【簡介】 整部《源氏物語》，乃是作者紫式部「成為自己」的故事 誕生於一千年前平安時代的《源氏物語》，是日本家喻戶曉的古典文學，其地位一如中國的《紅樓夢》。 歷來對《源氏物語》的賞析，多環繞著主角源氏，多著墨其文學、歷史價值，或欣賞書中詩詞作品、人物角色塑造。 源氏是世俗眼光中的「完美男性」：容貌才情、權勢地位、妻妾愛情無一不缺，但河合隼雄身為心理學家，他直覺充滿光環的男主角並無存在感（不像真實的人）。他從作者紫式部的寫作心理動機來探討：紫式部是為了講述自己的故事而寫下這部小說，為了展現自己內心豐富的各種面向而創造許多女性角色，且為了使故事有一條軸心線，而設計出源氏這個角色來串場。 在河合隼雄眼中，這部作品不是「主角源氏的故事」，而是「作者紫式部的故事」，更是「古代女性自我追求的故事」。 作者分析源氏諸多情人，分別代表了母親、妻子、女兒、娼婦四種形象。有的女性宛如慈母，有的是堅忍的賢妻，有的柔媚多情，有的則全身燃燒嫉妒的烈焰，也有露水姻緣的娼婦，以及背叛父親的叛逆女兒。「這些，全部都是紫式部」。這些女性角色加起來，可以圓滿一個以光源氏為中心的曼陀羅圖，具體表現出紫式部的內在。 河合隼雄特別提出續篇中的女主角浮舟的改變，從受人擺佈到主動追求人生；這份主體性的覺醒，想要成為「個體」的奮鬥，是紫式部個人的覺醒，更是心理治療之所以能夠成功的關鍵之一。 事實上，不論古今、男女，每個人內心都是這麼豐富，都懷抱想要「成為自己」的心願。 河合隼雄從多年的臨床經驗發現，現代日本人想要活出自己的人生，困難重重。從明治維新接受西方文化，到戰敗被迫接受民主制度，日本人拋棄了固有的精神內涵、貶抑父權與母權的微妙平衡，活在一個神似西方社會的空殼中。近代西方皆以「男性之眼」來衡量事物，日本社會也不例外。因此作者刻意採取「女性之眼」來解讀本書，並引用許多女性榮格分析師的言論，可說是為了要替現代日本人喚回「陰性本能」，找到一條自我實現之路。 榮格派分析師佩蕾拉說：「我們這些在社會上獲得成功的女性，幾乎一律是『父親的女兒』──也就是說，非常適應男性本位社會的女性。我們一直排斥過去自己所擁有的女性特質的本能，以及能量模式。同樣地，文化也以趕盡殺絕的方式強奪、傷害我們的本能。」 現代西方文化所扼殺的，不只是西方女性的本能，而是所有人：西方人與東方人、男人與女人，心中那份飽受壓抑的陰性本能。 透過女性之眼閱讀古典文學，讓飽受忽視的陰性本能覺醒，是我們在現代西方「男性之眼的文化」中，自我實現的新途徑。 本書特色 ★日本人最敬愛的心理學家解析日本著名古典文學 ★以女性視角與榮格心理學觀點解析《源氏物語》，看見全新的故事 ★透過全新審視古典文學，探索日本人的深層心理，找出面對未來的方法 名家推薦 王浩威（精神科醫師、作家） 林水福（南台科技大學 應用日語系教授） 呂旭亞（榮格心理分析師） 鄧惠文（榮格分析師、精神科醫師） 作者介紹 作者簡介 河合隼雄 1928-2007，出生於日本兵庫縣，畢業於京都大學數學系。1962年赴瑞士蘇黎世榮格學院學習，是第一位取得榮格分析師資格的日本人。持有世界沙遊學會執照，為該會創始人之一，也是日本沙遊治療的主要推動者。曾任京都大學教育學院院長、國際日本文化研究中心所長、日本文化廳廳長、日本臨床心理醫師學會會長、京都大學榮譽教授等職。 河合隼雄以深厚的心理學知識為基礎，長年針對日本文學、政治、教育、社會問題等不同領域進行論述、對話。著作甚鉅，其中《日本人的傳說與心靈》一書曾榮獲大佛次郎獎，《高山寺的夢僧：明惠法師的夢境探索之旅》榮獲首屆新潮學藝獎。