智能问答与深度学习 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:电子工业出版社作者:王海良出品人:博文视点页数:264 译者: 出版时间:2018-11 价格:69 装帧:平装 isbn号码:9787121349218 丛书系列:博文视点AI系列

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具体描述

《智能问答与深度学习》面向在校学生或计算机软件从业人员，由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。《智能问答与深度学习》不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识，还简述了信息论、人工智能等的发展过程。

图书简介：计算机视觉基础与应用图书名称：计算机视觉基础与应用作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 出版年份： [此处填写出版年份] --- 概述《计算机视觉基础与应用》是一本全面、深入探讨现代计算机视觉领域核心理论、关键技术与实际应用的专业著作。本书旨在为电子信息工程、自动化、计算机科学与技术等相关专业的学生、研究人员以及工程技术人员提供一套系统、扎实的知识体系。我们不再局限于传统的图像处理概念，而是聚焦于如何赋予机器“看”和“理解”世界的能力，这是人工智能领域中最具挑战性也最有前景的方向之一。本书内容覆盖了从经典的图像获取与预处理，到前沿的深度学习驱动的视觉模型，力求在理论深度与工程实践之间取得完美的平衡。我们摒弃了冗长晦涩的数学推导，转而侧重于核心思想的阐释和算法流程的可操作性，辅以大量的案例分析和代码实现思路，确保读者能够快速掌握并应用于实际项目中。第一部分：视觉基础与图像表示本部分构建了理解计算机视觉系统的基础框架。我们首先探讨人眼与相机的成像原理，建立对数字图像本质的认识。第一章：数字图像基础本章详细介绍了光度学和几何学基础，包括色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与应用，以及图像的数字化过程——采样与量化。重点阐述了图像在计算机中的数学表示形式，如灰度图、彩色图以及多通道图像的内存布局。此外，还引入了图像质量评价的标准，如信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR），为后续的图像增强打下基础。第二章：图像预处理与增强有效的预处理是高质量视觉系统的先决条件。本章深入讲解了如何利用空间域和频率域方法改善图像质量。空间域操作包括经典的点运算、直方图均衡化及其自适应版本（如CLAHE）。频率域处理则侧重于傅里叶变换在图像去噪（如高斯滤波、中值滤波）和锐化中的应用。此外，本章也讨论了图像配准的基本概念和几何变换（如仿射变换、透视变换）的数学原理及其在图像校正中的应用。第三章：图像滤波与特征提取（经典方法）在深度学习兴起之前，手工设计的特征是计算机视觉的核心。本章系统回顾了这些经典方法。我们详细介绍了线性滤波器和非线性滤波器在边缘检测中的作用，着重分析了Sobel、Prewitt、Laplacian算子以及Canny边缘检测算法的完整流程和参数调优策略。对于特征描述子，本书重点剖析了角点检测（Harris角点、FAST），以及尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理，阐述它们如何在不同尺度和旋转下保持特征的稳定性。第二部分：几何视觉与三维重建本部分将视角从二维图像转向三维世界，探讨如何从二维图像中恢复场景的深度和几何结构。