Bulletproof Wireless Security pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Chandra, Praphul

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 75.65

装帧:Pap

isbn号码:9780750677462

丛书系列:

图书标签:

• 无线安全
• Wi-Fi安全
• 网络安全
• 渗透测试
• 漏洞利用
• 无线协议
• 802
• 11
• 安全审计
• 无线攻击
• 密码学

好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理前沿技术》的图书简介，内容详实，不涉及《Bulletproof Wireless Security》中的任何主题。 --- 图书名称：《深度学习与自然语言处理前沿技术：从理论基础到Transformer架构的实战解析》 图书简介 导言：智能时代的语言基石 在信息爆炸的数字时代，人类与机器之间的交流正经历着一场深刻的变革。自然语言处理（NLP）作为人工智能皇冠上的明珠，其重要性日益凸显。我们每天都在与语音助手、智能推荐系统和机器翻译服务互动，这些进步的背后，是深度学习技术的强力驱动。《深度学习与自然语言处理前沿技术》正是为了系统、深入地解析这一技术浪潮而编写的。 本书不仅是对现有NLP技术的简单罗列，更是一次从数学基础到最前沿模型架构的全面攀登。它旨在为读者——无论是资深的机器学习工程师、渴望转型的软件开发者，还是对前沿AI研究充满热情的学生——提供一个坚实、可操作的知识框架。我们力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到完美的平衡点，确保读者能够不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：深度学习在NLP中的理论基石 本书的开篇聚焦于构建理解深度学习如何应用于语言任务的必要理论基础。我们不满足于停留在表层概念，而是深入探讨了支撑现代NLP模型的数学和统计学原理。 1. 神经网络基础与梯度优化： 详细回顾了前馈网络、反向传播算法的微积分基础，并重点阐述了现代优化器（如Adam、RMSprop）的收敛机制及其在处理高维稀疏文本数据时的优化策略。特别分析了梯度消失和爆炸问题在RNN结构中是如何被有效缓解的。 2. 词嵌入的演进与语义空间构建： 词向量是连接离散文本与连续向量空间的关键桥梁。本书详尽对比了经典的词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF，随后深入剖析了Word2Vec（CBOW与Skip-Gram）的内部机制。更重要的是，本书探讨了如何从共现矩阵的角度理解上下文信息，并引入了GloVe模型，解释了其如何结合全局统计信息来生成更具鲁棒性的词嵌入。我们还讨论了上下文相关的嵌入（如ELMo）如何超越静态词向量的局限。 3. 循环神经网络（RNN）的深入剖析： 阐述了RNN如何处理序列数据，并详细解释了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控”机制的精妙设计，这些设计如何帮助模型捕获长距离依赖关系，解决了传统RNN的记忆瓶颈。我们通过具体的代码实现案例，展示了如何构建一个简单的文本分类器或序列标注模型。 第二部分：注意力机制的革命性突破 如果说RNN是NLP的骨架，那么注意力机制（Attention Mechanism）无疑是赋予其“智慧”的关键。本部分是本书的核心转折点，标志着我们从传统序列模型迈向现代架构的关键一步。 4. 注意力机制的诞生与原理： 详细解析了注意力机制的计算流程，包括查询（Query）、键（Key）和值（Value）的概念。我们探讨了自注意力（Self-Attention）如何允许模型在处理一个词时，同时权衡输入序列中所有其他词的重要性，从而构建出更丰富的上下文表示。 5. 机器翻译中的注意力应用： 以神经机器翻译（NMT）为例，具体展示了编码器-解码器架构如何结合注意力机制。我们剖析了“软注意力”和“硬注意力”的区别，并使用实例演示了注意力权重矩阵如何可视化模型在翻译过程中对源语言和目标语言的关注点，极大地增强了模型的可解释性。 第三部分：Transformer架构及其生态系统 Transformer模型是当前NLP领域无可争议的主导范式。本书用极大的篇幅，系统地拆解了Transformer的内部构造，并随后介绍了基于此架构衍生出的强大预训练模型家族。 6. Transformer架构的全面解析： 细致入微地解析了Transformer的编码器和解码器结构。重点讲解了多头注意力（Multi-Head Attention）的设计思想，它如何允许模型从不同表示子空间学习信息。位置编码（Positional Encoding）的引入及其必要性也被进行了详尽的数学推导。 7. 预训练模型的崛起：BERT与双向理解： 深入探讨了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的创新之处，特别是掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）这两个核心预训练任务。我们不仅介绍了其结构，更侧重于解释BERT如何实现真正的双向上下文理解，以及如何通过微调（Fine-tuning）解决下游任务。 8. 生成式模型：GPT系列与自回归预测： 与BERT形成对比，本书详细分析了以GPT（Generative Pre-trained Transformer）为代表的自回归模型的架构特点。重点分析了其解码器堆栈的设计，以及它如何高效地进行长文本生成、故事续写和代码生成。我们探讨了上下文学习（In-Context Learning）的机制，理解为什么大型语言模型（LLMs）仅通过提示（Prompt）就能展现出惊人的零样本（Zero-Shot）和少样本（Few-Shot）能力。 第四部分：前沿应用与实践挑战 本书的最后一部分将理论与实践更紧密地结合起来，探讨了当前NLP领域面临的实际挑战和前沿应用。 9. 文本摘要与问答系统（QA）： 针对抽取式和生成式摘要的不同需求，分析了如何利用Seq2Seq模型和Transformer进行优化。在问答系统方面，我们区分了基于知识库的QA和基于阅读理解（Reading Comprehension）的QA，并展示了如何利用BERT进行SQuAD等数据集上的性能突破。 10. 模型的部署、效率与伦理考量： 成功的模型必须能够高效地投入使用。本章讨论了模型量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等模型压缩技术，以降低LLMs的推理成本。此外，我们严肃地探讨了模型中的偏见（Bias）、公平性（Fairness）以及对抗性攻击的风险，强调负责任的AI开发的重要性。 面向读者： 本书内容严谨，技术深度足够，适合具有一定Python编程基础和线性代数、概率论基础的读者。通过本书的学习，读者将能够独立构建、训练和理解当前最先进的自然语言处理模型，并为探索更广阔的AI领域奠定坚实基础。 ---

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