Beyond Brief Counseling and Therapy pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Presbury, Jack H./ Echterling, Lennis G./ McKee, J. Edson

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 60.34

装帧:Pap

isbn号码:9780132300926

丛书系列:

图书标签:

• 心理咨询
• 心理治疗
• 简短治疗
• 短期治疗
• 解决方案聚焦
• 叙事疗法
• 认知行为疗法
• 危机干预
• 心理健康
• 临床实践

揭秘深度学习的底层逻辑：面向实践者的Transformer架构解析与应用实践 图书名称： 深入解析：Transformer模型从零构建与前沿应用 作者： [此处可填写虚构的专家姓名，例如：李明 / Dr. Eleanor Vance] 出版社： [此处可填写虚构的出版社，例如：硅谷科技出版社 / 精诚学术Press] 图书简介： 在当前人工智能浪潮中，以Transformer为核心的深度学习模型已成为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）乃至更广阔领域的主导范式。本书并非对现有通用AI概念的宏观综述，而是针对那些渴望真正掌握Transformer底层机制、并能将其高效应用于复杂工程实践的研发人员、资深数据科学家和进阶学生而精心撰写的一本深度技术手册。 本书的核心目标是彻底解构Transformer架构的每一个核心组件，并提供一套完整、可复现的工程实现路径。我们假设读者已具备扎实的线性代数、概率论基础以及TensorFlow或PyTorch的基本操作能力，因此，本书将迅速跳过基础概念，直奔模型架构的精髓。 第一部分：回溯与奠基——从序列到注意力机制的飞跃 本部分旨在为理解Transformer的创新性打下坚实的基础。我们不会停留在对RNN/LSTM局限性的简单描述上，而是深入探讨为什么循环结构在处理长距离依赖时会遭遇性能瓶颈。 1.1 序列建模的挑战： 对比传统编码器-解码器架构（Seq2Seq）中的梯度消失/爆炸问题，并分析其在长文本处理中的内在缺陷。 1.2 泛化注意力机制的引入： 在正式进入Transformer之前，我们将详述“注意力”（Attention）概念如何从一个辅助机制演变为核心计算单元。重点解析加性注意力（Additive Attention）与乘性注意力（Multiplicative Attention）的区别，并阐明点积注意力（Dot-Product Attention）如何通过优化计算效率成为首选。 1.3 位置编码的必要性： 深入剖析Transformer摒弃循环结构后，如何通过绝对位置编码和相对位置编码（如RoPE或T5中的Position Bias）来重引入序列顺序信息。我们将从数学上推导正弦/余弦函数的编码原理及其在多头注意力中的作用。 第二部分：Transformer架构的解剖学——深入核心模块 这是本书的基石部分，我们将逐层、逐公式地剖析原始Transformer（Vaswani et al., 2017）的每一个计算步骤。 2.1 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）： 这是理解Transformer的关键。我们不仅会展示 $Q$（查询）、$K$（键）、$V$（值）的线性投影过程，更重要的是，将详细阐述“多头”的意义——它如何允许模型在不同的子空间内捕获信息，实现信息融合的多样性。我们将用伪代码和实际Tensor操作来演示如何并行计算和拼接多个注意力头的输出。 2.2 前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）的精细设计： FFN看似简单，但其激活函数（如ReLU或GeLU）的选择和隐藏层维度与嵌入维度的比例（通常为 $4 imes d_{model}$）对模型的表达能力至关重要。我们将探讨这些超参数对模型容量的影响。 2.3 残差连接与层归一化（Residual Connections & Layer Normalization）： 重点分析残差连接（Add & Norm）在深层网络训练中的稳定性作用。我们将对比层归一化（LayerNorm）与传统的批归一化（BatchNorm）在NLP任务中的适用性，并展示LayerNorm如何在Transformer中精确计算均值和方差，以稳定激活值。 2.4 编码器与解码器的协同工作： 详细描绘编码器堆栈（Encoder Stack）如何生成上下文丰富的表示，以及解码器堆栈（Decoder Stack）中掩码自注意力（Masked Self-Attention）如何确保生成过程的因果性，以及交叉注意力（Cross-Attention）如何将目标序列与源序列的编码信息高效对齐。 第三部分：工程实现与性能调优——从理论到生产级代码 本部分侧重于将理论知识转化为高性能、可扩展的实际代码，并探讨现代Transformer变体的优化策略。 3.1 使用PyTorch/JAX构建高性能Transformer层： 提供清晰的、模块化的代码实现，重点关注高效的矩阵乘法优化，例如如何利用FlashAttention等技术减少内存I/O瓶颈。我们将实现一个完整的、可训练的Transformer块。 3.2 训练策略与优化器选择： 深入探讨Transformer训练中关键的优化技术。这包括学习率预热（Warmup）和衰减（Decay）策略的精确数学模型，以及AdamW优化器相比标准Adam在正则化方面的优势。 3.3 模型并行化与分布式训练： 对于处理超大模型（如GPT系列）的需求，本书将介绍数据并行、模型并行（张量并行、流水线并行）的基本思想，并结合如DeepSpeed或FSDP等框架的原理，指导读者如何高效地在多GPU环境中扩展训练。 第四部分：Transformer的生态扩展与前沿应用 在掌握了基础架构后，本部分将审视Transformer如何被改造以适应特定任务和更高效的部署。 4.1 预训练范式与模型家族： 系统分析BERT（双向编码器）、GPT（单向解码器）和T5（统一编码-解码器）三大主流预训练范式背后的目标函数差异。我们将细致对比Masked Language Modeling (MLM) 与 Causal Language Modeling (CLM) 的训练目标差异。 4.2 内存效率与稀疏化： 探讨Transformer模型巨大的计算和存储开销。重点介绍稀疏注意力机制（如Longformer, Reformer）的设计思想，它们如何通过限制注意力计算范围来将二次复杂度 $O(N^2)$ 降低至近线性 $O(N log N)$，实现对超长序列的处理。 4.3 跨模态扩展： 简要介绍Transformer如何作为统一的序列处理框架，扩展到视觉领域（Vision Transformers, ViT）和多模态任务，展示其作为“通用架构”的潜力，包括Patching策略和多模态融合点的设计。 本书的独特价值： 本书不提供任何关于心理治疗、咨询技巧或人际关系管理的内容。它完全聚焦于深度学习的工程实现和数学原理。通过本书，读者将能够： 1. 从零开始在不依赖高级API封装的情况下，清晰地实现一个完整的Transformer编码器-解码器。 2. 诊断和优化 Transformer模型在实际训练中遇到的收敛性、内存和速度问题。 3. 理解 当前主流大型语言模型（LLM）背后的核心技术决策，而非停留在表面应用层面。 本书是献给每一位渴望超越“调用API”阶段，真正掌握下一代AI核心技术的工程师和研究人员的硬核指南。

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