模式识别与智能计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:电子工业

作者:杨淑莹

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2008-1

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787121054532

丛书系列:

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好的，这是一本关于深度学习在自然语言处理中的前沿应用的图书简介。 --- 书名：深度语义：Transformer架构与大规模语言模型的实战精解 导言：语言的数字化心跳 在信息爆炸的时代，人类与机器的交互正经历着一场深刻的范式转变。我们不再满足于简单的指令执行，而是追求机器能够理解、生成并富有创造性地处理自然语言的能力。本书《深度语义：Transformer架构与大规模语言模型的实战精解》正是为这一前沿领域的研究人员、资深工程师和高阶学习者量身打造的一部深度技术指南。它专注于当前自然语言处理（NLP）领域的核心驱动力——Transformer架构及其催生的巨型语言模型（LLMs）的底层原理、工程实践与前沿拓展。 本书的核心目标是，帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，深入理解这些模型“为何有效”以及“如何构建和优化”。我们摒弃了对基础机器学习概念的冗长介绍，而是将笔墨聚焦于那些决定现代NLP性能的关键技术点。 第一部分：Transformer的基石：注意力机制的革命 本部分将深入剖析Transformer模型如何从根本上颠覆了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在序列处理中的主导地位。 第1章：序列建模的范式转移：从循环到并行 我们将回顾RNNs（如LSTM和GRU）在处理长距离依赖问题上的固有局限性，并引出注意力机制的哲学基础。重点讨论如何在不依赖顺序计算的情况下，实现高效的上下文建模。 第2章：自注意力机制的数学精要 本章是全书的技术核心之一。我们将详细拆解Scaled Dot-Product Attention的每一个组件：Query (Q)、Key (K)、Value (V) 矩阵的推导、维度缩放的必要性，以及Softmax函数在权重分布中的作用。我们将使用清晰的线性代数视角，阐明“注意力即软性对齐”的本质。 第3章：多头注意力与位置编码的艺术 多头注意力（Multi-Head Attention）如何允许模型从不同的表示子空间中捕获信息？我们将分析其并行化优势和对模型表达力的增强。同时，由于Transformer缺乏固有的序列信息，本章将详尽阐述绝对位置编码、相对位置编码（如T5中的旋转位置编码）等技术，如何为模型注入时序概念。 第4章：Transformer的完整架构：编码器与解码器的精妙组合 本章将结合细节图示，完整构建Transformer的Encoder-Decoder结构。深入探讨残差连接（Residual Connections）、层归一化（Layer Normalization）在深度网络训练中的稳定性作用，以及前馈网络的非线性映射能力。 第二部分：预训练范式与模型演进 现代NLP的强大能力来源于大规模数据的预训练。本部分着眼于主流预训练模型的构建哲学和关键创新点。 第5章：BERT及其掩码语言模型的深层解析 BERT的“双向性”如何通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）得以实现？