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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。
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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
网站评分
书籍多样性:3分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:7分
使用便利性:6分
书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:8分
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稳定性:6分
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下载便捷性:7分
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听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:4分
文字风格:5分
语言运用:6分
文笔流畅:7分
思想传递:3分
知识深度:6分
知识广度:9分
实用性:7分
章节划分:9分
结构布局:4分
新颖与独特:3分
情感共鸣:3分
引人入胜:4分
现实相关:6分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:4分