PyTorch深度学习与自然语言中文处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　Facebook研发，最好学最好用的深度学习工具！

　　自从Facebook在2017年初发佈了PyTorch这个开源的机器学习库，就马上受到业界热烈的讨论。它结合了Python好学易用的特性，以及Torch科学计算的强大威力，再加上它与Python完美结合的介面，使得PyTorch已成为现在最重要的研发工具之一。

　　如今深度学习已经成为人工智慧炙手可热的技术，而PyTorch能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网路，进而实现这项技术，因此本书将从PyTorch框架结构出发，透过案例来介绍线性回归、逻辑回归、前馈神经网路、卷积神经网路、递归神经网路、自编码模型、以及生成对抗网路等等。

　　此外，自然语言处理能够使电脑拥有理解人类语言的能力，一直是许多人努力研究的目标，因此本书也特别以一整章的篇幅来介绍自然语言处理，以作深度学习的示范应用。

　　本书作为深度学习的入门教材，省略了大量的数学模型推导，学习门槛低，适合所有对深度学习有兴趣的读者。本书内容分两大部分，前半部着重理论，而后半部着重实战，使读者不仅学得扎实更能够直接应用于实际工作上，发挥学有所用的实用价值。

　　本书适合阅读的对象：
　　✤对深度学习有兴趣的初学者。
　　✤目前处于人工智慧领域行业的从业者。
　　✤对Python有基础知识的读者。
　　✤对自然语言中文处理有兴趣的读者。
 

好的，这是一份关于《PyTorch深度学习与自然语言中文处理》之外的其他图书的详细简介。 --- 图书名称： 《Python数据科学实践指南：从基础到高阶应用》 内容简介： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的Python数据科学知识体系，涵盖了从数据获取、清洗、分析、可视化到模型构建与部署的完整流程。我们摒弃了纯粹的理论堆砌，而是聚焦于如何运用Python生态系统中的核心工具集，解决现实世界中的复杂数据问题。 第一部分：Python基础与数据科学工具链的构建 本书首先假定读者具备一定的Python编程基础，但会从数据科学的角度快速回顾核心概念，重点讲解面向数组计算的`NumPy`。我们将详细探讨`NumPy`的广播机制、向量化操作以及多维数组的高效内存管理，这是后续所有数据处理工作的基础。 紧接着，本书将深入讲解数据处理的“瑞士军刀”——`Pandas`。我们不仅仅停留在`DataFrame`和`Series`的基本操作层面，而是会深入剖析其底层索引机制、时间序列处理的强大功能（如重采样、滑动窗口计算），以及如何利用`GroupBy`进行复杂的分组聚合分析。特别地，我们会用大量的实战案例来演示如何使用`Pandas`高效地处理缺失值、异常值，并进行特征工程的初步准备。 第二部分：数据探索、可视化与统计推断 数据驱动决策的第一步是理解数据。本部分重点介绍如何利用`Matplotlib`和`Seaborn`创建专业级的数据可视化图表。我们将不仅仅教授如何绘制直方图、散点图和箱线图，更会讲解如何运用视觉编码的原则来有效地传达信息，例如如何选择合适的颜色映射（Colormaps）、如何处理多变量关系的可视化（如使用Facet Grids），以及如何创建交互式图表以增强探索性分析的能力。 在统计基础方面，本书将结合`SciPy`库，系统性地介绍描述性统计、概率分布的应用，以及假设检验的基本原理。我们会通过实际数据集演示如何运用t检验、方差分析（ANOVA）等常用统计方法来验证业务假设，并强调在数据科学实践中正确解读p值和置信区间的重要性。 第三部分：机器学习核心算法的深度实现与应用 本部分是本书的核心，全面覆盖了主流的机器学习算法，并以`Scikit-learn`（`sklearn`）作为主要的实现框架。我们采取“理论驱动实践”的模式： 1. 监督学习的基石： 详细讲解线性回归、逻辑回归的数学原理，并展示如何使用梯度下降法进行模型优化。随后，我们将进入非线性模型的学习，包括决策树（CART算法的剖析）、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM的基础概念）。我们不仅会使用这些模型进行预测，还会深入探讨特征重要性、模型可解释性（如SHAP值的初步介绍）。 2. 无监督学习的探索： 重点剖析聚类算法，包括K-Means的收敛机制、层次聚类的不同合并策略，以及如何使用DBSCAN处理密度不均的数据集。在降维方面，我们将详尽解释主成分分析（PCA）的数学原理，并展示其在数据可视化和去噪中的应用。 3. 模型评估与调优的艺术： 本章详述交叉验证的策略（K折、分层抽样），以及针对分类和回归问题的关键评估指标（如ROC曲线、精确率-召回率、MAE/RMSE）。最重要的是，我们将详细讲解超参数调优的系统方法，包括网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Randomized Search）以及更高效的贝叶斯优化（借助`Hyperopt`库的入门介绍）。 第四部分：性能优化与工程化实践 优秀的数据科学项目不仅仅是跑出高精度的模型，更需要考虑效率和部署。本书的最后一部分将关注这些“工程化”的环节： 1. 大数据集的处理策略： 介绍如何使用`Dask`库来扩展`Pandas`和`NumPy`的功能，处理内存无法容纳的数据集，并理解其并行计算的原理。 2. 模型部署的初步探索： 讲解如何将训练好的`sklearn`模型序列化（使用`Joblib`），并初步探讨如何使用`Flask`或`Streamlit`搭建一个简单的模型API服务，实现模型预测的Web化。 3. 代码规范与复现性： 强调数据科学代码的工程规范，如使用虚拟环境（`Conda`/`venv`）管理依赖，以及版本控制（`Git`）在团队协作中的重要性，确保实验结果的可复现性。 本书的特色在于其大量的代码示例和针对性的挑战性练习，旨在培养读者独立解决复杂数据问题的能力，使他们能够自信地在实际工作中应用Python进行端到端的数据科学项目。

