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内容简介:
本书深入浅出地介绍了深度学习中的序列模型及其发展历程，重点讲解了Transformer架构及其变体的原理与实战应用。全书共5章，旨在帮助读者从理论基础到实战应用，全面掌握Transformer技术。 第1章详细介绍RNN和LSTM的原理、代码实战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Hugging Face实践Transformer，首先介绍了Hugging Face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。最后，讲解了模型微调的各种方法，以及Transformer的影响和未来展望。 
