，同时辅以大量实例和伪代码，确保读者不仅“知道是什么”，更能“明白为什么”。 第一部分：基础构建——奠定深度学习的基石 本部分首先回顾了必要的线性代数、概率论与微积分基础，这些是理解梯度下降、反向传播等核心优化算法的前提。随后，我们详细介绍了多层感知机（MLP）的结构、激活函数的作用及其对非线性映射的能力。重点在于剖析反向传播算法的精确推导过程，使其不再是一个神秘的黑箱操作，而是可被完全掌控的数学流程。此外，本书系统地探讨了正则化技术（如Dropout、L2/L1）在预防过拟合中的关键作用，以及优化器（SGD、Adam、RMSProp）的差异性及其在实际训练中的适用场景。 第二部分：序列建模的革命——从RNN到注意力机制 序列数据的处理是NLP的核心挑战。本部分聚焦于处理时间序列和文本流的模型。我们详尽讲解了循环神经网络（RNN）的结构与其在处理长期依赖性时遭遇的梯度消失/爆炸问题。随后，深度剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部“门控”机制，展示它们如何有效地捕获上下文信息。 本书的转折点在于对注意力机制（Attention Mechanism）的深入阐述。我们不仅介绍了软注意力（Soft Attention），还探讨了硬注意力（Hard Attention）的概念，并强调了注意力机制如何成为后续更复杂模型的基础。这一部分旨在让读者清晰理解，信息的重要性不再依赖于距离，而是依赖于动态计算的“关注度”。 第三部分：Transformer架构的深度解析与应用 Transformer架构的出现，标志着NLP进入了一个新纪元。本书用专门的章节，对Transformer进行了最详尽的解构。我们逐层解析了自注意力（Self-Attention）的计算过程，尤其是多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕捉不同方面的信息。同时，详细介绍了Transformer的编码器-解码器结构、残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）的工程意义。 紧接着，我们转向了基于Transformer构建的预训练语言模型。本书系统地回顾了BERT（双向编码器）、GPT系列（自回归生成模型）以及T5（统一文本到文本框架）的核心设计思想、预训练任务（如Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction）及其在下游任务中的微调策略。我们探讨了这些模型在大规模语料上学习到的语言表示能力，以及它们如何量化上下文意义。 第四部分：前沿技术与工程实践 为了使本书具备高度的工程价值，最后一部分聚焦于当前最热门的研究方向和实际部署挑战。 1. 模型压缩与高效推理： 面对超大模型的计算负担，本书详细介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技术，旨在指导读者如何在保证性能的前提下，实现模型在边缘设备或资源受限环境中的高效部署。 2. 跨模态学习的探索： 探讨了如何将文本表示与图像、语音等其他模态的信息进行融合，介绍如CLIP等模型如何建立统一的语义空间。 3. 可解释性（XAI）在NLP中的应用： 深入分析了如LIME和SHAP等工具如何帮助揭示模型决策过程，增强对复杂神经网络的信任度。 目标读者： 本书适合具有一定编程基础和线性代数背景的计算机科学研究生、人工智能研究人员、深度学习工程师，以及希望从根本上掌握现代NLP技术栈的资深软件开发人员。它既可作为高校相关专业课程的教材，也是一线工程师提升专业深度的必备参考书。通过阅读本书，读者将能够独立设计、训练和优化最先进的神经网络模型，并为未来AI领域的技术突破做好充分准备。 本书的独特价值： 不同于侧重于特定框架（如PyTorch或TensorFlow）使用的指南，本书的核心价值在于对底层机制的彻底揭示。它将工程实现与学术理论无缝衔接，确保读者构建的每一个模型都建立在坚不可摧的数学和逻辑基础之上，从而真正掌握“神经网络的奥秘”。

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我必须提及这本书在情感层面的冲击力。很多非虚构类的书籍往往侧重于知识的灌输，但这本书却在冰冷的论据和严谨的分析之间，巧妙地穿插了作者的人生感悟和对人性深处的观察。这些穿插的情感片段，非但没有削弱其专业性，反而像是一股暖流，让原本可能有些严肃的主题变得立体和可亲。例如，在探讨某种社会现象时，作者引用了一段他年轻时的经历，那种青涩的迷茫和后来的坚定，让读者立刻能产生强烈的共鸣，从而更容易接受他后续提出的复杂论点。这种“以情动人，以理服人”的写作手法，展现了作者高超的驾驭文字的能力。这本书的语言风格是多变的，有时是冷静客观的评论员，有时是充满激情的布道者，这种丰富的层次感使得阅读体验如同在品尝一道多味佳肴，让人回味无穷。它不仅启发了我的智力，也触动了我的内心深处。

