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出版者:

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页数:384

译者:

出版时间:2010-5

价格:38.50元

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isbn号码:9787040286434

丛书系列:

图书标签:

• 旅游营销
• 市场营销
• 旅游管理
• 旅游行业
• 营销策略
• 消费者行为
• 品牌推广
• 目的地营销
• 旅游产品
• 营销传播

好的，这里有一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理前沿技术》的图书的详细简介，该书内容与“旅游市场营销”完全无关。 --- 图书简介：《深度学习与自然语言处理前沿技术》 探寻智能时代的认知边界 在信息爆炸与数据驱动的今天，人工智能（AI）已不再是科幻的想象，而是驱动全球科技进步的核心引擎。其中，深度学习（Deep Learning）作为机器学习皇冠上的明珠，正以前所未有的速度和精度重塑着我们与数字世界交互的方式。本书《深度学习与自然语言处理前沿技术》旨在为读者构建一个从理论基石到尖端应用的全面知识体系，深入剖析如何利用复杂神经网络模型解决当前最具挑战性的智能计算难题，尤其聚焦于人类语言的理解、生成与推理。 本书并非一本面向入门者的浅尝辄止的教程，而是为具备一定数学基础和编程经验的工程师、研究人员以及高阶学生量身定制的深度探索指南。我们将带领读者穿越传统机器学习的藩篱，直抵当前学术界和工业界最前沿的研究脉络。 --- 第一部分：深度学习的理论基石与高效架构 本书的开篇将系统性地回顾深度学习的数学基础，并迅速过渡到现代网络架构的构建艺术。我们不满足于简单的反向传播介绍，而是深入挖掘优化器（Optimizers）的演进史及其对模型收敛速度和稳定性的影响，例如AdamW、Adagrad的内在机制及其在超大规模数据集上的性能差异分析。 核心内容涵盖： 1. 高级网络拓扑结构解析： 不仅涵盖Transformer架构的核心思想（自注意力机制的并行化优势），还将详细对比和分析Mamba结构、Hyena Hierarchy等新型序列建模方法的计算复杂度和长程依赖捕获能力。 2. 正则化与泛化能力的平衡： 深入探讨Dropout、Layer Normalization、Batch Normalization（及其在RNN/CNN/Transformer中的适用性差异）的数学原理。重点分析如何通过谱归一化（Spectral Normalization）等技术来约束Lipschitz常数，从而在生成模型中实现更稳定的训练。 3. 高效训练策略： 详述混合精度训练（FP16/BF16）、梯度累积、梯度检查点（Gradient Checkpointing）等技术在受限GPU内存环境中训练万亿级参数模型的实践技巧。 --- 第二部分：自然语言处理（NLP）的革命性飞跃 自然语言处理是深度学习技术应用最为成熟且进展最为迅猛的领域之一。本书将本书的重点聚焦于大语言模型（LLMs）的生态系统，强调从预训练到微调（Fine-tuning）的全流程技术栈。 2.1 基础模型的深度构建 我们将详细解构当前主流LLMs的内部构造： Transformer的精细打磨： 探究RoPE（旋转位置嵌入）、ALiBi等新型位置编码对模型上下文窗口扩展的贡献。 数据质量与规模化： 分析高质量的预训练语料（如代码数据、多模态数据混合）对模型涌现能力（Emergent Abilities）的关键作用，并探讨数据清洗和去重的高级算法。 2.2 高效微调与部署范式 训练完整的LLM成本高昂，因此，本书将大量篇幅用于介绍参数高效微调（PEFT）技术，这是实现模型定制化的关键： LoRA (Low-Rank Adaptation) 及其变体： 深入剖析其低秩分解的数学原理，并对比QLoRA（量化LoRA）如何在内存占用和性能之间找到最优解。 Prompt Engineering的科学化： 介绍思维链（CoT）、自我一致性（Self-Consistency）等复杂提示工程方法的内在逻辑，以及如何通过自动化的提示优化器来提升零样本和少样本学习的性能。 模型量化与蒸馏： 详述W8A8、GPTQ等后训练量化技术对模型推理速度和内存占用率的实际影响，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）在创建轻量级高性能模型中的应用。 --- 第三部分：前沿应用与跨模态智能 本书的后半部分将目光投向当前研究的前沿领域，探讨深度学习如何处理更复杂的认知任务，特别是涉及推理、规划和多模态信息的融合。 3.1 具身智能与规划推理 我们超越了单纯的文本生成，探讨模型如何与外部环境交互： 世界模型（World Models）： 如何利用大型模型进行环境状态的建模、预测未来序列，并辅助进行高层决策规划（如在机器人控制中的应用）。 复杂推理的挑战： 针对数学推理、逻辑归纳等需要多步迭代和自我修正的任务，研究基于搜索的解码策略（如束搜索与MCTS的结合）如何超越贪婪解码。 3.2 多模态融合的架构挑战 现代AI正向着统一处理视觉、听觉和文本信息的方向发展。本书将分析多模态对齐的难题： 跨模态对齐机制： 深入研究CLIP、Flamingo等模型中，如何通过对比学习（Contrastive Learning）在共享的嵌入空间中对齐不同模态的信息。 视觉语言模型（VLMs）： 探讨如何将Transformer的注意力机制扩展到同时处理图像Token和文本Token，实现高质量的图像描述生成与视觉问答。 --- 总结：面向未来的研究路线图 《深度学习与自然语言处理前沿技术》不仅是一本技术手册，更是一份面向未来研究的路线图。通过对最新架构、优化技术和应用范式的深入剖析，读者将能够： 1. 掌握构建、训练和优化万亿级深度学习模型的核心工程能力。 2. 理解LLMs涌现能力的内在机制，并能批判性地评估现有技术的局限性。 3. 识别当前NLP和AI交叉领域中尚未解决的关键科学问题，为自身的学术或工业研究指明方向。 本书的案例代码均采用PyTorch最新版本编写，并提供详尽的Jupyter Notebook示例，确保理论知识能迅速转化为实践成果。它将成为任何渴望站在人工智能技术浪尖，驾驭下一代智能系统的专业人士不可或缺的工具书。

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