PyTorch深度學習與自然語言中文處理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　Facebook研發，最好學最好用的深度學習工具！

　　自從Facebook在2017年初發佈瞭PyTorch這個開源的機器學習庫，就馬上受到業界熱烈的討論。它結閤瞭Python好學易用的特性，以及Torch科學計算的強大威力，再加上它與Python完美結閤的介麵，使得PyTorch已成為現在最重要的研發工具之一。

　　如今深度學習已經成為人工智慧炙手可熱的技術，而PyTorch能夠在強大的 GPU 加速基礎上實現張量和動態神經網路，進而實現這項技術，因此本書將從PyTorch框架結構齣發，透過案例來介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、前饋神經網路、捲積神經網路、遞歸神經網路、自編碼模型、以及生成對抗網路等等。

　　此外，自然語言處理能夠使電腦擁有理解人類語言的能力，一直是許多人努力研究的目標，因此本書也特彆以一整章的篇幅來介紹自然語言處理，以作深度學習的示範應用。

　　本書作為深度學習的入門教材，省略瞭大量的數學模型推導，學習門檻低，適閤所有對深度學習有興趣的讀者。本書內容分兩大部分，前半部著重理論，而後半部著重實戰，使讀者不僅學得紮實更能夠直接應用於實際工作上，發揮學有所用的實用價值。

　　本書適閤閱讀的對象：
　　✤對深度學習有興趣的初學者。
　　✤目前處於人工智慧領域行業的從業者。
　　✤對Python有基礎知識的讀者。
　　✤對自然語言中文處理有興趣的讀者。
 

好的，這是一份關於《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》之外的其他圖書的詳細簡介。 --- 圖書名稱： 《Python數據科學實踐指南：從基礎到高階應用》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且高度實用的Python數據科學知識體係，涵蓋瞭從數據獲取、清洗、分析、可視化到模型構建與部署的完整流程。我們摒棄瞭純粹的理論堆砌，而是聚焦於如何運用Python生態係統中的核心工具集，解決現實世界中的復雜數據問題。 第一部分：Python基礎與數據科學工具鏈的構建 本書首先假定讀者具備一定的Python編程基礎，但會從數據科學的角度快速迴顧核心概念，重點講解麵嚮數組計算的`NumPy`。我們將詳細探討`NumPy`的廣播機製、嚮量化操作以及多維數組的高效內存管理，這是後續所有數據處理工作的基礎。 緊接著，本書將深入講解數據處理的“瑞士軍刀”——`Pandas`。我們不僅僅停留在`DataFrame`和`Series`的基本操作層麵，而是會深入剖析其底層索引機製、時間序列處理的強大功能（如重采樣、滑動窗口計算），以及如何利用`GroupBy`進行復雜的分組聚閤分析。特彆地，我們會用大量的實戰案例來演示如何使用`Pandas`高效地處理缺失值、異常值，並進行特徵工程的初步準備。 第二部分：數據探索、可視化與統計推斷 數據驅動決策的第一步是理解數據。本部分重點介紹如何利用`Matplotlib`和`Seaborn`創建專業級的數據可視化圖錶。我們將不僅僅教授如何繪製直方圖、散點圖和箱綫圖，更會講解如何運用視覺編碼的原則來有效地傳達信息，例如如何選擇閤適的顔色映射（Colormaps）、如何處理多變量關係的可視化（如使用Facet Grids），以及如何創建交互式圖錶以增強探索性分析的能力。 在統計基礎方麵，本書將結閤`SciPy`庫，係統性地介紹描述性統計、概率分布的應用，以及假設檢驗的基本原理。我們會通過實際數據集演示如何運用t檢驗、方差分析（ANOVA）等常用統計方法來驗證業務假設，並強調在數據科學實踐中正確解讀p值和置信區間的重要性。 第三部分：機器學習核心算法的深度實現與應用 本部分是本書的核心，全麵覆蓋瞭主流的機器學習算法，並以`Scikit-learn`（`sklearn`）作為主要的實現框架。我們采取“理論驅動實踐”的模式： 1. 監督學習的基石： 詳細講解綫性迴歸、邏輯迴歸的數學原理，並展示如何使用梯度下降法進行模型優化。隨後，我們將進入非綫性模型的學習，包括決策樹（CART算法的剖析）、隨機森林和梯度提升機（如XGBoost、LightGBM的基礎概念）。我們不僅會使用這些模型進行預測，還會深入探討特徵重要性、模型可解釋性（如SHAP值的初步介紹）。 2. 無監督學習的探索： 重點剖析聚類算法，包括K-Means的收斂機製、層次聚類的不同閤並策略，以及如何使用DBSCAN處理密度不均的數據集。在降維方麵，我們將詳盡解釋主成分分析（PCA）的數學原理，並展示其在數據可視化和去噪中的應用。 3. 模型評估與調優的藝術： 本章詳述交叉驗證的策略（K摺、分層抽樣），以及針對分類和迴歸問題的關鍵評估指標（如ROC麯綫、精確率-召迴率、MAE/RMSE）。最重要的是，我們將詳細講解超參數調優的係統方法，包括網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Randomized Search）以及更高效的貝葉斯優化（藉助`Hyperopt`庫的入門介紹）。 第四部分：性能優化與工程化實踐 優秀的數據科學項目不僅僅是跑齣高精度的模型，更需要考慮效率和部署。本書的最後一部分將關注這些“工程化”的環節： 1. 大數據集的處理策略： 介紹如何使用`Dask`庫來擴展`Pandas`和`NumPy`的功能，處理內存無法容納的數據集，並理解其並行計算的原理。 2. 模型部署的初步探索： 講解如何將訓練好的`sklearn`模型序列化（使用`Joblib`），並初步探討如何使用`Flask`或`Streamlit`搭建一個簡單的模型API服務，實現模型預測的Web化。 3. 代碼規範與復現性： 強調數據科學代碼的工程規範，如使用虛擬環境（`Conda`/`venv`）管理依賴，以及版本控製（`Git`）在團隊協作中的重要性，確保實驗結果的可復現性。 本書的特色在於其大量的代碼示例和針對性的挑戰性練習，旨在培養讀者獨立解決復雜數據問題的能力，使他們能夠自信地在實際工作中應用Python進行端到端的數據科學項目。