作者简介

邢梦来

　　擅长量化分析理论，深入研究多空对比分析，对多空趋势平衡有独特的见解，形成一套多空对比体系。同时对对交易心理状况、人工智慧与区块链技术也有较深的研究。

王硕

　　资深软体工程师，具有9年的Java企业应用软体开发经验和4年的教育培训经验，曾主持多个B/S专案开发，专案经验丰富，擅长Java EE（Struts2、Spring3、Hibernate3）专案开发、Python（程式GUI、数据分析、网路爬虫）专案开发，是极宽TOP开源团队核心成员，也是博硕出版的《Python GUI程式设计：PyQt5实战》一书的作者之一。

孙洋洋

　　博硕出版的《Python GUI程式设计：PyQt5实战》一书的作者之一，擅长网路爬虫、机器学习、量化投资与程式GUI开发设计。有多年量化投资实盘操作经历，现就职于某期货公司做量化研究员。
 

第一部分 基础理论

Chapter 01 深度学习简介
1.1 深度学习
1.2 神经网路的发展
1.3 深度学习的应用
1.4 常用的数学知识和机器学习演算法
1.5 PyTorch 简介
1.5.1 PyTorch 介绍
1.5.2 使用 PyTorch 的公司
1.5.3 PyTorch API
1.5.4 为什么选择 Python 语言
1.5.5 Python 语言的特点
1.6 常用的机器学习、深度学习开源框架
1.7 其他常用的模组库
1.8 深度学习常用名词

Chapter 02 PyTorch 环境安装
2.1 基于 Ubuntu 环境的安装
2.1.1 安装 Anaconda
2.1.2 设定 Anaconda
2.2 Conda 命令安装 PyTorch
2.3 pip 命令安装 PyTorch
2.4 设定CUDA

Chapter 03 PyTorch 基础知识
3.1 张量（Tensor）
3.2 数学操作
3.3 数理统计
3.4 比较操作

Chapter 04 简单案例入门
4.1 线性回归
4.2 逻辑回归

Chapter 05 前馈神经网路
5.1 实作前馈神经网路
5.2 资料集
5.3 卷积层
5.4 Functional 函数
5.5 最佳化演算法
5.6 自动求导机制
5.7 保存和载入模型
5.8 GPU 加速运算

Chapter 06 PyTorch 视觉化工具
6.1 Visdom 介绍
6.2 Visdom 基本概念
6.2.1 Panes（窗格）
6.2.2 Environments（环境）
6.2.3 State（状态）
6.3 安装 Visdom
6.4 视觉化介面
6.4.1 Python 函数属性存取技巧
6.4.2 vis.text
6.4.3 vis.image
6.4.4 vis.scatter
6.4.5 vis.line
6.4.6 vis.stem
6.4.7 vis.heatmap
6.4.8 vis.bar
6.4.9 vis.histogram
6.4.10 vis.boxplot
6.4.11 vis.surf
6.4.12 vis.contour
6.4.13 vis.mesh
6.4.14 vis.svg