其他重要著作包括《孩子與惡》、《轉大人的辛苦》、《青春的夢與遊戲》、《故事裡的不可思議》、《閱讀孩子的書》、《閱讀奇幻文學》、《佛教與心理治療藝術》（以上皆由心靈工坊出版）、《河合隼雄著作集》、《村上春樹去見河合隼雄》(與村上春樹合著)、《原來如此的對話》（與吉本芭娜娜合著）、《走進小孩的內心世界》、《心的棲止木》等。此次中文版最新著作為《源氏物語與日本人》。 編者簡介 河合俊雄 京都大學教授、榮格分析師。1957年出生，其父為日本已故心理學泰斗河合隼雄，於1990年於蘇黎世榮格學院取得分析師執照。他目前亦身兼國際分析心理學會（IAAP）副理事長、日本榮格派分析家協會副會長、河合隼雄財團代表理事。近二十年來，陸續從事多項日文版心理學相關書籍之編著譯介。他的文章與著作已有英語、德語及日語版發行。個人著作包括《當村上春樹遇見榮格：從《1Q84》的夢物語談起》（心靈工坊出版）、《概念の心理療法物語から弁証法ヘ》、《ユング魂の現実性》、《心理臨床の理論》。 譯者簡介 林暉鈞 林暉鈞，畢業於國立藝專，為國內知名小提琴家。醉心哲學與當代思潮，2011年起引介並翻譯日本思想家柄谷行人著作，已出版《倫理21》、《柄谷行人談政治》、《世界史的結構》、《哲學的起源》、《帝國的結構》，另譯有《高山寺的夢僧》、《當村上春樹遇見榮格》、《革命的做法》、《孩子與惡》、《青春的夢與遊戲》等書（均由心靈工坊出版）。 【目錄】 導讀 心理學家獨特眼光所見的《源氏物語》 林水福 前言 第一章 人為什麼會想要「說故事」？ 玉虫色的光源氏 像「便利屋」一樣的存在‧是人？是神？‧「男人之眼」與「女人之眼」 人創造出「故事」的時候 虛構中的真實‧值得受到矚目的王朝物語‧撰寫「自己的故事」 「如何生存」的觀點 為什麼為了生存，人需要「故事」？‧日本人的苦惱 第二章、「女性故事」的深層 母權社會的男與女 母女一體感的來源‧聖娼‧「母親的兄長」之重要角色 從母權轉變為父權的時候 「不把女人當人的社會」中的女人‧「母親與兒子」、「父親與女兒」的聯結‧在平安這個特別的時代中 自我危機 男性英雄故事的背後‧浪漫愛情的困難‧孤獨病的蔓延 活在當下不可缺少的東西 以生命實踐「父親的女兒」的人‧父權與母權能否兩立？‧當每個人都找到「自己的故事」時 第三章、內在的分身 「內向的人」紫式部 想法放在心裡‧入宮侍奉所經驗到的事物 母性 從桐壺到藤壺‧慈母大宮‧惡母弘徽殿女御 妻子的人生 悲傷的自尊心‧葵姬與六条夫人‧末摘花的自我分裂‧「主婦」型的花散里‧「父親的女兒」明石君 「娼」的位置 空蟬的處世之道‧滯留在異空間的夕顏‧源典侍與朧月夜 第四章、光的衰芒 由外而內——光源氏的變貌 不知恐懼為何物的男人‧在心裡感受到衝突與痛楚的真實人類‧面對「中年危機」 與「女兒」的關係 掌握在父親手裡的「女兒的幸福」‧令人放不下的女兒‧戀心與自制心‧嫩妻 「私通」發生的時候 私通的再現／父子間的矛盾對立‧三角關係的結構‧出家的心理 深化的曼陀羅之動力關係（dynamism） 不止於二次元的曼陀羅‧紫之上的人生軌跡‧六条院曼陀羅／消逝而去的光源氏 第五章、做為「個體」生存 男女關係的新方式 兒子夕霧的戀情‧關於〈橫笛〉‧苦惱的男人 擁有「Genius Loci」的場所 聖俗交錯‧分裂的男性像‧要不要經過「性的迴路」？ 致命的被動性 當無勝於有‧迷惘的心‧決心投水 「死與再生」的體驗 在能夠表示自己的意志之前‧重生後尋得的境地 後記 解說 臨床心理學家詮釋下的《源氏物語》 河合俊雄 女性的故事與曼陀羅‧中空與女性的意識‧做為個體的女性 「故事與日本人的心」選輯 發刊詞
