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1）DeepSeek多模态大模型正备受瞩目，而其背后的高性能注意力机制与多模态融合技术更是成为了深度学习研究领域的热点。
（2）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》致力于成为读者全面掌握DeepSeek核心技术的宝典，通过深入浅出的原理讲解与实例分析，引导读者系统学习DeepSeek的核心原理、架构及应用开发方法。
（3）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析DeepSeek的核心技术多头潜在注意力MLA与混合专家模型MoE，详细阐述它们的工作原理与技术优势。
（4）《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》详细探讨DeepSeek中的多模态融合方法，结合丰富的应用实例，为读者提供全面的理论与实践指导，助力读者深入理解高性能大模型的运行机制。
（5）实战项目涵盖情感分类、图像识别、语音识别、文本生成、图像生成、图文问答、视频分类、智能客服等应用场景。
（6）配套示例源码、数据文件、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群。
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| 內容簡介： |
《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。
《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、DeepSeek注意力机制详解（包括基础篇、进阶篇、高级篇及调优篇）、在线与本地部署的DeepSeek实战（如旅游特种兵迪士尼大作战、广告文案撰写与微调、智能客服等），以及多模态融合技术与实战应用（如Diffusion可控图像生成、多模态图文理解与问答、交叉注意力语音转换、端到端视频分类等）。
《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》既适合DeepSeek核心技术初学者、注意力机制初学者、大模型应用开发人员、多模态融合开发人员、大模型研究人员，也适合高等院校及高职高专院校人工智能大模型方向的师生。
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| 關於作者： |
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王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。
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| 目錄：
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第1章 高性能注意力与多模态融合 1
1.1 从涌现到飞跃：高性能大模型的崛起 1
1.1.1 大模型的“涌现” 2
1.1.2 大模型的发展历程 3
1.1.3 高性能大模型的崛起 4
1.2 大模型的内功：高性能注意力机制的崛起 5
1.2.1 注意力机制的基本原理 5
1.2.2 注意力机制的变革与发展 6
1.2.3 高性能注意力机制崛起：GQA与MLA 6
1.3 大模型的外拓：多模态融合 7
1.3.1 多模态外拓及其挑战 7
1.3.2 融合策略与技术概览 7
1.3.3 深度学习在多模态融合中的应用场景 9
1.4 高性能注意力与多模态融合的未来展望 10
1.4.1 融合技术的创新方向 11
1.4.2 注意力机制的前沿探索 11
1.5 本章小结 12
第2章 PyTorch深度学习环境搭建 13
2.1 安装Python开发环境 13
2.1.1 Miniconda的下载与安装 13
2.1.2 PyCharm的下载与安装 16
2.1.3 计算softmax函数练习 20
2.2 安装PyTorch 2.0 21
2.2.1 NVIDIA 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 21