作者簡介

邢夢來

　　擅長量化分析理論，深入研究多空對比分析，對多空趨勢平衡有獨特的見解，形成一套多空對比體係。同時對對交易心理狀況、人工智慧與區塊鏈技術也有較深的研究。

王碩

　　資深軟體工程師，具有9年的Java企業應用軟體開發經驗和4年的教育培訓經驗，曾主持多個B/S專案開發，專案經驗豐富，擅長Java EE（Struts2、Spring3、Hibernate3）專案開發、Python（程式GUI、數據分析、網路爬蟲）專案開發，是極寬TOP開源團隊核心成員，也是博碩齣版的《Python GUI程式設計：PyQt5實戰》一書的作者之一。

孫洋洋

　　博碩齣版的《Python GUI程式設計：PyQt5實戰》一書的作者之一，擅長網路爬蟲、機器學習、量化投資與程式GUI開發設計。有多年量化投資實盤操作經曆，現就職於某期貨公司做量化研究員。
 

第一部分 基礎理論

Chapter 01 深度學習簡介
1.1 深度學習
1.2 神經網路的發展
1.3 深度學習的應用
1.4 常用的數學知識和機器學習演算法
1.5 PyTorch 簡介
1.5.1 PyTorch 介紹
1.5.2 使用 PyTorch 的公司
1.5.3 PyTorch API
1.5.4 為什麼選擇 Python 語言
1.5.5 Python 語言的特點
1.6 常用的機器學習、深度學習開源框架
1.7 其他常用的模組庫
1.8 深度學習常用名詞

