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页数:290

译者:

出版时间:2009-10

价格:32.00元

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isbn号码:9787115206435

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• IT
• Windows程序设计
• Windows编程
• C++编程
• Visual C++
• MFC
• API
• Windows SDK
• GUI编程
• 软件开发
• 编程入门

好的，这是一本关于深度学习与自然语言处理前沿技术的综合性教材的简介： --- 深度学习与自然语言处理：理论、模型与实践前沿 本书面向对象： 本书专为对人工智能、机器学习、深度学习有浓厚兴趣的计算机科学专业学生、软件工程师、数据科学家，以及希望将自然语言处理（NLP）技术应用于实际问题的研究人员和行业专业人士设计。读者应具备扎实的线性代数、微积分、概率论基础，并熟悉至少一种主流编程语言（如 Python）及其相关科学计算库（如 NumPy）。 内容核心与结构： 《深度学习与自然语言处理：理论、模型与实践前沿》旨在提供一个从基础理论到尖端应用的全景式、深入的知识体系。全书共分为四个核心部分，共十五章，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此”。 第一部分：基础重塑与深度学习基石（第1章 - 第3章） 本部分旨在为读者打下坚实的数学和计算基础，重点回顾和深化必要的机器学习与深度学习理论。 第1章：从传统机器学习到神经网络的范式转变 本章首先梳理了逻辑回归、支持向量机（SVM）等经典模型的局限性，引出处理高维、非结构化数据的必要性。随后，详细介绍了人工神经网络（ANN）的基本结构，包括神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh 等及其梯度消失问题分析）。着重讲解了反向传播算法（Backpropagation）的数学推导过程，明确其作为现代深度学习优化的核心地位。 第2章：优化算法与正则化策略 优化是训练深度模型的关键。本章深入探讨了随机梯度下降（SGD）的变种，包括动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp，以及目前业界广泛使用的自适应学习率方法——Adam 及其变体。同时，本章详尽阐述了防止模型过拟合的正则化技术，如 L1/L2 正则化、Dropout 的机制与选择性失活的概率解释、批标准化（Batch Normalization）对训练稳定性的影响。 第3章：计算机视觉的初步启蒙：卷积神经网络（CNN） 尽管本书核心是 NLP，但理解 CNN 是理解后续序列模型（如残差连接）的良好铺垫。本章介绍卷积层、池化层的工作原理，分析了 LeNet、AlexNet 到 VGG、ResNet 的演进历程，重点关注残差块（Residual Blocks）如何解决深度网络中的信息丢失问题。这为理解 Transformer 架构中的层归一化和前馈网络提供了必要的结构对比。 第二部分：自然语言处理的核心：序列建模（第4章 - 第7章） 本部分聚焦于处理文本序列数据的核心技术，这是 NLP 领域从统计方法迈向深度学习的关键飞跃。 第4章：循环神经网络（RNN）及其变体 本章详细介绍了 RNN 处理序列数据的内在机制，解释了其在时间步上的参数共享特性。随后，深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构——输入门、遗忘门、输出门（LSTM）或更新门、重置门（GRU）的精确数学模型，并分析了它们如何有效缓解梯度消失问题，实现长期依赖捕获。 第5章：序列到序列（Seq2Seq）模型与注意力机制的诞生 Seq2Seq 架构是机器翻译、文本摘要等任务的基石。本章讲解了编码器-解码器框架，指出标准 Seq2Seq 在处理长句子时的信息瓶颈。随后，引入了开创性的“注意力机制”（Attention Mechanism），解释了软注意力（Soft Attention）如何允许解码器在每一步“关注”输入序列的不同部分，极大地提升了模型性能。 