2.2.2 PyTorch 2.0 GPU NVIDIA运行库的安装 21
2.2.3 Hello PyTorch 24
2.3 多模态大模型DeepSeek初探与使用 24
2.3.1 DeepSeek模型简介 25
2.3.2 DeepSeek带来的技术创新 26
2.3.3 DeepSeek的第三方服务与使用示例 27
2.4 本章小结 29
第3章 注意力机制详解之基础篇 30
3.1 注意力机制与模型详解 30
3.1.1 注意力机制详解 31
3.1.2 自注意力（Self-Attention）机制 32
3.1.3 自注意力的代码实现 37
3.1.4 ticks和Layer Normalization 38
3.1.5 多头自注意力 39
3.2 注意力机制的应用实践：编码器 42
3.2.1 自编码器的总体架构 42
3.2.2 回到输入层：初始词向量层和位置编码器层 43
3.2.3 前馈层的实现 46
3.2.4 将多层模块融合的TransformerBlock层 47
3.2.5 编码器的实现 48
3.3 基础篇实战：自编码架构的拼音汉字生成模型 53
3.3.1 汉字拼音数据集处理 54
3.3.2 搭建文本与向量的桥梁—Embedding 56
3.3.3 自编码模型的确定 58
3.3.4 模型训练部分的编写 59
3.4 本章小结 60
第4章 注意力机制详解之进阶篇 62
4.1 注意力机制的第二种形态：自回归架构 62
4.1.1 自回归架构重大突破：旋转位置编码 63
4.1.2 添加旋转位置编码的注意力机制与现有库包的实现 64
4.1.3 新型的激活函数SwiGLU详解 66
4.1.4 “因果掩码”与“错位”输入输出格式详解 67
4.2 进阶篇实战1：无须位置表示的酒店评论情感判断 69
4.2.1 数据集的准备与读取 69
4.2.2 使用sentencepiece建立文本词汇表 70
4.2.3 编码情感分类数据集 71
4.2.4 基于新架构文本分类模型设计 72
4.2.5 情感分类模型的训练与验证 75
4.3 进阶篇实战2：基于自回归模型的酒店评论生成 77
4.3.1 数据集的准备与读取 77
4.3.2 基于自回归文本生成模型的设计 78
4.3.3 评论生成模型的训练 82
4.3.4 使用训练好的模型生成评论 83
4.4 本章小结 83
第5章 注意力机制详解之高级篇 85
5.1 替代前馈层的混合专家模型详解 86
5.1.1 混合专家模型的基本结构 86
5.1.2 混合专家模型中的“专家”与“调控”代码实现 87
5.2 高级篇实战1：基于混合专家模型的情感分类实战 91
5.2.1 基于混合专家模型的MoE评论情感分类实战 91
5.2.2 混合专家模型中负载平衡的实现 94
5.2.3 修正后的MoE门控函数 96
5.3 带有MoE的注意力模型 97
5.3.1 注意力机制中的前馈层不足 98
5.3.2 MoE天然可作为前馈层 101
5.3.3 结合MoE的注意力机制 104
5.4 高级篇实战2：基于通道注意力的图像分类 105
5.4.1 数据集的准备 105
5.4.2 图像识别模型的设计 107
5.4.3 结合通道注意力图像分类模型 108
5.4.4 图像识别模型SENet的训练与验证 110
5.5 高级篇实战3：基于MoE与自注意力的图像分类 111
5.5.1 基于注意力机制的ViT模型 112
5.5.2 Patch和Position Embedding 114
5.5.3 可视化的V-MoE详解 116
5.5.4 V-MoE模型的实现 118
5.5.5 基于图像识别模型V-MoE的训练与验证 119
5.5.6 使用已有的库包实现MoE 121
5.6 本章小结 122
第6章 注意力机制详解之调优篇 124
6.1 注意力模型优化方案讲解 124
6.1.1 注意力模型优化1：MQA模型 125
6.1.2 注意力模型优化2：MLA模型 127
6.1.3 注意力模型优化3：GQA模型 129
6.1.4 注意力模型优化4：差分注意力模型 134
6.2 调优篇实战1：基于MLA的人类语音情感分类 140
6.2.1 情绪数据的获取与标签的说明 140
6.2.2 情绪数据集的读取 141
6.2.3 语音情感分类模型的设计和训练 143
6.3 本章小结 144