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【簡介】 ◎榮獲日本首屆新潮學藝獎，河合隼雄又一代表作，理解日本深層文化最佳祕徑 ◎以榮格派心理分析觀點，重新詮釋幕府時代名僧畢生夢紀錄，見解精闢，值得再三閱讀 在日本文化史上，明惠法師是以主觀方式積極探索個人內在體驗的第一人！ 貫穿他一生為數龐大的夢紀錄，是世界精神史上極稀有的珍貴遺產！ 明惠是日本鐮倉時代的名僧。那是一個動盪不安的年代，也是靈性極度活潑的時代。天皇政權轉移到以武士為主的幕府手中，向來從屬於上流社會的佛教，也下降到一般民眾的內心扎根，名僧輩出，各自以創新的思想活躍著。 1191年，明惠十九歲，開始撰寫《夢記》。當外在世界產生劇烈變動的時刻，明惠卻認真地向內沉澱、探索，持續長達四十年，與夢共生。 明惠一生未立宗派，但其華嚴思想強烈影響了日本人的日常倫理。更重要的是，貫穿他一生為數龐大的夢紀錄，成了世界精神史上極稀有的珍貴遺產。 「終生持續記錄自己的夢，所需要的『心』的能量，遠超過我們想像。」日本第一位榮格分析師河合隼雄深感讚嘆的是，明惠不僅記夢，也自我解夢，從中發現內在心靈的追尋與生存意義。 「從事夢分析不但需要強大的理性力量，更必須超越理性，勇敢地面對非理性的世界。如果理性的力量不足，容易被無意識吞噬；但如果一昧地固執於理性，則很難發現夢的意義。明惠能夠對自己進行夢的分析，是非常稀有的現象。」 明惠的夢與他的生活完美地融合在一起，有如一幅繪卷；夢與現實，如同縱向與橫向的絲線，將他的生命交織成偉大的作品。河合隼雄認為，明惠的一生正是榮格所說的個體化與自我實現過程的精彩範例。 作者簡介 河合隼雄（Hayao Kawai, 1928-2007） 出生於日本兵庫縣，畢業於京都大學數學系。1962年赴瑞士蘇黎世榮格學院學習，是第一位取得榮格分析師資格的日本人。持有世界沙遊學會執照，為該會創始人之一，也是日本沙遊治療的主要推動者。曾任京都大學教育學院院長、國際日本文化研究中心所長、日本文化廳廳長、日本臨床心理醫師學會會長、京都大學榮譽教授等職。 河合隼雄以深厚的心理學知識為基礎，長年針對日本文學、政治、教育、社會問題等不同領域進行論述、對話。除了《日本人的傳說與心靈》（心靈工坊）一書曾榮獲大佛次郎獎，本書亦榮獲首屆新潮學藝獎。著作甚鉅，包括《河合隼雄著作集》、《佛教與心理治療藝術》（心靈工坊）、《村上春樹去見河合隼雄》（時報）、《原來如此的對話》（時報）、《走進小孩的內心世界》（天下）等。 【目錄】 推薦序：賞析宗教修行與夢境探索的經驗寶典∕蔡昌雄 文庫版前言 第一章 明惠與夢 夢記 明惠與夢∕夢的紀錄∕佛僧與夢 夢是什麼？ 夢的研究∕夢的分析∕夢的作用∕與夢共生 日本人與夢 古代人與夢∕多聞院英俊的夢∕理性與非理性 概觀明惠的夢 《夢記》的史料∕其他的夢∕有關明惠的夢之研究 第二章 明惠與他的時代 明惠的生平 明惠的時代∕明惠的生平 佛教史中的明惠 明惠的歷史意義∕日本人與戒 第三章 母性存在 最初的夢 乳母之死的夢∕九相詩繪∕身體是什麼？ 捨身 我，年十三已然老去∕捨身的意義∕捨身的成就 佛眼佛母 佛眼──諸佛之母∕《理趣經》 第四章 上升與下降 割耳 自我去勢∕文殊的顯現∕二羽大孔雀王 上升之夢 五十二位之石∕與身體和解∕筏立 第五章 「物」與「心」 對佛陀的思慕 寫給一座島的信∕渡天竺∕糸野夫人之夢 共時性 明惠與心電感應∕意識的次元∕明惠的意識 「如其應然」 高山寺∕「賜我生！」∕我欲語者，唯有一言∕摧邪輪 第六章 明惠與女性 佛教與女性 女性的重要性∕日本佛教與女性 女性的夢 女性形象的變遷∕性夢∕承久之亂 善妙 善妙之夢∕華嚴緣起∕女性形象的開花結果 親鸞與女性 親鸞的夢∕女犯 第七章 事事無礙 身心凝然 登上兜率天∕身心凝然之夢∕華嚴的世界 示寂 此、吾之死夢矣∕我，自護戒者中來 後記 延伸閱讀
