Machine Learning for Multimodal Interaction多模态交互作用的机器学习/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bengio, Samy; Bourlard, Herv; Bourlard, Herve

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2005-3

价格:587.60元

装帧:

isbn号码:9783540245094

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
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• 多模态交互
• 人工智能
• 人机交互
• 模式识别
• 深度学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 信号处理
• 会议论文集

深度学习在自然语言处理中的前沿进展与应用 本书旨在全面深入地探讨近年来深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域所取得的革命性进展及其广泛应用。 本书并非聚焦于多模态交互的特定技术栈，而是将重点放在NLP核心任务的最新模型架构、训练范式以及实际部署挑战上。 第一部分：基础理论与模型演进 本部分将为读者奠定坚实的深度学习与自然语言处理交叉领域的理论基础，并追溯关键模型架构的演化路径。 第一章：循环神经网络（RNN）的局限与Transformer的崛起 从传统方法到序列模型： 简要回顾N-gram、隐马尔伏模型（HMM）在早期NLP中的地位，过渡到词嵌入（Word Embeddings）如Word2Vec和GloVe的出现及其对语义表示的提升。 循环结构的时序依赖性： 深入剖析标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理长距离依赖时的梯度消失/爆炸问题，以及它们在计算效率上的固有瓶颈。 Attention机制的原理与突破： 详细阐述Attention机制如何首次在机器翻译中解决信息瓶颈问题，特别是自注意力（Self-Attention）机制的核心数学表达和计算流程。 Transformer架构的解构： 全面分析Transformer模型（Vaswani et al., 2017）的Encoder-Decoder结构，重点讨论多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）以及前馈网络的具体作用。 第二章：预训练语言模型（PLMs）的范式革命 单向与双向上下文的理解： 对比GPT系列（自回归/单向）和BERT系列（自编码/双向掩码语言模型）的核心预训练目标函数。 BERT家族的深入研究： 详细讲解BERT的训练过程，包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。随后，探讨其变体如RoBERTa（更优化的训练策略）、ALBERT（参数共享）和ELECTRA（Replaced Token Detection）。 大规模模型（LLMs）的涌现能力： 讨论模型规模（参数量和数据量）的指数级增长如何带来上下文学习（In-Context Learning, ICL）和指令遵循（Instruction Following）等新的涌现能力。 第三章：高效能微调与部署策略 参数高效微调（PEFT）： 针对超大规模模型的内存和计算约束，系统介绍当前主流的PEFT技术，包括LoRA (Low-Rank Adaptation)、Prefix-Tuning和Prompt Tuning。 量化与蒸馏技术： 探讨如何通过知识蒸馏（如DistilBERT）将大型模型的知识迁移到小型模型，以及模型量化（如INT8, FP16）在边缘设备部署中的应用。 推理加速框架： 简要介绍TensorRT、OpenVINO等专门用于优化Transformer模型推理速度的软件栈。 第二部分：核心NLP任务的前沿模型 本部分聚焦于深度学习模型如何重塑传统NLP的几大核心任务，提供针对性的模型选择和优化思路。 第四章：文本分类与序列标注的深度建模 细粒度情感分析与观点挖掘： 介绍如何利用注意力机制捕捉文本中影响判断的关键短语和实体，超越传统基于词袋模型的局限。 命名实体识别（NER）的上下文依赖性： 探讨如何使用双向Transformer来更好地识别复杂实体边界和类型，以及过渡到更精细的实体链接任务。 关系抽取（RE）的联合学习： 深入讲解如何将实体识别和关系分类整合到一个统一的框架内进行联合训练，以消除错误传播。 第五章：生成任务的质量提升与控制 机器翻译（NMT）的质量迭代： 分析神经机器翻译在处理低资源语言对时的挑战，以及利用大型预训练模型进行零样本或少样本翻译的潜力。 文本摘要的抽象与抽取： 比较抽取式摘要（基于关键句选择）和抽象式摘要（基于语义重组）的技术差异，重点关注如何控制生成文本的事实一致性（Factuality）。 对话系统与一致性管理： 讨论在生成式对话模型中，如何通过外部知识库或检索增强生成（RAG）来确保回答的准确性和对话的长期连贯性。 第六章：知识增强与推理能力 从文本到知识图谱： 阐述如何利用深度学习技术自动从非结构化文本中抽取三元组，构建或扩展知识图谱。 检索增强生成（RAG）的机制： 详细解析RAG框架的两个核心组件——高效的语义检索器（如基于向量数据库的ANN搜索）和整合检索信息的生成器。讨论RAG在减少模型幻觉（Hallucination）中的关键作用。 复杂推理：思维链（CoT）的兴起： 探讨CoT提示技术如何引导大型模型逐步分解复杂问题，展示中间推理步骤，从而提升算术、常识和符号推理的性能。 第三部分：挑战、伦理与未来方向 本部分审视深度学习NLP模型在实际应用中面临的挑战，并展望该领域的关键研究方向。 第七章：模型评估与鲁棒性分析 超越准确率的评估指标： 介绍针对生成任务更具意义的评估指标，如BLEU、ROUGE的局限性，以及人类评估和基于模型的评估（如BERTScore）。 对抗性攻击与防御： 分析NLP模型容易受到微小扰动攻击的弱点，讨论同义词替换、字符级扰动等攻击手段，并介绍对抗性训练在增强模型鲁棒性中的应用。 公平性、偏见与可解释性（XAI）： 探讨预训练数据中固有的社会偏见如何被放大到下游任务中。介绍如LIME和SHAP等技术在解释Transformer决策过程中的初步应用尝试。 第八章：跨语言处理与低资源场景 多语言模型的设计： 分析mBERT和XLM-R等模型如何在单一框架下处理数十种语言，以及它们在跨语言迁移学习中的优势。 零样本与少样本学习的极限： 针对语言资源极度匮乏的语种，研究如何通过目标语言的少量标记数据或仅依靠源语言的知识进行有效的迁移学习。 总结 本书全面覆盖了从基础的Transformer架构到前沿的知识增强生成技术，旨在为读者提供一个清晰、深入的技术路线图，使他们能够掌握当前NLP领域最核心的理论与实践工具。本书的重点在于深度学习在纯文本处理任务上的精细化建模与优化，为构建下一代语言理解与生成系统提供坚实的知识储备。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习，不如说是在进行一次高强度的思维体操训练。它迫使读者去审视我们对“交互”二字的传统认知，并挑战我们建立新的认知模型。书中对因果关系在多模态融合中的地位的讨论，达到了哲学思辨的层次，这在技术书籍中是极为罕见的深度。它探讨了当视觉信息与听觉信息存在矛盾时，系统应如何进行最优决策，这远超出了简单的加权平均。这种对决策层面的深入剖析，为构建真正具备“情境感知”的AI系统提供了理论基石。此外，本书对未来人机界面的展望部分，不仅基于当前的技术热点，更结合了认知科学的最新发现，使得整本书充满了前瞻性和批判性。它不是一本速成手册，而更像是一份需要时间去消化、去沉淀的知识地图，指引着我们探索人与机器更深层次的沟通边界。