第7章 旅游特种兵迪士尼大作战：DeepSeek API调用与高精准路径优化 146
7.1 基于在线API的大模型调用 147
7.1.1 DeepSeek的注册与API获取 147
7.1.2 带有特定格式的DeepSeek的API调用 149
7.1.3 带有约束的DeepSeek的API调用 150
7.2 智能化DeepSeek工具调用详解 153
7.2.1 Python使用工具的基本原理 154
7.2.2 在DeepSeek中智能地使用工具 154
7.2.3 在DeepSeek中选择性地使用工具 157
7.2.4 DeepSeek工具调用判定依据 165
7.3 旅游特种兵迪士尼大作战：DeepSeek高精准路径优化 170
7.3.1 游乐场数据的准备 170
7.3.2 普通大模型的迪士尼游玩求解攻略 173
7.3.3 基于动态规划算法的迪士尼游玩求解攻略 174
7.3.4 基于DeepSeek的旅游特种兵迪士尼大作战 176
7.4 本章小结 178
第8章 广告文案撰写实战：多模态DeepSeek本地化部署与微调 179
8.1 多模态DeepSeek-VL2本地化部署与使用 180
8.1.1 Linux版本DeepSeek-VL2代码下载与图像问答 180
8.1.2 Windows版本DeepSeek-VL2代码下载 182
8.2 广告文案撰写实战1：PEFT与LoRA详解 183
8.2.1 微调的目的：让生成的结果更聚焦于任务目标 183
8.2.2 微调经典方法LoRA详解 185
8.2.3 适配DeepSeek微调的辅助库PEFT详解 187
8.3 广告文案撰写实战2：本地化DeepSeek-VL2微调 190
8.3.1 数据的准备 190
8.3.2 微调模型的训练 192
8.3.3 微调模型的使用与推断 194
8.4 本章小结 196
第9章 注意力与特征融合范式1：Diffusion可控图像生成 197
9.1 Diffusion生成模型精讲 197
9.1.1 Diffusion Model的精讲 198
9.1.2 直接运行的经典DDPM的模型训练实战 199
9.1.3 DDPM的模型基本模块说明 202
9.1.4 DDPM加噪与去噪详解：结合成功运行的扩散模型代码 205
9.1.5 DDPM的损失函数：结合成功运行的Diffusion Model代码 210
9.2 可控图像生成实战：融合特征的注意力机制 211
9.2.1 扩散模型可控生成的基础：特征融合 212
9.2.2 注意力MQA中的可控特征融合 212
9.2.3 基于注意力的扩散模型的设计 214
9.2.4 图像的加噪与模型训练 217
9.2.5 基于注意力模型的可控图像生成 220
9.3 本章小结 223
第10章 注意力与特征融合范式2：多模态图文理解与问答 224
10.1 多模态图文问答实战 224
10.1.1 一种新的多模态融合方案 225
10.1.2 数据集的设计与使用 228
10.1.3 多模态融合数据集的训练 229
10.1.4 多模态图文问答的预测 230
10.2 更多的多模态融合方案 231
10.2.1 一种截断的多模态融合方案 231
10.2.2 截断后多模态模型的训练与预测 234
10.2.3 一种加法基础的多模态融合方案 235
10.3 本章小结 237
第11章 注意力与特征融合范式3：交叉注意力语音转换 239
11.1 端到端语音识别任务简介 239
11.1.1 端到端的语音识别 240
11.1.2 中文语音文本数据集说明 241
11.2 端到端音频特征提取库librosa的使用 243
11.2.1 音频信号的基本读取方法 243
11.2.2 多特征音频抽取 246
11.3 端到端语音识别任务简介 248
11.3.1 全中文音频数据集的准备 248
11.3.2 音频特征的提取与融合 250
11.3.3 基于生成模型的端到端语音识别任务 253
11.3.4 端到端语音识别任务的训练与预测 255
11.4 基于PyTorch的数据处理与音频特征融合 257
11.4.1 THCHS30数据集的处理 257
11.4.2 基于torchaudio的音频预处理 258
11.4.3 基于不同角度的音频特征获取和简单融合 260
11.4.4 关于特征融合的讲解 261
