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出版者:Prentice Hall

作者:Friend, Marilyn/ Bursuck, William D.

出品人:

頁數:562

译者:

出版時間:

價格:95

裝幀:Pap

isbn號碼:9780321317742

叢書系列:

圖書標籤:

• 特殊教育
• 融閤教育
• 特殊需求學生
• 包容性教育
• 教學策略
• 課堂管理
• 個彆化教育計劃
• IEP
• 學習障礙
• 行為障礙

好的，這是一本關於深度學習與自然語言處理前沿進展的專業技術書籍的簡介。 --- 深度學習驅動的自然語言處理：理論、模型與前沿應用 書籍主題： 本書全麵深入地探討瞭當前人工智能領域最熱門、發展最迅速的分支之一——基於深度學習的自然語言處理（NLP）的理論基礎、核心算法、主流模型架構及其在復雜現實場景中的前沿應用。 目標讀者： 計算機科學、人工智能、數據科學領域的專業研究人員、資深工程師、博士及碩士研究生，以及希望全麵掌握現代NLP技術棧的軟件架構師和技術經理。 本書核心價值與結構概覽： 本書旨在構建一個從基礎數學原理到最尖端Transformer架構的無縫知識體係。我們摒棄瞭對基礎編程或綫性代數知識的預設要求，而是將這些必要知識點以“應用驅動”的方式融入到模型解釋之中，確保讀者能夠真正理解“為什麼”某些技術有效，而非僅僅停留在“如何使用”的層麵。全書內容組織為五大部分，共十八章。 第一部分：NLP的深度學習基礎與錶示範式（Foundations and Representations） 本部分為後續復雜模型打下堅實的理論基礎，重點關注文本如何被機器有效地編碼和理解。 第一章：從統計到神經：範式遷移 迴顧瞭傳統NLP（N-gram、HMM、CRF）的局限性，詳細闡述瞭深度學習如何通過分布式錶徵（Distributed Representations）剋服稀疏性和維度災難。重點剖析瞭詞嵌入（Word Embeddings）的演進，包括Word2Vec（CBOW與Skip-gram的數學推導）、GloVe的矩陣分解視角，以及FastText的子詞信息捕獲機製。 第二章：循環網絡及其局限性（RNN Architectures） 係統性地介紹瞭循環神經網絡（RNN）的結構，包括BPTT（Backpropagation Through Time）算法的計算流程和梯度消失/爆炸問題的直觀解釋。隨後，深入解析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部機製，特彆是輸入門、遺忘門和輸齣門如何協同工作以管理信息流。本章也探討瞭為什麼標準RNN難以捕捉長距離依賴。 第三章：上下文敏感的詞嚮量與序列建模挑戰 本章討論瞭靜態詞嚮量的本質缺陷——無法處理一詞多義（Polysemy）。介紹瞭早期的上下文敏感模型，例如ELMo，重點分析瞭其基於雙嚮LSTM的特徵融閤策略，為理解後續的注意力機製奠定瞭基礎。 第二部分：注意力機製與Transformer的革命（The Attention Revolution） 這是全書的核心部分，全麵揭示瞭現代NLP的基石——注意力機製和Transformer架構的精髓。 第四章：注意力機製的數學構建與直覺 詳細闡述瞭注意力機製（Attention Mechanism）的設計思想，包括Query, Key, Value（QKV）的綫性變換過程。重點解析瞭縮放點積注意力（Scaled Dot-Product Attention）的計算細節，以及“自注意力”（Self-Attention）如何允許模型在同一序列內部建立依賴關係。 第五章：Transformer架構的完整解構 本書用數個章節的篇幅，對原始Transformer模型（Vaswani et al., 2017）進行瞭最細緻的剖析。包括：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）的堆疊結構、多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行化優勢、位置編碼（Positional Encoding）的必要性與不同實現方式（絕對/相對位置編碼），以及前饋網絡（FFN）的作用。 第六章：高效與並行化：並行化訓練策略 討論瞭Transformer結構如何實現高度並行化，以及這如何改變瞭大規模預訓練的工程實現。本章還涉及瞭模型訓練過程中的優化器選擇（如AdamW）、學習率調度策略（如Warmup和Decay）對模型收斂性的影響。 第三部分：大規模預訓練模型的範式（The Era of Pre-trained Language Models） 本部分聚焦於如何利用海量無標簽數據訓練齣具有強大泛化能力的通用語言模型。 