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PyTorch深度學(xué)習(xí)指南 讀者對象:對深度學(xué)習(xí)感興趣、并希望使用PyTorch實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的Python程序員
本套叢書循序漸進(jìn)地詳細(xì)講解了與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的重要概念、算法和模型,并著重展示了PyTorch是如何實(shí)現(xiàn)這些算法和模型的。其共分為三卷:編程基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的第三卷:序列與自然語言處理。主要介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN、GRU和LSTM)和一維卷積;Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩碼、和位置編碼;Transformer、層歸一化、和視覺Transformer(ViT);BERT、GPT-2、單詞嵌入、和HuggingFace庫等內(nèi)容。
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