PyTorch深度学习指南
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作者(巴西) 丹尼尔·沃格特·戈多伊著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111744597
出版时间2024-03
装帧平装
开本其他
定价139元
货号4590541
上书时间2024-12-07
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
本书主要介绍了循环神经网络 (RNN、GRU和LSTM) 和一维卷积; Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码、和位置编码; Transformer、层归一化、和视觉Transformer (ViT); BERT、GPT-2、单词嵌入、和HuggingFace库等内容。
内容摘要
“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第三卷：序列与自然语言处理。本书主要介绍了循环神经网络（RNN、GRU和LSTM）和一维卷积；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩码和位置编码；Transformer、层归一化和视觉Transformer（ViT）；BERT、GPT-2、单词嵌入和HuggingFace库等内容。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。
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作者拥有20余年从业经验
“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。
以下是部分国外读者书评
Michael：理解GPT的敲门砖!
我对这本书感到惊讶，以我生疏的数学技能，居然可以从头到尾毫无问题地阅读。这三本系列丛书是我能接近理解的第一套深度学习书。作者基本上使用最小数据样本的逐步代码来完成任何机制/数学。
真是我相见恨晚的一套丛书。
Sebastian：这本书写得非常好。对非常高级的概念进行了清晰、全面、易懂的解读。提供的实现细节帮助您快速轻松地进入深度学习领域。
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