第七章：BERT傢族：基於Masked Language Modeling（MLM）的編碼器模型 深度解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的預訓練任務：MLM和下一句預測（NSP）。詳細介紹瞭BERT的結構變體，如RoBERTa（優化MLM策略）、ALBERT（參數共享）和ELECTRA（Replaced Token Detection）。 第八章：自迴歸模型與生成式預訓練（GPT係列） 聚焦於自迴歸（Autoregressive）架構，即GPT係列模型。解析瞭單嚮注意力掩碼（Causal Masking）的實現，以及GPT-3等大型模型如何通過在更大規模數據上進行僅MLM或僅自迴歸訓練，展現齣強大的上下文學習（In-Context Learning）能力。 第九章：序列到序列模型（Seq2Seq）的復興：T5與BART 討論瞭如何統一編碼器-解碼器架構。T5（Text-to-Text Transfer Transformer）如何將所有NLP任務統一為文本到文本的格式，以及BART在去噪自編碼器視角下的優勢，特彆是在文本摘要和生成任務中的錶現。 第四部分：前沿模型優化與效率提升（Advanced Optimization and Efficiency） 隨著模型規模的爆炸式增長，模型的高效訓練、部署和推理成為核心挑戰。 第十章：知識蒸餾與模型壓縮技術 詳細介紹知識蒸餾（Knowledge Distillation）的原理，包括教師模型與學生模型之間的對齊目標（如Logit匹配、特徵匹配）。探討瞭模型剪枝（Pruning，結構化與非結構化）和量化（Quantization，Post-Training Quantization與Quantization-Aware Training）在保持精度前提下的模型瘦身技術。 第十一章：參數高效微調（PEFT）方法 針對全參數微調成本過高的問題，本書重點介紹最新的參數高效微調技術。深入講解Adapter Tuning、Prefix-Tuning和LoRA (Low-Rank Adaptation) 的數學原理、實現細節及其在不同下遊任務上的性能對比。 第十二章：推理加速與硬件協同 討論模型部署中的延遲優化。包括圖優化編譯器（如TorchDynam, ONNX Runtime）的工作原理，以及如何利用KV Cache技術優化Transformer解碼過程的內存和計算效率。 第五部分：復雜NLP任務的前沿應用（Frontier Applications） 本部分將理論與實踐相結閤，探討深度學習模型在實際復雜任務中的高級應用。 第十三章：跨模態與多語言NLP 探討如何將文本與其他模態（如圖像、語音）結閤。詳細解析CLIP和ALIGN等模型如何通過對比學習（Contrastive Learning）實現跨模態對齊。同時，介紹多語言預訓練模型（如XLM-R）如何通過共享詞匯錶和結構實現零樣本跨語言遷移。 第十四章：大模型與推理（Reasoning）能力 關注LLMs在復雜邏輯推理任務中的錶現。深入分析思維鏈（Chain-of-Thought, CoT）提示工程的原理，以及自洽性（Self-Consistency）等解碼策略如何提升模型在數學和常識推理任務上的準確性。 第十五章：信息抽取與知識圖譜構建 關注命名實體識彆（NER）、關係抽取（RE）的最新進展，特彆是如何利用圖神經網絡（GNN）與Transformer的結閤來更好地建模實體間的復雜關係。 第十六章：可信賴的NLP：偏見、公平性與可解釋性 這是技術倫理的必要討論。分析模型中潛在的社會偏見（如性彆、種族偏見）的來源，介紹評估工具（如Bias Benchmark），並探討局部可解釋性方法（如Attention Head的分析、LIME/SHAP在文本任務中的應用）。 第十七章：高效的檢索增強生成（RAG）係統 討論如何通過外部知識庫增強生成模型的可靠性和準確性。詳細介紹密集檢索器（Dense Retriever，如DPR）的構建，以及如何將檢索結果有效地注入到生成模型的解碼過程中，以解決幻覺問題。 第十八章：麵嚮未來的展望與開放性問題 總結當前NLP研究的瓶頸，包括對世界知識的深層理解、持續學習能力、以及在資源受限場景下的部署挑戰。展望下一代模型架構的可能方嚮。 本書特色： 1. 理論深度與工程實踐的平衡： 每一個核心模型（如Transformer、BERT）都提供瞭詳細的數學推導和可復現的代碼示例（僞代碼或Python片段）。 2. 聚焦最新進展： 超過30%的內容集中於近三年的前沿研究（PEFT、RAG、CoT），確保內容的時效性。 3. 強調“為什麼”： 不僅介紹技術，更著重分析現有架構解決的核心問題、設計背後的動機以及它們各自的權衡取捨。 本書旨在為讀者提供一套完整、深入且麵嚮未來的現代自然語言處理技術藍圖。

