The Protein Protocols Handbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Walker, John M. 编

出品人:

页数:1456

译者:

出版时间:2009-10

价格:$ 168.37

装帧:

isbn号码:9781603274746

丛书系列:

图书标签:

• 蛋白质
• 蛋白质组学
• 生物化学
• 分子生物学
• 实验方案
• 实验室手册
• 蛋白质分析
• 蛋白质表达
• 蛋白质纯化
• 生物技术

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 本书简介 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为信息科学领域最受瞩目、最具活力的分支之一。本书聚焦于深度学习范式如何彻底革新NLP的各个核心领域，旨在为研究人员、工程师以及对这一交叉学科抱有浓厚兴趣的专业人士提供一份详尽、深入且极具实践指导意义的蓝图。 本书摒弃了对传统基于规则和统计方法的冗长回顾，直接切入现代NLP的基石——深度神经网络。我们构建了一个清晰的知识结构，从基础理论奠基到尖端模型架构的剖析，再到实际部署的挑战与优化策略，力求展现一个完整且前沿的NLP技术栈。 第一部分：深度学习基础与文本表示的革新 本部分为后续高级主题的理论铺垫。我们首先详细阐述了深度学习在处理序列数据方面的内在优势，特别是循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们如何克服传统模型在捕捉长距离依赖方面的局限性。 重点内容包括： 词嵌入的演进： 从早期的词袋模型（Bag-of-Words）到基于上下文的动态嵌入。我们将深入探讨Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的优化路径，以及GloVe（全局向量）在捕捉共现信息方面的独特视角。更重要的是，我们会细致讲解如何从零开始构建高效的词向量空间，并讨论词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）在嵌入空间中的体现。 上下文嵌入的崛起： ELMo（Embeddings from Language Models）的出现标志着NLP进入了深层上下文表示时代。本书将详细解析其双向LSTM架构如何动态生成语境相关的词向量。 Transformer架构的解析： 毋庸置疑，Transformer是现代NLP的基石。我们将用大量的篇幅解构其核心机制——自注意力（Self-Attention）机制。这部分将详细阐述多头注意力（Multi-Head Attention）如何有效地汇聚不同表示子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）如何弥补自注意力机制对序列顺序敏感度不足的问题。我们还会探讨Encoder-Decoder结构的具体实现细节及其在序列到序列（Seq2Seq）任务中的应用。 第二部分：预训练模型的霸主地位——BERT及其家族 预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）的出现，将NLP任务的性能提升到了前所未有的高度。本部分将深度剖析如何利用大规模无标签文本数据进行高效的预训练，并随后在特定下游任务中进行微调（Fine-tuning）。 BERT的深入机制： 我们将详细阐述BERT采用的两种关键预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）与下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。针对MLM中存在的“暴露偏差”（Exposure Bias）问题，本书将引入改进的预训练策略，如Span Masking。 模型家族的扩展与分化： 紧随BERT，各种改进模型应运而生。我们会系统梳理RoBERTa（通过更优的训练策略提升性能）、ALBERT（通过参数共享和跨层参数因式分解实现轻量化）、以及ELECTRA（使用Replaced Token Detection作为替代训练目标）的关键创新点。 生成模型的突破： 在生成任务方面，以GPT系列为代表的单向（Decoder-only）模型展示了惊人的文本生成能力。本书将探讨GPT-3等超大规模模型背后的Scaling Law，以及In-Context Learning（上下文学习）的原理和应用，即无需权重更新即可通过提示工程（Prompt Engineering）引导模型完成任务。 第三部分：核心NLP任务的深度实践 本部分将深度聚焦于当前研究热点任务，展示如何将第二部分介绍的先进模型应用于实际场景。 机器翻译（Machine Translation）： 从传统的神经机器翻译（NMT）到基于Transformer的上下文感知翻译系统。我们将探讨束搜索（Beam Search）算法在解码阶段的优化，以及如何处理低资源语言对的翻译挑战（如零样本翻译）。 文本分类与信息抽取： 如何利用PLMs的上下文表示来提升情感分析、意图识别的准确率。在信息抽取方面，本书将详细介绍命名实体识别（NER）和关系抽取（Relation Extraction）如何被建模为序列标注或阅读理解任务，并对比Span-based方法与Token-based方法的优劣。 问答系统（Question Answering, QA）： 从抽取式QA（如SQuAD数据集上的模型）到生成式QA。我们将讨论如何利用自注意力机制高效地匹配问题与上下文文档，并探讨知识图谱增强的QA系统如何结合结构化知识来提升答案的准确性和可解释性。 第四部分：模型效率、可解释性与前沿挑战 任何强大的模型只有在实际部署中才能体现价值。本部分关注将深度学习NLP模型推向生产环境所必须面对的工程、伦理与科学挑战。 模型压缩与加速： 面对模型参数动辄数十亿的现状，我们必须掌握模型裁剪（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）的技术。本书将提供实用的框架和代码示例，展示如何将大型模型压缩至可以在边缘设备或低延迟服务中运行的尺寸。 可解释性（XAI for NLP）： 深度学习模型常被视为“黑箱”。本部分将介绍LIME、SHAP等方法在NLP任务中的应用，用于探究模型做出特定决策的依据。我们还会探讨注意力权重可视化在诊断模型错误和理解语义焦点方面的作用。 伦理、偏见与鲁棒性： 训练数据的偏差必然会导致模型输出的偏见。我们将深入分析模型中存在的社会偏见（如性别、种族偏见），并探讨去偏（Debiasing）技术。同时，我们也会讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）对NLP系统的威胁，以及如何构建更具鲁棒性的防御机制。 本书特色 本书的叙述风格力求严谨而不失流畅，兼顾理论深度与工程实用性。书中包含了大量基于PyTorch和TensorFlow的伪代码和实际案例片段，确保读者能够将所学知识直接转化为可运行的代码。我们不仅关注“是什么”，更深入探讨“为什么”和“如何做”，致力于培养读者独立设计和优化前沿NLP系统的能力。 --- 目标读者： 具有一定Python编程基础、熟悉机器学习基础概念的计算机科学、数据科学、应用数学背景的研究生、博士生、资深软件工程师以及AI架构师。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