第二部分 实战应用

Chapter 07 卷积神经网路
7.1 卷积层
7.2 池化层
7.3 经典的卷积神经网路
7.3.1 LeNet-5 神经网路结构
7.3.2 ImageNet-2010 网路结构
7.3.3 VGGNet 网路结构
7.3.4 GoogLeNet 网路结构
7.3.5 ResNet 网路结构
7.4 卷积神经网路案例
7.5 深度残差模型案例

Chapter 08 递归神经网路简介
8.1 递归神经网路模型结构
8.2 不同类型的 RNN
8.3 LSTM 结构的具体解析
8.4 LSTM 的变体
8.5 递归神经网路的实作
8.5.1 递归神经网路案例
8.5.2 双向 RNN 案例

Chapter 09 自编码模型

Chapter 10 生成对抗网路
10.1 DCGAN 原理
10.2 GAN 生成对抗网路实例

Chapter 11 Seq2seq 自然语言处理
11.1 Seq2seq 自然语言处理简介
11.2 Seq2seq 自然语言处理案例

Chapter 12 利用 PyTorch 实作量化交易
12.1 线性回归预测股价
12.2 前馈神经网路预测股价
12.3 递归神经网路预测股价

评分☆☆☆☆☆

身為一個對新科技總是抱持著好奇心的退休人士，雖然我已經離開職場，但對於AI的發展，尤其是它如何改變我們的生活，我一直很關注。最近聽說了這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》，光是聽書名就覺得非常厲害！雖然我不是專業的程式設計師，但我對學習新事物總是不遺餘力，而且我很喜歡看書裡有實際例子，這樣我才能比較容易理解。 我很好奇，這本書裡面會不會用比較簡單易懂的方式，來解釋什麼是「深度學習」和「自然語言處理」？因為我常常聽到這些名詞，但總覺得有點抽象。而且，它又是關於「PyTorch」這個東西，我聽說這是讓電腦變得更聰明的一種工具。如果這本書能夠把這些聽起來很專業的東西，用像是在講故事一樣的方式來呈現，那對我來說就太棒了！ 我特別希望，書裡面會有很多關於「中文」的例子，因為我們平常講話、寫字都是用中文，如果AI也能夠聽懂、看懂中文，那真的太神奇了。比如，它會不會教我們怎麼讓電腦變得更聰明，能夠跟我們用中文聊天？或者，能夠幫我們整理很多很多的資料，找出我們想要的訊息？我希望這本書能夠讓我這個對科技有點陌生的人，也能夠稍微了解一下，現在的AI到底可以做到什麼程度，尤其是對我們每天都在用的中文，有沒有什麼很酷的應用。

评分☆☆☆☆☆

身為一個大學教授，長年以來致力於AI與計算語言學的研究，我一直關注著深度學習在自然語言處理領域的發展。而PyTorch，以其動態計算圖的特性，在學術研究界越來越受歡迎，我對其在中文NLP的應用也充滿了高度的興趣。這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》的出現，正好填補了我在教學與研究上的某些空白。 我非常期待書中能夠深入探討PyTorch在建構各類中文NLP模型時的優勢。例如，如何利用PyTorch實現先進的注意力機制（Attention Mechanism）和Transformer架構，來處理中文文本的長距離依賴關係？對於中文的分詞、詞性標註、命名實體識別等基礎任務，書中是否會提供詳盡的PyTorch實作範例，並分析不同模型的效能表現？我尤其關注書中是否會涉及預訓練模型（Pre-trained Models）在中文NLP上的微調（Fine-tuning）技術，例如BERT、GPT等，以及如何針對繁體中文語料進行高效的訓練和應用。 更進一步，我希望這本書能夠提供一些關於中文語義理解、文本生成，甚至情感分析等進階應用的深度解析。例如，如何利用PyTorch建立能夠進行問答系統（Question Answering）或文本摘要（Text Summarization）的模型？對於學術研究者而言，書中是否會提供一些前沿的研究方向或未解決的挑戰，並引導讀者思考如何運用PyTorch來探索這些問題？我希望這本書不僅是一本技術手冊，更能啟發新的研究靈感，並為培養下一代的中文NLP人才提供堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種熱衷於鑽研各種程式框架，並且長期在台灣從事數據分析與機器學習應用的工作者來說，能夠見到一本專門針對PyTorch與中文NLP進行深度剖析的書籍，真的是一件令人振奮的事。《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》這個書名，就像是一盞明燈，照亮了我一直渴望深入探索的道路。 我非常期待書中能夠提供關於PyTorch框架的獨特見解，特別是在處理中文文本時，如何發揮其動態圖和GPU加速的優勢。例如，我對如何利用PyTorch高效地實現和訓練大型中文預訓練語言模型，如BERT、RoBERTa等，並且針對台灣本地的特有詞彙和語法進行優化，有著極大的興趣。書中是否會提供具體的程式碼範例，演示如何使用PyTorch的API來進行資料預處理、模型搭建、訓練、評估，以及部署？ 此外，我對於書中在中文NLP任務上的應用探討，也充滿了期待。像是如何利用PyTorch建構更精準的中文文本分類器，用於社群媒體的情感分析、新聞主題分類等；或是如何開發更智能的中文問答系統，能夠理解複雜的提問並提供準確的答案；甚至是探索如何利用PyTorch生成更具創造力、更符合中文語境的文本，例如詩歌、故事等。 我希望這本書能夠深入淺出地講解相關理論，同時提供豐富的實戰案例，幫助我能夠將PyTorch的強大能力，實際應用於解決台灣在地化的中文NLP問題。我相信，這本書將會成為我工具箱中不可或缺的重要參考文獻，讓我能夠在不斷進步的AI浪潮中，保持領先地位。