第6章：词嵌入（Word Embeddings）的进阶表示 词嵌入是文本表示的核心。本章从早期的 One-Hot 编码和 TF-IDF 开始，过渡到基于矩阵分解的词向量（如 LSA）。核心内容聚焦于统计方法，如 Word2Vec（Skip-gram 与 CBOW 模型的细节与优化）和 GloVe 模型，探讨了它们的训练目标与产生的向量空间特性。 第7章：动态词向量与上下文感知表示 本章探讨了如何构建能随上下文变化的词向量。介绍 ELMo 模型的工作原理，分析其基于双向 LSTM 结构如何为同一词汇在不同句子中生成不同的向量表示，为理解更复杂的预训练模型奠定了基础。 第三部分：Transformer 架构与大规模预训练模型（第8章 - 第11章） 本部分是本书的重中之重，详细解构了驱动当前所有最先进 NLP 系统的 Transformer 架构及其衍生模型。 第8章：Transformer：摆脱循环的革命性架构 本章对 Transformer 模型的全部细节进行彻底解剖。详细分析了多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制的计算流程，对比了自注意力与传统 RNN 的并行化优势。同时，讲解了位置编码（Positional Encoding）的必要性、前馈网络（FFN）的结构，以及层归一化（Layer Normalization）在 Transformer 堆叠中的作用。 第9章：预训练范式与 BERT 家族的崛起 本章深入探讨了大规模预训练（Pre-training）的概念，特别是 BERT 模型的核心创新：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。分析了 BERT 模型的双向性如何改变了 NLP 任务的解决方式。 第10章：生成模型：从 GPT 到指令微调 本章关注自回归模型。详细分析 GPT 架构（仅使用 Transformer 的解码器部分）如何通过单向语言模型进行训练。随后，探讨了如何通过指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术，将基础语言模型（LLMs）转化为更具实用性和遵循性的聊天助手模型。 第11章：模型效率与量化部署 随着模型规模的爆炸式增长，效率成为瓶颈。本章讨论了模型蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）技术，以及低精度量化（如 INT8, FP16）对模型推理速度和内存占用的影响，为实际部署提供了工程指导。 第四部分：前沿应用、伦理与未来展望（第12章 - 第15章） 本部分将理论知识应用于具体的复杂场景，并探讨了当前领域面临的挑战与发展方向。 第12章：高级 NLP 任务的端到端解决方案 本章涵盖了机器翻译的深度优化（如束搜索解码）、复杂问答系统（SQuAD 任务解析）、命名实体识别（NER）与关系抽取的高级技巧，展示了如何根据具体任务调整预训练模型的输入和输出接口。 第13章：多模态学习：文本与图像的融合 探讨深度学习在跨模态任务中的应用，重点介绍 CLIP 模型如何通过对比学习建立文本和图像之间的统一表示空间，实现零样本（Zero-shot）分类和图像文本检索。 第14章：大语言模型的局限性与可信赖 AI 本章聚焦当前 LLM 面临的实际问题，如事实性错误（“幻觉”现象）、偏见传播、安全性和可解释性。详细讨论了反事实推理、因果推断在 NLP 中的初步探索，以及如何设计更透明的模型。 第15章：面向未来的研究方向 本章展望了下一代模型的发展趋势，包括高效的上下文窗口扩展技术、具身智能（Embodied AI）中的语言理解，以及神经符号学习（Neuro-Symbolic AI）如何弥补纯统计模型的逻辑推理短板。 本书特色： 代码驱动： 全书配有大量的 PyTorch/TensorFlow 代码片段，所有核心算法均提供清晰的实现思路和伪代码。 理论深度： 对注意力机制和 Transformer 的数学推导力求精确详尽，确保读者能掌握其底层原理。 前沿覆盖： 紧跟最新的 LLM 训练与对齐技术，确保内容的时效性与行业相关性。 ---

