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01644nam 2200265 450
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CAL 012025319796
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@aTransformer原理解析及中文项目实践:微课视频版@ATransformer yuan li jie xi ji zhong wen xiang mu shi jian@f沈志龙编著
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@a北京@c清华大学出版社@d2025.08
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@a233页@c图@d24cm
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@a跟我一起学人工智能@Agen wo yi qi xue ren gong zhi neng
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@a沈志龙, 统计学硕士、Al算法专家, 拥有数学和统计学背景, 在自然语言处理、数据分析、机器学习、深度学习等领域具有深厚的理论知识和实践经验。在文本分类、命名实体识别、文本生成等自然语言处理任务上具有丰富的实践经验, 对Transformer技术应该具备的核心专业能力有深刻的理解。
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@a本书共5章, 旨在帮助读者从理论基础到实践应用, 全面掌握Transformer技术。第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实践及存在的问题与挑战。第2章全面剖析了Transformer的总体架构、核心思想及各组成部分的实现方法。第3章从自定义代码出发, 详细地讲解了词嵌入、多头注意力层、前馈网络层、编码器层和解码器层的构建方法, 以及如何训练Transformer模型。第4章介绍Transformer变体与进阶部分。第5章介绍利用HuggingFace实践Transformer, 首先介绍了HuggingFace社区和Transformers库, 然后通过实际应用案例, 如文本分类、情感分类、命名实体识别等, 展示了如何使用Transformers库进行项目开发。
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@12001 @a跟我一起学人工智能
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@a自然语言处理@Azi ran yu yan chu li
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@aTP391@v5
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@a沈志龙@Ashen zhi long@4编著
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@aCN@b人天书店@c20250925
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@b21529988-90@dTP391@e139@f3
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| Transformer原理解析及中文项目实践:微课视频版/沈志龙编著.-北京：清华大学出版社，2025.08 |
| 233页：图；24cm.-(跟我一起学人工智能) |
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| ISBN 978-7-302-69632-2：CNY69.00 |
| 本书共5章, 旨在帮助读者从理论基础到实践应用, 全面掌握Transformer技术。第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实践及存在的问题与挑战。第2章全面剖析了Transformer的总体架构、核心思想及各组成部分的实现方法。第3章从自定义代码出发, 详细地讲解了词嵌入、多头注意力层、前馈网络层、编码器层和解码器层的构建方法, 以及如何训练Transformer模型。第4章介绍Transformer变体与进阶部分。第5章介绍利用HuggingFace实践Transformer, 首先介绍了HuggingFace社区和Transformers库, 然后通过实际应用案例, 如文本分类、情感分类、命名实体识别等, 展示了如何使用Transformers库进行项目开发。 |
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正题名：Transformer原理解析及中文项目实践:微课视频版
索取号：TP391/139
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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215299889
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十四楼书库/
[索取号:TP391/139]
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在馆
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架位导航
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1529989
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215299898
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十四楼书库/
[索取号:TP391/139]
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在馆
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架位导航
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1529990
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215299905
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十四楼书库/
[索取号:TP391/139]
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在馆
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架位导航
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