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深入理解Transformer自然语言处理使用PthonPvTorch TensorFlow B书籍详细信息

  • ISBN:9787576328936
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2023-11
  • 页数:暂无页数
  • 价格:74.20
  • 纸张:胶版纸
  • 装帧:平装-胶订
  • 开本:16开
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
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内容简介:

AI领域的基石王者,那些还沉迷于CNN,RNN的工程师被警告:放弃战斗吧,向Transformer投降!

本书是一本Transformer权威的指南,深入探讨了自然语言处理(NLP)领域的关键技术。本书详细介绍了Transformer架构及其在NLP中的创新应用,为读者提供了全面的知识体系和实践经验。作者以通俗易懂的方式解释复杂概念,引导读者逐步掌握深度学习和NLP的核心原理。无论您是NLP研究者、数据科学家、计算机科学学生还是技术创业者,本书都为您提供了深入理解和应用Transformer模型的关键指南。通过本书,读者将掌握构建高性能NLP应用所需的关键技能,助力您在人工智能领域取得更大成就。


书籍目录:

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作者介绍:

本书由丹尼斯·罗斯曼专业人士编写

丹尼斯·罗斯曼毕业于索邦大学和巴黎狄德罗大学,设计了第一个word2矩阵专利嵌入和向量化系统。他开始了自己的职业生涯,创作了第一批人工智能认知自然语言处理(NLP)聊天机器人和其他公司的自动语言教师。他为IBM和服装生产商编写了一个人工智能资源优化器,并在世界范围内使用了一个先进的计划和调度(APS)解决方案。  


出版社信息:

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原文赏析:

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其它内容:

编辑推荐

ChatGPT红得发紫,强得让人类心悸。

但在它的背后,还隐藏着一位真正的大佬。

它的名字叫做——Transformer!

本书将带领你深入探究Transformer架构,从基础知识到高级应用,揭示了这一革命性技术在自然语言处理领域的无限潜力。

本书首先介绍了Transformer模型架构的基础知识,从背景知识、原理到多头注意力机制,逐步剖析了它的核心思想。随后,通过具体实例,你将学会如何微调BERT模型,了解BERT带来的全新NLP体验。接着,本书探讨了从零开始预训练RoBERTa模型的方法,以及使用Transformer处理各种下游NLP任务的技巧。你将掌握机器翻译、文本生成、文本摘要等领域的应用实践,深入了解Transformer在自然语言处理中的广泛应用。

在更深入的专题内容中,本书介绍了语义角色标注、问答系统、情感分析、假新闻检测等高级任务,为你提供了丰富的实战经验。最后,书中还涉及了伦理和社会问题,探讨了假新闻辨别等挑战性话题。

通过学习本书,你将获得从理论到实践的全面知识,深入了解了Transformer架构及其在NLP领域的前沿应用。无论你是NLP从业者还是研究者,这本书都将是你深化技术知识,提高应用能力的绝佳指南。


书摘插图



书籍真实打分

  • 故事情节:3分

  • 人物塑造:9分

  • 主题深度:5分

  • 文字风格:6分

  • 语言运用:8分

  • 文笔流畅:4分

  • 思想传递:6分

  • 知识深度:5分

  • 知识广度:6分

  • 实用性:4分

  • 章节划分:5分

  • 结构布局:5分

  • 新颖与独特:7分

  • 情感共鸣:3分

  • 引人入胜:6分

  • 现实相关:6分

  • 沉浸感:6分

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网站评分

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