单元机组自动控制技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力

作者:林文孚，胡燕　编著

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:2008-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787508362120

丛书系列:

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好的，以下是一本与《单元机组自动控制技术》内容无关，侧重于其他领域知识的图书简介。 --- 书名： 深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 作者： 李文杰，张晓明 出版社： 科技前沿出版社 出版日期： 2024年5月 页数： 约 650 页 --- 卓越的深度学习技术指南：从基础理论到前沿实战 在信息爆炸的时代，文本和语音作为人类沟通的核心载体，其处理和理解能力已成为衡量人工智能发展水平的关键指标。本书《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》，正是为深度学习研究者、数据科学家、软件工程师以及对自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）充满热情的专业人士量身打造的一部权威性著作。它系统性地梳理了现代自然语言处理（NLP）领域的核心理论框架，并深入探讨了当前最尖端、最具影响力的深度学习模型及其在实际场景中的部署与优化。 本书摒弃了对传统基于规则或统计方法的冗长论述，将全部篇幅聚焦于以Transformer架构为核心的深度学习范式。我们致力于提供一个既有扎实的数学基础支撑，又不失工程实践指导意义的综合性指南。 第一部分：理论基石与模型演进 本部分为读者构建理解现代NLP模型的理论基础。我们从基础的词嵌入（Word Embeddings）——如Word2Vec和GloVe——的原理和局限性入手，迅速过渡到递归神经网络（RNN）的局限性分析，为引入革命性的注意力机制（Attention Mechanism）做好铺垫。 Transformer架构的深度剖析是本部分的核心内容。我们详细拆解了自注意力（Self-Attention）的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）的并行化优势，以及编码器-解码器结构的运作机制。随后，我们探讨了如何通过位置编码（Positional Encoding）来引入序列信息，并对比了绝对位置编码与相对位置编码的性能差异。这部分内容确保读者不仅能“使用”这些模型，更能深刻理解其内部运行的逻辑。 第二部分：预训练语言模型（PLMs）的生态 预训练语言模型是当前NLP领域的主导力量。本书用大量的篇幅，系统地介绍了当前主流的PLMs家族及其发展脉络。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务被详尽解析，并重点讨论了其在下游任务微调（Fine-tuning）时的策略。紧接着，我们转向生成式模型的代表，如GPT系列（Generative Pre-trained Transformer）。我们将对比BERT的[MASK]策略与GPT的自回归生成方式的根本区别，并深入分析指令微调（Instruction Tuning）和提示工程（Prompt Engineering）在提升模型泛化能力中的关键作用。 此外，我们还专门开辟章节讨论了效率优化。面对超大规模模型的计算和存储瓶颈，本书介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）技术，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）在保持性能的同时压缩模型体积的有效实践。 第三部分：前沿应用场景与高级技术 本部分将理论和模型与实际应用场景紧密结合，展示深度学习在NLP中的前沿突破。 机器翻译（Machine Translation）：重点讨论了神经机器翻译（NMT）的演进，特别是在低资源语言对上的迁移学习和零样本（Zero-shot）翻译策略。 文本摘要与信息抽取：对比了抽取式摘要和生成式摘要的优劣，并详细介绍了基于Seq2Seq模型的摘要生成流程，以及命名实体识别（NER）和关系抽取中的图神经网络（GNN）与Transformer的结合使用。 对话系统与大语言模型（LLMs）：本章内容紧跟时代步伐，深入探讨了如何利用RLHF（基于人类反馈的强化学习）来对齐LLMs的价值观和安全性。我们详细阐述了思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术在复杂推理任务中的应用，并展示了如何通过检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构来克服预训练模型的知识截止日期问题，实现实时、准确的知识问答。 第四部分：工程实践与可解释性 理论的价值最终体现在可靠的工程实现上。本书提供了详尽的PyTorch和TensorFlow代码示例，涵盖了从数据预处理到模型部署的完整流程。 我们不仅关注模型的结果，更关注其决策过程。可解释性（XAI）在NLP中的应用是本章的重点，包括使用LIME和SHAP等工具来分析模型对特定词汇或短语的敏感度，以增强用户信任并便于调试模型偏差。最后，本书以负责任的人工智能（Responsible AI）为收尾，讨论了模型中的偏见（Bias）检测与缓解策略，强调了在部署前进行严格的公平性测试的重要性。 --- 本书特点： 深度与广度兼备： 理论推导严谨，同时覆盖了从基础到LLM的最新技术栈。 代码实战驱动： 配备大量可复现的代码片段和完整的项目案例，方便读者即学即用。 聚焦前沿： 深入讲解了RAG、CoT、RLHF等当前业界最热门的技术。 工程视野： 强调模型的可扩展性、效率优化和可解释性，适用于工业级应用开发。 无论您是希望构建下一代智能助手，还是致力于探索通用人工智能的前沿课题，《深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践》都将是您案头不可或缺的工具书与思想指南。 ---

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