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PyTorch深度學習指南 讀者對象:對深度學習感興趣、并希望使用PyTorch實現(xiàn)深度學習的Python程序員
本套叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、算法和模型,并著重展示了PyTorch是如何實現(xiàn)這些算法和模型的。其共分為三卷:編程基礎、計算機視覺、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)神經網絡(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庫等內容。
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