第四章：相机几何与标定理解相机如何将三维世界投影到二维平面是几何视觉的基石。本章详尽阐述了针孔相机模型，并引入了更精确的透视模型，包括内参矩阵和外参矩阵的物理意义。我们将分步介绍相机标定的原理和常用方法（如平面标定法），并探讨畸变模型的校正过程，确保后续处理的几何精度。第五章：立体视觉与深度估计立体视觉是实现三维感知的关键技术。本章聚焦于双目视觉系统，详细阐述了立体匹配的理论基础，包括视差的定义、极线约束的几何意义。算法方面，本书对比分析了块匹配法（Block Matching）、全局优化方法（如Graph Cut）以及立体匹配的深度学习方法，重点解析了代价体构建与最小化搜索的复杂性。第六章：运动恢复结构（SfM）与多视图几何本章面向动态场景和结构重建。我们探讨了运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的基本流程，从图像特征匹配到稀疏点云的生成。关键内容包括基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解，以及通过三角测量法恢复三维坐标的过程。对于更高级的应用，本书也简要介绍了SLAM（同步定位与地图构建）的基本框架，为机器人视觉打下理论基础。第三部分：基于深度学习的现代视觉技术本部分是本书的核心，全面覆盖了当前主导计算机视觉领域的研究热点——深度卷积神经网络（CNN）及其变体在各类视觉任务中的应用。第七章：深度学习基础与CNN架构在正式进入应用之前，本章回顾了深度学习的必要背景知识，包括反向传播、优化器（SGD, Adam）和正则化技术。随后，本书深入解析了经典卷积神经网络（CNN）的构建模块，如卷积层、池化层、激活函数的选择。重点分析了具有里程碑意义的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet，理解残差连接如何解决深层网络的退化问题。第八章：图像分类与目标检测图像分类是理解图像内容的起点。本章详细讲解了如何使用成熟的CNN模型进行高效的图像分类，包括迁移学习和微调策略。在目标检测领域，本书系统梳理了主流的两阶段和一阶段检测器：从R-CNN系列（Fast/Faster R-CNN）的区域提议机制，到YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的实时检测框架，分析了它们在速度和精度上的权衡。第九章：图像分割与实例识别图像分割是像素级理解的关键。本章区分了语义分割、实例分割和全景分割。我们详细介绍了用于语义分割的代表性网络，如FCN（全卷积网络）、U-Net（特别强调其在生物医学领域的应用）和DeepLab系列。对于实例分割，本书重点分析了Mask R-CNN的结构，阐释了它如何在目标检测的基础上，通过并行分支实现高质量的像素级掩膜生成。第十章：生成模型与新兴应用本章聚焦于视觉领域最前沿的生成式模型。我们详细介绍了生成对抗网络（GANs）的结构、训练稳定性和常见问题（如模式崩溃）。深入讨论了其在图像风格迁移、超分辨率重建以及图像修复中的应用。此外，本书还探讨了视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）的兴起，及其在取代传统CNN架构方面的潜力。总结与展望《计算机视觉基础与应用》不仅是一本教科书，更是一本实践指南。全书结构严谨，内容由浅入深，覆盖了从经典算法到前沿深度学习模型的完整技术栈。我们力求通过清晰的图示、严谨的理论阐述和丰富的工程案例，帮助读者构建起对机器视觉的全面认知，为未来在自动驾驶、机器人技术、医疗影像分析和增强现实等领域的深入研究与开发奠定坚实的基础。