我们将详细解析MLM中Token Masking策略的选择（如随机掩码、静态/动态掩码），以及BERT在下游任务（如问答、命名实体识别）中通过“[CLS]”Token进行序列分类的机制。 第6章：自回归模型的复兴：GPT系列与因果掩码 与BERT的编码器结构不同，GPT系列采用了解码器结构，专注于因果语言建模（Causal Language Modeling）。本章将重点阐述因果掩码（Causal Masking）如何确保模型在生成时仅依赖于先前的Token，并探讨自回归模型在文本生成任务上的优势与挑战。 第7章：统一架构的探索：Seq2Seq的现代实现 T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的出现标志着NLP任务的统一化。本章将探讨如何将所有NLP任务——分类、回归、生成——都转化为统一的“文本到文本”框架，以及其在Encoder-Decoder结构上的独特实现方式。 第三部分：大规模语言模型的工程与优化 训练和部署千亿级参数的模型，需要超越标准深度学习实践的工程智慧。 第8章：高效训练的利器：分布式策略与优化器 面对巨大的计算需求，本章将全面介绍分布式训练策略：数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism，如张量切分和流水线并行）。我们将对比分析AdamW、Adagrad等优化器在LLMs训练中的适用性，并详细讲解学习率调度策略（如Warmup与Cosine Decay）。 第9章：内存瓶颈与效率提升技术 内存是训练LLMs最大的制约因素。本章深入讲解如何通过混合精度训练（FP16/BF16）、梯度累积（Gradient Accumulation）来节省显存。此外，还将介绍诸如ZeRO优化器（Zero Redundancy Optimizer）等尖端技术，以实现超大规模模型的内存卸载与高效管理。 第10章：微调艺术：从全参数到参数高效微调（PEFT） 全参数微调成本高昂。本章的核心是介绍参数高效微调（PEFT）方法，特别是LoRA（Low-Rank Adaptation）。我们将详细推导LoRA的数学原理，展示其如何通过注入低秩矩阵来显著减少可训练参数量，同时保持接近全参数微调的性能。 第四部分：LLM的应用与前沿拓展 本部分将目光投向模型落地与未来发展方向，特别是如何使这些“黑箱”模型具备更强的逻辑推理和指令遵循能力。 第11章：提示工程与指令调优的思维转变 从传统的微调转向Prompt-based learning。本章将系统梳理基础提示（Zero/Few-Shot Prompting）的技巧，并深入探讨指令调优（Instruction Tuning）在将通用模型转化为特定领域助手过程中的关键作用。 第12章：思维链（CoT）与推理能力的激发 如何让LLM进行多步逻辑推理？我们将详细分析思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示如何通过引导模型输出中间推理步骤，从而显著提升复杂算术和符号推理任务的准确性。本章将探讨自洽性（Self-Consistency）等验证方法的应用。 第13章：模型评估的挑战与未来指标 评估LLMs远非简单的准确率计算。我们将探讨在开放式生成任务中，BLEU、ROUGE等传统指标的局限性，并介绍基于模型的评估方法（如使用另一个LLM作为裁判）以及对事实一致性、安全性（Alignment）的评估框架。 结语：迈向通用人工智能的下一站 本书旨在提供一个坚实的技术栈，使读者能够不仅理解当前SOTA模型的工作原理，更能驾驭和创新下一代语义计算系统。我们相信，对Transformer底层机制的深刻掌握，是通往更智能、更具交互性的未来系统的必经之路。 --- 本书面向具备扎实的线性代数、概率论基础和Python/PyTorch编程经验的读者。内容深度覆盖研究级实现细节，拒绝肤浅概念介绍。