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当我翻开这册书时，最先抓住我眼球的是它对“理解”这个核心概念的重新定义。以往我们总是在单一模态中寻找答案，比如通过文字分析情绪，或者通过图像识别物体。然而，这本书强有力地证明了，真正的智能洞察力，来源于不同感官信息的交叉印证和协同作用。作者巧妙地构建了一个宏大的叙事框架，从基础的张量表示到高级的跨模态注意力机制，层层递进，毫不拖沓。其中对于如何解决“模态间异构性”的方案论述，体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。我注意到，书中对一些前沿的、尚未完全定论的研究方向也进行了审慎的探讨，既不失批判性，又不乏启发性。这种平衡感非常难得，它使得这本书既能满足初学者建立知识体系的需求，也能为资深专家提供深入思考的新视角。它更像是一场关于未来计算的“思想漫游”，激发着读者去构思那些尚未被实现的交互体验。

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坦白说，市面上关于机器学习的文献汗牛充栋，但大多囿于特定领域或技术细节的泥沼，难以形成系统的知识体系。这本书的成功之处，恰恰在于它成功地搭建起了一座连接理论深度与应用广度的坚实桥梁。其章节安排极具匠心，仿佛精心编排的交响乐，从开篇对多模态数据基础理论的铺陈，到中间对先进深度学习架构（如Transformer在跨模态对齐中的应用）的详尽剖析，再到结尾对伦理与实际部署挑战的深刻反思，节奏感把握得恰到好处。特别值得称赞的是，作者在解释复杂概念时，总能找到贴近生活的比喻，使得那些原本高深的数学概念也变得平易近人。这对于我们这些需要将研究成果转化为实际产品，需要跨部门沟通的工程师而言，是极大的福音。它不仅仅是教会我们如何“做”，更重要的是教会我们如何“思考”多模态交互的本质。

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从一个资深工程师的角度来看，这本书的实操价值远超其理论深度。许多教科书往往止步于算法介绍，但在实际项目中，数据预处理、模型微调和性能评估才是决定成败的关键。这本书的论述风格展现出一种务实的工程精神。例如，它对不同模态数据同步性和延迟问题的处理方法，书中给出的解决方案兼顾了计算效率和准确性，避免了许多我们在实际开发中会遇到的“性能陷阱”。我印象特别深刻的是其中关于“零样本/少样本多模态学习”那一章，它展示了如何利用现有的知识迁移到全新的、数据稀疏的交互场景中去，这无疑是提升系统鲁棒性的核心技术。全书的图表设计精美且信息密度高，阅读时几乎不需要频繁跳回前面的章节去回顾定义，这极大地提高了阅读和学习的连贯性。这本书无疑是行业内的一股清流，它关注的是如何让机器真正“理解”人类复杂的沟通方式，而不是简单地识别孤立的信号。

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这本著作的问世，无疑在当前信息爆炸的时代里，为我们提供了一份亟需的指南。它深入浅出地阐述了如何驾驭那些看似风马牛不相及的数据类型，将视觉、听觉、文本乃至触觉的信息融汇一炉，构建出真正意义上的智能系统。我尤其欣赏作者在理论构建上的严谨性，每一个模型、每一种算法的引入，都有着清晰的逻辑推导和充分的实验佐证。阅读过程中，我仿佛置身于一个充满创意的实验室，亲眼见证着复杂的数学公式如何转化为可以理解、可以操作的实际应用。书中对特征融合策略的探讨，细致到了对不同模态信息权重分配的精妙平衡，这对于任何试图突破传统单一数据源限制的研究人员来说，都是宝贵的财富。它不仅仅是技术的堆砌，更是一种思维范式的转变，引导我们跳出“非黑即白”的传统分类框架，去拥抱世界复杂而多维的真相。对于希望在人机交互、情感计算或高级感知领域有所建树的专业人士，这本书无疑是案头必备的工具书，能够显著提升项目的前瞻性和落地性。

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