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PyTorch深度学习指南·序列与自然语言处理卷III查看源代码讨论查看历史

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PyTorch深度学习指南·序列与自然语言处理卷III》,[巴西] 丹尼尔·沃格特·戈多伊(Daniel Voigt Godoy) 著,出版社: 机械工业出版社。

机械工业出版社成立于1950年,是建国后国家设立的第一家科技出版社,前身为科学技术出版社,1952年更名为机械工业出版社[1]。机械工业出版社(以下简称机工社)由机械工业信息研究院作为主办单位,目前隶属于国务院国资委[2]

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。

作者介绍

丹尼尔?沃格特?戈多伊是一名数据科学家、开发人员、作家和教师。自2016年以来,他一直在柏林历史最悠久的训练营Data Science Retreat讲授机器学习和分布式计算技术,帮助数百名学生推进职业发展。

丹尼尔还是两个Python软件包——HandySpark和DeepReplay的主要贡献者。

他拥有在多个行业20多年的工作经验,这些行业包括银行、政府、金融科技、零售和移动出行等。

参考文献