作者简介

王海良，Chatopera联合创始人、CEO，微软人工智能最有价值专家。毕业于北京邮电大学，加入IBM工作四年，先后工作于软件开发实验室和创新中心，从2016年开始工作于创业公司，三角兽AI算法工程师，呤呤英语AI产品负责人，负责智能对话系统研发。

李卓桓，PreAngel合伙人，Plug and Play投资合伙人。拥有25年编程经验，曾任优酷网首席科学家、叽歪网创始人，水木清华BBS站长，紫霞BBS站长。Conversational AI实践者，热爱滑雪、跑酷、滑雪伞等极限运动。

林旭鸣，北京邮电大学模式识别实验室研究生，目前的研究方向为深度学习、自然语言处理与机器阅读理解。本科期间曾获得国家奖学金，研究生期间多次在数据类竞赛中取得Top 3的成绩。曾在百度、滴滴出行、微软等公司实习。

目录信息

1 概述1
1.1 智能问答：让机器更好地服务于人 1
1.2 问答系统类型介绍 2
1.2.1 基于事实的问答系统 3
1.2.2 基于常见问题集的问答系统 3
1.2.3 开放域的问答系统 4
1.3 使用本书附带的源码程序 4
1.3.1 安装依赖软件 4
1.3.2 下载源码 5
1.3.3 执行示例程序 5
1.3.4 联系我们 6
1.4 全书结构 6
2 机器学习基础8
2.1 线性代数 8
2.1.1 标量、向量、矩阵和张量 8
2.1.2 矩阵运算 9
2.1.3 特殊类型的矩阵 10
2.1.4 线性相关 11
2.1.5 范数 12
2.2 概率论基础 12
2.2.1 随机变量 13
2.2.2 期望和方差 13
2.2.3 伯努利分布 14
2.2.4 二项分布 14
2.2.5 泊松分布 15
2.2.6 正态分布 15
2.2.7 条件概率、联合概率和全概率 17
2.2.8 先验概率与后验概率 18
2.2.9 边缘概率 18
2.2.10 贝叶斯公式 18
2.2.11 最大似然估计算法 19
2.2.12 线性回归模型 20
2.2.13 逻辑斯蒂回归模型 21
2.3 信息论基础 22
2.3.1 熵 23
2.3.2 联合熵和条件熵 23
2.3.3 相对熵与互信息 24
2.3.4 信道和信道容量 25
2.3.5 最大熵模型 26
2.3.6 信息论与机器学习 29
2.4 统计学习 29
2.4.1 输入空间、特征空间与输出空间 30
2.4.2 向量表示 30
2.4.3 数据集 31
2.4.4 从概率到函数 31
2.4.5 统计学习三要素 32
2.5 隐马尔可夫模型 33
2.5.1 随机过程和马尔可夫链 33
2.5.2 隐马尔可夫模型的定义 36
2.5.3 三个基本假设及适用场景 37
2.5.4 概率计算问题之直接计算 39
2.5.5 概率计算问题之前向算法 40
2.5.6 概率计算问题之后向算法 42
2.5.7 预测问题之维特比算法 45
2.5.8 学习问题之Baum-Welch 算法 48
2.6 条件随机场模型 52
2.6.1 超越HMM 52
2.6.2 项目实践 55
2.7 总结 59
3 自然语言处理基础60
3.1 中文自动分词 60
3.1.1 有向无环图 61
3.1.2 最大匹配算法 63
3.1.3 算法评测 69
3.1.4 由字构词的方法 72
3.2 词性标注 77
3.2.1 词性标注规范 77
3.2.2 隐马尔可夫模型词性标注 79
3.3 命名实体识别 81
3.4 上下文无关文法 82
3.4.1 原理介绍 83
3.4.2 算法浅析 83
3.5 依存关系分析 84
3.5.1 算法浅析 85
3.5.2 项目实践 92
3.5.3 小结 94
3.6 信息检索系统 95
3.6.1 什么是信息检索系统 95
3.6.2 衡量信息检索系统的关键指标 95
3.6.3 理解非结构化数据 97
3.6.4 倒排索引 98
3.6.5 处理查询 100
3.6.6 项目实践 102
3.6.7 Elasticsearch 103
3.6.8 小结 112
3.7 问答语料 113
3.7.1 WikiQA 113
3.7.2 中文版保险行业语料库InsuranceQA 113
3.8 总结 115
4 深度学习初步116
4.1 深度学习简史 116
4.1.1 感知机 116
4.1.2 寒冬和复苏 117
4.1.3 走出实验室 118
4.1.4 寒冬再临 119
4.1.5 走向大规模实际应用 119
4.2 基本架构 120