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这本书真是让人眼前一亮，光是它的装帧设计就充满了复古的韵味，那种厚实的纸张质感，拿在手里沉甸甸的，仿佛能感受到作者在文字上的用心良苦。我尤其欣赏扉页上那句引人深思的题词，它不仅仅是对阅读者的欢迎，更像是一种无声的邀请，邀请你一同走进一个充满探索和发现的知识殿堂。阅读的过程中，我发现作者的叙事方式极为细腻，他总能将一些复杂晦涩的原理，通过生活化的比喻和生动的例子娓娓道来，让人在不知不觉中就掌握了核心的精髓。比如，书中对某个历史事件的分析，他没有采用枯燥的年代罗列，而是巧妙地构建了一个场景，让我仿佛亲历了那个时代的面貌，这种沉浸式的体验，是很多同类书籍难以企及的。而且，书中的排版布局也极其考究，行距、字号的调整都恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这无疑体现了出版方对读者体验的极致追求。总而言之，这本书从内到外都散发着一种成熟和深厚的文化底蕴，绝对值得细细品味，它不仅仅是一本书，更像是一件值得珍藏的艺术品。

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这本书的结构安排堪称教科书级别的范本，它拥有一个极其清晰的骨架，支撑着丰富而饱满的血肉。每一章的过渡都处理得非常自然流畅，仿佛是精心编排的交响乐章，音符之间的衔接天衣无缝，没有丝毫的突兀感。我注意到作者非常擅长设置“钩子”，在每节的结尾都会留下一个悬念或者一个引人深思的问题，这极大地激发了我翻阅下一页的欲望，导致我常常在深夜里也忍不住继续阅读。更值得称赞的是，书中引用的案例大多来自非常前沿的领域，显示出作者对当下社会动态的敏锐捕捉能力，他不仅仅是在复述既有的知识，更是在进行知识的再创造和前瞻性的预判。这种与时俱进的特质，让这本书避免了许多理论书籍容易陷入的“陈旧感”。对于希望拓宽知识边界，又不想在阅读中感到枯燥的人来说，这本书无疑是绝佳的选择。它提供的不仅仅是信息，更是一种学习和思考的方法论。

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要评价这本书的深度，我只能说它像一口深不见底的古井，表面风平浪静，实则蕴含着无尽的宝藏。初读时，你会觉得它提供了一种非常实用的操作指南，每一步都清晰明确，令人信心倍增。然而，当你放下书本，开始独立思考时，才会发现作者埋藏在字里行间的那些哲学思辨和宏大叙事。他总是在不经意间将一个具体的问题提升到关乎人类认知边界的高度去探讨，这种由微观到宏观的视野转换，极大地拓宽了我的格局。我特别喜欢作者在书中对传统观点的解构方式，他不是简单地否定，而是用一种极其审慎和尊重的态度，层层剥开旧有框架的局限性，然后搭建起新的、更具包容性的认知模型。这本书的价值在于，它会迫使你重新审视自己过去深信不疑的某些定论，这种自我修正的过程是痛苦但又极其宝贵的。它不是一本读完即弃的书，而是应该时常翻阅，每次都会有新的体悟，是真正的常读常新。

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读完这本书，我脑海中浮现的第一个词是“酣畅淋漓”。作者的文笔有一种魔力，它像一条蜿蜒的河流，时而平静舒缓，引人入胜地叙述着看似平淡的日常；时而又波涛汹涌，将我带入对事物本质的深刻洞察之中。我喜欢他那种旁征博引却又绝不卖弄的学识功底，他似乎总能找到最恰当的时机，抛出一个能让人豁然开朗的观点，那种“原来如此”的惊喜感贯穿始终。尤其让我印象深刻的是书中关于逻辑构建的部分，他没有使用那些晦涩难懂的学术术语，而是用了一套自己独创的“思维地图”来辅助理解，这个方法极其实用，我立刻尝试在自己的工作报告中应用，效果立竿见影。此外，这本书的后记部分也写得非常真诚，作者坦陈了创作过程中的挣扎与感悟，这种赤裸的坦诚极大地拉近了与读者的距离，让人感觉不仅仅是在阅读文字，更是在与一位智者进行深入的交流。这本书的价值，远超其标价，它为我提供了看待世界的全新视角，是近几年阅读体验中最具启发性的一部作品。

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