商城展示网站,wordpress 代码 视频,广州番禺有什么好玩的地方,网络营销包括的主要内容有小罗碎碎念 今天给大家推荐一本入门书籍。 这本书由Uday Kamath、Kenneth L. Graham和Wael Emara撰写#xff0c;深入探讨了Transformer模型在机器学习领域的应用#xff0c;特别是自然语言处理#xff08;NLP#xff09;。
原文pdf已经上传至知识星球的【入门书籍】专栏深入探讨了Transformer模型在机器学习领域的应用特别是自然语言处理NLP。
原文pdf已经上传至知识星球的【入门书籍】专栏感兴趣的老师/同学可以前去获取。 内容概述 Transformer模型的介绍书中首先介绍了Transformer模型的历史背景、架构和分类以及预训练方法和应用。 基础和入门详细讲解了编码器-解码器架构、序列到序列模型、注意力机制和Transformer模型的工作原理。 BERT模型讨论了BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers的架构、预训练、微调和变体以及BERT在句子表示和主题建模中的应用。 多语言Transformer架构探讨了多语言Transformer模型包括基本的多语言Transformer、单编码器和双编码器多语言NLU模型以及多语言数据和基准测试。 Transformer模型的修改分析了对标准Transformer架构进行的修改包括轻量级Transformer、多头自注意力的修改、训练任务效率的改进等。 预训练和特定应用的Transformer讨论了预训练模型在文本处理、计算机视觉、自动语音识别和多模态任务中的应用。 可解释性和解释性技术探讨了Transformer模型的可解释性包括模型特质、影响可解释性的相关领域、解释方法的分类以及在电子健康记录系统中使用Transformer的案例研究。
书中还包括了多个案例研究展示了Transformer模型在机器翻译、主题建模、情感分析和自动语音识别等任务中的应用。
此外书中还讨论了Transformer模型的可解释性包括如何通过可视化和分析技术来解释模型的决策过程。
