信号与系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:段哲民主编

出品人:

页数:347

译者:

出版时间:2008-1

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787121058752

丛书系列:

图书标签:

• 中国
• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

深度学习在自然语言处理中的前沿进展 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，探讨深度学习技术如何革新和推动自然语言处理（NLP）领域的最新发展。 面对海量、复杂且多模态的文本数据，传统的统计学方法已逐渐显露出其局限性。本书聚焦于以人工神经网络为核心的深度学习范式，系统梳理了其在理解、生成和交互式语言任务中的核心模型、关键算法及其在实际应用中的突破性成果。 第一部分：深度学习基础与文本表示 本部分首先回顾了深度学习的基本原理，包括前馈网络、循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），为后续复杂的模型结构打下坚实的基础。重点在于深入解析词嵌入（Word Embeddings）的演进，从早期的基于统计的向量空间模型（如Word2Vec, GloVe）到上下文相关的动态表示方法。我们将详细阐述如何利用这些低维、稠密的向量有效地捕捉词汇的语义和句法信息，这是后续所有高级NLP任务的基石。特别关注了如何处理词汇表之外的词（OOV）问题，以及不同嵌入方法在捕捉多义性方面的优劣。 第二部分：注意力机制与Transformer架构的崛起 注意力机制（Attention Mechanism）是近年来NLP领域最重大的技术飞跃之一。本书将详尽剖析注意力机制的数学原理，阐述其如何使模型能够动态地聚焦于输入序列中最相关的部分，极大地提升了模型对长距离依赖的捕获能力。随后，本书将核心篇幅投入到Transformer模型及其核心组件——多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）。我们将深入解析Transformer的编码器-解码器结构，探讨其相对于传统RNN/CNN结构的并行计算优势和性能提升的关键所在。此外，还将讨论位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构的情况下如何为模型引入序列顺序信息。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的范式革命 预训练语言模型（PLMs）彻底改变了NLP的研究和应用范式。本书将按时间线和模型架构，详细介绍BERT、GPT系列、RoBERTa、T5等里程碑式的模型。 基于Masked Language Modeling (MLM) 的双向编码器（如BERT）： 深入解析其在掩码语言模型和下一句预测上的预训练目标，以及它如何有效地学习双向上下文信息。我们将探讨BERT在微调（Fine-tuning）策略下的应用，涵盖情感分析、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）等任务的优化实践。 自回归生成模型（如GPT）： 重点分析其仅依赖左侧上下文的单向结构，及其在文本生成、摘要和对话系统中的强大能力。讨论In-Context Learning (ICL) 和指令微调（Instruction Tuning）如何解锁大型语言模型（LLMs）的零样本（Zero-shot）和少样本（Few-shot）能力。 统一的Seq2Seq框架（如T5/BART）： 探讨如何将所有NLP任务统一为“文本到文本”的格式，以及这种统一性带来的效率和泛化优势。 第四部分：大型语言模型（LLMs）的深入探究与工程实践 随着模型参数规模的爆炸性增长，本书专门辟章讨论LLMs的特性、挑战与前沿应用。 模型对齐与安全： 详细介绍人类反馈强化学习（RLHF）的机制，包括偏好数据收集、奖励模型的训练以及最终的策略优化，以确保模型输出符合人类价值观和安全标准。讨论模型幻觉（Hallucination）、偏见（Bias）的检测与缓解技术。 高效推理与部署： 针对LLMs巨大的计算资源需求，本书将介绍一系列优化策略，包括量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）以及高效微调技术（如LoRA, Prompt Tuning），旨在使读者掌握在资源受限环境中部署高性能模型的工程技能。 检索增强生成（RAG）： 深入剖析RAG架构，解释如何结合外部知识库（如向量数据库）来增强LLMs的实时性、事实准确性和领域专业性，有效克服预训练知识的局限性。 第五部分：多模态与前沿应用 本书最后扩展到深度学习在更广阔的语言相关领域中的应用。 跨模态学习： 探讨如何将视觉信息与文本信息融合，重点分析CLIP、VL-T5等模型在图像字幕生成、视觉问答（VQA）中的工作原理。 对话系统与信息抽取： 分析基于Transformer的复杂对话管理、意图识别和槽位填充的最新进展。在信息抽取方面，讨论如何利用序列标注和图神经网络（GNN）来处理复杂的知识图谱构建任务。 可解释性（XAI）： 鉴于深度学习模型的“黑箱”特性，本书将介绍如LIME、SHAP以及基于注意力权重分析的可解释性方法，帮助研究人员和工程师理解模型做出特定决策的原因。 本书特色： 本书内容紧密围绕最新的学术论文和工业界实践，结构清晰，从基础概念层层递进至复杂的架构设计。它不仅是深度学习与NLP交叉领域的理论参考书，更是面向应用开发者的实践指南，旨在培养读者洞察未来发展趋势的能力，并能熟练运用前沿技术解决实际的语言理解与生成挑战。全书强调算法背后的直觉理解与严谨的数学推导相结合，辅以清晰的代码示例（伪代码或框架概述），确保读者能够真正掌握这些强大工具的内在逻辑。 目标读者包括高年级本科生、研究生、算法工程师及致力于人工智能领域的技术研究人员。

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好多计算，完全不懂傅里叶变换╮(╯_╰)╭

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