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【簡介】 ►剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組 ►系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度 ►建構完整的 PyTorch 多模態開發環境 ►從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理 ►實作自回歸架構下的文字生成與情感分類 ►探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略 ►整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計 ►部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調 ►實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換 ►實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別 ►使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建 ►完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合 本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構，深入解析其高效注意力機制（如MLA、MQA、GQA）與混合專家模型（MoE）在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節，並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例，具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討，尤其在調優章節中，對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言，本書可作為技術參考與實作指南。 【目錄】 ▌第1 章 高性能注意力與多模態融合 1.1 從湧現到飛躍：高性能大模型的崛起 1.1.1 大模型的「湧現」 1.1.2 大模型的發展歷程 1.1.3 高性能大模型的崛起 1.2 大模型的內功：高性能注意力機制的崛起 1.2.1 注意力機制的基本原理 1.2.2 注意力機制的變革與發展 1.2.3 高性能注意力機制崛起：GQA 與MLA 1.3 大模型的外拓：多模態融合 1.3.1 多模態外拓及其挑戰 1.3.2 融合策略與技術概覽 1.3.3 深度學習在多模態融合中的應用場景 1.4 高性能注意力與多模態融合的未來展望 1.4.1 融合技術的創新方向 1.4.2 注意力機制的前端探索 1.5 本章小結 ▌第2 章 PyTorch 深度學習環境架設 2.1 安裝Python 開發環境 2.1.1 Miniconda 的下載與安裝 2.1.2 PyCharm 的下載與安裝 2.1.3 計算softmax 函式練習 2.2 安裝PyTorch 2.0 2.2.1 NVIDIA 10/20/30/40 系列顯示卡選擇的GPU 版本 2.2.2 PyTorch 2.0 GPU NVIDIA 執行函式庫的安裝 2.2.3 