11.5 用于特征融合的交叉注意力 262
11.5.1 交叉注意力详解 262
11.5.2 带有掩码的交叉注意力 265
11.5.3 完整的带有掩码的交叉注意力端到端语音识别 267
11.5.4 基于交叉注意力的端到端语音识别的训练与预测 269
11.5.5 基于连接concat的端到端语音识别模型 269
11.6 本章小结 271
第12章 多模态特征token压缩 272
12.1 图像特征压缩的多种实现 272
12.1.1 Pixel-Shuffle的token压缩 272
12.1.2 Cross-layer Token Fusion压缩 274
12.1.3 AvgPool的token压缩 277
12.2 基于AvgPool与自编码器的语音识别 278
12.2.1 修改后的AvgPool函数 278
12.2.2 自编码器语音识别模型1：数据准备 279
12.2.3 自编码器语音识别模型2：模型设计 280
12.2.4 自编码器语音识别模型3：模型的训练与预测 281
12.3 本章小结 282
第13章 从二维到一维：图像编码器详解与图形重建实战 283
13.1 图像编码器 284
13.1.1 从自然语言处理讲起 284
13.1.2 图像的编码与解码VQ-VAE 285
13.1.3 为什么VQ-VAE采用离散向量 285
13.1.4 VQ-VAE的核心实现 287
13.2 基于VQ-VAE的手写体生成 289
13.2.1 图像的准备与超参数设置 289
13.2.2 VQ-VAE的编码器与解码器 291
13.2.3 VQ-VAE的模型设计 295
13.2.4 VQ-VAE的训练与预测 297
13.2.5 获取编码后的离散token 299
13.3 基于FSQ的人脸生成 300
13.3.1 FSQ算法简介与实现 301
13.3.2 人脸数据集的准备 303
13.3.3 基于FSQ的人脸重建方案 304
13.3.4 基于FSQ的人脸输出与离散token 306
13.4 基于FSQ算法的语音存储 307
13.4.1 无监督条件下的语音存储 307
13.4.2 可作为密码机的离散条件下的语音识别 308
13.5 本章小结 309
第14章 基于PyTorch的端到端视频分类实战 310
14.1 视频分类数据集的准备 310
14.1.1 HMDB51数据集的准备 311
14.1.2 视频抽帧的处理 312
14.1.3 基于PyTorch的数据输入 314
14.2 注意力视频分类实战 315
14.2.1 对于视频的Embedding编码器 316
14.2.2 视频分类模型的设计 317
14.2.3 视频分类模型的训练与验证 320
14.3 使用预训练模型的视频分类 321
14.3.1 torchvision简介 321
14.3.2 基于torchvision的端到端视频分类实战 324
14.4 本章小结 326
第15章 基于DeepSeek的跨平台智能客服开发实战 328
15.1 智能客服的设计与基本实现 328
15.1.1 智能客服搭建思路 329
15.1.2 商品介绍数据的格式与说明 329
15.1.3 基于DeepSeek的智能客服设计 334
15.2 带有跨平台客户端的智能客服开发实战 337
15.2.1 跨平台客户端Gradio使用详解 337
15.2.2 一个简单的Gradio示例 343
15.2.3 基于DeepSeek的跨平台智能客服实现 343
15.3 本章小结 346
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| 內容試閱：
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多模态大模型DeepSeek以其卓越的技术与出色的性能，在人工智能领域熠熠生辉，成为一颗璀璨的明珠。其成功的秘诀在于对注意力机制的突破性创新与MoE创新架构的巧妙运用，为人工智能领域带来了前所未有的变革。
DeepSeek不仅在理论上取得了显著突破，更在实际应用中展现出其强大的能力。通过高效融合多种模态的数据，DeepSeek在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域均取得了令人瞩目的成果，为人工智能的多元化应用提供了强大的支持。