4.2.1 神经元 121
4.2.2 输入层、隐藏层和输出层 122
4.2.3 标准符号 123
4.3 神经网络是如何学习的 124
4.3.1 梯度下降 124
4.3.2 反向传播理论 127
4.3.3 神经网络全连接层的实现 130
4.3.4 使用简单神经网络实现问答任务 131
4.4 调整神经网络超参数 136
4.4.1 超参数 136
4.4.2 参考建议 137
4.5 卷积神经网络与池化 138
4.5.1 简介 138
4.5.2 卷积层的前向传播 139
4.5.3 池化层的前向传播 141
4.5.4 卷积层的实现 141
4.5.5 池化层的实现 145
4.5.6 使用卷积神经网络实现问答任务 148
4.6 循环神经网络及其变种 149
4.6.1 简介 149
4.6.2 循环神经网络 149
4.6.3 长短期记忆单元和门控循环单元 153
4.6.4 循环神经网络的实现 156
4.6.5 使用循环神经网络实现问答任务 159
4.7 简易神经网络工具包 160
5 词向量实现及应用161
5.1 语言模型 161
5.1.1 评测 162
5.1.2 ARPA 格式介绍 162
5.1.3 项目实践 163
5.2 One-hot 表示法 164
5.3 词袋模型 165
5.4 NNLM 和RNNLM 165
5.5 word2vec 168
5.5.1 C-BOW 的原理 169
5.5.2 Skip-gram 的原理 172
5.5.3 计算效率优化 174
5.5.4 项目实践 179
5.6 GloVe 189
5.6.1 GloVe 的原理 189
5.6.2 GloVe 与word2vec 的区别和联系 191
5.6.3 项目实践 193
5.7 fastText 198
5.7.1 fastText 的原理 198
5.7.2 fastText 与word2vec 的区别和联系 200
5.7.3 项目实践 201
5.8 中文近义词工具包 204
5.8.1 安装 205
5.8.2 接口 205
5.9 总结 205
6 社区问答中的QA 匹配206
6.1 社区问答任务简介 206
6.2 孪生网络模型 207
6.3 QACNN 模型 207
6.3.1 模型构建 207
6.3.2 实验结果 214
6.4 Decomposable Attention 模型 214
6.4.1 模型介绍 214
6.4.2 模型构建 216
6.5 多比较方式的比较–集成模型 216
6.5.1 模型介绍 216
6.5.2 模型构建 218
6.6 BiMPM 模型 219
6.6.1 模型介绍 219
6.6.2 模型构建 221
7 机器阅读理解222
7.1 完型填空型机器阅读理解任务 222
7.1.1 CNN/Daily Mail 数据集 222
7.1.2 Children’s Book Test（CBT）数据集 223
7.1.3 GA Reader 模型 226
7.1.4 SA Reader 模型 227
7.1.5 AoA Reader 模型 228
7.2 答案抽取型机器阅读理解任务 230
7.2.1 SQuAD 数据集 231
7.2.2 MS MARCO 数据集 232
7.2.3 TriviaQA 数据集 234
7.2.4 DuReader 数据集 235
7.2.5 BiDAF 模型 235
7.2.6 R-Net 模型 237
7.2.7 S-Net 模型 240
7.3 答案选择型机器阅读理解任务 243
7.4 展望 245
参考文献246
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计，绝对是业界的一股清流。很多技术书籍要么是密密麻麻的文字，要么是粗糙的黑白流程图，读起来让人昏昏欲睡。然而，这本书在关键概念的解释上，大量使用了定制化的彩色图表和思维导图。例如，在介绍循环神经网络（RNN）的“梯度消失”问题时，作者用了一种类似水流扩散的动态示意图，清晰地展示了信息在时间步中是如何被稀释和遗忘的。这比任何纯文字的描述都来得直观有力。我记得有一次深夜阅读，当我被一个关于注意力机制的数学公式搞得焦头烂额时，翻到下一页，赫然发现了一个精心绘制的“信息权重分配”示意图，瞬间茅塞顿开。这种对阅读体验的重视，真的让我感受到了作者对读者的尊重，它不仅仅是一本知识的载体，更像是一位耐心的导师在陪伴你成长，而不是冷冰冰地灌输信息。

