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『簡體書』精通Transformer：从零开始构建最先进的NLP模型

書城自編碼： 3863013
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： [土]萨瓦斯·伊尔蒂利姆，[伊朗]梅萨姆·阿斯加里-切纳格卢
國際書號(ISBN)： 9787576322279
出版社： 北京理工大学出版社
出版日期： 2023-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 120.8

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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！
在大数据和人工智能时代，机器学习 (Machine Learning，ML) 和深度学习 (DeepLeamning，DL) 已经成为各行各业解决问题的有效方法，自然语言处理 (Natural Language Processing，NLP) 是深度学习的重要应用领域之一。在过去的二十年中，自然语言处理经历了翻天 覆地的变化：从传统的自然语言处理方法 (n-gram 语言模型、基于TF-IDF 的信息检索模型、独热编码文档术语矩阵等)到深度学习方法 (RNN、CNN、FFNN、LSTM 等)，再到Transformer。
目前，基于Transformer 的语言模型主导了自然语言处理领域的研究，已经成为一种新的范式。 Transformer模型是谷歌公司于2017年推出的自然语言处理经典模型。在自然语言处理任务中，Transformer 的表现超越了RNN 和 CNN，只需编码器/解码器就能达到很好的效果，并且可以实现 高效的并行化。
內容簡介：
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！
在过去的二十年中，自然语言处理研究领域发生了翻天覆地的变化。在这段时间里，自然语 言处理经历了不同的处理范式，并终进入了一个由神奇的Transformer体系结构主导的新时代。 Transformer深度学习架构是通过继承许多方法而产生的，其中包括上下文词嵌入、多头注意力机制、位置编码、并行体系结构、模型压缩、迁移学习、跨语言模型等。在各种基于神经的自然语言处理方法中， Transformer架构逐渐演变为基于注意力的“编码器-解码器”体系结构，并持续发展到今天。现在，我们在文献中看到了这种体系结构的新的成功变体。目前研究已经发现了只使用 Transformer 架构中编码器部分的出色模型，如 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers，Transformers双向编码表示);或者只使用Transformer架构 中解码器部分的出色模型，如 GPT(Generated Pre -trained Transformer，生成式的预训练 Transformer)。
本书涵盖了这些自然语言处理方法。基于 Hugging Face社区的Transformer库，我们能够轻 松地使用Transformer。 本书将循序渐进地提供各种自然语言处理问题的解决方案：从文档摘要到问 题回答系统。我们将看到，基于Transformer， 可以取得的成果。
關於作者：
本书由Savas Yldmnm专业人士编写
萨瓦斯 ·伊尔蒂利姆 (Savas Yldmnm) 毕业于伊斯坦布尔技术大学计算机工程系，拥有自然 语言处理 (Natural Language Processing，NLP)专业的博士学位。目前，他是土耳其伊斯坦布尔 比尔基大学的副教授，也是加拿大瑞尔森大学的访问研究员。他是一位积极热情的讲师和研究员， 具有20多年教授机器学习、深度学习和自然语言处理等课程的丰富经验。他开发了大量的开源软件 和资源，为土耳其自然语言理解社区做出了重大贡献。他还为人工智能公司的研究开发项目提供全 面的咨询服务。

 

 

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