Hello PyTorch 2.3 多模態大模型DeepSeek 初探與使用 2.3.1 DeepSeek 模型簡介 2.3.2 DeepSeek 帶來的技術創新 2.3.3 DeepSeek 的第三方服務與使用範例 2.4 本章小結 ▌第3 章 注意力機制詳解之基礎篇 3.1 注意力機制與模型詳解 3.1.1 注意力機制詳解 3.1.2 自注意力（Self-Attention）機制 3.1.3 自注意力的程式實現 3.1.4 ticks 和Layer Normalization 3.1.5 多頭自注意力 3.2 注意力機制的應用實踐：編碼器 3.2.1 自編碼器的整體架構 3.2.2 回到輸入層：初始詞向量層和位置編碼器層 3.2.3 前饋層的實現 3.2.4 將多層模組融合的TransformerBlock 層 3.2.5 編碼器的實現 3.3 基礎篇實戰：自編碼架構的拼音中文字生成模型 3.3.1 中文字拼音資料集處理 3.3.2 架設文字與向量的橋樑—Embedding 3.3.3 自編碼模型的確定 3.3.4 模型訓練部分的撰寫 3.4 本章小結 ▌第4 章 注意力機制詳解之進階篇 4.1 注意力機制的第二種形態：自迴歸架構 4.1.1 自迴歸架構重大突破：旋轉位置編碼 4.1.2 增加旋轉位置編碼的注意力機制與現有函式庫套件的實現 4.1.3 新型的啟動函式SwiGLU 詳解 4.1.4 「因果遮罩」與「錯位」輸入輸出格式詳解 4.2 進階篇實戰1：無須位置表示的飯店評論情感判斷 4.2.1 資料集的準備與讀取 4.2.2 使用sentencepiece 建立文字詞彙表 4.2.3 編碼情感分類資料集 4.2.4 基於新架構文字分類模型設計 4.2.5 情感分類模型的訓練與驗證 4.3 進階篇實戰2：基於自迴歸模型的飯店評論生成 4.3.1 資料集的準備與讀取 4.3.2 基於自迴歸文字生成模型的設計 4.3.3 評論生成模型的訓練 4.3.4 使用訓練好的模型生成評論 4.4 本章小結 ▌第5 章 注意力機制詳解之高級篇 5.1 替代前饋層的混合專家模型詳解 5.1.1 混合專家模型的基本結構 5.1.2 混合專家模型中的「專家」與「調控」程式實現 5.2 高級篇實戰1：基於混合專家模型的情感分類實戰 5.2.1 基於混合專家模型的MoE 評論情感分類實戰 5.2.2 混合專家模型中負載平衡的實現 5.2.3 修正後的MoE 門控函式 5.3 帶有MoE 的注意力模型 5.3.1 注意力機制中的前饋層不足 5.3.2 MoE 天然可作為前饋層 5.3.3 結合MoE 的注意力機制 5.4 高級篇實戰2：基於通道注意力的影像分類 5.4.1 資料集的準備 5.4.2 影像辨識模型的設計 5.4.3 結合通道注意力圖像分類模型 5.4.4 影像辨識模型SENet 的訓練與驗證 5.5 高級篇實戰3：基於MoE 與自注意力的影像分類 5.5.1 基於注意力機制的ViT 模型 5.5.2 Patch 和Position Embedding 5.5.3 視覺化的V-MoE 詳解 5.5.4 V-MoE 模型的實現 5.5.5 基於影像辨識模型V-MoE 的訓練與驗證 5.5.6 使用已有的函式庫套件實現MoE 5.6 本章小結 ▌第6 章 注意力機制詳解之調優篇 6.1 注意力模型最佳化方案講解 6.1.1 注意力模型最佳化1：MQA 模型 6.1.2 注意力模型最佳化2：MLA 模型 6.1.3 注意力模型最佳化3：GQA 模型 6.1.4 注意力模型最佳化4：差分注意力模型 6.2 調優篇實戰1：基於MLA 的人類語音情感分類 