PyTorch深度学习指南：序列与自然语言处理 卷III

图书标准信息

• 作者 （巴西）丹尼尔·沃格特·戈多伊（Daniel Voigt Godoy）
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2024-03
• 版次 1
• ISBN 9787111744597
• 定价 139.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 324页
• 字数 494千字

【内容简介】

“pytorch深度学指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学相关的重要概念、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ltm）和一维卷积；eq2eq模型、注意力、自注意力、掩码和位置编码；tranformer、层归一化和视觉tranformer（vit）；bert、gpt2、单词嵌入和huggingface库等内容。
本书适用于对深度学感兴趣，并希望使用pytorch实现深度学的python程序员阅读学。

【作者简介】

:
    丹尼尔·沃格特·戈多伊是一名数据科学家、开发人员、作家和教师。自2016年以来，他一直在柏林历史最悠久的训练营Data Science Retreat讲授机器学习和分布式计算技术，帮助数百名学生推进职业发展。
    丹尼尔还是两个Python软件包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。
    他拥有在多个行业20多年的工作经验，这些行业包括银行、政府、金融科技、零售和移动出行等。

【目录】

前言

致谢

关于作者

译者序

常见问题

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