评分☆☆☆☆☆

虽然在网上看到书评说不咋的，但自己还是去买了下来 鬼知道一看真的很生气，怎一个烂字了得 说它每个细书都说了吧，但是每一种方法，都说的不清不楚，用很少文字去描述，如果没有入门的人，根本就看不懂，但是，如果是入了门的人，就压根儿犯不着读这本书！ 所以，我个人认为...  

评分☆☆☆☆☆

这不是翻译书，所以当我买下的时候并没有担心这本书像某些翻译过来的计算机书一样文理不通。但是当我真正开始读之后依然不得不赞叹，一个中国人，把中文糟蹋成这样，也算一种成就。 不光是语言叙述的部分，很多地方数学符号的使用是完全混乱的，有些符号的定义甚至要到一两节...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书最让我感到惊喜的是它在语言风格上的平衡感。它没有采取那种过于学术化、冷冰冰的陈述方式，而是流露出一种大家风范的从容和洞察力。行文间，偶尔会蹦出一些精妙的比喻，将枯燥的数学原理拟人化或场景化，使得晦涩的逻辑在脑海中形成图像。例如，在描述梯度下降的局部最优陷阱时，作者用了一个生动的“盲人摸象”的比喻，瞬间将那种搜索过程中的局限性表达得淋漓尽致。这种富有文采的叙述，极大地缓解了长时间攻克技术难点的疲劳感。它仿佛不是一位冷酷的算法讲解者，而是一位经验丰富、善于引导的导师，他知道何时该严谨，何时该放慢脚步，给予读者喘息和思考的空间。正是这种恰到好处的“人情味”，让学习过程变得更加愉悦和可持续。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对技术类书籍的“实战性”要求非常高，很多理论书读起来像是天书，堆砌了一堆公式却找不到落地的应用场景。然而，这本书的实用价值简直超乎想象。它不仅仅停留在理论的“是什么”和“为什么”，更深入探讨了“怎么办”。书中给出的案例分析，很多都是来源于实际工业界和前沿研究中的经典问题。我特别关注了其中关于特征工程和模型泛化能力的部分，作者提供的多角度评估指标和对抗性样本的讨论，立刻激发了我对现有模型鲁棒性的反思。更棒的是，每章末尾都附带有启发性的思考题和推荐的进一步阅读文献，这有效地将阅读过程从单向的信息接收，转化为了主动的探索和研究。对于我这种需要将理论迅速转化为项目代码的工程师来说，这本书简直是手边不可或缺的“实战手册”。

评分☆☆☆☆☆

我最近在准备一个关于深度学习的跨学科项目，急需一本能够系统梳理计算智能核心理论的参考书。翻开这本书后，我发现它的章节编排逻辑极其严谨，完全符合认知规律的递进。从最基础的统计决策论基础开始，循序渐进地过渡到复杂的模式分类器，再到后期的优化算法和学习范式，每一步都像是为学习者铺设好的坚实阶梯。作者在阐述复杂理论时，总能巧妙地穿插一些直观的实例和历史背景，这让那些原本抽象的数学概念立刻变得鲜活起来。比如，在讲解支持向量机（SVM）的核技巧时，它并没有止步于公式推导，而是通过一个三维空间的映射例子，清晰地揭示了“升维求解”的精妙所在。这种由浅入深，由宏观到微观的叙事方式，让我对整个计算智能领域的全貌有了一个更全面、更立体的认知，远超我预期的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是太吸引人了，封面采用了一种低调而富有科技感的深蓝色调，中央的抽象图形仿佛是某种复杂的神经网络结构，让人一眼就能感受到它深邃的专业气息。内页的纸张质量也相当不错，触感温润，即便是长时间阅读也不会感到刺眼或疲劳。我尤其欣赏它在排版上的用心，字体大小适中，段落之间的留白处理得恰到好处，使得复杂的公式和图表得以清晰地呈现，阅读体验极为流畅。尤其是那些算法流程图，线条简洁明了，逻辑链条一目了然，对于初学者来说，这极大地降低了理解门槛。记得上次在图书馆翻阅时，旁边一位研究生特意过来询问书名，可见其在学术圈内已经有了一定的辨识度。这种将硬核知识与精美设计完美结合的作品，在当前的教材市场中实在难得，它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的工艺品，时刻提醒着我知识的重量与美感。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的教科书，其价值不仅在于传授知识，更在于构建知识体系的底层思维框架。这本书在这方面做得非常出色。它没有将不同的算法和理论孤立地展示，而是通过一条清晰的“演化脉络”将它们串联起来。你会清晰地看到，某一种算法的诞生，往往是为了弥补前一种方法的某种根本性缺陷，这体现了一种科学发展的必然性。这种结构性的引导，迫使读者在学习具体技术细节的同时，也必须思考更宏观的“设计哲学”。例如，从早期的基于规则的系统到后来的统计学习，再到现代的深度表示学习，这本书清晰地勾勒出了这条从“确定性思维”向“概率性思维”转变的清晰路径。这不仅仅是教会了我如何使用工具，更是重塑了我看待复杂系统、处理不确定性问题的底层逻辑，这对于我后续研究方向的拓展，有着不可估量的助益。

评分☆☆☆☆☆

模式识别算法查询手册？

评分☆☆☆☆☆

很多毛病的入门教材,简单暴力的给出matlab代码的

评分☆☆☆☆☆

有代码，则有真相！

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浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

非常好用