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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
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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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书籍摘录：
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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：5分
人物塑造：5分
主题深度：8分
文字风格：9分
语言运用：8分
文笔流畅：8分
思想传递：6分
知识深度：3分
知识广度：8分
实用性：5分
章节划分：9分
结构布局：4分
新颖与独特：6分
情感共鸣：4分
引人入胜：8分
现实相关：8分
沉浸感：8分
事实准确性：4分
文化贡献：7分
网站评分
书籍多样性：5分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：3分
使用便利性：4分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：8分
加载速度：8分
安全性：5分
稳定性：9分
搜索功能：8分
下载便捷性：9分
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下载评价
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