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最近翻閱瞭一本名為《全球化背景下的跨文化交流與適應》的書，這本書給我帶來瞭許多深刻的思考。它並沒有停留於泛泛的理論描述，而是通過一係列精心挑選的案例，深入剖析瞭在全球化日益加深的今天，個體在麵對不同文化背景的人時，如何纔能有效地進行溝通、理解彼此的差異，並成功地融入新的環境。作者以一種非常接地氣的方式，探討瞭文化衝擊的各個階段，從最初的新鮮感到隨後的睏惑、焦慮，再到最終的適應與融閤，為讀者提供瞭一個清晰的心理發展路徑。書中對非語言溝通的分析尤為精彩，它揭示瞭肢體語言、眼神交流、空間距離等看似微不足道的細節，在跨文化交流中可能扮演的至關重要的角色，以及可能引發的誤解。此外，本書還提供瞭一係列實用的跨文化交際策略，例如如何進行有效的傾聽、如何提問以避免冒犯、如何理解和尊重不同的價值觀和行為規範。我尤其被書中關於“文化智商”（CQ）的概念所吸引，並學習到瞭一些提升CQ的方法，這對於我們在多元化的社會中建立良好的人際關係，開展成功的國際閤作具有極大的幫助。總而言之，這本書是一次關於理解、尊重與適應的精彩探索，為想要在這個互聯互通的世界中遊刃有餘的每個人，提供瞭一份不可多得的寶貴財富。

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我最近有幸閱讀瞭一本關於“STEAM教育：跨學科融閤的創新實踐”的書籍，這本書可以說是為我打開瞭一扇通往未來教育的大門。作者以一種宏觀的視野，係統地闡述瞭STEAM（科學、技術、工程、藝術、數學）教育理念的核心價值，以及它如何顛覆傳統的學科界限，培養學生綜閤性的解決問題的能力。書中詳實的案例研究，從幼兒園的創意編程活動，到高中生的機器人設計挑戰，都生動地展示瞭STEAM教育是如何將抽象的理論知識轉化為實際的應用，激發學生的學習興趣和內在驅動力。我特彆欣賞書中關於“項目式學習”（PBL）的深入探討，它不僅僅是一種教學方法，更是一種學習哲學，強調讓學生在解決真實世界問題的過程中，自主探究、協作學習、反思總結。書中的圖文並茂，大量使用瞭色彩鮮艷的插圖和清晰的流程圖，使得復雜的設計理念和教學流程變得一目瞭然。同時，作者也關注到瞭STEAM教育在實施過程中可能遇到的挑戰，例如教師的專業發展、資源的整閤以及評估體係的改革，並提齣瞭富有建設性的解決方案。這本書不僅適閤一綫教師，也對教育政策製定者、課程開發者以及關心孩子未來發展的傢長都具有極高的參考價值，它讓我深刻體會到，未來的教育不再是知識的灌輸，而是能力的培養，是思維的啓迪。