6.2.1 情緒資料的獲取與標籤的說明 6.2.2 情緒資料集的讀取 6.2.3 語音情感分類模型的設計和訓練 6.3 本章小結 ▌第7 章 旅遊特種兵迪士尼大作戰：DeepSeek API呼叫與高精準路徑最佳化 7.1 基於線上API 的大模型呼叫 7.1.1 DeepSeek 的註冊與API 獲取 7.1.2 帶有特定格式的DeepSeek 的API 呼叫 7.1.3 帶有約束的DeepSeek 的API 呼叫 7.2 智慧化DeepSeek 工具呼叫詳解 7.2.1 Python 使用工具的基本原理 7.2.2 在DeepSeek 中智慧地使用工具 7.2.3 在DeepSeek 中選擇性地使用工具 7.2.4 DeepSeek 工具呼叫判定依據 7.3 旅遊特種兵迪士尼大作戰：DeepSeek 高精準路徑最佳化 7.3.1 遊樂場資料的準備 7.3.2 普通大模型的迪士尼遊玩求解攻略 7.3.3 基於動態規劃演算法的迪士尼遊玩求解攻略 7.3.4 基於DeepSeek 的旅遊特種兵迪士尼大作戰 7.4 本章小結 ▌第8 章 廣告文案撰寫實戰：多模態DeepSeek 當地語系化部署與微調 8.1 多模態DeepSeek-VL2 當地語系化部署與使用 8.1.1 Linux 版本DeepSeek-VL2 程式下載與影像問答 8.1.2 Windows 版本DeepSeek-VL2 程式下載 8.2 廣告文案撰寫實戰1：PEFT 與LoRA 詳解 8.2.1 微調的目的：讓生成的結果更聚焦於任務目標 8.2.2 微調經典方法LoRA 詳解 8.2.3 調配DeepSeek 微調的輔助函式庫PEFT 詳解 8.3 廣告文案撰寫實戰2：當地語系化DeepSeek-VL2 微調 8.3.1 資料的準備 8.3.2 微調模型的訓練 8.3.3 微調模型的使用與推斷 8.4 本章小結 ▌第9 章 注意力與特徵融合範式1：Diffusion 可控影像生成 9.1 Diffusion 生成模型精講 9.1.1 Diffusion Model 的精講 9.1.2 直接執行的經典DDPM 的模型訓練實戰 9.1.3 DDPM 的模型基本模組說明 9.1.4 DDPM 加噪與去噪詳解：結合成功執行的擴散模型程式 9.1.5 DDPM 的損失函式：結合成功執行的Diffusion Model 程式 9.2 可控影像生成實戰：融合特徵的注意力機制 9.2.1 擴散模型可控生成的基礎：特徵融合 9.2.2 注意力MQA 中的可控特徵融合 9.2.3 基於注意力的擴散模型的設計 9.2.4 影像的加噪與模型訓練 9.2.5 基於注意力模型的可控影像生成 9.3 本章小結 ▌第10 章 注意力與特徵融合範式2：多模態圖文理解與問答 10.1 多模態圖文問答實戰 10.1.1 一種新的多模態融合方案 10.1.2 資料集的設計與使用 10.1.3 多模態融合資料集的訓練 10.1.4 多模態圖文問答的預測 10.2 更多的多模態融合方案 10.2.1 一種截斷的多模態融合方案 10.2.2 截斷後多模態模型的訓練與預測 10.2.3 一種加法基礎的多模態融合方案 10.3 本章小結 ▌第11 章 注意力與特徵融合範式3：交叉注意力語音轉換 11.1 點對點語音辨識任務簡介 11.1.1 點對點的語音辨識 11.1.2 中文語音文字資料集說明 11.2 點對點音訊特徵提取函式庫librosa 的使用 11.2.1 音訊訊號的基本讀取方法 11.2.2 多特徵音訊取出 11.3 點對點語音辨識任務簡介 11.3.1 全中文音訊資料集的準備 11.3.2 