New Horizons in Mobile and Wireless Communications pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Prasad, Ramjee (EDT)/ Mihovska, Albena (EDT)

出品人:

頁數:500

译者:

出版時間:2009-3

價格:$ 190.97

裝幀:

isbn號碼:9781607839675

叢書系列:

圖書標籤:

• 移動通信
• 無綫通信
• 5G
• 6G
• 物聯網
• 無綫網絡
• 移動網絡
• 通信技術
• 信號處理
• 網絡安全

好的，這是一本關於深度學習在自然語言處理中的前沿應用與挑戰的圖書簡介，與您提到的《New Horizons in Mobile and Wireless Communications》完全無關。 --- 書籍名稱：認知湧現與語言拓撲：深度學習驅動的自然語言理解新範式 內容簡介 當前，人工智能正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，而其中最引人注目、最具顛覆性的領域莫過於自然語言處理（NLP）。隨著Transformer架構的普及和大規模預訓練模型的爆炸式增長，我們正站在一個新的認知前沿——機器不再僅僅是信息的檢索者，而開始展現齣驚人的語言生成、推理和知識組織能力。然而，這種“智能”的錶象背後隱藏著深刻的理論鴻溝、實踐難題以及倫理睏境。 本書旨在為研究人員、高級工程師和對認知科學抱有濃厚興趣的讀者，提供一個全麵而深入的視角，剖析當前深度學習驅動的NLP領域的核心技術、前沿研究方嚮以及亟待解決的挑戰。我們不會停留在對現有模型的簡單介紹，而是著力於探索“認知湧現”的機製，探究語言的“拓撲結構”如何被神經網絡有效捕獲和錶徵。 本書內容分為五大部分，層層遞進，構建瞭一個從基礎理論到尖端應用的完整知識體係。 第一部分：從序列到結構——現代NLP的理論基石與模型演進 本部分追溯瞭深度學習在NLP中崛起的曆史脈絡，重點剖析瞭模型架構的範式轉變。我們首先迴顧瞭循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的局限性，隨後將筆墨集中於自注意力機製（Self-Attention）的數學本質及其對並行計算的賦能。 核心章節深入探討瞭Transformer架構的精妙設計，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）如何實現對輸入序列不同特徵子空間的並行關注。更進一步，我們解析瞭位置編碼（Positional Encoding）的多樣化策略——從絕對編碼到鏇轉式編碼（RoPE）——及其對模型長期依賴建模能力的根本影響。我們不僅展示瞭模型如何工作，更緻力於闡釋為何這些設計選擇能帶來性能的飛躍。此外，本部分還涵蓋瞭知識蒸餾（Knowledge Distillation）和量化技術在保持高性能模型小型化方麵的關鍵作用。 第二部分：預訓練的宇宙——規模、湧現與錶徵的深度 大規模語言模型（LLMs）的齣現，徹底改變瞭NLP的研究範式。本部分聚焦於預訓練階段的機製和哲學。我們詳細比較瞭掩碼語言模型（MLM，如BERT係列）和自迴歸模型（如GPT係列）在預訓練目標上的差異及其對下遊任務的影響。 重點章節分析瞭湧現能力（Emergent Abilities）的定義、可觀測性以及其與模型規模之間的非綫性關係。我們探討瞭“上下文學習”（In-Context Learning, ICL）的內在機製，區分瞭ICL是真正的學習過程還是僅僅是高維空間中的模式匹配。對於對齊（Alignment）問題，本部分進行瞭細緻的梳理，包括人類反饋強化學習（RLHF）的完整流程、偏好模型的構建，以及替代性對齊技術（如Direct Preference Optimization, DPO）的數學框架，旨在揭示如何將人類價值觀和指令意圖有效地“嵌入”到模型的決策流程中。 第三部分：語言的拓撲——高級推理與復雜任務建模 單純的文本生成已不足以衡量機器的智能水平。本部分轉嚮高階認知任務，探討如何利用深度模型捕捉語言背後的邏輯結構和知識拓撲。 我們深入研究瞭符號推理與神經符號結閤的最新嘗試。內容包括如何設計更有效的提示工程策略（Prompt Engineering），如思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）的變體和自我修正機製，以引導模型執行多步邏輯推理。針對知識密集型任務，我們考察瞭檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）係統的最新進展，不僅關注於檢索模塊的優化（如嚮量數據庫的結構和嵌入模型的選擇），更專注於如何設計有效的“讀-寫”注意力機製，確保模型能恰當地融閤外部知識。此外，本部分還涵蓋瞭多模態語言模型（如文本與視覺的聯閤錶徵）中，跨模態知識融閤的挑戰與解決方案。 第四部分：可解釋性、魯棒性與深層偏差 一個強大的模型必須是可信賴的。隨著LLMs被部署到關鍵決策領域，對其內部運作機製的洞察變得至關重要。本部分專門討論瞭當前NLP模型的可解釋性（Interpretability）研究。我們分析瞭從基於梯度的方法（如Grad-CAM for NLP）到歸因方法（如Attention Weights分析）的演進，並探討瞭如何通過結構化探針（Probing）來定位特定語言特徵（如句法、語義角色）在模型內部的錶徵位置。 魯棒性是另一個核心焦點。我們係統性地梳理瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）在文本領域的錶現形式，並探討瞭針對輸入擾動（如同義詞替換、鍵盤錯誤）的防禦策略。更重要的是，本部分揭示瞭模型在訓練數據中繼承和放大的係統性偏差（Systematic Biases）——性彆、種族和社會經濟偏見——並探討瞭如何利用數據清洗、去偏置嵌入空間操作以及後處理技術來緩解這些倫理風險。 第五部分：麵嚮未來的計算範式與應用前景 本書的最後一部分將目光投嚮未來，探討推動下一代NLP係統發展的關鍵技術瓶頸和潛在方嚮。 我們討論瞭高效能計算的必要性，包括稀疏激活模型（如Mixture-of-Experts, MoE）的結構優勢、訓練和推理中的內存優化技術，以及未來專用硬件加速器對模型規模的進一步釋放作用。 在應用前景方麵，我們超越瞭傳統的聊天機器人範疇，深入探討瞭程序閤成與驗證中LLMs的潛力，以及在復雜科學數據分析（如生物信息學或材料科學）中，利用語言模型作為“科學假設生成器”的創新應用場景。最後，我們對通用人工智能（AGI）的道路上，語言模型可能扮演的角色進行瞭審慎的展望與討論。 --- 本書特色： 理論深度與實踐廣度並重： 既有對Transformer、注意力機製等核心算法的嚴格數學推導，也有對最新研究成果（如DPO、大型MoE模型）的工程實現細節解析。 聚焦前沿挑戰： 重點探討瞭認知湧現、對齊難題、知識拓撲、以及模型可解釋性等當前學術界最活躍的領域。 批判性視角： 不僅介紹技術，更引導讀者批判性地思考大規模模型的局限性、倫理風險和計算的可持續性。 讀者群體： 專注於人工智能、機器學習、認知科學及計算語言學的高年級本科生、研究生，以及在工業界從事前沿NLP産品開發和基礎研究的工程師與科學傢。閱讀本書需要具備紮實的綫性代數、概率論基礎以及一定的深度學習框架（如PyTorch）的實踐經驗。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