PyTorch深度學習指南-序列與自然語言處理.卷III 9787111744597 丹尼爾.沃格特.戈多伊

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原出版社:機械工業
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書名:PyTorch深度學習指南-序列與自然語言處理.卷III
ISBN:9787111744597
出版社:機械工業
著編譯者:丹尼爾.沃格特.戈多伊
頁數:310
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1630081
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【台灣高等教育出版社簡體書】 PyTorch深度學習指南-序列與自然語言處理.卷III 787111744597 丹尼爾.沃格特.戈多伊

內容簡介

「PyTorch深度學習指南」叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、演算法和模型,並著重展示了PyTorch是如何實現這些演算法和模型的。其共分三卷: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。本書主要介紹了循環神經網路(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。 本書適用於對深度學習感興趣,並希望使用PyTorch實現深度學習的Python程序員閱讀學習。

作者簡介

趙春江,博士,畢業於上海交通大學。在信息處理領域有著十余年豐富的教學和科研經驗。在科研方面,主持過3項省級教科研項目,在國內外期刊和會議中共發表20餘篇學術論文,其中被SCl或EI檢索共計12篇。

目錄

前言
致謝
關於作者
譯者序
常見問題
為什麼選擇PyTorch?
為什麼選擇這套書?
誰應該讀這套書?
我需要知道什麼?
如何閱讀這套書?
下一步是什麼?
設置指南
官方資料庫
環境
谷歌Colab
Binder
本地安裝
繼續
第8章 序列
劇透
Jupyter Notebook
導入
序列
數據生成
循環神經網路(RNN)
RNN單元
RNN層
形狀
堆疊RNN
雙向RNN
正方形模型
可視化模型
我們能做得更好嗎?
門控循環單元(GRU)
GRU單元
GRU層
正方形模型Ⅱ——速成
模型配置和訓練
可視化模型
我們能做得更好嗎?
長短期記憶(LSTM)
LSTM單元
LSTM層
正方形模型Ⅲ——巫師
模型配置和訓練
可視化隱藏狀態
可變長度序列
填充
打包
解包(至填充)
打包(從填充)
可變長度數據集
數據準備
正方形模型Ⅳ——打包
模型配置和訓練
一維卷積
形狀
多特徵或通道
膨脹
數據準備
模型配置和訓練
可視化模型
歸納總結
固定長度數據集
可變長度數據集
選擇一個合適的模型
模型配置和訓練
回顧
第9章(上):序列到序列
劇透
Jupyter Notebook
導入
序列到序列
數據生成
編碼器-解碼器架構
編碼器
解碼器
編碼器+解碼器
數據準備
模型配置和訓練
可視化預測
我們能做得更好嗎?
注意力
「值」
「鍵」和「查詢」
計算上下文向量
評分方法
注意力分數
縮放點積
注意力機制
源掩碼
解碼器
編碼器+解碼器+注意力機制
模型配置和訓練
可視化預測
可視化注意力
多頭注意力
第9章(下):序列到序列
劇透
自注意力
編碼器
交叉注意力
解碼器
編碼器+解碼器+自注意力機制
模型配置和訓練
可視化預測
不再有序
位置編碼(PE)
編碼器+解碼器+位置編碼
模型配置和訓練
可視化預測
可視化注意力
歸納總結
數據準備
模型組裝
編碼器+解碼器+位置編碼
自注意力的「層」
注意力頭
模型配置和訓練
回顧
第10章 轉換和轉出
劇透
Jupyter Notebook
導入
轉換和轉出
狹義注意力
分塊
多頭注意力
堆疊編碼器和解碼器
包裹「子層」
Transformer編碼器
Transformer解碼器
層歸一化
批量與層
我們的Seq2Seq問題
投影或嵌入
Transformer
數據準備
模型配置和訓練
可視化預測
PyTorch的Transformer
模型配置和訓練
可視化預測
視覺Transformer
數據生成和準備
補丁
特殊分類器詞元
模型
模型配置和訓練
歸納總結
數據準備
模型組裝
模型配置和訓練
回顧
第11章 Down the Yellow Brick Rabbit Hole
劇透
Jupyter Notebook
附加設置
導入
「掉進黃磚兔子洞(Down the Yellow Brick Rabbit Hole)」
構建數據集
句子詞元化
HuggingFace的數據集
載入數據集
單詞詞元化
詞彙表
HuggingFace的詞元化器
單詞嵌入之前
獨熱(One-Hot)編碼(OHE)
詞袋(BoW)
語言模型
N元(N-gram)
連續詞袋(CBoW)
單詞嵌入
Word2Vec
什麼是嵌入?
預訓練的Word2Vec
全局向量(GloVe)
使用單詞嵌入
模型Ⅰ——GloVE+分類器
模型Ⅱ——GloVe+Transformer
上下文單詞嵌入
ELMo
BERT
文檔嵌入
模型Ⅲ——預處理嵌入
BERT
詞元化
輸入嵌入
預訓練任務
輸出
模型Ⅳ——使用BERT進行分類
使用HuggingFace進行微調
序列分類(或回歸)
詞元化數據集
訓練器
預測
管道
更多管道
GPT-2
歸納總結
數據準備
模型配置和訓練
生成文本
回顧
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