• PyTorch深度学习指南 卷3 序列与自然语言处理
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PyTorch深度学习指南 卷3 序列与自然语言处理

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作者(巴西)丹尼尔·沃格特·戈多伊

出版社机械工业出版社

ISBN9787111744597

出版时间2024-03

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数310页

字数0.494千字

定价139元

货号SC:9787111744597

上书时间2024-12-23

文源文化

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商品描述
主编推荐:
国外Pytorch深度学习畅销书  全彩印刷
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。
内容简介:
“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。

目录:
前言

致谢

关于作者

译者序

常见问题

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