在此背景下，本书深入剖析注意力机制与多模态融合的基本原理，全面展示它们的技术概况，并结合丰富的应用案例，展望这两大技术的未来发展趋势。通过搭建PyTorch深度学习环境，读者可以亲自动手实践书中的丰富案例，从而在实践中更深入地理解这两大技术的精髓，并提高大模型应用开发能力。
本书不仅适合深度学习初学者、工程师、研究者、学校的师生阅读，也适合想要掌握最新注意力机制与多模态融合技术的高等院校师生阅读。
本书配套资源
本书配套实例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群，读者使用微信扫描下面的二维码即可获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议，请联系下载资源中提供的相关电子邮箱或微信。
本书目的
当前，高性能大模型DeepSeek备受瞩目，而其背后的注意力机制与多模态融合技术更是成为深度学习研究领域的热点。本书致力于成为读者全面掌握DeepSeek核心技术的宝典，通过深入浅出的原理讲解与实例分析，引导读者系统学习DeepSeek的核心原理、架构及应用开发方法。
本书深入剖析了DeepSeek的核心技术——多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE），详细阐述它们的工作原理与技术优势。此外，本书还详细探讨DeepSeek中的多模态融合方法，结合丰富的API应用实例，为读者提供全面的理论与实践指导，助力读者深入理解高性能大模型的运行机制。
通过本书的学习，读者不仅能全面理解DeepSeek中的高性能注意力机制与多模态融合技术，更能熟练地将这些知识应用于情感分类、图像识别、语音识别、文本生成、图像生成、图文问答、视频分类、智能客服等实际场景中，从而在深度学习领域取得显著的进步。
本书内容安排
第1章，高性能注意力与多模态融合。本章首先介绍以DeepSeek为代表的高性能大模型的崛起，并深入探讨注意力机制的发展，阐述其基本原理、发展变种以及在多架构中高性能的崛起。紧接着，我们探讨多模态融合，包括其面临的挑战、融合策略与技术概览、应用场景。最后，我们将展望多模态融合与注意力的未来发展方向，探讨它们潜在的创新与前沿技术。
第2章，PyTorch深度学习环境搭建。本章指导读者搭建PyTorch深度学习环境，包括Python开发环境的安装、PyTorch 2.0的安装与配置，以及多模态大模型DeepSeek的用法。通过本章的学习，读者将能够熟悉PyTorch的基本操作，为多模态融合与注意力机制的研究打下基础。
第3章，注意力机制详解之基础篇。注意力机制在深度学习中发挥着越来越重要的作用，本章将详细介绍注意力机制的基本原理，包括自注意力机制、ticks和Layer Normalization、多头自注意力等关键概念。此外，我们还将通过编码器这一应用实践，展示注意力机制在实际任务中的运用。最后，通过一个实战案例——自编码架构的拼音汉字生成模型，读者将进一步加深对注意力机制的理解。
第4章，注意力机制详解之进阶篇。在基础篇的基础上，本章将进一步探讨注意力机制的进阶应用。我们将介绍自回归架构这一重要形态，包括旋转位置编码、新型激活函数SwiGLU等关键技术。此外，还将通过两个实战案例—无须位置表示的酒店评论情感判断与基于自回归模型的酒店评论生成，展示注意力机制在文本处理任务中的强大能力。
第5章，注意力机制详解之高级篇。结合DeepSeek基本架构，高级篇将深入探讨注意力机制的更高级应用。我们将首先介绍替代前馈层的混合专家（MoE）模型，阐述其基本结构与实现方式。紧接着，通过两个实战案例—基于MoE模型的情感分类与带有MoE的注意力模型，展示混合专家模型在提升注意力机制性能方面的潜力。最后，我们还将探讨基于通道注意力的图像分类技术，进一步拓展注意力机制的应用领域。
第6章，注意力机制详解之调优篇。调优是提升深度学习模型性能的关键环节。本章将介绍针对注意力模型的多种优化方案，包括MQA模型、MLA模型、GQA模型以及差分注意力模型等。此外，还将通过一个实战案例—基于MLA的人类语音情感分类，展示优化方案在实际任务中的应用效果。而MLA注意力模型本身也是DeepSeek取得成功的关键模块。
第7章，旅游特种兵迪士尼大作战：DeepSeek API调用与高精准路径优化。本章将详细介绍DeepSeek大语言模型在线API的调用方法。我们将从账户注册开始，逐步讲解API密钥的获取、基础对话流程的建立，并通过一个具体案例展示其强大的应用能力——旅游特种兵迪士尼大作战。