评分☆☆☆☆☆

這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》的出版，對我這個長期在台灣從事資訊科技產業、特別是對AI應用有著濃厚興趣的工程師來說，無疑是一個及時雨。我們公司一直致力於將AI技術導入到現有的產品線中，而中文自然語言處理的在地化應用，更是我們未來發展的重中之重。過去，我們在嘗試開發中文NLP相關的功能時，經常遇到資料處理、模型選擇以及部署上的瓶頸。 PyTorch作為近年來非常熱門的深度學習框架，其靈活性和易用性是我們一直想深入學習的。 這本書的標題直接點出了核心，也就是「PyTorch」與「中文NLP」的結合，這正是我一直在尋找的。我特別期待書中能提供豐富的實戰範例，而不是純粹的理論堆砌。例如，如何利用PyTorch建構能夠準確理解台灣使用者意圖的聊天機器人？或是如何開發一個能夠高效處理大量中文文獻、提取關鍵資訊的文本挖掘系統？還有，針對不同規模的資料集，書中會不會提供不同模型架構的建議，以及如何透過PyTorch進行模型優化和超參數調優，以達到最佳的效能？ 此外，我還很好奇書中對於「中文」這個複雜語言的處理，是否會特別針對繁體中文的獨特性進行探討，例如字元級、詞語級、甚至句子的表示方法。是否會涵蓋到諸如詞性標註、命名實體識別、意圖識別等基礎NLP任務，並以PyTorch為工具來實現？我希望這本書能夠帶我走出過去的迷霧，為我在中文NLP領域的實際開發提供一條清晰的道路，讓我們的產品能夠更好地服務台灣的在地使用者。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》真的太令人期待了！身為一個長年關注AI發展，尤其是在自然語言處理（NLP）領域默默耕耘的學習者，市面上終於有這樣一本專注於PyTorch並且深入中文NLP的書籍，簡直是久旱逢甘霖。光是書名就足以勾起我對最新深度學習模型在繁體中文世界落地應用的無限想像。我很好奇書中會如何闡述PyTorch框架的核心概念，尤其是在NLP任務中的應用，像是文本情感分析、語義相似度計算、甚至更進階的生成式模型，例如BERT、GPT家族等，在繁體中文語料上的調校與最佳實踐。 過去接觸過的NLP書籍，很多時候都以英文文本為例，雖然理解概念沒問題，但真正要應用在台灣本地的產業或學術研究時，總會遇到斷詞、詞向量訓練、以及語言習慣的差異，這些細節往往是影響模型效能的關鍵。這本書如果能針對繁體中文的特性，提供一套系統性的解決方案，那絕對是無價之寶。例如，針對台灣特有的網路用語、口語化表達，甚至是流行語的處理，是否能有專門的章節或案例來探討？還有，對於中文NLP中常見的難題，例如同義詞辨識、歧義消除、以及情感極性的細微差別，書中又會如何利用PyTorch的強大功能來迎刃而解？我迫不及待想深入書中，看看作者們是如何將這些複雜的技術，用清晰易懂的方式呈現給我們這些渴望進步的讀者。