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初次翻开这本书，就被它简洁明了的排版和清晰的目录吸引住了。作为一名对Windows应用程序开发充满好奇但又缺乏系统指导的新手，我常常在网上搜寻碎片化的教程，结果往往是顾此失彼，不知从何下手。这本书的出现，就像给我指明了方向的灯塔。它从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者了解Windows编程的运行机制，比如窗口的消息循环、控件的响应原理等等。我特别喜欢其中关于用户界面设计的章节，作者用大量生动的例子，展示了如何通过代码来构建各种常见的UI元素，并赋予它们交互功能。这一点对于我这种更偏向于逻辑思维，而不太擅长视觉设计的初学者来说，简直是福音。而且，书中提供的示例代码都经过了精心的设计，不仅易于理解，而且可以直接运行、修改，这让我能够立即动手实践，将理论知识转化为实际操作，这种即时反馈的学习方式极大地增强了我的学习动力。此外，书中还穿插了许多作者在实际开发中遇到的问题及解决方案，这些“过来人”的经验分享，让我少走了不少弯路，也让我对Windows编程的复杂性有了更真实的认识，但同时也看到了克服困难的希望。总而言之，这本书为我打开了Windows程序设计的大门，让我从一头雾水变得豁然开朗。

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我是一名非计算机专业的学生，但因为工作需要，我必须学习Windows应用程序的开发。我曾尝试过一些其他的入门书籍，但都因为过于技术化而感到沮丧。这本书的出色之处在于，它能够真正做到“面向读者”，而不是“面向开发者”。作者非常体谅初学者的难处，他用非常平易近人的语言，将复杂的概念分解成易于理解的步骤。我甚至觉得，这本书的作者就像一个非常耐心的导师，他会一步步引导你，在你遇到困难时，还会适时地给予鼓励和提示。我特别喜欢书中关于UI设计和用户体验的讨论。作者不仅教我们如何用代码实现功能，更重要的是，他引导我们思考如何设计出用户友好、易于操作的界面。这些从用户角度出发的设计理念，对于我这样的非科班出身的学习者来说，是极其宝贵的。这本书让我觉得，Windows编程并非遥不可及，而是可以通过系统学习和勤加练习来掌握的技能。它让我看到了跨越专业界限的可能性，也为我打开了一个全新的学习领域。

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我曾试图接触过几本介绍Windows编程的书籍，但要么过于理论化，让人望而生畏；要么例子过于简单，无法满足实际开发的需求。而这本书，恰好找到了一个绝佳的平衡点。它在深入讲解核心概念的同时，也非常注重实用性。我印象最深刻的是关于多线程和进程间通信的章节，这部分内容在很多入门书籍中往往被一带而过，但在这本书里，作者用详实的篇幅，结合实际的应用场景，一步步剖析了这些高级技术的实现方式。他没有回避复杂性，而是用清晰的逻辑和循序渐进的步骤，将这些看似难以理解的概念变得触手可及。我特别欣赏作者的讲解方式，他善于将抽象的概念具象化，比如通过类比的方式来解释线程的创建和销毁，让我在脑海中能够形成清晰的图像。而且，书中的每一个例子都尽可能地贴近真实世界的应用，比如如何实现一个简单的网络通信程序，或者如何进行文件的高效读写。这些例子不仅仅是代码的堆砌，更包含了作者对代码质量、性能优化以及错误处理的深刻思考。通过学习这些实用的技巧，我不仅能够编写出功能性的程序，更能够编写出健壮、高效的代码，这对于我未来的职业发展有着至关重要的意义。

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在接触这本书之前，我对于Windows编程的理解仅限于一些零散的API调用。我总是感觉自己在“摸着石头过河”，缺乏一个系统性的框架来指导我的学习。这本书彻底改变了我的认知。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于Windows程序设计思想的启蒙读物。作者深入浅出地阐述了Windows编程的核心设计模式，比如事件驱动模型、消息队列机制等等，让我从根本上理解了Windows应用程序是如何工作的。我尤其欣赏作者对“为什么”的解释。他不仅仅告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。这种深入的原理性讲解，让我能够举一反三，而不是死记硬背。书中关于内存管理和资源释放的章节，虽然听起来有些枯燥，但作者用非常清晰的图示和代码示例，将这些复杂的问题进行了可视化，让我能够理解其中的重要性，并学会如何避免常见的内存泄露问题。这本书就像一个建筑师的蓝图，它不仅仅展示了房屋的各个房间，更重要的是解释了房屋的整体结构和建造原理。

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坦白说，我抱着一种“试试看”的心态来阅读这本书的。我一直觉得Windows编程是一门非常专业的领域，门槛很高，需要深厚的计算机科学功底。但这本书的语言风格却出乎意料地亲切和易懂。作者仿佛是我的一个经验丰富的程序员朋友，他在耐心地教我如何一步步构建一个Windows应用程序。书中的语言没有太多晦涩的技术术语，即使有，作者也会用通俗易懂的方式进行解释。而且，书中的插图和图表也起到了画龙点睛的作用，它们清晰地展示了程序的运行流程、数据结构以及UI控件的布局，让我在理解复杂概念时更加得心应手。我特别喜欢其中关于异常处理和调试技巧的部分，这部分内容往往被新手忽略，但却是保证程序稳定运行的关键。作者不仅教我们如何捕获和处理异常，更重要的是，他分享了如何有效地进行代码调试，找出并解决bug。这些实用的技能，让我感觉自己不再是那个只会“写代码”的新手，而是开始真正理解“开发”的内涵。这本书让我对Windows编程的信心倍增，也让我看到了自己在这个领域不断进步的可能性。

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