☆☆☆☆☆

我必须称赞作者在阐述复杂算法时的那种“化繁为简”的能力。比如讲解卷积神经网络（CNN）时，他没有直接抛出那些复杂的张量运算，而是借助了一个虚拟的图像识别任务——识别不同品种的猫——来引导读者理解“特征提取”和“层次化抽象”的过程。他甚至用到了一个非常形象的比喻，将每一层网络比作一个不同级别的侦探，层层递进地去捕捉图像的细节，从边缘、纹理到物体的整体结构。这种叙事手法极大地降低了初学者的学习门槛，让我感觉那些原本高不可攀的数学概念突然变得触手可及。更令人惊喜的是，书中穿插的那些“实战案例分析”，都不是那种千篇一律的MNIST手写数字识别，而是聚焦于更具挑战性的工业应用场景，比如自然语言处理中的情感倾向分析，以及时间序列预测中的异常检测。这些案例不仅仅是代码的罗列，更是对“为什么选择这个模型”、“如何调参优化”的深度剖析，让人真正理解了模型背后的逻辑思辨过程。

☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我尝试复现书中提及的“迁移学习”实验后，得到了最充分的体现。作者在讲解这个前沿技术时，非常细致地提供了代码实现的伪代码和关键库的调用说明，并附带了对不同预训练模型的适用性讨论。我根据书中的指导，搭建了一个小型模型来解决一个特定的图像分类问题。最大的收获在于，书中不仅告诉你“怎么做”，更深入探讨了“为什么这样做”。例如，它讨论了在小数据集上使用大型预训练模型时，可能出现的“灾难性遗忘”风险，并提出了针对性的正则化策略。这种对潜在风险的预警和规避方法的指导，是教科书上通常不会提及的“隐性知识”。这使得这本书的实用价值远远超出了理论学习的范畴，它教会了我如何在实际工程环境中进行负责任且高效的模型部署与迭代，非常贴合当前工业界对AI人才的需求标准。

☆☆☆☆☆

阅读完大半，我越来越清晰地认识到，这本书的作者绝对是一位将理论深度与工程实践完美结合的专家。他没有沉迷于追逐最新的、尚未成熟的“热词”，而是脚踏实地地回归了机器学习和深度学习的底层逻辑。特别欣赏书中对模型可解释性（XAI）部分的讨论。在当前“黑箱模型”饱受诟病的背景下，作者花了相当篇幅介绍了LIME和SHAP等工具，并用实际的医疗诊断数据模拟了如何向非专业人士解释模型的决策依据。这种对伦理和透明度的关注，让这本书的格局瞬间提升，不再仅仅是一本技术手册，而更像是一本指导未来AI从业者如何负责任地构建智能系统的“行为准则”。读完后，我感觉自己的知识体系不仅得到了加固，更重要的是，对AI未来发展的方向有了更审慎和成熟的判断。

☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计，尤其是封面那种略带磨砂质感的深蓝色调，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里，分量感十足，让人觉得内容一定很扎实。我之前对人工智能领域有一些基础了解，但总觉得缺乏一个系统梳理脉络的引路书。这本书的目录结构设计得非常巧妙，它没有直接堆砌晦涩的数学公式，而是采取了一种“由浅入深，理论与实践穿插”的叙事方式。初读前几章，作者用非常生动的比喻解释了什么是“感知”与“决策”，这对我理解机器学习的本质大有裨益。特别是关于数据预处理的那一部分，它详细阐述了如何从海量无序信息中提取出“黄金数据”，这在实际工作中简直是宝典。很多教程往往一笔带过数据清洗的重要性，而这本书却用好几节内容专门剖析了不同类型噪音数据的影响，以及如何应用特定的统计工具进行矫正。这种对细节的关注，体现了作者深厚的行业经验，而不是停留在纸上谈兵的理论层面。我甚至觉得，即便是非技术背景的管理者，也能通过阅读这些章节，快速掌握AI项目中最容易被忽视但却至关重要的基础环节。

☆☆☆☆☆

1，对于初学者，推荐。第一次读这本书时（2019年3月），感觉很多知识点都涉及到了，关键的知识点串联，起到了一定的解疑答惑，包括：统计学基本概念、统计学方法（HMM、CRF等）、深度学习基础（RNN/LSTM）、词向量、问答系统等。各个部分都有与NLP相关的示例和代码。 2，推荐点：①NLP相关的大大小小的概念和知识点都有；②代码。 3，对于专门攻克某个知识点或者对NLP很熟悉的人来说，可以作为参考书，有需要的时候翻一下。最近在攻克BERT，这本书就没有涉及到，但与词向量有关的部分，这本书都有讲，可以作为参考书。 4，本书的小小缺点：①智能问答的内容略少；②科技发展很快，内容在逐渐的“变旧”，不能涵盖最新最热的理论和工具。这也是没有办法的事情。

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不错，只有206到221页是主要讲问答，其他都是背景知识，现在的书呀，给4星主要是有代码，但是还没细看代码

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书名中智能问答在前，然而整本书智能问答的篇幅实在太少了，机器学习和深度学习的东西太多了，而且是一些基础知识。本来买来这本书是想深入学习智能问答这块的东西，没想到全书东拼西凑，没有一点干货！失望透顶！

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不错，只有206到221页是主要讲问答，其他都是背景知识，现在的书呀，给4星主要是有代码，但是还没细看代码

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