音訊特徵的提取與融合 11.3.3 基於生成模型的點對點語音辨識任務 11.3.4 點對點語音辨識任務的訓練與預測 11.4 基於PyTorch 的資料處理與音訊特徵融合 11.4.1 THCHS30 資料集的處理 11.4.2 基於torchaudio 的音訊前置處理 11.4.3 基於不同角度的音訊特徵獲取和簡單融合 11.4.4 關於特徵融合的講解 11.5 用於特徵融合的交叉注意力 11.5.1 交叉注意力詳解 11.5.2 帶有遮罩的交叉注意力 11.5.3 完整的帶有遮罩的交叉注意力點對點語音辨識 11.5.4 基於交叉注意力的點對點語音辨識的訓練與預測 11.5.5 基於連接concat 的點對點語音辨識模型 11.6 本章小結 ▌第12 章 多模態特徵token 壓縮 12.1 影像特徵壓縮的多種實現 12.1.1 Pixel-Shuffle 的token 壓縮 12.1.2 Cross-layer Token Fusion 壓縮 12.1.3 AvgPool 的token 壓縮 12.2 基於AvgPool 與自編碼器的語音辨識 12.2.1 修改後的AvgPool 函式 12.2.2 自編碼器語音辨識模型1：資料準備 12.2.3 自編碼器語音辨識模型2：模型設計 12.2.4 自編碼器語音辨識模型3：模型的訓練與預測 12.3 本章小結 ▌第13 章 從二維到一維：影像編碼器詳解與圖形重建實戰 13.1 影像編碼器 13.1.1 從自然語言處理講起 13.1.2 影像的編碼與解碼VQ-VAE 13.1.3 為什麼VQ-VAE 採用離散向量 13.1.4 VQ-VAE 的核心實現 13.2 基於VQ-VAE 的手寫體生成 13.2.1 影像的準備與超參數設置 13.2.2 VQ-VAE 的編碼器與解碼器 13.2.3 VQ-VAE 的模型設計 13.2.4 VQ-VAE 的訓練與預測 13.2.5 獲取編碼後的離散token 13.3 基於FSQ 的人臉生成 13.3.1 FSQ 演算法簡介與實現 13.3.2 人臉資料集的準備 13.3.3 基於FSQ 的人臉重建方案 13.3.4 基於FSQ 的人臉輸出與離散token 13.4 基於FSQ 演算法的語音儲存 13.4.1 無監督條件下的語音儲存 13.4.2 可作為密碼機的離散條件下的語音辨識 13.5 本章小結 ▌第14 章 基於PyTorch 的點對點視訊分類實戰 14.1 視訊分類資料集的準備 14.1.1 HMDB51 資料集的準備 14.1.2 視訊抽幀的處理 14.1.3 基於PyTorch 的資料登錄 14.2 注意力視訊分類實戰 14.2.1 對於視訊的Embedding 編碼器 14.2.2 視訊分類模型的設計 14.2.3 視訊分類模型的訓練與驗證 14.3 使用預訓練模型的視訊分類 14.3.1 torchvision 簡介 14.3.2 基於torchvision 的點對點視訊分類實戰 14.4 本章小結 ▌第15 章 基於DeepSeek 的跨平臺智慧客服開發實戰 15.1 智慧客服的設計與基本實現 15.1.1 智慧客服架設想法 15.1.2 商品介紹資料的格式與說明 15.1.3 基於DeepSeek 的智慧客服設計 15.2 帶有跨平臺使用者端的智慧客服開發實戰 15.2.1 跨平臺使用者端Gradio 使用詳解 15.2.2 一個簡單的Gradio 範例 15.2.3 基於DeepSeek 的跨平臺智慧客服實現 15.3 本章小結
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