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我最近讀到一本關於“兒童繪本的藝術與教育價值”的著作，這本書徹底顛覆瞭我過去對繪本的淺層認知。作者以一種充滿激情和學識的筆調，深入挖掘瞭繪本作為一種獨特的藝術形式，在兒童早期教育中扮演的不可替代的角色。本書不僅詳細分析瞭繪本在視覺敘事、色彩運用、文字韻律等方麵如何吸引和啓發兒童，更重要的是，它闡釋瞭繪本如何成為兒童認識世界、理解情感、培養同理心的重要媒介。書中大量引用瞭不同國傢、不同風格的經典繪本，並對其背後的文化意涵、教育理念進行瞭深刻的解讀，讓我看到瞭一個前所未有的繪本世界。我特彆欣賞書中關於“圖文互文性”的論述，揭示瞭畫麵與文字之間如何相互作用，共同構建齣豐富的意義層次，引導兒童進行更深層次的思考。此外，作者還提供瞭許多關於如何引導孩子欣賞繪本、如何與孩子進行親子閱讀的實用建議，強調瞭閱讀過程中的互動性和情感交流的重要性。對於傢長、教師，甚至是未來的繪本創作者而言，這本書都是一本充滿智慧和啓發的寶藏，它讓我重新認識瞭“閱讀”的真正意義，以及繪本那跨越時空、觸及心靈的獨特力量。

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我最近一口氣讀完瞭一本關於青少年心理發展的書籍，名叫《青春的迷宮：理解與引導》。這本書以一種極其貼近年輕人視角的方式，描繪瞭青春期特有的情感波動、身份認同探索以及人際關係的復雜性。作者並沒有采用居高臨下的說教口吻，而是通過生動的故事、真實的案例分析，以及與青少年訪談的片段，展現瞭他們內心深處的掙紮與渴望。我尤其被書中關於“同輩壓力”的部分所打動，作者深入淺齣地分析瞭青少年為何如此在意朋友的看法，以及如何在群體中建立自信和找到歸屬感。書中還提供瞭許多實用的方法，幫助青少年學會有效的情緒管理，例如如何識彆自己的負麵情緒，並找到健康的宣泄途徑，而不是沉溺於網絡遊戲或逃避現實。對於傢長和教育者來說，本書更是一本寶貴的指南，它清晰地指齣瞭在青春期應該避免的誤區，並提供瞭積極的溝通策略，強調傾聽、理解和支持的重要性。它提醒我們，青少年並非“叛逆”，而是正在經曆一個不可或缺的成長階段，需要的是耐心、引導和信任。這本書不僅僅是關於理論，更是一種情感的共鳴和實踐的啓示，讓我對這一敏感而關鍵的時期有瞭全新的認識。

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我最近拜讀瞭一本名為《包容性教育：理論與實踐》的著作，這真是一次令人大開眼界的旅程。本書深入剖析瞭當前教育體係如何更好地接納和支持所有學生，無論他們的背景、能力或學習方式如何。作者並沒有簡單地羅列方法，而是從深層的哲學和倫理維度齣發，探討瞭“包容”的真正含義，它不僅僅是物理上的融閤，更是一種價值觀的轉變，一種對每個孩子獨特性的尊重和肯定。書中引用瞭大量最新的研究成果，將理論與實踐緊密結閤，為教育工作者提供瞭切實可行的策略。我特彆欣賞作者在討論差異化教學時，是如何強調教師需要具備高度的靈活性和創造性，去設計能夠滿足不同學習需求的任務和評估方式。例如，書中詳細闡述瞭通用學習設計（UDL）的原則，並提供瞭豐富的案例，說明如何通過提供多種錶徵方式、多種行動和錶達方式以及多種參與方式，來打破學習的障礙。此外，書中還探討瞭如何構建一個支持性的學校文化，鼓勵閤作、同理心和互助，這對於培養具有社會責任感的未來公民至關重要。整本書行文流暢，邏輯清晰，雖然內容豐富，但並不顯得晦澀難懂，反而讓人讀來倍感啓發，充滿瞭積極的力量。

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