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出版者:

作者:孟憲堯

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2003-1

價格:25.00元

裝幀:

isbn號碼:9787563216598

叢書系列:

圖書標籤:

• 數據融閤
• 船舶自動化
• 傳感器融閤
• 信息融閤
• 導航
• 控製係統
• 智能船舶
• 自動駕駛
• 海事工程
• 數據分析

圖書簡介：深度學習在自然語言處理中的前沿應用 書名：深度學習在自然語言處理中的前沿應用 作者：[此處可填寫作者姓名或機構名稱] 齣版社：[此處可填寫齣版社名稱] 齣版年份：[此處可填寫齣版年份] --- 內容提要 本書是一本專注於深度學習技術在自然語言處理（NLP）領域最新進展和實踐應用的專業著作。隨著人工智能技術的飛速發展，以循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、捲積神經網絡（CNN）以及近年來占據主導地位的Transformer架構為代錶的深度學習模型，已經徹底革新瞭我們處理和理解人類語言的方式。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，係統梳理從基礎理論到尖端模型的演進曆程，並詳述這些技術在實際NLP任務中的部署與優化策略。 本書內容結構清晰，邏輯嚴謹，覆蓋瞭從基礎的詞嚮量錶示到復雜的跨語言理解和生成任務。它不僅關注理論模型的數學基礎和計算機製，更強調實際案例分析和代碼實現指導，確保讀者能夠將所學知識迅速轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：NLP與深度學習基礎迴顧 本部分首先迴顧瞭自然語言處理的基本概念、挑戰與發展脈絡，為深度學習的應用奠定理論基礎。 1.1 語言的計算錶示：從符號到嚮量 詳細探討瞭詞語和文本的數字化錶示方法，包括傳統的TF-IDF、詞袋模型（BoW）到現代的分布式錶示。重點剖析瞭Word2Vec (Skip-gram與CBOW)、GloVe等經典靜態詞嚮量模型的原理、訓練過程及其局限性。討論瞭如何評估詞嚮量的質量及其在下遊任務中的性能影響。 1.2 深度學習基石：神經網絡基礎 深入淺齣地介紹瞭前饋神經網絡（FNN）的結構、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇與影響。隨後，重點闡述瞭反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導及其在參數優化中的核心作用。討論瞭正則化技術（如Dropout）和優化器（如SGD、Adam、RMSProp）在深度學習訓練中的關鍵作用，為理解復雜模型奠定基礎。 1.3 序列建模的挑戰與RNN的引入 針對自然語言數據的序列特性，本書詳細介紹瞭循環神經網絡（RNN）的基本結構，解釋瞭其在處理時間序列數據上的優勢。然而，也清晰地指齣瞭標準RNN在梯度消失/爆炸問題上麵臨的嚴峻挑戰，這為引入更先進的結構做瞭鋪墊。 第二部分：核心深度模型架構與技術 本部分是本書的核心，係統地介紹瞭當前NLP領域最成功和最具影響力的深度學習模型架構。 2.1 解決長期依賴：LSTM與GRU 全麵解析瞭長短期記憶網絡（LSTM）的內部結構，包括輸入門、遺忘門和輸齣門的工作機製，解釋瞭“門控單元”如何有效控製信息流，從而捕獲長距離依賴關係。同時，也對比分析瞭門控循環單元（GRU）的簡化結構及其在特定場景下的計算效率優勢。 2.2 捕捉局部特徵：捲積神經網絡在文本中的應用 雖然CNN主要用於圖像處理，但本書探討瞭其在文本分析中的獨特應用，如利用不同尺度的捲積核提取n-gram特徵，特彆是在文本分類和情感分析中的有效性。對比瞭CNN與RNN在特徵提取側重點上的差異。 2.3 突破性進展：注意力機製與Transformer 這是本書最詳盡的部分之一。首先介紹瞭注意力機製（Attention Mechanism）的引入動機，闡明瞭它如何使模型能夠動態地關注輸入序列中的關鍵部分。在此基礎上，深入剖析瞭Transformer架構的全部組件： 多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention）的並行計算原理及其在編碼器和解碼器中的作用。 位置編碼（Positional Encoding）如何彌補Transformer缺乏序列感知的缺陷。 前饋網絡（Feed-Forward Network）和殘差連接（Residual Connections）的實現細節。 第三部分：預訓練模型與遷移學習 本書緊跟學術前沿，詳盡介紹瞭基於Transformer的預訓練語言模型及其在遷移學習範式下的巨大成功。 3.1 經典預訓練模型剖析 詳細分析瞭BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 傢族模型，包括其掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）的預訓練任務。對比瞭GPT (Generative Pre-trained Transformer) 係列模型在單嚮生成任務上的強大能力。討論瞭RoBERTa、ALBERT、XLNet等改進模型的創新點和性能提升。 3.2 模型的微調與應用策略 係統闡述瞭如何將預訓練模型有效地應用於各種下遊任務，如序列標注（命名實體識彆）、文本蘊含判斷、問答係統（QA）和文本摘要等。重點講解瞭提示工程（Prompt Engineering）的基礎概念及其在零樣本（Zero-shot）和少樣本（Few-shot）學習中的應用潛力。 3.3 大型語言模型（LLMs）的擴展與挑戰 探討瞭模型規模的指數級增長對NLP帶來的影響，初步介紹瞭超大規模參數模型（如GPT-3/4的理論基礎）。討論瞭在更大模型背景下麵臨的計算資源限製、推理延遲、以及倫理和偏見問題。 第四部分：高級NLP應用與前沿研究方嚮 本部分拓展到更復雜、更具挑戰性的NLP應用場景。 4.1 機器翻譯的演進：神經機器翻譯（NMT） 從早期的基於統計的方法過渡到基於序列到序列（Seq2Seq）模型的NMT。詳細分析瞭Encoder-Decoder結構在英譯中等任務中的實現，並結閤注意力機製闡述瞭如何提高翻譯的流暢性和準確性。 4.2 文本生成與摘要技術 探討瞭如何利用解碼器架構（如GPT或Transformer的Decoder部分）進行高質量的文本生成，包括故事創作、代碼生成和對話係統。深入研究瞭抽取式摘要和生成式摘要的技術路綫，重點分析瞭評價指標（如ROUGE分數）的局限性。 4.3 知識圖譜與文本的融閤 介紹瞭深度學習模型如何用於知識抽取（關係抽取、事件抽取）並將非結構化文本轉化為結構化知識圖譜。討論瞭如何利用圖神經網絡（GNN）增強語言模型的知識推理能力。 4.4 模型可解釋性與魯棒性 隨著模型復雜性的增加，理解其決策過程變得至關重要。本章介紹瞭LIME、SHAP等工具在解釋文本分類決策中的應用。同時，探討瞭對抗性攻擊對NLP模型的威脅，以及提升模型魯棒性的防禦策略。 目標讀者 本書適閤計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的高年級本科生、研究生，以及希望從傳統方法轉嚮深度學習範式的NLP工程師、數據科學傢和研究人員。閱讀本書需要具備一定的綫性代數、概率論和基礎編程能力。 本書特色 理論深度與實踐廣度並重： 不僅解釋“是什麼”，更深入探討“為什麼”和“如何做”。 聚焦最新進展： 深度覆蓋Transformer和LLM時代的核心技術。 代碼示例輔助： 穿插關鍵算法的僞代碼和主流深度學習框架（如PyTorch/TensorFlow）的應用指導，便於讀者動手實踐。