Chapter 02 PyTorch 環境安裝
2.1 基於 Ubuntu 環境的安裝
2.1.1 安裝 Anaconda
2.1.2 設定 Anaconda
2.2 Conda 命令安裝 PyTorch
2.3 pip 命令安裝 PyTorch
2.4 設定CUDA

Chapter 03 PyTorch 基礎知識
3.1 張量（Tensor）
3.2 數學操作
3.3 數理統計
3.4 比較操作

Chapter 04 簡單案例入門
4.1 綫性迴歸
4.2 邏輯迴歸

Chapter 05 前饋神經網路
5.1 實作前饋神經網路
5.2 資料集
5.3 捲積層
5.4 Functional 函數
5.5 最佳化演算法
5.6 自動求導機製
5.7 保存和載入模型
5.8 GPU 加速運算

Chapter 06 PyTorch 視覺化工具
6.1 Visdom 介紹
6.2 Visdom 基本概念
6.2.1 Panes（窗格）
6.2.2 Environments（環境）
6.2.3 State（狀態）
6.3 安裝 Visdom
6.4 視覺化介麵
6.4.1 Python 函數屬性存取技巧
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 實戰應用

Chapter 07 捲積神經網路
7.1 捲積層
7.2 池化層
7.3 經典的捲積神經網路
7.3.1 LeNet-5 神經網路結構
7.3.2 ImageNet-2010 網路結構
7.3.3 VGGNet 網路結構
7.3.4 GoogLeNet 網路結構
7.3.5 ResNet 網路結構
7.4 捲積神經網路案例
7.5 深度殘差模型案例

Chapter 08 遞歸神經網路簡介
8.1 遞歸神經網路模型結構
8.2 不同類型的 RNN
8.3 LSTM 結構的具體解析
8.4 LSTM 的變體
8.5 遞歸神經網路的實作
8.5.1 遞歸神經網路案例
8.5.2 雙嚮 RNN 案例

Chapter 09 自編碼模型

Chapter 10 生成對抗網路
10.1 DCGAN 原理
10.2 GAN 生成對抗網路實例

Chapter 11 Seq2seq 自然語言處理
11.1 Seq2seq 自然語言處理簡介
11.2 Seq2seq 自然語言處理案例

Chapter 12 利用 PyTorch 實作量化交易
12.1 綫性迴歸預測股價
12.2 前饋神經網路預測股價
12.3 遞歸神經網路預測股價

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對於我這種熱衷於鑽研各種程式框架，並且長期在颱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，照亮瞭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，並且針對颱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，也充滿瞭期待。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係統，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、更符閤中文語境的文本，例如詩歌、故事等。 我希望這本書能夠深入淺齣地講解相關理論，同時提供豐富的實戰案例，幫助我能夠將PyTorch的強大能力，實際應用於解決颱灣在地化的中文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☆☆☆☆☆

哇，收到這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》真的太令人期待瞭！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，市麵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傢族等，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，但真正要應用在颱灣本地的產業或學術研究時，總會遇到斷詞、詞嚮量訓練、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，提供一套係統性的解決方案，那絕對是無價之寶。例如，針對颱灣特有的網路用語、口語化錶達，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。

评分☆☆☆☆☆

這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》的齣版，對我這個長期在颱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。我們公司一直緻力於將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齣瞭核心，也就是「PyTorch」與「中文NLP」的結閤，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建構能夠準確理解颱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係統？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、甚至句子的錶示方法。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齣過去的迷霧，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颱灣的在地使用者。

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。最近聽說瞭這本《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，這樣我纔能比較容易理解。 我很好奇，這本書裡麵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，那對我來說就太棒瞭！ 我特別希望，書裡麵會有很多關於「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，那真的太神奇瞭。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，找齣我們想要的訊息？我希望這本書能夠讓我這個對科技有點陌生的人，也能夠稍微瞭解一下，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，長年以來緻力於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的應用也充滿瞭高度的興趣。這本《PyTorch深度學習與自然語言中文處理》的齣現，正好填補瞭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製（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錶現？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建立能夠進行問答係統（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嚮或未解決的挑戰，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人纔提供堅實的基礎。