第8章，广告文案撰写实战：多模态DeepSeek本地化部署与微调。本章将实现基于多模态大模型DeepSeek的本地化部署，并对模型的应用进行深入探索。针对Windows系统环境下的DeepSeek-VL2，我们将详细阐述额外安装和编译包的必要步骤，确保模型能够在该系统上顺利运行。为了进一步提升模型的适配性，使其能够更好地服务于特定的输出任务，我们深入讲解了PEFT（参数高效微调）与LoRA（低秩适配）这两种先进的微调方法。通过这些精细化的调整和优化，我们在推断阶段取得了显著成效，并完成了广告文案撰写的实战案例。
第9~15章，多模态大模型应用开发实战。这7章分别探讨注意力与特征融合在不同领域的应用范式与实战案例。从Diffusion可控图像生成到多模态图文理解与问答，再到交叉注意力语音转换和DeepSeek智能客服应用开发等任务，我们将详细阐述注意力与特征融合技术的实现细节与应用效果。通过图像生成、图文问答、语音转换、特征压缩、图像编码、视频分类、智能客服等实战案例的学习，读者将能够更深入地理解注意力与特征融合在实际问题中的解决方案与实现过程。
本书特点
（1）结构清晰，条理分明：本书按照主题进行章节划分，从基础概念到高级应用，逐步深入。每一章都围绕一个核心主题展开，如“高性能注意力与多模态融合”“PyTorch深度学习环境搭建”等，使得读者能够循序渐进地学习和掌握相关知识。
（2）理论与实践相结合：书中不仅详细阐述了深度学习中的注意力机制与多模态融合的理论知识，还通过大量的实战案例，指导读者如何将理论应用到DeepSeek大模型应用开发中。这种理论与案例实践相结合的方式，有助于读者更好地理解和掌握所学的内容。
（3）内容丰富，涵盖面广：本书涵盖深度学习的多个方面，包括多模态融合、注意力机制的各种形态、模型优化等。此外，还涉及图像、文本、语音等多种数据类型，为读者提供了全面的学习资源。
（4）注重前沿技术与创新：本书详细介绍了深度学习领域的最新技术和创新方向，如多模态大模型、混合专家模型等。这使得读者能够紧跟技术发展的步伐，了解并掌握深度学习最前沿的知识。
（5）语言通俗易懂，适合不同层次的读者：本书采用通俗易懂的语言进行阐述，避免使用过于晦涩难懂的术语。这使得初学者和有一定基础的读者，都能够轻松理解并掌握书中的内容。
（6）案例丰富，操作性强：本书提供了大量的实战案例，包括图像生成、图文问答、语音转换、特征压缩、图像编码、视频分类、智能客服等。这些案例不仅具有代表性，而且具有很强的操作性，能够帮助读者在实际操作中巩固所学知识。
本书适合的读者
?DeepSeek应用开发初学者：对于使用DeepSeek应用开发的初学者，本书详细讲解DeepSeek高性能的核心技术以及DeepSeek应用开发方法，引导读者快速入门大模型开发。
?高性能注意力机制与多模态融合初学者：对于深度学习初学者，本书以清晰的结构、理论与实践相结合、丰富的内容和前沿技术介绍，为读者提供了一本极具价值的深度学习入门指南。
?深度学习研究者与开发人员：对于在深度学习领域工作的研究者、工程师和开发者，本书提供了关于融合技术和注意力机制的深入理解和实践指导，有助于他们在相关项目中取得更好的成果。
?DeepSeek大模型原理和架构研究者：对于具有一定深度学习基础知识的研究者，本书详细讲解了DeepSeek内部原理和运作架构。通过阅读本书，读者能够全面了解DeepSeek模型的设计思想、工作原理以及各组成部分之间的协同作用。
?数据科学家和机器学习工程师：对于处理多模态数据（如文本、图像、音频等）的数据科学家和机器学习工程师，本书提供了丰富的多模态应用案例，有助于他们拓宽视野，提升技能。
?人工智能专业学生与爱好者：本书适合作为人工智能、机器学习或深度学习相关课程的高级教材或参考书，有助于学生深入理解多模态融合与注意力机制的原理和应用。
作者与鸣谢
本书作者王晓华为高校计算机专业教师，担负数据挖掘、人工智能、数据结构等多项本科及研究生课程，研究方向为数据仓库与数据挖掘、人工智能、机器学习，在研和参研多项科研项目。
本书的顺利出版离不开清华大学出版社各位老师的帮助，在此表示感谢。
作 者
2025年1月
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