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這本關於數據融閤和船舶自動化的書真是讓我大開眼界。我一直對智能航運和信息集成技術抱有濃厚的興趣，而這本書恰好滿足瞭我的好奇心。它深入淺齣地探討瞭如何將來自不同傳感器、係統和信息源的數據進行有效整閤，以提供一個更全麵、更準確的船舶運行態勢感知。特彆是書中對於多源異構數據處理的策略分析，讓我對現代船舶導航和控製係統的復雜性有瞭更深刻的理解。作者在闡述理論模型時，不僅引用瞭紮實的數學基礎，更結閤瞭實際的工程應用案例，使得原本抽象的技術概念變得具體而易於消化。讀完後，我感覺自己在理解未來智能船舶的“大腦”是如何運作方麵，邁齣瞭堅實的一步。

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這本書的敘事風格非常引人入勝，它沒有采用那種冷冰冰的學術腔調，而是像一位經驗豐富的導師在娓娓道來。作者似乎非常瞭解讀者在學習過程中的睏惑點，總能在關鍵時刻提供深入的解釋或曆史背景。例如，書中對早期船舶自動控製係統與現代融閤技術演變曆程的梳理，讓我看到瞭技術的迭代與進步。這使得我對數據融閤的價值不僅僅停留在技術層麵，更能體會到它對保障航行安全、提升運營效率的深遠意義。讀完整本書，我感覺自己不僅獲取瞭一套技術知識體係，更獲得瞭一種麵嚮未來復雜係統的解決問題的思維模式。

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這本書的排版和圖錶質量令人印象深刻。在閱讀技術文獻時，清晰的視覺輔助是至關重要的，而這本書在這方麵做得非常到位。那些關於狀態估計、不確定性量化和融閤算法對比的圖示，都極大地幫助我理解瞭不同方法的性能差異。我發現自己經常在不同章節間來迴翻閱，對照著圖錶來鞏固對算法的理解。而且，書中對行業標準的引用也非常及時和準確，這對於希望將研究成果轉化為實際産品的人來說，提供瞭重要的參考框架。它不是一本枯燥的教科書，更像是一本精心製作的工程手冊，實用性和學術性達到瞭一個很好的平衡點。

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作為一名資深海事工程師，我一直在尋找一本能夠橋接傳統船舶工程與尖端信息技術的參考書。這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實際操作層麵的挑戰與解決方案。書中對傳感器網絡的設計、數據延遲與同步問題的處理，以及在惡劣海況下信息魯棒性的保持，都有著詳盡的論述。我特彆欣賞作者在探討船舶自動化升級路徑時的務實態度，提齣瞭許多兼顧經濟性和技術可行性的建議。這對於我們這些正在進行老舊船舶數字化改造的專業人士來說，無疑是一份寶貴的行動指南。它不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼辦”。

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我是一位計算機科學專業的學生，對工業物聯網和邊緣計算非常感興趣。偶然翻到這本書，發現它提供瞭一個非常獨特的應用場景——船舶。這本書讓我看到瞭理論知識在特定、高風險環境下的落地價值。書中關於實時決策支持係統構建的部分，尤其吸引我。它詳細描述瞭如何利用融閤後的數據流來預測潛在的碰撞風險或設備故障，並通過自動化控製迴路進行乾預。雖然我對船舶動力學不太熟悉，但作者清晰的邏輯架構和模塊化的講解方式，讓我能夠輕鬆地理解數據流動的整個生命周期，從采集到決策再到執行，這個過程的精妙設計令人贊嘆。

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